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公开(公告)号：CN114742922A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210362444.4
申请日：2022-04-07
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应的图像引擎色彩优化方法、系统及存储介质，包括：从AVA数据集中获取数据集中的目标图像，对所述目标图像使用退化算法得到原始图像，将原始图像和对应的目标图像组合成图像对构建初始数据集，通过NIMA模型分别对初始数据集中的目标图像及原始图像进行评分，根据评分对初始数据集进行调整生成最终数据集；基于全卷积神经网络构建图像引擎色彩优化模型，将最终数据集输入图像引擎色彩优化模型进行训练，通过所述图像引擎色彩优化模型实现图像色彩优化。本发明中采用全卷积神经网络融合了多种图像优化算法，可以替代多种独立算法组合而成的传统算法，构建大规模数据集以增强网络的泛化性能，防止过拟合。
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公开(公告)号：CN110367930B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201910564918.1
申请日：2019-06-27
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明涉及一种飞行员平衡感测试装置及测试方法，包括：环形测试带；设置在环形测试带内侧的传动轮；以及设置在环形测试带上的若干个压力传感器；所述环形测试带能够通过传动轮带动旋转，所述环形测试带能够调整旋转速度；所述压力传感器用于检测被测人员脚掌各点处的压力，所述压力传感器电性连接有数据采集器，所述数据采集器能够将检测的压力数据传输至外接设备。
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公开(公告)号：CN108489377A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810249093.X
申请日：2018-03-25
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G01B7/16
Abstract: 本发明公开了基于石墨烯的多物理量检测传感器及应变传感器，其主要包括绝缘基底，绝缘基底周向均布有多个石墨烯薄膜，各个石墨烯薄膜两端分别设置有电极，所述绝缘基底被一盖体封闭，盖体和绝缘基底之间形成密封腔，所述密封腔内填充有气体，所述气体为CO或NO，所述盖体包括顶部和侧部，所述盖体的顶部为具有一定弹性的材料制成，所述盖体的顶部设置有石墨烯应变传感器薄膜，所述石墨烯应变传感器薄膜的两端设置有电极，所述盖体的侧部设置有石墨烯温度传感器薄膜，所述石墨烯温度传感器薄膜的两端设置有电极。本发明采用立体架构来布置多种传感器，有效节约了空间。且灵敏度较高。适用范围广。
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公开(公告)号：CN106779062A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611035693.3
申请日：2016-11-23
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06N3/08
CPC classification number: G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于残差网络的多层感知机人工神经网络，基于参差网络的多层感知机人工神经网络包括了若干网络模块结构，采用全连接的方式代替残差神经网络中的卷积，网络模块结构中神经元结构通过每一个隐藏层的输出来得到完整残差模块的输出，其中，每一个隐藏层的输出为:si＝ReLU[BN(neti)]；完整的参差模块的输出为:oi＝ReLU[BN(neti+1)+neti]。本发明是一种以残差网络为基础，计算量较小、比较准确的多层感知机人工神经网络，能够更好地在除了图像以外的更多领域的应用。
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公开(公告)号：CN115033969B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210751526.8
申请日：2022-06-28
IPC: G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种差异沉降下的假山拱形门径向裂纹状态的计算方法。所述计算方法包括如下步骤：将拱形门视作杆件体，两拱脚处视为固定支撑，将差异沉降视作为视为支座位移；根据拱形门结构的对称性，将所述支座位移分解为正对称结构与反对称结构两种状态的叠加，并计算所述反对称结构中的内力；根据内力计算结果推导裂纹截面处的应力场情况；以及根据所述裂纹截面处应力场情况，对权重函数和裂纹表面应力分布乘积进行积分，并计算出裂纹的应力强度因子。根据本发明的差异沉降下的假山拱形门径向裂纹状态的计算方法，以力法、截面法和权函数法等为基础，解决在工程计算中拱形门径向裂纹应力强度因子难以模型化计算的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116561697A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310258034.X
申请日：2023-03-17
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多源因素的传感器数据长时预测的方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：采集传感器数据，并对采集后的多传感器数据进行缺失填充与归一化处理，分析目标数据与多源因素动态关系，提取特征并构建他们的动态相关性，根据历史序列数据采用频域分解模块以减少多源因素序列冗余的同时保留其时序特征，以及根据历史时序数据采用时间注意模块构建历史时序数据与当前时间步数据的时序相关性。本发明以解码器‑编码器，频域分解模块，注意力模块等为基础，解决了长时预测时多源因素难以动态构建相关性、减少历史序列冗余并保留时序特征的问题。
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公开(公告)号：CN116416027A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310226587.7
申请日：2023-03-10
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q50/06
Abstract: 本申请实施例提供一种微电网能源交易方法及系统、电子设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取位于微电网中的能源交易参与者的能源交易信息，所述能源交易信息包括能源销售量、能源消费量和能源交易方式；根据能源交易方式在同一微电网和微电网间匹配所述能源销售量和能源消费量，得到剩余能源销售量或剩余能源消费量；若剩余能源销售量或剩余能源消费量不足，则从公用电网匹配所述剩余能源销售量或剩余能源消费量。最大程度地降低了能源价格，减少了电力消费成本，减少了对公用电网的依赖，降低公用电网的负荷，提高公用电网的稳定性。
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公开(公告)号：CN111915644B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202010657633.5
申请日：2020-07-09
Applicant: 苏州科技大学 , 苏州佳图智绘信息技术有限公司
IPC: G06T7/246 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种孪生导向锚框RPN网络的实时目标跟踪方法。本发明一种孪生导向锚框RPN网络的实时目标跟踪方法，包括：S1.分别将大小为127×127×3的模板帧和256×256×3的检测帧输入到孪生网络中的对应输入端口；S2.将通过孪生网络提取得到的特征分别输入到导向RPN(GA‑RPN)网络的目标分类分支和位置回归分支，得到对应的分数图；S3.将导向RPN网络得到的分类分数图和位置回归分数图结果融合，然后进行插值计算，即可得到跟踪的结果。本发明的有益效果：解决孪生RPN目标跟踪网络的精度较低和速度较低的问题。
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公开(公告)号：CN110852972B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201911095524.2
申请日：2019-11-11
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的单图像去雨方法。本发明首先，我们并未使用导向滤波或者其他滤波分离图像以尽可能地保留图像的原始信息。其次，我们提出了我们的RK块来代替残差块以更高效地提取特征。最后，我们提出了特征转换连结操作来处理多尺度雨线。此外，批正则化操作假设了特征都有着相同的分布，然而不同的雨线有着不同的方向、颜色和形状，因此我们移除了网络中所有的批正则化操作。本发明的有益效果：以卷积神经网络为基础，设计一类较为简洁、高效的单步单流去雨网络模型，以便更好地修复带雨图像，同时保持修复质量和模型大小之间的平衡。
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公开(公告)号：CN114820470A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210363743.X
申请日：2022-04-07
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的板材缺陷检测系统及检测方法，该系统包括：图像获取及预处理模块、色度坐标及纹理特征获取模块及缺陷检测标记模块；所述图像获取及预处理模块获取目标板材的图像信息，并将所述图像信息进行预处理；所述色度坐标及纹理特征获取模块将预处理后的图像信息进行计算得到色度库及纹理缺陷模型；所述缺陷检测标记模块将所述图像信息中缺陷进行检测，并标注缺陷的位置。本发明建立了板材缺陷检测系统，利用图像处理的方式建立色度库与纹理特征模型，处理速度快，精度高，视觉效果好。
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