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公开(公告)号：CN119418310A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411433910.9
申请日：2024-10-15
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/59 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/776 , G06V10/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V40/20
Abstract: 一种轻量化的分心驾驶检测方法。涉及智能交通系统和自动驾驶辅助系统的安全检测领域，具体涉及基于深度学习的分心驾驶行为检测技术领域。其解决了现有的检测方法计算资源较多无法进行轻量化应用以及容易出现检测不准确的问题。所述方法包括如下步骤：S1、数据采集与划分：收集分心驾驶行为图像，划分为训练集、验证集与测试集；S2、分心驾驶检测模型构建，采用分层改进机制对在现有的YOLOv8s模型框架下进行改进。S3、分心驾驶检测模型训练：通过训练集和验证集对分心驾驶检测模型进行训练，通过测试集对训练结果进行测试，得到能够进行应用的分心驾驶检测模型；S4、采用够进行应用的分心驾驶检测模型对驾驶行为进行检测。
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公开(公告)号：CN118863530B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410900281.X
申请日：2024-07-05
Applicant: 无锡学院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/04 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及工业互联网技术领域，尤其涉及一种基于工业互联网数据平台的数据处理方法。所述方法包括以下步骤：利用工业互联网数据平台进行工业生产脉络处理，生成实时工业生产脉络数据；根据实时工业生产脉络数据构建生产过程约束知识图谱；利用生产过程约束知识图谱进行订单优先级匹配，生成订单优先级分配数据；根据订单优先级分配数据进行生产计划冲突检测，得到子任务生产冲突数据；根据子任务生产冲突数据进行柔性调度处理，生成无冲突生产子任务网络数据；根据无冲突生产子任务网络数据进行关键任务路径链识别，得到最终生产计划方案数据。本发明通过柔性调度任务链，消除了生产计划中的冲突，显著提高了生产效率。
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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：CN119336586A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411885737.6
申请日：2024-12-20
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F11/30 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F11/32 , G06F16/23 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提出了一种基于龙蜥操作系统的高效应用性能监测和预测方法，属于计算机性能技术领域，首先定义了一个基础的模型架构，利用gwa‑t‑12‑bitbrains数据集进行预训练，得到预训练模型后导出为onnx模型并嵌入数据预测插件，由插件管理器管理，开发基于pidstat和Prometheus的数据收集插件，获取本地应用进程的真实数据一方面存放到时序数据库中以方便后续模型训练调用，另一方面经由数据处理后传到数据预测插件评估预测效果，以进一步改进预测模型；最后开发数据可视化页面，同时改进插件管理器，添加数据管道功能，整合数据收集和数据预测等插件；组织整个应用框架以方便拓展应用功能，适配不同场景下的监测与预测需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119202819A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411208624.2
申请日：2024-08-30
IPC: G06F18/241 , G06F18/23213 , G06F18/27 , G06N5/04 , G06N7/02 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及机器学习和数据挖掘领域，具体涉及一种基于模糊规则的长尾多标记分类方法。该方法包括训练阶段和使用阶段两部分。训练阶段包括基于模糊规则的特征变换、基于模糊规则的标记平衡学习、基于模糊规则的标记耦合学习。基于模糊规则的特征变换将多标记的原始特征映射到高维的模糊特征空间，为后续构建模糊特征与标记(尤其是尾标记)之间的映射关系提供了丰富的隐含知识。基于模糊规则的标记平衡学习在为模糊特征空间与标记空间构建映射函数(即损失函数)时，能自适应地为不同标记的学习过程进行加权，以此来减小尾标记的决策偏差。基于模糊规则的标记耦合学习通过为任意两个标记构造耦合来分析它们之间的共现关系。
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公开(公告)号：CN119066280A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410909973.0
申请日：2024-07-08
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F16/957 , G06F16/9532 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及工业互联网可视化技术领域，尤其涉及了一种工业互联网应用的可视化定制方法，该工业互联网应用的可视化定制方法，对来自不同设备和系统的数据在进行可视化展示之前，需要对数据进行整合和清洗，确保数据的准确性和一致性，降低了通信传输过程中的负荷。该工业互联网应用的可视化定制方法，通过全局分布查询的方式确定查询对象，然后根据可用访问路径和必要的算法确定二元操作连接以及并操作的次序，最后确定执行节点，可以方便在进行多点数据处理时，快速找到数据信息，提升了分布式数据库的数据查询效率。
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公开(公告)号：CN119048746A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411545331.3
申请日：2024-11-01
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/82 , G06V20/68
Abstract: 基于YOLOv8y对图像目标检测方法及其系统，属于图像检测技术领域，解决了现有的苹果采摘机械人在复杂天气果园环境下无法对苹果果实进行精准的检测的问题。确定YOLOv8y的比例因子；在YOLOv8y骨干网络中，图像依次经过V7 Downsampling以及多个联级的V7 Downsampling和C2f进行特征提取，分别输出多个尺度的特征图像；YOLOv8y颈部‑双向特征金字塔结构网络中的双向流动结构进行融合多个尺度的特征图像，输出融合后的多个尺度的特征图像；YOLOv8y头部网络中的PIoUv2损失函数基于融合后的多个尺度的特征图像实现对目标的检测；对YOLOv8y依次进行剪枝、调整的操作。
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公开(公告)号：CN118709858A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410997746.8
申请日：2024-07-24
Applicant: 无锡学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G01W1/10
Abstract: 本申请提供一种智慧海绵城市的监控管理方法、装置及电子设备，涉及数据处理领域。在该方法中，获取目标城市中预设区域对应的监控数据包，监控数据包包括历史降水数据、气象变量、遥感数据以及实时传感器数据；对监控数据包进行分析，得到目标城市中预设区域对应的预测降水数据、预测水位数据以及预测流量数据；将预测降水数据、预测水位数据以及预测流量数据输入至预设监控模型中，得到实时降水模型，预设监控模型根据目标城市中预设区域预先构建得到，实时降水模型包括排水渠、雨水井、道路以及建筑物；通过AR眼镜对实时降水模型进行展示。实施本申请提供的技术方案，便于城市管理者对智慧海绵城市进行监控管理。
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公开(公告)号：CN118446900A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410903731.0
申请日：2024-07-08
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06T5/60 , G06T5/70
Abstract: 本发明公开了一种针对交通标志的图像超分辨率训练数据生成方法，包括以下步骤：步骤1：构建退化模型，所述退化模型用于生成退化序列；其中，退化模型的退化类型包括模糊降质、间隔采样、下采样、噪声和压缩；所述间隔采样包括：对原始交通标志图像的像素进行每隔一行采样，即间隔采样，来模拟原始交通标志图像的混叠过程；步骤2：将退化序列的顺序打乱，并应用于原始交通标志图像，生成退化图像；步骤3：使用上述可调降质模型生成接近真实场景中文字信息的退化图像，用于深度学习图像超分辨率网络模型的训练。针对智能驾驶汽车采集到的交通标志图像进行图像超分辨率，从而提高交通标志图像的清晰度与检测精确性。
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