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公开(公告)号：CN111798326A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010590368.3
申请日：2020-06-24
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种基于可见光影像的小麦产量计算模型的构建方法，包括如下步骤：A、拍摄实验麦田的RGB图像；B、对麦田RGB图像进行预处理得到训练集和测试集；C、计算样本的特征值；D、人工计算样本的小麦产量；E、将训练集的特征值和对应的小麦产量输入随机森林算法中进行训练，得到每种特征的权重系数，选取最优特征组合；F、将训练集的最优特征组合和对应的小麦产量代入进行训练即可得到小麦产量计算模型；本发明还公开了利用该模型计算小麦产量的方法。以RGB像元值以及植被指数来作为样本的特征值，这些特征值能很好地作为小麦产量评估依据；利用随机森林算法挑选最优特征组合，可以大幅减少后期小麦产量计算量和处理速度，并且计算结果的精确度也能够得到保证。
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公开(公告)号：CN116115904A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211730940.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种中枢神经刺激系统，包括有控制单元，刺激生成单元，刺激接收单元，刺激接单元是可植入的。控制单元包含能够进行中枢神经刺激波编程的可执行程序，刺激生成单元是一种可编程脉冲发生器/刺激隔离器，通过此刺激器编辑的刺激程序重复的经颅磁刺激施加于运动皮层，可使脊髓损伤的患者前肢运动功能恢复更好。大多数脊髓损伤患者损伤部位在颈椎，损伤部位以下的一些神经功能幸免。对于这些患者，他们的首要任务是恢复手臂和手的功能。大多数脊髓损伤保留了损伤部位以下的一些连接，即使是那些没有备用功能的脊髓损伤，通过成对的运动皮层刺激，可以明显提高患者手臂或者手指运动功能的恢复，在临床上具有重要指导意义。
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公开(公告)号：CN111798327A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010590387.6
申请日：2020-06-24
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种基于高光谱影像的小麦产量计算模型的构建方法,包括如下步骤：A、拍摄实验麦田的高光谱图像；B、对麦田高光谱图像进行预处理得到训练集和测试集；C计算样本特征值；D、人工计算样本的小麦产量；E、将训练集的特征值和对应的小麦产量输入随机森林算法中进行训练，得到每种特征的权重系数，选取最优特征组合；F、将训练集的最优特征组合和对应的小麦产量代入进行训练即可得到小麦产量计算模型；本发明还公开了利用该模型计算小麦产量的方法。以高光谱波段以及植被指数来作为样本的特征值，这些特征值能很好地作为小麦产量评估依据；利用随机森林算法挑选最优特征组合，可以大幅减少后期小麦产量计算量和处理速度，并且计算结果的精确度也能够得到保证。
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公开(公告)号：CN119206857A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411226946.X
申请日：2024-09-03
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法，本发明通过对大鼠步态行为的视频进行分析，实现自动评分。首先通过摄像设备捕捉大鼠步态的视频，并利用图像处理技术进行关键点检测和图像裁剪。接着，将前后帧的步态图像与镜像中的步态图像拼接形成复合图像，输入到预训练的深度神经网络中进行特征提取和分类。系统根据分类结果生成步态评分，并通过去噪处理提升评分的准确性。本发明有效地解决了传统步态分析方法中主观性强、效率低、自动化程度不足等问题。通过应用深度学习技术，本发明实现了大鼠步态分析的高效、准确和自动化，显著提高了研究工作的质量和速度，为神经科学和行为研究提供了一个可靠的分析工具。
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公开(公告)号：CN119128438A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411248861.1
申请日：2024-09-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种用于解码猕猴运动皮层精确手指运动轨迹的方法，获取用于解码的神经数据，并进行数据预处理；构建LSTM模型；选取滑动窗口大小，并对构建的LSTM模型训练，训练后进行性能评估；在构建的LSTM模型基础上，加入通道注意力机制，并将步骤（3）中选择的滑动窗口放入加入通道注意力机制后的LSTM模型进行重新训练，捕捉关键神经信号特征。本发明应用于神经信号解码运动轨迹中，可识别出导致神经信号的关键特征，且能进一步进行性能优化，提高解码精度，并且通过仿生机制对应不同的神经通路，同时提高了解码性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118378159A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410284918.7
申请日：2024-03-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/2415 , G06F3/01 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种具有错误跟踪和自我纠正功能的多样化手势分类方法，本发明提出了一个结合反向权重空间跟踪、基于概率的阈值决策和仿生机制分析过程的优化框架，并将其应用于信号差异大和相似的手势分类。本发明确定了导致分类错误的关键特征，有效降低了错误分类率，并揭示了相干性平衡作为生物手部运动正确分类的潜在关键机制。
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公开(公告)号：CN118247783A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410221595.7
申请日：2024-02-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MATLAB程序的脑片分析与跟踪方法，本发明提供高效、精确的神经元追踪和荧光图像分析，支持在生物医学研究中对脑片数据进行全面且自动化的处理。本发明通过整合ImageJ和Matlab的功能，优化了图像处理、分析和可视化的工作流程，旨在为神经科学研究提供强大的工具，帮助研究人员更好地理解脑片的结构和功能。
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公开(公告)号：CN112419323B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202011321459.3
申请日：2020-11-23
Applicant: 安徽农道智能科技有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种基于可穿戴式麦穗采集装置的麦穗计数方法，包括如下步骤：S100、通过可穿戴式采集装置采集田间麦穗图像并将麦穗图像发送到服务器中；S200、服务器对采集到的图像进行预处理后输入至训练好的分割模型中进行分割后得到麦穗分割图；S300、将麦穗分割图输入至训练好的计数模型中统计麦穗数量并发送至采集装置上显示。采集装置可以方便的对田间麦穗进行图像采集，再将采集到的图像发送至服务器上进行麦穗的计数处理，这样采集装置无需进行数据处理，可以减少其体积便于携带；服务器上设置的分割模型可以方便的进行麦穗分割和计数，最后将统计的麦穗数量发送回采集装置上进行显示，这样对现场的工作人员来说，操作非常简便。
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公开(公告)号：CN112419323A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011321459.3
申请日：2020-11-23
Applicant: 安徽农道智能科技有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种基于可穿戴式麦穗采集装置的麦穗计数方法，包括如下步骤：S100、通过可穿戴式采集装置采集田间麦穗图像并将麦穗图像发送到服务器中；S200、服务器对采集到的图像进行预处理后输入至训练好的分割模型中进行分割后得到麦穗分割图；S300、将麦穗分割图输入至训练好的计数模型中统计麦穗数量并发送至采集装置上显示。采集装置可以方便的对田间麦穗进行图像采集，再将采集到的图像发送至服务器上进行麦穗的计数处理，这样采集装置无需进行数据处理，可以减少其体积便于携带；服务器上设置的分割模型可以方便的进行麦穗分割和计数，最后将统计的麦穗数量发送回采集装置上进行显示，这样对现场的工作人员来说，操作非常简便。
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公开(公告)号：CN214564999U
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202022726934.7
申请日：2020-11-23
Applicant: 安徽大学 , 安徽农道智能科技有限公司
Abstract: 本实用新型涉及交通工具技术领域，特别涉及一种具有无障碍乘车通道的公交车，包括车体和残障通道，所述的残障通道固定安装在车体的车门下方，车体的中控台上设置有第一按键，司机按下或弹起第一按键时残障通道中的踏板会伸出或缩回，踏板伸出后会在车门处形成斜坡供残障人士的轮椅无障碍通过。通过在车门下方安装残障通道，这样在有残障人士需要上下车的时候，司机直接在中控台上控制，将残障通道中的踏板伸出或缩回，从而方便残障人士轮椅通过，也可以在路边有积水、或高度差较大的情况下，方便乘客上下车辆，本装置结构简单、使用方便。
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