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公开(公告)号：CN119254644A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411399815.1
申请日：2024-10-09
Applicant: 新疆大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , H04L41/0894 , H04L47/83 , H04L47/70 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种面向网络业务平台的业务量数据预测方法和装置，方法包括：基于编码器DSTCN提取多变量时间序列特征；引入Self‑attention，对编码器DSTCN输出的多变量时间序列特征进行提取、并融合时间步特征和变量特征，对编码器DSTCN输出的对网络业务平台业务量数据集提取的时间步特征与变量特征增加权重；使用BIGRU网络模型构建解码器BIGRU，融合Self‑attention输出特征获得预测结果；以网络业务平台业务量数据集作为模型输入，利用粒子群优化PSO对模型进行模型训练及参数调优，确定最优的编码器和解码器层数，以获得网络业务平台业务量预测结果。装置包括：处理器和存储器。
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公开(公告)号：CN115034989B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210647558.3
申请日：2022-06-09
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明涉及一种用于视觉跟踪的具有畸变抑制的时空正则化相关滤波器，包括，接收电路、输出电路、处理单元、电路板以及安装在电路板的至少滤波部，所述滤波部具有输入端和输出端；电路板上设置有第一滤波器部、第二滤波器部以及第三滤波器部，还具备选择性地切换第一滤波器部、第二滤波器部以及第三滤波器部的功能，通过本发明，解决了图像信号存在畸变严重，以致于信号及其所携带的信息被深深地埋在噪声当中的问题。
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公开(公告)号：CN119027702A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411030050.4
申请日：2024-07-30
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/25 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开了一种夜间大视场下视频图像小目标变化检测方法及装置，方法包括：采用综合Anscombe根变换和全变分正则化去除差异图中残留的泊松噪声，通过逆变换得到去噪图像；使用基于偏微分方程的全变分正则化、最小化能量泛函数去除去噪图像中残留的高斯噪声；使用原始对偶算法来求解上述能量泛函数；基于统计信息的多尺度的超像素分割与重建方法对差异图进行处理，用于增强变化区域的边缘特征，同时抑制噪声的干扰；基于多尺度奇异值分解融合对两幅差异图进行融合，使用FCM聚类算法对融合后的差异图进行分割得到检测结果。装置包括：处理器和存储器。本发明通过多尺度奇异值分解融合算法对两幅差异图进行融合得到一个鲁棒差异图，最终通过聚类算法获得细节结构完整的变化检测结果。
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公开(公告)号：CN118365615A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410504003.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06T5/30 , G06T7/194 , G06T7/136 , G06V10/28
Abstract: 本发明公开了一种用于低照度宽视场视频图像的显著变化检测方法及装置，方法包括：利用对数比算子和减法算子分别获取全局差异图并进行融合；利用频域注意力机制获取全局差异图的显著变化区域；结合形态学滤波、以及能量特征和密度特征进行噪声处理，并提取目标所在的局部变化区域对；利用对数比率算子提取局部变化区域对的差异特征，得到局部变化差异图；采用加权融合对局部变化差异图进行特征优化，得到局部特征融合图；利用k‑means聚类算法对局部特征融合图进行分类生成对应的局部变化图，并将所有的局部变化图合成为全局变化图，得到最终的变化检测结果。装置包括：处理器和存储器。
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公开(公告)号：CN118329849A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410255527.2
申请日：2024-03-06
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多孔硅光学生物传感器的混合农药的并行检测方法，包括：对多孔硅布拉格反射镜禁带展宽，采用两种发光波长不同的CdSe/ZnS量子点分别标记两种生物探针分子；在偶联两种目标分子的多孔硅内壁上加入偶联量子点的探针分子，两者发生特异性反应；加入两种农药后，农药与各自适配体更强的特异性结合，两者的适配体与偶联量子点的探针分子分开，荧光强度减弱；利用数字相机获得生物分子发生特异性前后多孔硅布拉格反射镜表面的荧光图像，用数字图像法计算发生特异性反应前后平均灰度值的变化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118154433A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410259985.3
申请日：2024-03-07
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种宽视场视频图像变化检测方法及装置，方法包括：采用改进的自适应快速引导滤波器用于视频图像的变化检测；对多时相视频图像进行滤波后，提出种考虑邻域信息的对数比算子，改进均值比差异图生成方式，生成差异图；采用离散小波变换对改进的MR图像和改进的LR图像进行图像融合，获取融合差异图；采用软阈值函数，对融合差异图进行初始分类，得到初始的变化区域和未变化区域；使用累积分布函数将分类结果的像素值从[0,255]压缩至[0,1]；提出超快速鲁棒约束模糊C‑Means聚类算法，采用改进的自适应中值滤波进行去噪处理。装置包括：处理器和存储器。
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公开(公告)号：CN118115464A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410259160.1
申请日：2024-03-07
Applicant: 新疆维吾尔自治区计量测试研究院 , 新疆大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉为一种基于计算机视觉的工业部件表面缺陷检测方法及系统。一种基于计算机视觉的工业部件表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10：获取工业部件表面图像；S20：将所述的工业部件表面图像输入至YOLOv5s检测模型中进行检测。本发明所述的一种基于计算机视觉的工业部件表面缺陷检测方法及系统，对现有的YOLOv5s模型进行改进，通过CoTNet Transformer、C3GAM、多尺度特征融合算法，能够更为精确地识别和分类不同类别的工业部件表面缺陷，减少误报和漏报的可能性，提高检测的可靠性，减少对人工操作的依赖，降低成本。
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公开(公告)号：CN111896498B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202010776987.1
申请日：2020-08-05
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N21/41
Abstract: 本发明公开了一种多孔硅拼装式微腔生物传感器的应用方法是由上下布拉格与微腔构成的一种常用的多孔硅生物传感器，在生物检测过程中，即使尺寸非常小的生物分子也只能进入到多孔硅表层1μm的深度，很难达到微腔层，导致实际多孔硅微腔的生物检测灵敏度低于理论值设计值。为解决这一问题，本发明公开了一种多孔硅拼装式微腔生物传感器的应用方法，其上部分布拉格反射镜和下半部分是分离的，上部分布拉格由基于石英玻璃基底的布拉格器件代替，微腔及下部分布拉格由多孔硅制备，于是生物分子可直接进入到微腔层。由于生物分子可以容易的进入到孔洞较大的微腔层，能引起较大的反射谱红移或角度谱移动，因而提高了多孔硅的灵敏度。
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公开(公告)号：CN115914250A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211705784.9
申请日：2022-12-29
Applicant: 新疆大学
IPC: H04L67/1042
Abstract: 本发明为基于树形拓扑网络的拜占庭容错方法、装置及存储介质。一种基于树形拓扑网络的拜占庭容错方法，包括以下步骤：(1)基于树形拓扑网络结构将共识节点划分为独立的若干小组；(2)引入反馈机制来对节点的行为进行监督和反馈；(3)对所述的反馈机制中反馈域失效概率进行概率分析；(4)计算通信复杂度。本发明所述的基于树形拓扑网络的拜占庭容错方法、装置及存储介质，既能提升节点可扩展性和容错性能，同时又能降低网络通信复杂度。
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公开(公告)号：CN111833270B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202010669986.7
申请日：2020-07-13
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种快速的沙尘降质图像增强方法，步骤包括：步骤1、补偿蓝色通道中丢失的蓝色波长来恢复蓝色波长。步骤2、采用白平衡算法对沙尘降质图像进行颜色校正。步骤3、采用引导滤波算法来增强图像对比度和边缘准确性，并使用自适应的方法计算细节层的放大系数来增强图像细节信息。步骤4、得到最终恢复的无沙尘彩色图像，即成。本发明的方法实现了对沙尘拍摄的图像进行清晰化处理，改善了沙尘降质图像的视觉效果，提升了图像的清晰度，增强了图像对比度和色度，使图像的纹理信息更清晰，视觉效果良好。
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