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公开(公告)号：CN104458660A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410646324.2
申请日：2014-11-15
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N21/59
Abstract: 本发明提供一种基于透射式多孔硅光子晶体微腔角度检测装置的生物分子检测方法，主要的实验仪器为1310nm激光器和光功率检测计（多孔硅对1310nm光波透明）；激光器以一定的角度入射到以多孔硅光子晶体微腔传感器上，用光探测器接收透射光功率，固定激光器和光探测器，旋转多孔硅基底，找到微腔结构对应的最大透射光强功率的角度，然后添加生物改变多孔硅层折射率，再检测透射光的最大光强功率对应的角度，通过前后角度的改变，来检测添加生物浓度。
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公开(公告)号：CN119027702A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411030050.4
申请日：2024-07-30
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/25 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开了一种夜间大视场下视频图像小目标变化检测方法及装置，方法包括：采用综合Anscombe根变换和全变分正则化去除差异图中残留的泊松噪声，通过逆变换得到去噪图像；使用基于偏微分方程的全变分正则化、最小化能量泛函数去除去噪图像中残留的高斯噪声；使用原始对偶算法来求解上述能量泛函数；基于统计信息的多尺度的超像素分割与重建方法对差异图进行处理，用于增强变化区域的边缘特征，同时抑制噪声的干扰；基于多尺度奇异值分解融合对两幅差异图进行融合，使用FCM聚类算法对融合后的差异图进行分割得到检测结果。装置包括：处理器和存储器。本发明通过多尺度奇异值分解融合算法对两幅差异图进行融合得到一个鲁棒差异图，最终通过聚类算法获得细节结构完整的变化检测结果。
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公开(公告)号：CN118329849A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410255527.2
申请日：2024-03-06
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多孔硅光学生物传感器的混合农药的并行检测方法，包括：对多孔硅布拉格反射镜禁带展宽，采用两种发光波长不同的CdSe/ZnS量子点分别标记两种生物探针分子；在偶联两种目标分子的多孔硅内壁上加入偶联量子点的探针分子，两者发生特异性反应；加入两种农药后，农药与各自适配体更强的特异性结合，两者的适配体与偶联量子点的探针分子分开，荧光强度减弱；利用数字相机获得生物分子发生特异性前后多孔硅布拉格反射镜表面的荧光图像，用数字图像法计算发生特异性反应前后平均灰度值的变化。
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公开(公告)号：CN107064489A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201611229026.9
申请日：2016-12-27
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N33/533 , G01N21/64
CPC classification number: G01N33/533 , G01N21/6486
Abstract: 本发明公开了一种基于多孔硅/量子点的荧光生物传感器基底材料的制备方法，包括以下步骤：电化学腐蚀法制备多层多孔硅样品；制备待测抗原；通过偶联剂将水溶性CdSe/ZnS量子点羧基活化，与表面有氨基功能团的生物分子偶联；将待测抗原渗透到多层多孔硅样品；将量子点偶联的抗体渗透到待测抗原修饰的多层多孔硅样品，得到所述基于多孔硅/量子点的荧光生物传感器基底材料；对样品进行表面形貌表征、反射谱测量及荧光检测。本发明的有益效果为：本发明提供的制备方法，以量子点为荧光标记物，多孔硅为荧光放大器的生物传感器检测低浓度的待测抗原，其检测灵敏度显著提高，也可调整为其他生物的特异性检测，扩大了适用范围。
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公开(公告)号：CN106442438A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610641579.9
申请日：2016-11-04
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N21/64
CPC classification number: G01N21/6486 , G01N21/6458
Abstract: 本发明公开了一种基于多孔硅的荧光生物传感器基底材料的制备方法，所述制备方法包括以下步骤:S1、在常温环境下用电化学腐蚀法以P型单晶Si为基底制备多层多孔硅样品；S2、制备纳米金胶溶液；S3、将氨基化后的多孔硅样品浸泡在纳米金胶溶液中8小时以得到纳米金修饰后的样品；S4、将量子点溶液滴定在氨基化的多孔硅样品上常温下放置6小时，使得CdSe或ZnS量子点缓慢地沉积在多孔硅薄膜上；S5、对样品进行表面形貌表征、反射谱测量及光致发光测量。利用多孔硅的布拉格结构及纳米金的等离子体效应双重增强嵌入多孔硅中的CdSe/ZnS量子点荧光的方法，成功制备了一种具有较强荧光信号及生物兼容性的QDs/Au/PSi(量子点嵌入纳米金修饰的多孔硅)生物传感器基底材料。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118608769A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410745987.3
申请日：2024-06-11
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/048 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V40/10
Abstract: 本发明提出了一种针对图像中小目标虫害检测的方法及装置，旨在解决检测模型在处理小目标时面临的数据不平衡问题。在BTD‑YOLOv9中，提出了WMOConcat方法，加强了特征提取，从而使其在检测过程中得到更多的关注。引入了Focaler‑NWDPIOU损失函数，降低了多数类对损失的影响，增强了对少数类别的学习能力。帮助模型更平衡地学习各个类别，提高了虫害的检测率。模型在图像中小目标虫害检测方面取得了显著的提升。为农田虫害检测提供了新的解决方案。处理器负责执行模型的推理和计算过程，而存储器则用于存储模型参数、中间结果以及最终的检测结果。这样的装置结构使得BTD‑YOLOv9模型能够在实际应用中高效、准确地完成虫害检测任务。
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公开(公告)号：CN118470402A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410582155.4
申请日：2024-05-11
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8n的轻量化虫类小目标检测方法及装置，方法包括：构建损失函数；将空间注意力机制融入到C2f特征提取层，形成C2f‑RFAConv，同时将RFAConv替换默认的Conv，用C2f‑RFAConv和RFAConv来进行特征提取；在网络结构中增加一检测头用于检测小目标，并修改卷积的数量；将损失函数，C2f‑RFAConv，RFAConv和添加的检测头与YOLOv8n相结合，获取适用于农田虫类小目标检测的轻量化YOLOv8n‑Improved模型，基于模型对虫类小目标进行检测。装置包括：处理器和存储器。本发明在降低网络参数量的同时，保证了检测精度较高。
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公开(公告)号：CN118332431A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410439643.X
申请日：2024-04-12
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种挖掘深层时间依赖性监测火电厂碳排放的方法及装置，方法包括：时间注意力协调时序时间步的重要程度；将历史统计信息作为线性相关变量，线性相关变量与TCN提取的初步时间依赖关系相结合，作为seq2seq模型中的输入数据；在seq2seq模型中采用双向长短期记忆提取时间序列数据的深层时间依赖关系；并采用编码注意力机制；将AE作为预测校准器；所有超参数依赖于贝叶斯超参数寻优算法所获得的结果，并通过最小化损失调整模型参数，实现对目标特征的准确预测；通过将碳排放预测值与碳排放阈值进行比较，实现对火电厂碳排放的监测预警；装置包括：处理器和存储器。本发明利用多传感器数据来准确预测二氧化碳未来的排放量，进而对火电厂的碳排放实现准确监测，为节能减排做出贡献。
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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：CN119380267A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411399821.7
申请日：2024-10-09
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种绿色注意力和联合特征融合的田间杂草检测方法及装置，方法包括：设计绿色注意力机制，用于增强杂草部分的关注度，并弱化非目标区域；设计自适应联合特征融合方式用于加权双向特征金字塔融合架构，将底层的杂草颜色、纹理特征和高层语义信息结合相起来，提取杂草的个性化特征；使用dyhead模块设计解耦头在尺度感知注意力、空间感知注意力与任务感知注意力三者上实现统一；使用特征内容感知重组聚集大感受野内的上下文信息，并根据实例内容动态生成自适应内核；使用动态任务对齐策略和分布焦点损失预测杂草的回归框和正样本匹配；对田间杂草进行检测。装置包括：处理器和存储器。本发明更适合真实田间的杂草条件，具有更高的检测精度。
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