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公开(公告)号：CN119251515B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411638700.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种害虫识别方法，包括：获取待识别害虫图像；将待识别害虫图像输入至训练后的害虫识别模型；通过特征提取层提取待识别害虫图像的图像特征；将待识别害虫图像的图像特征作为害虫知识事实的头实体；若害虫知识事实的头实体为预构建的害虫知识图谱中的头实体，则将害虫知识事实的头实体及其依赖关系构建为查询向量，在预构建的害虫知识图谱中查询尾实体作为识别结果；否则，将害虫知识事实的头实体及其对应的依赖关系作为害虫识别模型的输入特征，通过前向传播输出待识别害虫图像的识别结果；本发明在处理新类别害虫时，模型可以利用知识图谱中的关系推断尾实体从而减少误判率。
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公开(公告)号：CN119399766A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411822758.3
申请日：2024-12-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/774 , G06F16/58 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了基于视觉与先验知识共融的害虫图像标注算法，将先验知识与处理后的图像数据融合，并利用特征标注算法实现对图像数据中害虫图像特征提取标注的操作，本发明涉及图像数据处理技术领域。该基于视觉与先验知识共融的害虫图像标注算法，通过将先验知识与处理后的图像数据融合，并利用特征标注算法实现对图像数据中害虫图像特征提取标注的操作，并建立害虫检测大模型，将标注的图像数据引入至害虫检测大模型进行训练并优化模型参数，以此不仅开发高精度害虫检测大模型，提高识别的效率和精准度，而且为害虫识别算法提供丰富的训练资源，使得害虫图像标注的操作效果更好。
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公开(公告)号：CN119251515A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411638700.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种应用于害虫识别领域的视觉和知识多模态大模型算法，包括：获取待识别害虫图像；将待识别害虫图像输入至训练后的害虫识别模型；通过特征提取层提取待识别害虫图像的图像特征；将待识别害虫图像的图像特征作为害虫知识事实的头实体；若害虫知识事实的头实体为预构建的害虫知识图谱中的头实体，则将害虫知识事实的头实体及其依赖关系构建为查询向量，在预构建的害虫知识图谱中查询尾实体作为识别结果；否则，将害虫知识事实的头实体及其对应的依赖关系作为害虫识别模型的输入特征，通过前向传播输出待识别害虫图像的识别结果；本发明在处理新类别害虫时，模型可以利用知识图谱中的关系推断尾实体从而减少误判率。
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公开(公告)号：CN118769100A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411281147.2
申请日：2024-09-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司肥东县供电公司 , 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司
IPC: B24B27/033 , B24B47/00
Abstract: 本发明公开了一种小电缆管道通管机器人，涉及通管机器人的技术领域，包括行走机构，设置在行走机构上的空心圆座；与空心圆座相对转动连接的转动盘；多个打磨单元，其呈圆周阵列地设置在空心圆座上，每个打磨单元包括滑套、弧形的打磨条、与打磨条固定连接的导向杆，滑套沿空心圆座的周向滑动连接在空心圆座上，滑套沿空心圆座的径向滑动连接在导向杆上；该一种小电缆管道通管机器人，驱动机构的旋转输出端通过螺杆可以驱使转动盘相对空心圆座转动，转动盘旋转的动力通过各滑杆传递给对应的打磨条，从而使得各打磨条具有一个旋转的动力，便于对管道内壁上的尖锐的碎屑进行打磨，从而达到对新建管道内壁进行清理的效果。
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公开(公告)号：CN117975312B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410361601.9
申请日：2024-03-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了用于松材线虫病识别的无人机拍摄图像处理系统，包括无人机采集端、图像处理系统和疫木识别模块，本发明涉及图像处理技术领域。该用于松材线虫病识别的无人机拍摄图像处理系统，通过设置有图像处理系统，利用图像处理模块完成对图像数据的接收，并通过对图像灰度处理后进行图像中不同类别的信息进行分割操作，且对分割后的类别进行标记，以此对图像完成精准的处理后，通过该数据集训练一个模型，并通过对模型的训练、优化操作形成一个应用于实际的模型，不仅有效的避免了图像中相近相似灰度特征的干扰，而且训练后的模型能够更好的对其他区域的林木进行识别操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116863316A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310770788.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及足迹分析领域，尤其涉及一种基于压力信息的足迹跨模态检索方法，包括：现场采集成趟油墨捺印足迹图像，并根据足迹压力将成趟油墨捺印足迹图像转换为足迹数据集；根据足迹数据集中的每个像素点的灰度级进行彩色转换，得到彩色图像；采用深度卷积神经网络提取彩色图像的全局特征和局部特征，并对全局特征和局部特征进行动态调整；将调整后的全局特征和局部特征融合，实现多层次的特征检索。本发明采用全局特征和局部特征相结合的方式，并且使用注意力机制进行动态调整，针对含有大量细节信息的足迹图像进行识别和搜索时，能够更加准确地识别和检索足迹的真实身份信息。
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公开(公告)号：CN116416427A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202211626266.8
申请日：2022-12-15
Applicant: 安徽大学 , 杭州创恒电子技术开发有限公司
IPC: G06V10/26 , A61B5/1174 , G06V10/24
Abstract: 本发明涉及足迹提取领域，尤其涉及现场足迹智能提取方法，包括以下步骤：利用YoloV5模型对包围在足迹区域外侧的直角足迹标尺进行三点标记构成等效直角三角形，根据所述等效直角三角形的直角位置的角度变化提供拍摄角度的修正提示，并以修正后的拍摄角度拍摄足迹区域图像，将足迹区域图像导入深度网络中分离足迹区域图像的前景以获取足迹分割图。本发明利用三点标记的方法形成等效直角三角形，以三角形的直角部分作为畸变检测，当拍摄时的拍摄图像中的直角位置的实际角度不等于90°时，进行角度修正提示，直至操作人员的拍摄角度能够达到垂直水平，保证拍摄照片的准确性。
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公开(公告)号：CN115687679A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211428910.0
申请日：2022-11-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/583 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/77 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征密集连接注意力增强网络的足迹图像检索方法，其步骤包括：1、足迹图像数据集的采集和预处理；2、建立基于多特征密集连接注意力增强网络的足迹图像检索模型，包括：初始特征提取模块、多特征密集连接网络模块、多尺度特征融合模块、注意力增强模块、特征输出模块；3、对足迹图像检索模型进行训练。本发明能更深入的挖掘足迹图像信息的细节特征，从而能提高足迹图像的检索准确率和速度。
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公开(公告)号：CN119399766B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411822758.3
申请日：2024-12-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/774 , G06F16/58 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了基于视觉与先验知识共融的害虫图像标注方法，将先验知识与处理后的图像数据融合，并利用特征标注算法实现对图像数据中害虫图像特征提取标注的操作，本发明涉及图像数据处理技术领域。该基于视觉与先验知识共融的害虫图像标注方法，通过将先验知识与处理后的图像数据融合，并利用特征标注算法实现对图像数据中害虫图像特征提取标注的操作，并建立害虫检测大模型，将标注的图像数据引入至害虫检测大模型进行训练并优化模型参数，以此不仅开发高精度害虫检测大模型，提高识别的效率和精准度，而且为害虫识别算法提供丰富的训练资源，使得害虫图像标注的操作效果更好。
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公开(公告)号：CN119131593A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411268501.8
申请日：2024-09-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于语义感知的跨场景高光谱遥感图像分类方法，包括：1）对原始高光谱遥感图像数据及其标签进行处理构建源域数据集；2）将处理后的高光谱图像通过视觉特征提取模块提取视觉特征；3）将高光谱图像类别标签多级语义融合模块获得多级语义提示，并通过文本编码器获得语义特征；4）将图像特征和文本特征对齐。本发明充分利用语义信息来建立源域和目标域之间的共享知识，有效提升了高光谱图像分类的准确率。
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