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公开(公告)号：CN104406936A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410655797.9
申请日：2014-11-17
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N21/45
Abstract: 本发明提供一种基于多孔硅的阵列生物芯片的制备方法及其用途，步骤1：单晶硅片单面抛光，采用电化学方法制备出多孔硅Bragg多层结构,硅片未抛光面称为待光刻层；步骤2：在前述待光刻层上，进行高能激光刻蚀、聚焦电子或离子束刻蚀，得到表面为阵列光子晶体的器件；步骤3：对得到的硅片进行后处理：硅烷化；步骤4：步骤3得到的硅片进行戊二醛化学修饰；即得一面为层状Bragg反射器，另一面为光子晶体的基于多孔硅的阵列生物芯片。
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公开(公告)号：CN103979543A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410192248.2
申请日：2014-05-08
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明提供一种多孔硅的修饰方法，其包括如下步骤：⑴通过电化学刻蚀方法制备多孔硅，刻蚀液为氢氟酸：无水乙醇体积比为3:1；⑵将步骤⑴得到的多孔硅进行烷氧基硅烷修饰；⑶将步骤⑵得到的烷氧基硅烷修饰的多孔硅与4-（二乙氨基）水杨醛反应，得到带有芳叔胺基团的多孔硅；⑷将步骤⑶得到的带有芳叔胺基团的多孔硅浸泡在离子交换水中，去除残存的有机物。
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公开(公告)号：CN119418128A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411574344.3
申请日：2024-11-06
Applicant: 新疆大学 , 新疆维吾尔自治区计量测试研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5n工业零部件表面缺陷检测方法及装置，方法包括：将注意力机制嵌入到主干网络的卷积层中，并引入动态蛇形卷积捕获跨通道的信息，捕获方向感知和位置感知的信息，将工业零部件表面缺陷图像数据集输入到主干网络中进行特征提取，得到三个不同尺度的特征图；引入Gold‑YOLO结构，通过全局融合多层特征并将全局信息注入到更高层次，生成突出全局信息的特征图；将得到的特征图输入特征金字塔网络中，通过下采样方式和上采样方式逐步在不同尺度上对特征图进行加权融合；输出缺陷检测结果，标注检测框、缺陷种类以及置信度。装置包括：处理器和存储器。本发明对工业零部件表面缺陷的检测精度更高，更符合工业生产中对零部件健康情况的监测维护需要。
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公开(公告)号：CN119251813A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411275428.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于多层上下文特征筛选的棉花叶部病害识别方法及系统，属于计算机视觉领域。基于ConvNeXt的棉花叶部病害识别方法，构建了棉花叶部病害数据集，建立了可以识别棉花轮纹斑病、褐斑病、角斑病、黄萎病、枯萎病、炭疽病、白粉病并返回预警信息及防治措施的系统。本发明提出的方法以ConvNeXt网络为骨干网络，增加了特征增强模块，提高了棉花叶片不同区域特征之间的对比度，并在此基础上，引入了多层上下文信息引导的特征筛选的特征筛选注意力机制，实现了更有效的特征筛选，实验表明，本发明提出的网络模型相比原ConvNeXt网络的识别准确率提升了4.1%。
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公开(公告)号：CN118429217A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410557270.6
申请日：2024-05-07
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Unet的多级残差图像去雪方法及装置，方法包括：雪掩模提取网络，用于提取雪花图像中的低级详细特征来捕捉雪颗粒详细的空间信息，通过高级语义特征定位雪颗粒的位置信息，逐步使用下采样、残差连接、上采样的特征交互获得雪掩模图像；全局雪花感知网络利用逐级下采样和残差模块中获取的加深雪花特征的图像信息，建立雪花之间的上下文联系，获得处理后的不同尺度的雪掩模图像；将处理后的雪掩模图像与下采样中每层突出雪花特征的图像做残差，获得不同尺度的无雪背景图像；多级特征重建网络，由卷积操作和残差操作经逐步上采样构成，输入不同尺度的无雪背景图像获得多尺度无雪特征图像。装置包括：处理器和存储器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118365936A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410474205.7
申请日：2024-04-19
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于图像预处理的YOLOv8害虫检测方法及装置，包括：对自建的害虫数据集进行标注和划分；构建改进的图像预处理网络，将害虫图像进行预处理；构建改进的YOLOv8害虫检测网络，在YOLOv8颈部引入结合图像多尺度的全局语义信息SSFF模块和捕获小目标局部精细细节的TFE模块；将预处理后的害虫图像输入到改进的YOLOv8害虫检测网络中，用于增强小目标害虫的特征提取，之后使用合成的数据集进行评估模型，在自建的害虫数据集上进行测试。装置包括：处理器和存储器。本发明先对图像进行预处理，恢复害虫特征，减少光照变化所带来的影响；之后再将处理后的害虫图像输入到改进的检测网络里，提高微小害虫检测精度。
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公开(公告)号：CN118279727A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410428067.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 新疆维吾尔自治区计量测试研究院 , 新疆大学
IPC: G06V10/98 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明为基于轻量化的风机叶片表面缺陷检测模型、方法、系统。基于轻量化的风机叶片表面缺陷检测模型，所述的风机叶片表面缺陷检测模型为YOLOv5s检测模型，包括：Backbone模块、Neck模块、Detect模块；所述的Backbone模块包括：11个MobileNetV3‑N网络模块、1个Conv模块、1个输入模块；所述的Neck模块包括：4个Ghost Conv模块、4个Concat模块、2个UpSample模块、4个ECA‑C3模块、3个Conv模块；所述的Detect模块包括：3个输出模块。本发明所述的基于轻量化的风机叶片表面缺陷检测模型、方法、系统，实现了既不损失检测的精度，提升了网络整体性能，极大地减少了检测模型的复杂度。
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公开(公告)号：CN116112490B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202211709638.3
申请日：2022-12-29
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明为一种低复杂度可扩展的拜占庭容错方法及装置、存储介质。一种低复杂度可扩展的拜占庭容错方法，包括以下步骤：(1)基于无人机集群的多编队控制策略对节点进行分组后，先组分共识，再组间共识；(2)构成综合评价模型；(3)将所述的综合评价模型和共识机制相结合,在每个小组中选择综合评分最高的节点作为主节点；(4)根据低复杂度可扩展的拜占庭容错的共识流程，计算出通信复杂度。本发明所述的一种低复杂度可扩展的拜占庭容错方法及装置、存储介质，既能提高节点可扩展性和容错性，同时又能降低通信复杂度以及视图切换的概率。
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公开(公告)号：CN110826472B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201911060518.3
申请日：2019-11-01
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种图像检测方法及装置，涉及图像处理技术领域，主要目的在于在图像检测的过程中，解决图像目标的检测结果准确性较低的问题而发明。本发明的方法包括：根据待检测图像的底层特征，利用预设模型获取所述待检测图像的目标先验数据；通过低秩矩阵分解对所述待检测图像的底层特征进行处理，得到目标特征及背景冗余信息；根据所述目标先验数据对所述待检测图像中的目标特征及背景特征按照监督信息方向分离，得到初步图像目标；利用优化中智学算法对所述初步图像目标进行优化，得到图像目标以完成图像检测，所述优化中智学算法是对中智学理论重新数学公式定义得到的。本发明主要适用于对自然图像的图像目标进行检测。
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公开(公告)号：CN116112490A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211709638.3
申请日：2022-12-29
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明为一种低复杂度可扩展的拜占庭容错方法及装置、存储介质。一种低复杂度可扩展的拜占庭容错方法，包括以下步骤：(1)基于无人机集群的多编队控制策略对节点进行分组后，先组分共识，再组间共识；(2)构成综合评价模型；(3)将所述的综合评价模型和共识机制相结合,在每个小组中选择综合评分最高的节点作为主节点；(4)根据低复杂度可扩展的拜占庭容错的共识流程，计算出通信复杂度。本发明所述的一种低复杂度可扩展的拜占庭容错方法及装置、存储介质，既能提高节点可扩展性和容错性，同时又能降低通信复杂度以及视图切换的概率。
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