公开(公告)号：CN113378551B

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202110197982.8

申请日：2021-02-22

申请人： 安徽理工大学

发明人： 邰悦 ,  葛斌 ,  蔡威林 ,  李涵

IPC分类号： G06F40/258 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06F40/216

摘要： 本发明公开了一种基于条件熵下随机游走的FW‑LDA主题识别方法，该方法首先采用条件熵计算所有资源中任意两个资源之间的关联关系，并生成资源关系图；根据资源关系图使用随机游走方法获取每个资源的权重值；将每个资源的权重值作用于每个资源的特征词上并进行特征词加权方法计算；根据每个特征词的对应的权值形成一组加权向量并作用于FW‑LDA中，以及将文档输入FW‑LDA中用于获取文档资源的潜在主题。本发明充分考虑的不同资源的之间的潜在关联关系，有效提升模型对潜在主题的挖掘和语义理解性上的提高。

公开(公告)号：CN118314427A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410417600.1

申请日：2024-04-09

申请人： 安徽理工大学

发明人： 葛斌 ,  陈宁洁 ,  夏晨星 ,  陆一鸣 ,  卢洋

IPC分类号： G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V20/70

摘要： 本发明涉及一种基于前景和背景特征融合细化的伪装目标检测方法。包括如下步骤：以PVTv2为骨干网络提取伪装物体图像的多个层次的特征；将最高层特征通过分层特征定位模块来探索重要的位置信息以实现伪装目标的初步定位；利用双分支融合模块同时利用图像中前景和背景信息有助于精确的识别伪装目标；利用残差细化模块有效的融合不同层次的特征提升检测的性能；利用加权二值交叉熵和加权IOU损失共同来训练模型。进一步提高了计算机视觉中伪装目标检测在不同场景下检测的效果。

公开(公告)号：CN117495657A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311379370.6

申请日：2023-10-24

申请人： 安徽理工大学

发明人： 葛斌 ,  胡振山 ,  夏晨星 ,  裴佳佳 ,  吴涛林 ,  陆一鸣 ,  曹慧贞

IPC分类号： G06T3/04 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明属于计算机视觉领域，具体为种基于自注意力机制与二阶统计融合的域匹配风格迁移方法，包括以下步骤：1)利用VGG19网络作为编码器Encoder，Encoder分别捕获内容图像以及风格图像的多层次特征。2)使用self‑attention机制对编码后的风格图像以及内容图像的数据进行处理，使其关注到局部重要区域以及更大的内容范围，得到注意力矩阵。3)将编码后的风格图像与注意力矩阵进行结合计算加权平均，得到注意力特征图，然后计算其协方差。4)协方差含有更加丰富的特征，相对于一阶统计而言，具有更大的优势，利用计算的协方差进行风格迁移。5)使用和Encoder对称的解码器Decoder对迁移后的数据进行处理，构造目标图像。6)结合self‑attention机制，利用快速排序的方法进行精确的经验累积分布图匹配，构造出一个新的损失函数。同时配合使用普通的风格损失。本发明采用了自注意力机制与二阶统计融合的特征分布匹配算法，解决了风格迁移后出现残影、风格迁移效果差等问题，提升了生成图像与风格图像风格的相似度。

公开(公告)号：CN117023383A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311179321.8

申请日：2023-09-13

申请人： 安徽理工大学

发明人： 滕文想 ,  何继鹏 ,  沈刚 ,  朱真才 ,  郭永存 ,  寇子明 ,  王开松 ,  葛斌 ,  姜阔胜 ,  翟德华 ,  牛乃平

IPC分类号： B66C11/06 ,  B66C11/22 ,  B66D5/26

摘要： 本发明公开了一种用于单轨吊驱动的液压双涨紧装置，包括：单轨吊导轨，其前后侧面上均具有导轨槽；驱动架，其上设有行走轮和制动机构，行走轮与导轨槽的下槽壁滚动接触，制动机构上的制动摩擦块与导轨槽摩擦接触；驱动涨紧机构，其包括：两个安装套筒，其外侧壁上均间隔固定有第一铰接板和第二铰接板，两个第一铰接板分别与驱动架的前后侧壁铰接；两个驱动液压马达，其分别套固在两个安装套筒内，两个驱动液压马达的驱动轴均固定有驱动轮，两个驱动轮分别与两个导轨槽的槽底面滚动接触；双液压驱动缸，其固定在驱动架上，双液压驱动缸的两个驱动端分别与两个第二铰接板铰接。该装置的驱动轮与轨道的涨紧力可进行微调，可适应不同的工况。

公开(公告)号：CN116709464A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310782310.2

申请日：2023-06-28

申请人： 安徽理工大学

发明人： 陈辉 ,  王旭 ,  葛斌 ,  江友华

IPC分类号： H04W40/04

摘要： 一种无线传感器网络非均匀分簇自适应路由方法，属于无线传感器网络技术领域，解决无线传感器网络中出现的节点能耗不均和热区问题，通过二次选举的方式来提高簇头节点的质量，为簇头节点进行簇内普通节点维护与进行数据的转发任务提供保障；在成簇阶段，通过代价函数来优化共同边缘节点的入簇选择，形成非均匀分簇，达到了缓解基站周围热区问题的目的；在路由阶段，通过动态转移策略和改进的局部启发函数，提高了算法对最优路径的搜寻能力，采用新的信息素更新规则，解决算法易陷入局部最优的问题，最后引入动态信息素挥发系数，能够加快算法的收敛速度；本发明能够有效地均衡网络能耗、缓解基站附近的热区问题，从而提高网络生命周期与吞吐量。

公开(公告)号：CN116486112A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310410912.5

申请日：2023-04-18

申请人： 安徽理工大学

发明人： 夏晨星 ,  王晶晶 ,  高修菊 ,  葛斌 ,  段松松 ,  赵文俊 ,  李续兵

IPC分类号： G06V10/70 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455

摘要： 本发明属于计算机视觉领域，提供了一种基于轻量化跨模态融合网络的RGB‑D显著性目标检测方法，包括以下步骤：1)获取训练和测试该任务的RGB‑D数据集，并定义本发明的算法目标2)构建用于提取RGB图像特征的编码器和深度图像特征的编码器；3)建立跨模态特点融合网络，通过渐进式引导的注意力机制增强RGB图像和深度图像特征特征的表达；4)基于上述的跨模态特征融合成的多模态特征，构建一个轻量化的全局上下文整合模块，以提取融合模态多尺度上下文特征；5)构建了一个简单高效的多路径聚合模块来整合融合特征，原始的RGB和深度图特征，并通过激活函数得到最终的预测到的显著图。

公开(公告)号：CN116372987A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310360132.4

申请日：2023-04-06

申请人： 安徽理工大学

发明人： 朱晓娟 ,  徐基华 ,  方贤进 ,  赵宝 ,  葛斌 ,  张金伟 ,  许浩

IPC分类号： B25J19/00 ,  B25J9/00

摘要： 本发明涉及一种模块化球形机器人，包括球壳，设置在该球壳内的机架，机架上设置有自重构机构，该自重构机构包括圆周均布的偶数个第一磁吸件，相邻两个第一磁吸件的朝外的极性相反；自重构机构还包括第二驱动机构，用于驱动多个第一磁吸件同步转动α度，α为相邻两个第一磁吸件之间的夹角；第一磁吸件朝外的一侧在球壳内形成磁控区；自重构机构还包括若干第二磁吸件，该第二磁吸件的数量不超过第一磁吸件的数量，每个第二磁吸件位于一个磁控区内，且第二磁吸件与机架铰接，第二磁吸件能围绕其铰接轴翻转，使得第二磁吸件朝外的极性改变。本发明在球壳内设置第二磁吸件，且第二磁吸件朝向球壳外侧的极性可以改变，以便于球形机器人的连接和分离。

公开(公告)号：CN116346995A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310146270.2

申请日：2023-02-22

申请人： 安徽理工大学

发明人： 王智盟 ,  葛斌 ,  葛国庆

IPC分类号： H04N1/32 ,  H04N19/467 ,  H04N19/176 ,  H04L9/24

摘要： 现有的密文域可逆信息隐藏算法存在原始图像像素之间的相关性利用性差、图像利用率低和嵌入容量小等问题。现有的密文域可逆信息隐藏算法存在原始图像像素之间的相关性利用性差、图像利用率低和嵌入容量小等问题。针对此类问题，本文提出了一种基于邻接差值和块分类密文域可逆信息隐藏算法。采用邻接差值的方法计算得到邻接差值图像并将其分块，根据图像块内像素绝对值的最大值进行分类，然后进行块编码标记；使用密钥生成伪随机矩阵，利用流密码对编码后的图像进行加密；在腾出的空间中通过位替换嵌入秘密信息。最后根据相应密钥即可无损地提取信息并恢复原始图像。实验结果表明，在保证安全性和可逆性的同时，本文算法较于现有算法，能够获得更高的嵌入容量。

公开(公告)号：CN114785477A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210286157.X

申请日：2022-03-22

申请人： 安徽理工大学

发明人： 代高乐 ,  葛斌 ,  王婷

IPC分类号： H04L9/00 ,  H04L9/32 ,  H04N1/44

摘要： 本发明涉及一种基于动态Henon‑Iterative映射和分块置乱的彩色图像加密算法。该算法采用“分块‑置乱‑扩散”的方法对彩色图像加密。首先，采用SHA‑512对明文图像处理后得到的数据作为两组混沌映射的初始值；然后，利用DHIM映射产生的一组混沌序列与分块置乱相结合进行块间‑块内‑块间置乱；最后，使用另一组混沌序列进行两轮正、反向非序列扩散，得到密文图像。仿真实验表明该算法适用于任意大小的彩色图像，可有效抵抗常见的统计、噪声以及差分等攻击手段，具有较好的安全性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118314426A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410317295.9

申请日：2024-03-20

申请人： 安徽理工大学

发明人： 夏晨星 ,  王宝童 ,  葛斌 ,  高修菊 ,  杨源 ,  周广澳

IPC分类号： G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于伪点云增强和多阶段特征融合的多模态3D目标检测算法。该算法包括伪点云增强和多级特征融合模块、多阶段可变形交叉注意力对齐模块、重采样和多级特征融合模块。具体来说，基于伪点云增强和多阶段特征融合的多模态3D目标检测算法采用深度补全与映射矩阵，将图像数据映射成伪点云，用伪点云特征来对原始点云数据进行数据增强；体素化网络用于对原始点云数据进行预处理，稀疏卷积用来计算点云的特征,可变形交叉注意力(Deformable Cross Attention)机制用于对齐多个阶段的特征；使用重采样和多级特征融合策略，丰富特征信息以实现高效检测，有效的提升了检测的精度和模型的鲁棒性。