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公开(公告)号：CN115622852A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211299878.0
申请日：2022-10-21
Applicant: 扬州大学 , 江苏科瑞恩自动化科技有限公司
IPC: H04L27/00 , G06F18/22 , G06F18/231 , G06F18/2431 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于星座图KD树增强与神经网络GSENet的调制识别方法，按照不同调制方式利用计算机生成仿真的调制信号，得到调制信号样本xs(t)；对调制信号添加非高斯噪声，获得真实调制信号样本；根据真实调制信号样本生成星座图；通过KD树邻近点搜索的方法对星座图进行增强，得到增强后的星座图；将增强后星座图按比例制作训练集、验证集和测试集，对深度神经网络GSENet进行训练，获得训练好的神经网络GSENet；将待识别调制信号的增强星座图输入训练好的神经网络，得到调制识别结果。本发明提高了在非高斯噪声和低信噪比下条件下的识别性能，增加了调制方式识别种类。
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公开(公告)号：CN114972208A
公开(公告)日：2022-08-30
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 , G06N3/04 , 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：CN114759991A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210310619.7
申请日：2022-03-28
Applicant: 扬州大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/382 , H04L27/00
Abstract: 本发明设计了一种基于可见性图算法的循环平稳信号检测及调制类型识别的方法，适用于在现有频谱资源日益稀缺的情况下，不能够有效检测信道中的目标信号、识别该信号调制类型不准确等问题。通过将待检测信号进行归一化、量化预处理，使其连续功率谱谱值转化为可见性图矩阵，再对可见性图矩阵加权，并利用矩阵的连通性及周期性判断信道中真实信号是否存在。利用可见性图邻接矩阵的平均度来评估图的连通性，并使用支持向量机和K近邻算法对不同调制类型的循环平稳信号进行分类。本发明与现有的统计循环谱检测方法相比，信号检测性能提升了2dB。在信噪比为‑8dB的情况下，识别正确率近91％。
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公开(公告)号：CN109918100B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201910071219.3
申请日：2019-01-25
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种面向版本缺陷的基于修复模式的修复推荐方法，包括步骤：首先提取与版本相关的已修复的bug，分析修复前后的代码片段，确定bug的错误类型和修复模式；其次确定待推荐修复的版本bug的错误类型；之后计算待推荐修复的版本bug报告与历史bug报告的相似度，提取历史bug报告的修复模式；然后根据相似度对修复模式进行排序，并提取修复模式所需的变量；之后结合源文件，分别从候选代码、待推荐修复的版本bug报告、历史修复记录中提取变量；最后通过匹配提取的变量与修复模式所需的变量，推荐修复模式推荐给开发人员。本发明的方法通过推荐修复模式，减少了修复的时间和成本，提高了开发人员缺陷修复的效率，且不受程序语言约束，普适性强。
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公开(公告)号：CN112528912A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011509565.4
申请日：2020-12-19
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的作物生长监测嵌入式系统及方法，该系统包括影像采集模块、环境参数采集模块、嵌入式设备、无人机、地面控制站、云端数据处理模块、电源模块和通信模块；该方法包括：所述地面控制站规划无人机飞行路线，下发无人机飞行路径和任务，对稻麦田的具体地图信息进行二维地图测绘；影像采集模块采集作物彩色图像以及视频数据；环境参数采集模块采集作物的生长环境参数；无人机回传稻麦作物的彩色图像以及视频数据，并且搭载的嵌入式设备识别稻麦的成熟度、病虫害以及对养分的分级和病虫害的分级，并将识别结果以及分级发送至地面控制站。本发明能够准确识别作物成熟度、病虫害并进行养分分级，实现了对作物的精准监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112489514A
公开(公告)日：2021-03-12
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：CN112184930A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011072485.7
申请日：2020-10-09
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及一种智能预约停车诱导系统及停车诱导方法，所述系统包括嵌入式地锁模块、云服务器、支付网络平台、客户端和数据库；所述云服务器与支付网络平台、嵌入式地锁模块、数据库和客户端通过网路连接；所述云服务器将预约用户信息与数据库的车位出租信息进行匹配，并将匹配信息发送至客户端；所述云服务器将收到的用户预约信息和车辆采集信息进行匹配，并下达指令给车位锁，控制车位锁的状态；云服务器将收到的车辆采集信息、停车预约信息、出租车位信息、车位锁状态信息以及订单和支付信息处理后保存在数据库中。本发明有效提高了城市车位利用率，为用户减少搜索时间，提高了车位预约的可靠性。
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公开(公告)号：CN112183871A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011079487.9
申请日：2020-10-10
Applicant: 扬州大学
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：CN111309305A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010087774.8
申请日：2020-02-12
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F8/30 , G06Q40/04 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种面向智能合约的代码自动推荐方法、系统、计算机设备和存储介质，方法包括：采集智能合约，获取智能合约描述信息以及代码；对智能合约描述信息进行自然语言预处理；抽取智能合约描述信息的动名词短语；识别智能合约描述信息的依存关系，根据依存关系并结合动名词短语构造智能合约描述信息的关系三元组；提取智能合约代码的属性，由属性和关系三元组建立智能合约与代码的映射匹配，构建智能合约映射库；针对新的智能合约描述，查询智能合约映射库，获取为新的智能合约描述推荐的代码。本发明从智能合约描述语言本身的关系和代码属性两方面进行代码的匹配和推荐，提高了智能合约编程过程中代码推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN109953763A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910151313.X
申请日：2019-02-28
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车载驾驶行为检测预警系统及方法，系统包括信息采集模块、传输模块、控制处理模块、预警模块，方法包括：首先由信息采集模块采集信号源信息；之后将采集到的信号源信息通过传输模块传送至控制处理模块；然后控制处理模块根据信号源信息判断待测对象的疲劳状态和行为；最后将获得的疲劳状态和行为结果传输至预警模块和云端，预警模块根据疲劳状态和行为结果进行相应的声光、振动预警。本发明结合深度学习的图像识别技术、生理信号检测算法和驾驶行为检测算法，进行多信号源采集，采集准确度更高；且利用基于机器学习的数据融合算法，进行待测对象疲劳及行为的判定，获得的判定结果更为准确，预警更加有效可靠。
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