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公开(公告)号：CN119313717B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411858244.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种车载摄像头能见度反演方法、装置、介质及电子设备，其中，车载摄像头能见度反演方法，包括：获取车载摄像头拍摄的图像帧数据集，并进行预处理，构建能见度反演数据集；构建能见度反演模型，该能见度反演模型以能见度真值为输出，经训练优化网络权重获得；将车载摄像头实时拍摄的照片，输入到优化后的能见度反演模型，获得当前能见度真值。本发明可以较为准确地估算出相应的能见度，实现高精度的能见度实时反演。
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公开(公告)号：CN118918148B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411411710.3
申请日：2024-10-11
Applicant: 无锡学院
Abstract: 一种面向无人机视角的交通跟踪检测系统。属于目标跟踪技术领域，具体涉及面向智能交通和无人机视角下的轻量级目标检测和跟踪技术领域。系统包括目标检测模块、目标运动轨迹匹配模块和目标运动轨迹输出模块；目标检测模块：对视频帧图片进行处理，得出跟踪目标对应的检测框和每个检测框对应的置信度得分；目标运动轨迹匹配模块：根据置信度得分对检测框进行划分，划分后将检测框与预测轨迹进行匹配；目标运动轨迹输出模块：当目标运动轨迹匹配模块中将同一帧检测框连续3次与预测轨迹匹配成功后，将所述预测轨迹作为确认态轨迹输出。其解决了以往无人机对于目标的追迹中由于存在小尺寸目标、复杂背景以及遮挡情况而导致的追踪精度低的问题。
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公开(公告)号：CN119538041A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411591352.9
申请日：2024-11-08
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/0455 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种车辆轨迹预测方法、电子设备及存储介质，该方法包括：获取车辆轨迹数据，对车辆轨迹数据进行分类处理与特征提取，以生成标准化数据集；基于标准化数据集，训练车辆轨迹预测网络模型，车辆轨迹预测网络模型包括时序特征提取模块、空间交互特征提取模块和解码器；时序特征提取模块基于改进的Mamba架构实现；空间交互特征提取模块利用Transformer架构和图注意力机制的混合架构处理；解码器通过多头注意力机制处理编码后的特征，考虑不同时间步和不同车辆间的关联性，从而生成车辆轨迹的预测结果；将待预测场景的数据输入到训练好的车辆轨迹预测网络模型中，得到车辆轨迹的预测结果，该方法在计算效率、预测准确性和场景适应性方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN119484719A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411501894.2
申请日：2024-10-25
Applicant: 无锡学院
IPC: H04N1/44
Abstract: 本发明公开了一种隐写信息生成、提取方法及装置、设备及存储介质，属于信息隐藏的技术领域；其中的隐写信息生成方法，应用于发送端，所述生成方法包括：获取秘密信息比特流；使用通信双方共享的密钥，通过预定的加密算法对所述秘密信息比特流进行加密，得到加密比特流；基于所述加密比特流，驱动预先训练好的序列生成模型生成人体姿态关键点序列；将生成的所述人体姿态关键点序列绘制成关键点连通图；将所述关键点连通图与任意人物图像输入预先训练好的姿态引导人物图像生成模型，生成具有目标姿态的人物图像；通过公共信道上传所述具有目标姿态的人物图像以传递秘密信息。本发明的方法极大地提升了隐写技术的安全性、隐秘性、灵活性和高效性。
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公开(公告)号：CN119413891A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411580039.5
申请日：2024-11-07
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种晶圆缺陷检测装置及检测方法，属于晶圆技术领域，该晶圆缺陷检测装置包括；安装座，可用于支撑整体设备；安装座内设置有两组夹持机构，其中一组夹持机构包括第一马达、齿轮、滑座、齿条、滑杆、滑架、第二马达、对接头和夹持块，第一马达固定连接于安装座的下内壁，可用于带动齿轮转动，齿轮固定连接于第一马达的输出端，可用于带动两个齿条相互移动，通过将穿透灯移动至晶圆的上表面，通过运行穿透灯对晶圆进行照射，当灯光接收锅接收到反射光信号。灯光接收锅中的光电转换器，将反射光信号转换为电信号，并进行放大和过滤，以提高信噪比，通过分析接收到的反射光信号的强度和分布，可以判断晶圆是否有裂痕以及裂痕的位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119364165A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411825007.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 无锡学院
IPC: H04N23/52 , B08B7/00 , B08B7/02 , B08B7/04 , B08B13/00 , G03B17/55 , H04N23/50 , H04N23/54 , H04N23/55 , H04N23/61 , B60S1/56
Abstract: 本发明公开了基于超声波振动和场景分类车载摄像头自清洗装置及方法，包括镜片、摄像头组件、压电换能器、摄像头外壳、PCB电路板、加热线圈、前壳体以及后壳体；前壳体与后壳体分别位于摄像头外壳前后端固定连接，镜片固定在前壳体与摄像头外壳之间，压电换能器固定于镜片的下侧以及摄像头外壳内设有的凹槽之间，加热线圈安装在镜片内侧，摄像头组件位于摄像头外壳内部，摄像头组件下端固定安装有PCB电路板，通过环绕在镜片上的加热线圈，使整个镜片升温，同时通过环绕粘接在镜片下方的压电陶瓷片，通过快速超声波振动，将污染物抖落出镜片范围。本发明具有结构简单,便于组立,可靠性好,小型化和低成本的特点。
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公开(公告)号：CN119359519A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411460340.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于棋谱构造的生成式隐写嵌入方法、提取方法、嵌入系统及提取系统。嵌入方法包括：制作不重复的开局棋谱库，发送方将待嵌入的信息转化为二进制信息，根据二进制信息的长度从棋谱库中取出对应序号的开局棋谱执行并记录到含密棋谱中；利用智能棋手继续进行对弈，按预设转换规则将二进制信息嵌入到每步对弈中，并将每步落子操作记录到含密棋谱中，待所有信息嵌入完毕后将含密棋谱发送给接收方；接收方根据转换规则逆向从收到的含密棋谱中提取嵌入信息。本发明提高了隐写容量、增强了隐秘性保护、实现了高效迅捷的嵌入与提取，同时还能够验证密文完整性与有效性。
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公开(公告)号：CN118572512A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410613303.4
申请日：2024-05-17
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种具有高散热性能的半导体光放大器及其制备方法，包括键合为一体的半导体光放大器芯片和石墨烯基板，其中，所述半导体光放大器芯片的键合面设有若干个均匀分布的凸起微结构，所述石墨烯基板的键合面设有若干个均匀分布的凹槽微结构，所述凸起微结构与所述凹槽微结构互相匹配，所述半导体光放大器芯片的凸起微结构能够嵌入所述石墨烯基板的凹槽微结构内。本发明通过石墨烯粘附能低、表面能高的特点，直接将经过微结构化处理后的石墨烯与半导体光放大器键合。相比于传统的半导体光放大器利用陶瓷基板进行导热，本发明将陶瓷基板替换为导热性更好的石墨烯，且无需其它胶类辅助粘黏，大大提高了散热性能，简化了工序流程。
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公开(公告)号：CN118492723A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410781528.0
申请日：2024-06-18
Abstract: 本发明涉及串焊机技术领域，具体公开了一种用于半导体电池片加工的串焊机，包括串焊机主体以及焊接平台；还包括焊接头；收集盒，收集盒位于焊接头外侧，收集盒底部开设有多个连通孔，连通孔位于焊接头外侧；收集机构，收集机构与收集盒连接，此用于半导体电池片加工的串焊机，通过设置的收集机构能够抽取收集盒内的空气，使得收集盒内产生负压，从而利用焊接头外侧的连通孔吸取焊接头周围的空气，同时收集机构还会在串焊机主体每次带动焊接头上升复位时，都对焊接头表面进行吹气，以配合将焊接头表面新沾附的氧化物进行清理，通过每次焊接头焊接一次后，都对焊接头表面进行吹气清理，减轻工作人员工作量，提高串焊机主体的焊接效率。
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公开(公告)号：CN117236201A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311525721.X
申请日：2023-11-16
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法，包括以下步骤：S1建立低分辨率数值模式降水预报与高分辨率降水观测样本，并进行预处理；S2构建Diffusion‑Vision‑Transformer降水预报模型；S3训练模型，直至Diffusion‑Vision‑Transformer的误差收敛，保存模型并进行预测；本发明通过利用Vision Transformer模型代替原始Diffusion模型中的U‑Net结构，大幅提高模型的训练效率，减低模型用于预测的时间。
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