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公开(公告)号：CN119290918B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411845727.X
申请日：2024-12-16
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明属于工业型材检测技术领域，具体公开了基于计算机视觉的工业型材缺陷检测装置，包括工作台，所述工作台的顶部固定连接有支撑架，所述工作台的一侧设置有工业计算机，所述工作台的顶部固定连接有均匀分布的支撑台；通过设置第一检测组件，启动电动推杆带动安装板移动至型材内部凹槽的开设高度处，并通过启动线性滑轨能够通过电动推杆带动安装板同步移动，使其能够移动至型材内部凹槽内，在此过程中通过启动第一LED灯能够对型材表面进行补光，在此过程中第一LED灯光线经过反光板反射后形成的光路，能够对型材内部凹槽的死角进行补光，以便于第二工业相机对型材内部凹槽的死角进行拍摄，避免了传统型材检测过程中死角处拍摄效果较差的情况。
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公开(公告)号：CN119167417A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411147343.0
申请日：2024-08-20
Applicant: 安徽大学 , 安徽数安系统集成有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F11/34 , G06F18/23 , G06F18/2433 , G06F18/26 , G06N5/025 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于时序数据的数据安全智能风险预警方法，本发明涉及数据安全技术领域，本发明通过第一风险检测单元首先基于规则策略库对用户的行为数据进行匹配进行初次风险判定，在第一风险检测单元并未匹配成功的基础上第二风险检测单元基于同一sessionid下用户数据进行识别并构建用户画像，结合第二分析结果中的业务数据进行二次异常判定，在判定正常用户输出第四分析结果的基础上由第三风险检测单元根据第二类风险信息结合规则策略库中的规则策略进行相似关联分析判定对用户行为进行最终的风险判定，通过此种方式，在第一风险检测单元、第二风险检测单元和第三风险检测单元共同的基础上对用户行为进行风险判定，增加了对异常用户预警的准确率。
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公开(公告)号：CN118964861A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411444626.1
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Inventor： 樊培培 , 谢佳 , 董翔宇 , 刘之奎 , 朱涛 , 李腾 , 马晓薇 , 张学友 , 马欢 , 廖军 , 蒋欣峰 , 张俊杰 , 申凯 , 黄刚 , 张东欣 , 陈良雪 , 吴子悦 , 宋麒慧
IPC: G06F18/10 , G06F18/241 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种交流滤波器电抗器声信号联合去噪方法及系统，属于电力设备信号去噪技术领域。该方法首先通过IVYA算法参数优化的VMD对原始含复杂噪声的声信号进行自适应分解；然后根据相关系数将分解的IMF分量划分为有用信号主导分量和噪声主导分量；最后，采用改进的无参小波阈值去噪算法对噪声主导分量进行进一步降噪处理并与有用信号主导分量叠加重构，得到最终的去噪声信号。该方法去噪性能优异、自适应性高，可以有效提取纯净的交流滤波器电抗器声信号，有助于降低后续特征提取和模式识别任务的困难，进而为交流滤波器的状态评估提供依据。
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公开(公告)号：CN118072530B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410182885.5
申请日：2024-02-19
Applicant: 安徽大学 , 安徽超远信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于高速公路的车辆异常行为监测系统，包括移动监测端和监测管理端，监测管理端包括：云信息库、预处理单元、对比提取单元、处理分析单元和监管处理单元；涉及公路监测技术领域，本发明，通过移动监测端和采集触发模块的设计，实现在高速公路上任意位置获取目标车辆视频，减少数据冗余并节能，利用预处理单元、对比提取单元和处理分析单元自动化识别异常行为，监测管理端可以实时分析视频，及时发现异常，提高道路安全，提供两种安装方式增加适用性，移动监测端与ETC卡或CPC卡一体设置简化使用，监管处理单元依据异常信号支持交通管理和执法，提升道路管理水平。
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公开(公告)号：CN113720323B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202110873290.0
申请日：2021-07-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明公开了基于点线特征融合的单目视觉惯导SLAM方法及装置，所述方法包括以下步骤：将单目相机获取的图像和IMU获取的环境信息作为输入信息；相机移动过程中获得很多帧图像，将所有帧图像中点线特征匹配成功的图像帧作为关键帧；对所有关键帧中提取特征点低于第一预设值的关键帧剔除，剩余的关键帧形成的相机运动轨迹构成多个局部地图，所有局部地图中点线特征个数低于第二预设值的剔除，对剩下的局部地图进行BA优化；重复相机轨迹进行循环检测和循环修正，得到新的局部地图，对全局地图进行全局BA优化，再经过循环检测和循环修正更新全局地图，构建出环境中的完整地图；本发明的优点在于：具有更高的精度和更小的轨迹误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116681885A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310966777.2
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种输变电设备红外图像目标识别方法及系统，方法包括采集输变电设备红外图像并输入至目标检测模型，目标检测模型包括骨干网络和检测头网络，骨干网络的头部和尾部分别添加有S2‑MLPv2模块，骨干网络的输出连接检测头网络；利用骨干网络提取红外图像的特征图，其中，所述S2‑MLPv2模块利用空间转移操作进行各图像块之间的通信；利用检测头网络预测所述特征图中包含目标的位置和类别；通过在网络中加入S2‑MLPv2模块，加快模型训练的收敛速度，从而提高变电站设备监测的工作效率。
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公开(公告)号：CN113720323A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110873290.0
申请日：2021-07-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明公开了基于点线特征融合的单目视觉贯导SLAM方法及装置，所述方法包括以下步骤：将单目相机获取的图像和IMU获取的环境信息作为输入信息；相机移动过程中获得很多帧图像，将所有帧图像中点线特征匹配成功的图像帧作为关键帧；对所有关键帧中提取特征点低于第一预设值的关键帧剔除，剩余的关键帧形成的相机运动轨迹构成多个局部地图，所有局部地图中点线特征个数低于第二预设值的剔除，对剩下的局部地图进行BA优化；重复相机轨迹进行循环检测和循环修正，得到新的局部地图，对全局地图进行全局BA优化，再经过循环检测和循环修正更新全局地图，构建出环境中的完整地图；本发明的优点在于：具有更高的精度和更小的轨迹误差。
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公开(公告)号：CN107886064B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201711078847.1
申请日：2017-11-06
Applicant: 安徽大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的人脸识别场景适应的方法，包括：1)收集人脸数据并做好分类标签，对数据做预处理和增强，分成训练集和验证集；2)将训练集数据送入设计好的卷积神经网络进行训练，得到预训练模型；3)用验证集数据测试预训练模型，根据测试结果调整训练参数重新训练；4)重复3)获得最佳预训练模型；5)根据不同应用场景收集人脸图像数据，在新收集的数据上微调预训练模型，得到新的适应场景的模型；6)用适应场景模型对待测试人脸图像提取特征，对特征中人脸五官部分做加权操作，得到最终特征向量；7)用余弦距离度量最终特征向量，判断是否是目标人脸，输出结果。本发明的优点：保证了人脸识别的准确性及模型的场景适应性。
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公开(公告)号：CN113470671A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110716972.0
申请日：2021-06-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G10L21/02 , G10L21/0272 , G10L21/0316 , G10L21/06 , G10L25/30
Abstract: 一种充分利用视觉与语音联系的视听语音增强方法及系统，属于语音信号处理技术领域，解决如何利用视觉与语音之间的内在联系，在现实中嘈杂的语音环境中实现对目标语音信息进行增强的问题；在语音特征和视觉特征融合之前，通过BLSTM对视觉特征进行初次利用，由此得到的目标的二进制掩码和原始的噪声幅度谱图获取的语音特征相融合从而得到干净幅度二进制掩码，将此幅度掩码代替基本框架中的视觉特征和语音特征一起馈入BLSTM和全连接层组成的训练网络；同时在基础的增强网络之上，基于频域，加入后置相位子网络，利用语音的幅度和相位在结构上相关性，获取增强相位谱图和幅度谱图相融合使得语音增强效果更佳，提高了增强后语音清晰度，降低语音失真率。
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公开(公告)号：CN113378697A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110637611.7
申请日：2021-06-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的说话人脸视频生成方法及装置，所述方法包括：构建数据集；设计唇音同步判别器；利用数据集训练唇音同步判别器，得到训练好的唇音同步判别器；构建说话人脸生成网络；利用数据集训练说话人脸生成网络，得到训练好的说话人脸生成网络；将目标语音和目标人物的人脸图片输入训练好的说话人脸生成网络生成目标人物说目标语音的视频；本发明的优点在于：能够生成清晰度较高且唇部运动与语音同步的真实性较高的说话人脸视频。
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