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公开(公告)号：CN107480635B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201710695421.4
申请日：2017-08-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双模态分类模型融合的扫视信号识别方法及系统，属于眼电图技术领域，方法包括：同步采集受试者不同扫视动作类别的EOG数据和视频数据；对EOG数据和视频数据分别进行预处理；对EOG数据和视频数据进行端点检测；选择EOG数据端点检测结果和视频数据端点检测结果中有效数据较长端点作为最终的端点检测结果；将两种模态下的有效眼动数据段分成训练集和测试集并进行特征参数提取；将两种模态下有效眼动数据特征参数送入SVM分类器中进行训练，得到两种分类模型；对两种分类模型进行融合；利用测试集中的数据对模型融合进行测试以对扫视信号进行识别。本发明中融合后的特征具有更多互补信息，提高了信号识别鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108873265B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810963764.9
申请日：2018-08-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种用于激光直接成像光刻的对准镜头，包括：由物面至像面依次排列的第一镜片、第二镜片、第三镜片、第四镜片和第五镜片；所述第三镜片与第四镜片之间设有光阑；物面到所述第一镜片物面的距离为97.5mm；所述第一镜片物面为凸面，曲率半径为51.988mm，所述第一镜片像面为凸面，曲率半径为‑107.583mm；所述第一镜片的中心厚度为10mm。本发明通过五片镜片的合理设置，以少量镜片实现长焦深、高分辨率和低畸变的对准镜头，并且可以适用于多种板厚光刻，解决直接成像光刻系统的对准问题。
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公开(公告)号：CN110146455A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910447246.6
申请日：2019-05-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及激光光谱技术领域，提供一种基于深度学习的激光光谱气体浓度测量方法，旨在解决激光光谱气体浓度测量过程中由于测量温度、压强、气体分子种类等参数影响而限制光谱浓度测量效率的问题，包括建立激光光谱数据采集模块，获取不同浓度下检测气体的吸收光谱数据；建立深度学习气体浓度测量模块，根据不同浓度下的激光光谱数据构建深度学习网络拓扑模型；建立气体浓度模型训练和检验模块，对构建的深度学习气体浓度测量模块进行训练，并进行性能检验；建立激光光谱气体浓度输出模块，对实测未知浓度的气体激光光谱数据进行浓度反演并输出测量结果。本发明尤其适用于激光吸收光谱浓度计算，具有较高的社会使用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN105913161B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201610338451.5
申请日：2016-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G05F1/67
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化的光伏系统最大功率点的获取方法，其特征是按如下步骤进行：1将光伏系统最大功率点的跟踪问题转换为如式(1)所示的多目标优化问题：2利用多目标优化方法对所述多目标优化问题进行优化，得到最大功率点所对应的电压和电流。本发明仅需检测外界环境，即可获得到光伏系统在该环境下的最大功率点，并达到提高最大功率点精度的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109815913A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910080543.1
申请日：2019-01-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动信息的视觉增强感知系统，主要包括眼动信息采集模块、眼动信息检测模块、系统标定模块、球机驱动模块。系统实施主要包括以下步骤：1)在标定屏幕上人工标定n2个点，设定这n2个点的坐标；2)使用红外摄像头采集对象注视标定点的人眼视频并对视频帧进行预处理；3)将预处理后的视频通过质心法获得瞳孔中心；4)计算标定点的坐标和瞳孔中心坐标的映射关系；5)每一次注视的瞳孔坐标使用映射关系映射为观察平面坐标；6)将观察平面坐标相对于坐标原点的偏移角度传入球机，驱动球机转动。本发明方法简单、眼动跟踪精度高，实现对人类视觉感知的增强。
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公开(公告)号：CN106096544B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610404549.6
申请日：2016-06-02
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于二阶盲辨识的非接触式眨眼与心率联合检测系统及方法，在受试者自然放松的状态下采集包含眼睛的面部视频数据，采集原始视频数据后选定检测面部区域并对所选视频数据进行预处理，得到预处理后的六通道信号，标记为x＝[xR1,xR2,xG1,xG2,xB1,xB2]T；使用Meanshift算法得到连续帧中的目标区域，并以同样的方法获取六通道信号；将经过预处理后的原始信号作为输入信号，使用二阶盲辨识算法进行盲源分离，将分离后的源信号记为y＝[y1,y2,y3,y4,y5,y6]T；对上述步骤S101中得到的分离信号y进行信号辨识与筛选，使用基于谱峭度的分离分量自动识别方法选出所需的眨眼和BVP信号；对得到的眨眼信号进行眨眼频率和时长计算，并对得到的BVP信号进行功率谱谱分析，得到心率估计值，本发明具有准确度高、抗干扰能力强、算法效率高等优点。
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公开(公告)号：CN109308118A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201811025755.1
申请日：2018-09-04
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EOG的中文眼写信号识别方法，包括以下步骤：采集基于眼电图的中文眼写数据并对数据进行预处理；将预处理后的数据分为模板数据和汉字笔画数据两个部分；将横、竖、撇、捺、折五个模板笔画段和汉字笔画段数据均送入基于DTW的分类器中进行笔画识别，并用softmax算法处理识别结果得到识别的笔画段序列的概率分布；建立汉字字库用one-hot编码后，得到的笔画段序列的概率分布与编码的同笔画汉字匹配以获得最终的预测中文汉字。还公开了基于EOG的中文眼写信号识别方法的识别系统，具有对中文字符识别正确率高、汉字字库扩展能力较强、应用前景广泛的优点。
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公开(公告)号：CN109115720A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810833856.5
申请日：2018-07-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/39
Abstract: 本发明提供一种多程气体吸收池有效程长与气体浓度同时测量方法，涉及吸收光谱检测技术领域。具体包括以下步骤：可调谐激光激光输出光束进入到多程气体吸收池，气体吸收池内充入待测气体；对激光器输出波长进行调谐，测量入射光强和出射光强，得到气体吸收光谱；利用谱线吸收线型与压强的关系，调节气体池内的压强，得到不同压强下的气体吸收谱线。本发明可以同时测量不同压强下气体吸收池的有效程长和气体池内的气体浓度，无需在测量前对气体吸收池有效程长做校准，避免了样气浓度误差对测量结果的影响，准确度高，同时本发明系统结构简单，易于搭建调节，操作方便。
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公开(公告)号：CN108710895A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810366834.2
申请日：2018-04-23
Applicant: 安徽大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/624 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种基于独立分量分析的运动想象脑电信号分类方法，包括以下步骤：S1：采集脑电信号并对脑电信号进行预处理，将预处理后的脑电信号随机分为训练集和测试集；S2：将训练集数据依次选择单次试验样本数据进行独立分量分析计算，并基于源的空间分布模式实现运动相关分量的自动识别获取；S3：基于零训练分类器的运动想象分类识别；S4：使用训练集数据进行导联的优化选择，将优化后的导联代入测试集，循环步骤S2和S3，得到最终的分类识别率。本发明可以减少由采集的EEG数据之间的差异性所带来的空域模型匹配问题产生，对运动想象EEG信号具有较高的识别正确率。
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