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公开(公告)号：CN112489514B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202011295085.2
申请日：2020-11-18
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种水稻栽培物联网虚拟仿真实验教学系统和方法，所述系统包括信息采集模块、控制处理模块、通信模块、云端服务器和客户端，控制处理模块下载学生在客户端提交至云端服务器的代码后自动运行并编译，编译成功将代码下载进信息采集模块，信息采集模块将采集的水稻栽培参数通过串口发送给控制处理模块，控制处理模块将水稻栽培参数发布至云端服务器，云端服务器通过MQTT协议接收数据并存进数据库，当网页请求数据时，后台从数据库取数据给网页端。本发明解决了实体实验中周期长、不可见、不可逆的问题，适用于虚拟仿真实验教学平台，具有很好的实用性。
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公开(公告)号：CN114841961A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210482581.1
申请日：2022-05-05
Applicant: 扬州大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于图像增强和改进YOLOv5的小麦赤霉病检测方法，属于图像超分辨率领域和病害检测领域。包括收集小麦赤霉病害图像；对收集的小麦赤霉病害图像通过数据增强对图像数量进行扩充；对病害图像进行YOLOv5格式的标注并标记病害类别，形成小麦赤霉病数据集；利用超分辨网络对图像进行预处理，提高分辨率；将原有主干网络替换为Swin‑Transformer网络，构建改进的YOLOv5的小麦赤霉病害检测模型；利用按比例划分的数据集对构建的小麦赤霉病检测模型进行训练和模型误差分析。本发明利用超分辨率和改进后的YOLOv5网络模型增强了小麦赤霉病检测模型对特征的提取，从而提高了小麦赤霉病检测的准确率，能够有效的适用于实际的大田环境检测。
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公开(公告)号：CN114362856A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111682076.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 扬州大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , G06F17/16
Abstract: 本发明设计了一种基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测与识别方法，适用于存在多数循环平稳信号且接收样本数量较小、循环平稳信号阶数未知、信噪比较低等问题。结合了多天线传感器技术进行系统模型建立，使基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测器的检测性能得到相应的提升。通过Matlab对多种循环平稳信号进行仿真分析，提供了一种准确可行的方法。利用图形将多天线所接收到的循环平稳信号进行表征，对接收到的信号进行快速傅里叶计算及功率谱检测量的统计，并根据信号功率谱的统计量判断被检测信号的数量及调制阶数。本发明可用于认知无线电中信号识别，信号检测及检测性能的分析。
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公开(公告)号：CN111339535A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010094870.5
申请日：2020-02-17
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种面向智能合约代码的漏洞预测方法、系统、计算机设备和存储介质，方法包括：采集若干智能合约代码和漏洞数据；针对每个智能合约代码，提取其代码特征值，并识别与漏洞数据相关度值满足预设条件的代码特征值，记为漏洞特征值；针对每个智能合约代码，利用漏洞特征值构建分类器模型；构建智能合约漏洞预测网络；随机选取若干漏洞特征值，并输入至预测网络进行训练，生成漏洞预测分类器；提取待预测智能合约代码的代码特征值，并将该代码特征值输入至漏洞预测分类器中，获得漏洞预测结果。本发明结合多粒度扫描、级联森林等技术构建漏洞预测分类器，能提供有效的智能合约代码漏洞预测效果，进而提高智能合约代码上链前的代码质量。
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公开(公告)号：CN106851596A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710021299.2
申请日：2017-01-10
Applicant: 扬州大学
CPC classification number: Y02D70/20 , Y02D70/32 , H04W40/04 , H04W4/08 , H04W40/246 , H04W40/32 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种农业环境无线传感网的动态自组网方法。本发明传感器网络中所有节点构建自己的邻居节点信息列表，选举各层的簇头节点Vi，生成消息并更新节点所处层数和传输半径，收到Vi的簇头生成消息后判断是否加入Vi，若加入Vi，则节点Vj成为成员节点，受簇头节点Vi管理，节点Vk没有收到任何簇头生成消息，但是与成员节点Vj的距离小于最小传输半径TRopt，则节点Vk加入成员节点Vj成为客人节点，受簇头节点Vi管理。本发明克服了单跳路由的缺陷。本发明簇内节点分簇头节点、成员节点和客人节点三级，提高了节点布置稀疏区域网络的连通性，通过最小化簇达到最大限度地均衡能量消耗，簇内通信数据量进一步减少，从而有效减轻簇头的通信负担。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105182943A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510626748.7
申请日：2015-09-28
Applicant: 扬州大学
IPC: G05B19/418 , H04B3/54 , G08C17/02
CPC classification number: G05B19/4185 , G08C17/02 , H04B3/54
Abstract: 本发明涉及基于Android和电力载波的智能楼宇监控系统。本发明以电力线为媒介传递数据包，由控制端、集中器及多个终端三大部分组成；所述控制端有PC控制端、手机控制端，PC控制端与集中器通过串口线连接传输数据，手机控制端与集中器通过GSM网络连接传输数据，集中器与下级终端通过电力线连接传递数据。本发明克服了低压电力线载波通信噪声干扰强、信号衰减大、随机性和时变性等缺陷。本发明将电力载波有线通信与GSM无线通信相结合，扬长避短，充分发挥各自优势，扩大通信范围且减少干扰，利用PC端进行监控，实现智能楼宇内部动态点监测、防盗报警、温度监控等多方面，区域性的智能楼宇监控网，进而发展成广域智能楼宇监控网。
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公开(公告)号：CN112183871B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202011079487.9
申请日：2020-10-10
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0639 , G06N3/02 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于空气指数的城市交通诱导系统，包括数据库、城市数学模型地图模块、REI数据融合模块、天气结果预测模块、诱导路径最优选择云平台；REI为道路环保指数；城市数学模型地图模块结合实际城市地图进行数学模型的建立，使环境信息可视化；天气结果预测模块通过神经网络对未来环境数据、道路选择结果进行预测并验证，提供一种准确可行的方案；诱导路径最优选择云平台利用优化后的最短路径算法可以直观的显示出本系统诱导方案与最短路径之间的区别，管理者能在云端服务器上为用户提供最终方案；本发明可以用于城市交通规划与管理、道路选择安排、城市交通诱导。
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公开(公告)号：CN114972208B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210481291.5
申请日：2022-05-05
Applicant: 扬州大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于YOLOv4的轻量化小麦赤霉病检测方法，属于图像识别与植物保护领域。该技术方案的主要要点包括：采集小麦病害图像，统一大小为750*750像素，并利用标注工具进行标注；然后输入到本发明设计的基于YOLOv4的轻量化架构进行训练，训练完毕后可以根据输入的小麦病害图像进行检测。所述目标检测模型通过对YOLOv4算法中的CSPDarknet53主干特征提取网络替换为Mobilenet网络，并在特征加强提取网络中加入注意力机制，更加专注于图像中的小麦病害，提高检测的准确率。本发明中小麦赤霉病检测的参数量得到大大简化，能够满足移动端和实时性的要求，拥有更快的检测速度。
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公开(公告)号：CN116797978A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310773793.X
申请日：2023-06-28
Applicant: 扬州大学 , 扬州国脉通信发展有限责任公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于视频流的智能交通信号灯故障识别方法，包括如下步骤：首先读取电子警察视频流，采集各种实际情景下路口的电子警察视频流；然后对“东南西北”四个方向的视频流进行横向拼接并分帧，制作数据集；使用LabelImg软件对数据集中的信号灯状态进行人工标注；再对YOLOv5模型进行网络结构的改进后进行模型的训练；最后完成对交通信号灯的识别和故障判定。本发明有效解决了人工巡检信号灯故障效率低、误报率高的问题，提高了对小尺度交通信号灯故障检测的准确率，构建了实时的交通信号灯故障检测系统，力保当交通信号灯出现故障时，能尽早被发现和处理。
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公开(公告)号：CN114362856B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202111682076.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 扬州大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , G06F17/16
Abstract: 本发明设计了一种基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测与识别方法，适用于存在多数循环平稳信号且接收样本数量较小、循环平稳信号阶数未知、信噪比较低等问题。结合了多天线传感器技术进行系统模型建立，使基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测器的检测性能得到相应的提升。通过Matlab对多种循环平稳信号进行仿真分析，提供了一种准确可行的方法。利用图形将多天线所接收到的循环平稳信号进行表征，对接收到的信号进行快速傅里叶计算及功率谱检测量的统计，并根据信号功率谱的统计量判断被检测信号的数量及调制阶数。本发明可用于认知无线电中信号识别，信号检测及检测性能的分析。
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