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公开(公告)号：CN118473873B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410393818.8
申请日：2024-04-02
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度超奈奎斯特系统打包率估计方法，包括：基于传输导频块及映射后的符号构造传输帧；基于传输帧生成发射信号；对发射信号进行加噪及滤波，生成接收信号；获取初始的假定下采样因子，对初始的假定下采样因子进行迭代更新，基于迭代更新过程中的每个假定下采样因子，分别对接收信号进行下采样，得到下采样后的导频块，并对下采样后的导频块及传输导频块进行相干相关处理，得到每个假定下采样因子对应的判决值；提取最大的判决值对应的假定下采样因子，根据提取的假定下采样因子，生成超奈奎斯特系统的打包率。通过上述技术方案，本发明可以估计随机的超奈奎斯特系统打包率，并且实现复杂度低。
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公开(公告)号：CN118473873A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410393818.8
申请日：2024-04-02
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度超奈奎斯特系统打包率估计方法，包括：基于传输导频块及映射后的符号构造传输帧；基于传输帧生成发射信号；对发射信号进行加噪及滤波，生成接收信号；获取初始的假定下采样因子，对初始的假定下采样因子进行迭代更新，基于迭代更新过程中的每个假定下采样因子，分别对接收信号进行下采样，得到下采样后的导频块，并对下采样后的导频块及传输导频块进行相干相关处理，得到每个假定下采样因子对应的判决值；提取最大的判决值对应的假定下采样因子，根据提取的假定下采样因子，生成超奈奎斯特系统的打包率。通过上述技术方案，本发明可以估计随机的超奈奎斯特系统打包率，并且实现复杂度低。
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公开(公告)号：CN116931760A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310918744.0
申请日：2023-07-24
Applicant: 瑞态常州高分子科技有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种电阻式触摸屏虚点去除方法及装置，方法包括获取当前时刻按压触摸屏产生的帧数据，帧数据包含一个当前时刻的屏幕各网格的ADC读数值构成的矩阵数据；基于帧数据，确定与按压点数量相同的有效区域，每个有效区域包含该帧数据中ADC读数值最大的网格；分别计算每个有效区域的行数据之和及列数据之和，并判断某一有效区域的行数据之和以及列数据之和是否均比其余有效区域的行数据之和及列数据之和小；若是则当前按压点为虚点；若否则当前按压点为真实按压点；本发明所需计算量低至单片机可接受，且去除效果优异。
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公开(公告)号：CN113344876B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110637086.9
申请日：2021-06-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种CT和CBCT间可变形配准方法，所述方法包括：获取目标部位的CT图像与CBCT图像，并对CT图像与CBCT图像进行预处理得到数据集；构建双重监督的Unet配准模型；利用数据集对双重监督的Unet配准模型进行训练，得到最优化的模型；实时采集患者的CT图像和CBCT图像输入到最优化的模型中，得到配准后的CT图像和CBCT图像；本发明的优点在于：CT和CBCT间可变形配准的实时性较高，满足现在临床医学实时性的要求。
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公开(公告)号：CN113378697B
公开(公告)日：2022-12-09
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115015215A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210622597.8
申请日：2022-06-02
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种银纳米片团簇及其制备方法和应用，所述银纳米片团簇是由倾斜或垂直生长于导电衬底上的多个银纳米片组成，多个银纳米片平行叠加在一起形成团簇，每个银纳米片的尺寸大小为≥10μm，厚度为40‑100nm。本发明提供的一种银纳米片团簇及其制备方法和应用，在电解液省略使用表面活性剂的前提下，通过电沉积的方法最终在导电衬底上形成了银纳米片团簇，该银纳米片团簇不仅具有大尺寸银纳米片的堆积结构，而且还具有众多的SERS热点，有利于实现高灵敏的表面增强拉曼散射检测，能检测出浓度低至10‑15mol/L的罗丹明6G。
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公开(公告)号：CN113344876A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110637086.9
申请日：2021-06-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种CT和CBCT间可变形配准方法，所述方法包括：获取目标部位的CT图像与CBCT图像，并对CT图像与CBCT图像进行预处理得到数据集；构建双重监督的Unet配准模型；利用数据集对双重监督的Unet配准模型进行训练，得到最优化的模型；实时采集患者的CT图像和CBCT图像输入到最优化的模型中，得到配准后的CT图像和CBCT图像；本发明的优点在于：CT和CBCT间可变形配准的实时性较高，满足现在临床医学实时性的要求。
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公开(公告)号：CN108039044B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201711270260.0
申请日：2017-12-05
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度卷积神经网络的车辆智能排队的系统及方法，首先搜集样本数据并进行筛选；将筛选的图片进行增强，通过背景减法得到一组有关运动信息的数据；不同类型的图片分别送入外观、运动信息全卷积神经网络；将上述网络训练的两个模型特征融合和决策融合，得到最终的检测模型；将待检测图片输入到训练后的网络，获得各个通道上的车辆排队的车辆数，以及预测排队的时间；通过前方电子屏幕，实时引导车辆进入，排队时间相对较短的服务车道，提高通行效率。本发明将运动特征和外观特征很好的结合在一起。有利于对运动物体的准确检测，同时采用多尺度卷积神经网络，能有效的获取不同大小车型的特征，提高了模型结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112819046A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110085918.0
申请日：2021-01-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向高维数据基于自适应鲁棒特征表示的K‑means聚类算法，包括如下步骤：A)、把特征表示过程和K‑means聚类过程同时融于一个算法模型中，实现了同时对高维数据数据进行特征表示和K‑means聚类应用；B)、使用增广拉格朗日乘子法去优化提出算法模型中的变量，其规则是当优化一个变量时，通过固定其它不相关的变量，去除目标函数中的不相关项，得到关于优化变量的解；C)、由于特征表示后的数据去除了原始高维数据中大量冗余、噪声和不相关的特征，具有最合适的数据特征和最有价值的信息，所以，K‑means聚类算法应用在特征表示后的数据上大大提高了K‑means聚类算法的性能，解决了K‑means聚类算法在面向现实世界中高维数据聚类性能降低的问题。
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公开(公告)号：CN110251076A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910542767.X
申请日：2019-06-21
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种融合视觉注意力基于对比度的显著性检测方法，步骤如下：S1、组建一个新的眼动数据集，并获取人眼注视图，对人眼注视图进行归一化处理；S2、在色彩空间中，获取显著性颜色的分量与显著性注意力的最大互信息系数；S3、在色彩空间中，对每个色彩通道的颜色种类进行量化；S4、在量化后的色彩通道中，根据所述最大互信息系数设置颜色权重，计算像素的显著性。本发明还公开了一种融合视觉注意力基于对比度的显著性检测装置。本发明的能够克服现有基于色彩信息的注意力预测模型的不足，基于自然界全彩色颜色对人眼注意力的引导性不同，本方法能够凸显不同色彩对注意力的影响，有助于符合人眼感知的注意力预测。
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