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[发明专利]一种渐进式无人机可见光热红外图像配准方法-CN202310987575.6在审
发明人：肖云;刘飞;夏伟杰;李成龙;汤进 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：一种渐进式无人机可见光热红外图像配准方法，属于无人机图像处理技术领域，解决现有的无人机图像配准技术在实现可见光图像与热红外图像配准时存在跨模态配准及大位移配准准确率低的问题；构建多层渐进式配准网络模型，将提取到的图像特征通过交叉增强网络进行特征加强，将增强后的图像特征通过单应性估计网络进行单应性矩阵估计，扭曲热红外图像进行图像配准，将可见光图像与配准后的热红外图像作为渐进式配准网络下一层的输入，通过渐进式配准网络多次配准，获得与可见光图像对齐的热红外图像；本发明采用交叉增强网络，将对齐的特征作为单应性估计网络的输入，提高了跨模态配准及大位移配准的准确率。
一种渐进无人机可见光热红外图像方法

[发明专利]一种重型钢件加工方法-CN202310999341.3在审
发明人：马天成;汤进 -专利权人：马天成
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： B23D79/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种重型钢件加工方法，包括：以下步骤：S1、选择待加工的重型钢件，重型钢件的长度为2000‑3000mm，宽度为1000‑2000mm，厚度为500‑1500mm；S2、在上述重型钢件的中部切割出一个环形的径向圆槽，圆槽的深度为300‑600mm，宽度为180mm；S3、沿所述圆槽将所述重型钢件加工成曲柄或曲轴。本方法通过在重型钢件的中部切割环形径部圆，由此可提高重型钢件粗加工的加工速度，提高了这种厚钢件在中间或中心部位切割径项圆型的工作效率，节省了机床加工时间，为曲柄加工及曲轴加工提升了加工速度。
一种型钢加工方法

[发明专利]基于时序注意力的在线手卫生评估方法及系统-CN202310698849.X在审
发明人：李成龙;刘图彪;汤进 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于时序注意力的在线手卫生评估方法及系统，所述方法包括：获取在线洗手视频流，通过编码器和解码器分别建模各类时序特征；使用时序注意力来增强和融合各类时序特征，得到融合特征；对融合特征进行动作分类并对初始特征进行分割，得到各个洗手动作的时序特征及其对应的动作类别，作为动作特征；将动作特征通过第一全局最大池化层进行汇集得到根特征，由两个不同的第一全连接层线性映射到两个子特征中，后续各层特征的处理方法相同，最后使用MLP对最后一层的所有特征进行回归，得到每个洗手动作的得分，将当前视频流中的各个洗手动作得分相加得到最终的预测得分；本发明的优点在于：提高评估结果的准确性。
基于时序注意力在线卫生评估方法系统

[发明专利]一种医学检验微生物培养装置-CN202211070660.8有效
发明人：黄晓霞;汤进;孔花娟;曹敏娟 -专利权人：汉中市中心医院
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： C12M1/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种医学检验微生物培养装置，包括：外壳体，外壳体上形成有作业台；育温调节机构，设于外壳体上，包括螺纹调节组件以及加热结构，加热结构可使外壳体内的温度随空间深度变化而改变，螺纹调节组件连接有培养皿，并可驱使培养皿在外壳体内部以及作业台上运动；封堵组件，设置在作业台上，并与螺纹调节组件配合，在螺纹调节组件驱使培养皿运动至作业台时，封堵组件可使设置在作业台上的嵌合槽导通；螺旋旋进机构，设于作业台上并连接有下料装置，螺旋旋进机构可驱使下料装置做圆周运动，并在下料装置做圆周运动时，改变下料组件做圆周运动的半径，实现在培养不同的微生物种时，通过改变培养皿在外壳体内的深度来改变其培育温度。
一种医学检验微生物培养装置

[发明专利]基于渐进式融合Transformer与动态指导学习的RGBT跟踪方法及系统-CN202310197389.2在审
发明人：朱亚彬;黄子凯;李成龙;汤进;王伟;章程 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供基于渐进式融合Transformer与动态指导学习的RGBT跟踪方法及系统，方法包括：训练过程和测试过程，训练过程包括：数据采样和预处理；特征提取；跨分支特征融合；模板帧和搜索帧特征信息交互；搜索帧特征送入分类器并计算分类损失；适用协同学习算法进行训练优化，测试过程包括：数据采样和预处理；特征提取；跨分支特征融合；模板帧和当前帧特征信息交互；当前帧特征送入分类器和回归器；预测当前帧目标的包围框。本发明解决了不同模态丢失异构信息、融合特征与特定模态特征之间的关系在学习判别多模态表示时却被忽略、缺乏全局表示能力的技术问题。
基于渐进融合 transformer 动态指导学习 rgbt 跟踪方法系统

[发明专利]多线索引导的无人机热红外图像超分辨率重建方法及系统-CN202310511388.0在审
发明人：赵志成;张钰;余瑞;方翔;张涌;肖云;李成龙;汤进 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供多线索引导的无人机热红外图像超分辨率重建方法及系统，方法包括：提取可见光图像及热红外图像中的线索特征；将已得到的线索送入多线索引导模块中，以产生不同的特征；三种线索送入渐进式融合模块进行融合；通过对融合的特征图进行上采样，得到高分辨率无人机热红外图像。本发明解决了大规模图像超分辨率重建的场景下纹理信息恢复困难、图像纹理恢复错误、纹理恢复真实性低、恢复细节较少的技术问题。
线索引导无人机红外图像分辨率重建方法系统

[发明专利]一种基于交叉一致性的多光谱车辆重识别方法-CN202210049114.X在审
发明人：郑爱华;朱贤朋;李成龙;汤进;罗斌 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开一种基于交叉一致性的多光谱车辆重识别方法，提出交叉一致性多流网络，通过同时约束同一车辆多光谱特征在模态和样本层面上的一致性来帮助多流网络更好的学习多光谱情景下的车辆特征；本发明重新构建数据集MSVR310，弥补当前已有数据集在数据多样性上的不知足，这极大地丰富数据集的数据多样性并包含有更多的挑战。本发明将新提出的交叉一致性多流网络作为新的多光谱车辆重识别模型，该多光谱车辆重识别模型在MSVR310数据集或其他多光谱车辆重识别数据集上均实现较好的重识别效果，为复杂光照环境和恶劣天气下车辆重识别提供了有效的解决思路。
一种基于交叉一致性光谱车辆识别方法

[发明专利]一种编程学习场景的智能习题推荐方法、系统及储存介质-CN202310421039.X有效
发明人：苏喻;刘淇;朱林波;丁军;汤进;吴震一 -专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室）
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明公开了一种编程学习场景的智能习题推荐方法、系统及储存介质，包括如下步骤：S1：获取目标对象的历史答题序列；S2：将所述多个历史答题交互中的标签转化为向量表示形式；S3：将所述目标对象的学生代码文本标签带入第一目标计算函数组，计算得到所述学生代码文本标签的向量化表征；S4：将所述题目标签、所述正确作答与否标签、所述知识点标签和所述学生代码文本标签的向量化表征带入第二目标计算函数组，计算得到学生历史答题记录的特征图；S5：将历史答题记录的特征图带入第三目标计算函数组，计算学生的知识状态以及对未作答题目的正确概率；该智能习题推荐方法能够为在线教育提供更准确的知识追踪服务。
一种编程学习场景智能习题推荐方法系统储存介质

[发明专利]一种编程学习场景的智能代码补全方法、系统及储存介质-CN202310421313.3有效
发明人：朱林波;刘淇;苏喻;胡瑞;汤进;吕博文 -专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室）
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种编程学习场景的智能代码补全方法、系统及储存介质，将源代码输入到已训练完成的transformer深度神经网络模型中以输出源代码补全后的预测结果；该智能代码补全方法、系统及储存介质采用独特的数据集进行预处理，并且根据用户反馈选择不同的推荐算法，不断提高智能代码补全功能中推荐代码的质量，源代码生成的抽象语法树进行拆分与重构，捕获了代码更多的语义信息，从而提高了代码补全的准确度；该方法全面考虑了青少年编程学习场景下智能代码补全功能的适配性，可以提高智能代码补全结果的多样性、准确性。
一种编程学习场景智能代码方法系统储存介质

[发明专利]一种全景图像高精度修复的处理方法以及系统-CN202310692966.5在审
发明人：曹明伟;王溯;江海燕;赵海峰;汤进 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种全景图像高精度修复的处理方法，包括：获取全景图像；对所述全景图像依次进行掩膜分割处理、待修复裁剪处理，生成待修复区域图像；对所述全景图像中的所有像素进行分类标记处理，生成分类像素数据集；对窄边边界像素数据集进行邻域像素选取处理，生成窄边邻域像素数据集；对待修复像素以及邻域像素数据集分别依次进行权值函数处理，分别对应生成多个待修复像素灰度值以及多个邻域像素灰度值；以及对所述待修复区域图像进行修复填充处理，生成目标全景图像。通过本发明公开的一种全景图像高精度修复的处理方法以及系统，能够提升全景图像的修复精度，提高全景图像的利用率。
一种全景图像高精度修复处理方法以及系统

[发明专利]一种融合梯度图的镂空目标检测方法-CN202310173316.X在审
发明人：王福田;陈菲儿;汤进 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种融合梯度图的镂空目标检测方法，制作镂空物体数据集，对原图处理获得梯度图；将原图和梯度图同时送入两个目标检测网络得到原图特征和对应梯度图特征；将原图特征和梯度图特征通过轻量级梯度注意力模块进行融合，将得融合特征继续进行网络前向传播最终得到目标的边界框信息和类别信息；不断迭代获得最优目标检测模型；将待识别的图像输入至最优目标检测模型，计算输出置信度大于阈值的分类结果作为待检测图像的识别结果。本发明通过梯度注意力模块使用梯度信息来增强原图中的镂空物体特征，使网络能够学习到更有意义的特征。同时，本发明可以很容易地被推广到各种检测框架中，从而使几乎所有镂空目标的检测都得到改善。
一种融合梯度镂空目标检测方法

[发明专利]基于提示微调预训练大模型的行人属性识别方法-CN202310081570.7在审
发明人：李成龙;金建东;王逍;汤进;章程 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：一种基于提示微调预训练大模型的行人属性识别方法，属于计算机视觉技术领域，解决现有技术中没有充分利用行人图像与属性标签之间的关系而导致的次优以及泛化能力差的问题。本发明采用CLIP的视觉和文本编码器提取图像特征和属性特征，通过多模态Transformer模块对两个模态特征融合后，经过前馈网络得到预测结果，通过将行人属性识别问题建模为视觉语言融合问题，使用预训练的视觉语言大模型作为主干网络，提取模态间联系更好的视觉和文本特征，再通过多模态的Transformer建模视觉和文本之间的联系，充分利用了属性语义信息，并且可以看出通过提示微调的方式保留了预训练大模型较好的泛化能力，模型实用性更强。
基于提示微调训练模型行人属性识别方法

[发明专利]一种面向弱配准数据的可见光热红外视觉跟踪方法-CN202310075035.0在审
发明人：李成龙;沈庆;刘磊;汤进 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：一种面向弱配准数据的可见光热红外视觉跟踪方法，属于计算机视觉技术领域，解决多模态跟踪器对配准数据的依赖的问题；本发明的方法引入渐进式特征配准模块实现模态特征级配准，配准后的多模态特征进一步通过transformer融合模块实现特征融合，利用融合特征输入到模型预测器取得当前帧的最优的预测模型，与全图特征进行卷积操作以获得得分权重图，响应值高的位置则代表目标的预测位置，同时通过调制向量模块进行包围框的选取，完成对当前帧目标的准确定位；本发明的方法可以在不依赖严格配准的多模态数据下挖掘可见光和热红外模态的互补信息，有效实现了可见光和热红外之间的模态互补，进一步提高多模态目标跟踪的准确率。
一种面向准数可见光热红外视觉跟踪方法

[发明专利]用水平包围盒标注弱监督训练的旋转目标检测器实现方法-CN202211100121.4在审
发明人：章舸帆;严骏驰;何弢;汤进 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种用水平包围盒标注弱监督训练的旋转目标检测器实现方法，通过采用只带目标类别及HBB标注的图像训练集对OBB检测器模型进行弱监督训练，并将经训练后的模型中仅用于弱监督训练的多余组件删除，获得可直接预测OBB框的OBB目标检测器，在在线阶段对同一任务的待检测数据进行推理，获得OBB目标检测结果。本发明利用图像数据和对应的人工标注的水平包围框HBB，通过HBB标注对神经网络直接进行弱监督训练，获得能够识别、检测可旋转目标、给出目标旋转包围框OBB，且本发明在降低标注成本的同时，得到的OBB检测器的检测性能与采用OBB标注进行训练的对照检测器基本相同。
水平包围标注监督训练旋转目标检测器实现方法

[发明专利]基于跨模态增强的多模态自适应融合方法及系统-CN202310162234.5在审
发明人：李成龙;殷策;刘磊;汤进;毛军军;吴涛 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明提供基于跨模态增强的多模态自适应融合方法及系统，方法包括：用N个二分类器训练基于学习的网络，作为基于分类的权重预测模块，用于预测不同模态的可靠性权重权重，以取代原始回归器。每个二分类器由全局平均池化层和两个分别具有ReLU激活函数和Sigmoid激活函数的全连接层组成；从骨干网中提取的模态特征作为输入，然后通过两个由1×1卷积层组成的并行结构对其进行调制，分别发挥特征的缩放和位移作用，指导另一个模态学习更多判别特征；针对两个模态的训练数据，即A模态分支、B模态分支分支和A‑B模态混合分支，对这三个分支网络进行离线训练。发明解决了融合效果较差、融合时权重学习准确率较低、多模态特征自适应融合权重估计不可靠的技术问题。
基于跨模态增强多模态自适应融合方法系统

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