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公开(公告)号：CN119851303A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510008282.8
申请日：2025-01-03
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V30/422 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06F40/166
Abstract: 本发明涉及一种基于目标检测和关键信息抽取的现浇箱梁图像跨关键参数识别方法，包括：获取桥梁设计图纸并进行预处理；得到桥梁结构检测模型并训练；根据桥梁多视图结构目标检测后图像，截取不同视图下的桥梁结构图像；选择出需要识别的不同关键参数；得到可编辑的Excel文档；汇总成新的同一跨内桥梁结构的关键参数信息的Excel文档。本发明同时将语义信息赋予给图纸中的关键参数，让参数名称与值相互对应，实现各平面图参数识别的模块化，能够高效地自动提取出PDF图纸的关键参数；最后采用按照跨进行识别和整合的方法，成功解决多视图的参数识别问题，为人工智能算法理解工程设计图纸进行有益的探索；能快速、准确地提取现浇箱梁PDF图纸中多视图的关键参数。
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公开(公告)号：CN117711079A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311745098.9
申请日：2023-12-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V40/70 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种多模态患者麻醉复苏状态检测方法和系统，与现有技术相比解决了难以针对麻醉患者复苏状态进行智能化监测的缺陷。本发明包括以下步骤：生理参数仪器的视觉分析；麻醉患者面部表情的视觉分析；头部姿态的估计；麻醉患者复苏期状态的监测。本发明经过改进的FPN特征层在针对小目标检测的效果上有了一定的提升性，并在引入了CA注意力机制之后，对生理参数区域提取的效果更加显著，这为PP‑OCR模型识别带来了更高的性能，并对头部姿态估计算法FSA‑NET的激活函数进行了改进，提高检测的准确度。
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公开(公告)号：CN114460080A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210121310.3
申请日：2022-02-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及农作物监控系统技术领域，且公开了一种水稻病虫智能监控系统，包括云服务器，所述云服务器包括视频监控终端、数据信息中心模块和数据采集终端，所述视频监控终端、数据信息中心模块和数据采集终端均通过信息传输网络与云服务器相连接；所述云服务器用于用服务器搭建应用背景及搭建区域网络，作为内容输出和对外宣传；所述视频监控终端用于对数据采集终端的设备信息进行定点的可视化管理；所述数据信息中心用于对农作物病虫害的大数据的储存、分析以及诊断信息的适配；所述数据采集终端用于水稻病虫画面进行实时检测获得采集的画面及数据信息。本发明具备实时监测诊断处理，使得整体监控信息更全面的有益效果。
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公开(公告)号：CN114360023A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210016794.5
申请日：2022-01-07
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V40/16 , G06K9/62 , G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于面部微动作变化检测的麻醉病人复苏预警方法，包括：对病人面部信息视频数据进行采集和预处理，得到测试样本；对测试样本中的病人面部图像进行人脸检测,找出人脸位置；利用级联回归树模型的人脸特征点算法检测人脸上的68个特征关键点，从中获取12个有关眼睛和20个有关嘴巴的特征点，根据分割出来的眼睛嘴巴区域，计算眼睛EAR值和嘴巴MAR值；通过计算苏醒状态评价值F，进行苏醒状态识别，根据苏醒状态进行预警。本发明通过计算分析病人的眼睛和嘴巴状态数据，得到病人的实时健康数据，护理人员依靠获得的这些健康数据来对病人进行护理，大大提高了工作效率，一定程度上缓解了护理人员不足的问题。
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公开(公告)号：CN115861731A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211473750.1
申请日：2022-11-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/774 , G06V20/13 , G06V20/70 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于坐标注意力和双时间语义推理的自然保护地遥感图像语义变化检测方法，包括：获取遥感图像数据；进行数据预处理与数据增强；构建残差坐标注意力模块，构建双时间语义推理模块，构建CAB‑SRNet网络模型；基于联合损失函数，采用训练集对CAB‑SRNet网络模型进行训练，训练完成后用测试集评估CAB‑SRNet网络模型的识别精度和提取效果；进行语义变化识别：将待提取的自然保护地遥感图像进行数据预处理后，输入训练完成的CAB‑SRNet网络模型，CAB‑SRNet网络模型输出预测图像，得到自然保护地土地利用语义变化识别结果。本发明能有效识别变化区域的位置信息和边界信息，提高变化识别精度；能够在关键区域更好地区分土地利用类型，获取好的语义变化识别效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119964188A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510045855.4
申请日：2025-01-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V30/186 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种用于桥梁PDF设计图纸的桥梁结构识别及参数提取方法，包括：获取PDF格式保存的桥梁设计图纸进行预处理；构建桥梁结构检测模型进行训练；将待检测桥梁PDF设计图纸输入PaddleOCR模型进行参数识别；将预处理后的待检测桥梁PDF设计图纸输入训练后的桥梁结构检测模型，进行桥梁结构的识别，得到不同视图的桥梁结构。本发明通过结合改进后的YOLOv10模型及K‑Net语义分割算法实现图纸中桥梁结构的检测，从而绘制出桥梁结构轮廓；利用PaddleOCR模型对桥梁设计图纸进行文本检测，提取出桥梁结构的参数；通过一系列的逻辑约束将结构与参数匹配，最终实现桥梁设计图纸中桥梁的结构识别及参数提取，能有效地检测出图纸中的不同元素。
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公开(公告)号：CN119741601A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411799114.7
申请日：2024-12-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种聚焦于上下文信息的城市道路遥感影像提取方法，与现有技术相比解决了对目标上下文信息提取不足的缺陷。本发明包括以下步骤：城市道路遥感影像的获取及预处理；道路遥感影像提取模型的构建；道路遥感影像提取模型的训练；待分割城市道路遥感影像的获取；遥感影像道路信息的提取。本发明利用多尺度聚合模块充分保留目标上下文信息，在此基础上自注意分割模块加强分界防止目标与上下文信息过拟合，最后图卷积模块进行全局的关联整合，实现了城市道路遥感影像的精准提取。
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公开(公告)号：CN115773449A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211443970.X
申请日：2022-11-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机用多角度采集装置，涉及无人机图像采集领域，本发明包括安装机构，包括安装板；采集机构，其设置于安装机构一侧，包括设于安装板一侧的调节组件以及设于调节组件一侧的采集组件，调节组件包括设于安装板一侧的两个限位板以及与限位板活动连接的丝杆；防护机构，其设置于是谁安装机构一侧，包括设于安装板上的防护板。本发明一种无人机用多角度采集装置，通过第一电机带动丝杆转动，使得移动板在水平方向上进行调节，再使用第二电机带动调节轴转动，使得摄像头在竖直方向上移动，从而完成摄像头多角度采集图像的目的，能够对作物的表型进行全面的收集，降低了无人机操控的难度，提高了采集效率。
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公开(公告)号：CN115631412A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211270279.6
申请日：2022-10-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于坐标注意力和数据相关上采样的遥感图像建筑物提取方法，包括：获取遥感数据；数据预处理与数据增强；构建包括编码器、坐标注意力CA模块、数据相关上采样DUp模块的建筑物提取网络模型，即CAD‑UNet网络模型；模型训练与评估；建筑物自动化提取：将新的待提取的遥感图像进行数据预处理后，输入训练完成的CAD‑UNet网络模型，CAD‑UNet网络模型输出预测图像，得到建筑物提取结果。本发明设计的网络逐步提取建筑物的深层特征，进行特征融合之后再逐步上采样至输入分辨率大小，对建筑物提取任务更为友好，显著提高了建筑物提取精度；能有效捕捉建筑物的位置信息和边界信息，因而能够使提取的建筑物拥有更加平滑的边界和完整的轮廓。
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公开(公告)号：CN114842339A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210517294.X
申请日：2022-05-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种联合GF‑6和Sentinel‑2的冬小麦种植区影像提取方法，与现有技术相比解决了冬小麦种植区遥感影像提取技术难以满足实际使用需要的缺陷。本发明包括以下步骤：遥感影像数据集的创建；构建冬小麦种植区影像提取网络；冬小麦种植区影像提取网络的训练；待提取遥感影像的获取；冬小麦种植区影像结果的提取。本发明能够更为准确的从遥感图像中提取出冬小麦种植区，通过针对作物空间分布信息提取任务与高分辨率遥感数据特点设计和改进了模型结构，在效率、速度、适用性和准确性方面取得较好效果。
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