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公开(公告)号：CN119810563A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510043757.7
申请日：2025-01-10
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/764 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供一种基于竞争和非负表示的分类方法及分类器，方法包括：获取训练样本集和测试样本；对训练样本集中的训练样本进行归一化处理；利用预设的Co‑NRC目标函数求解测试样本在归一化后的训练样本集上的表示系数；计算测试样本在归一化后的训练样本集中每个类别上的残差；根据残差进行分类，将测试样本识别为最小残差对应的类别；本发明在NRC的基础上引入了一个类竞争约束正则项，竞争约束可以创造一个激烈的竞争环境，让所有类都竞争的表示测试样本，在非负约束的基础上进一步地惩罚异质样本，使同质样本的表示贡献更大，有效地提升了分类准确率；本发明可以广泛运用于人脸识别、对象分类、视觉跟踪等任务，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN118711147B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411090235.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车辆闯红灯监测方法和系统，所述方法包括以下步骤：通过高清摄像头采集交通路口实时监控视频；对实时监控视频进行检测区域划分；通过深度神经网络对划分后的检测区域进行检测；基于划分区域的检测结果对车辆是否闯红灯进行判断。所述系统包括：车辆实时视频采集模块，目标路口区域划分模块，基于深度神经网络的车辆检测模块，红灯显示期间关键帧获取模块，闯红灯行为判断模块，报警模块，信息存储模块和电子设备部署装置。本发明能够对闯红灯的车辆进行识别，并根据车牌照片自动提取车牌信息完成数据存储与报警。
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公开(公告)号：CN119338912B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411864989.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供基于视觉检测的起重机小车定位校验系统及校验方法，涉及起重机小车定位技术领域，该方法通过将深度学习算法应用于图像识别，能够有效提高小车在复杂环境下的定位精度，同时利用激光测距提供实时的距离信息，从而实现更为精准的定位校验。核心步骤包括图像数据的实时采集与去噪处理、深度学习模型的训练以及基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合，这些步骤共同构成了一个高效的定位系统。再依据与目标位置的偏差进行速度和角度的修正。本发明不仅减少了在起重机操作中可能出现的安全隐患和经济损失，还提高了小车作业的整体效率。
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公开(公告)号：CN119515698A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411626113.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T5/50 , H04N23/11 , G06V10/54 , G06T3/4038 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种红外与可见光图像融合方法、电子设备和存储介质，属于图像处理的技术领域；该方法包括：获取弱可见光图像以及与所述弱可见光图像对应的红外图像；构建图像融合网络，所述图像融合网络使用预训练的亮度调节网络生成的有监督标签进行监督，同时采用预训练的提示词生成网络对融合图像质量进行约束；将所述弱可见光图像以及与所述弱可见光图像对应的所述红外图像输入所述图像融合网络中进行融合，得到融合图像。本发明的技术方案不仅有效抑制了传统夜间图像融合算法存在的白天过曝问题，同时还有效抑制了夜间点光源过曝问题。
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公开(公告)号：CN119445070A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411435307.4
申请日：2024-10-15
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/143 , G06V20/58 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种基于改进轻量化YOLOv8模型的夜间红外检测方法及系统，涉及深度学习、目标检测的技术领域。首先，获取红外图像数据集，对红外图像数据集进行预处理，并将预处理后的红外图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建改进轻量化YOLOv8模型；所述改进轻量化YOLOv8模型在YOLOv8模型的基础上加入用于提高红外图像多尺度及特征提取能力的DWR模块、用于提高图像特征融合能力的CGAFusion模块和LSDECD_Detect模块；利用训练集对改进轻量化YOLOv8模型进行训练，并在训练过程中，利用验证集验证改进轻量化YOLOv8模型的有效性，得到训练好的改进轻量化YOLOv8模型；将测试集输入至训练好的改进轻量化YOLOv8模型，得到红外检测结果，实现在夜间能见度较差的情况下，提高车辆检测准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118886801B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411382722.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 无锡学院
IPC: G06Q10/067 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开一种交通流预测模型的构建方法及交通流预测方法，包括如下步骤：S100、以图结构来描述网络中实体之间的关系，同时构建节点之间的特征矩阵；S200、根据图结构和特征矩阵，采用结合时空注意力机制的卷积神经网络框架，构建交通流预测模型。本发明建立一个由图网络生成层、图卷积模块和多尺度时间卷积模块三个核心组件构成的框架，由自适应动态图生成器和异构邻接关系注意力机制来生成动态邻接矩阵，并对多类邻接矩阵聚合，进而更好地利用交通节点中的交通特性，以及捕捉提取交通特征里隐含的空间特征，克服了传统方法的局限性，有效地解决了传统交通流量预测方法在智能交通系统中预测准确度度、无法反映交通网络影响等问题。
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公开(公告)号：CN119363895A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411417107.6
申请日：2024-10-11
Applicant: 无锡学院
IPC: H04N1/44 , H04N1/32 , H04N19/467
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种基于生成式图像的隐写方法，包括：确定秘密信息、共享密钥和第一特征组集合，并对所述秘密信息进行编码，获得二进制串；根据所述共享密钥和所述第一特征组集合获取第二特征组集合；根据所述第二特征组集合和所述二进制串获得第一特征文本集合；从所述第一特征文本集合中任选一个特征文本作为输入特征文本，使用所述输入特征和载体图像获得含密图像；迭代结束获得最终的含密图像；使用所述含密图像进行秘密通信。本发明能够提高生成式图像隐写的容量、安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119151242A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411605411.3
申请日：2024-11-12
Applicant: 无锡学院
IPC: G06Q10/0631 , G06N20/00 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的多智能体系统高效任务分配方法及系统，本发明涉及配送物流多智能体系统任务分配领域，包括：该系统通过将总区域划分为多个面积相同的子区域，系统获取待分配配送任务的总数及其对应的需求数据和环境数据，依据需求数据为每个配送任务确定优先级，并基于目标配送位置信息统计每个子区域内的配送任务数量。系统获取可执行配送任务的运输智能体总数量，以及每个子区域中心点到总区域配送点的距离信息。结合环境数据和子区域内的配送任务数量，生成每个子区域的最大配送量。根据每个子区域的任务优先级和最大配送量，合理安排运输智能体执行任务配送，增强了在复杂环境下的适应性与稳定性。
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公开(公告)号：CN118492723B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410781528.0
申请日：2024-06-18
Abstract: 本发明涉及串焊机技术领域，具体公开了一种用于半导体电池片加工的串焊机，包括串焊机主体以及焊接平台；还包括焊接头；收集盒，收集盒位于焊接头外侧，收集盒底部开设有多个连通孔，连通孔位于焊接头外侧；收集机构，收集机构与收集盒连接，此用于半导体电池片加工的串焊机，通过设置的收集机构能够抽取收集盒内的空气，使得收集盒内产生负压，从而利用焊接头外侧的连通孔吸取焊接头周围的空气，同时收集机构还会在串焊机主体每次带动焊接头上升复位时，都对焊接头表面进行吹气，以配合将焊接头表面新沾附的氧化物进行清理，通过每次焊接头焊接一次后，都对焊接头表面进行吹气清理，减轻工作人员工作量，提高串焊机主体的焊接效率。
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公开(公告)号：CN118446091A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410535282.9
申请日：2024-04-30
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F30/27 , G06T3/4038 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的积雪覆盖度反演方法，属于遥感图像处理的技术领域。本方法通过设计一种基于深度学习的积雪覆盖度反演模型，根据反演积雪覆盖度的标签和输入数据，深度学习模型自动学习不同范围积雪覆盖度的特征，并保存最佳的模型参数。本发明方法可在实时风云卫星数据发布以后快速得到积雪覆盖度反演结果，同时可以结合前后时相卫星数据有效滤除云遮蔽干扰，因此具有更高的时间分辨率和可靠性。
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