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公开(公告)号：CN119646152A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411720991.0
申请日：2024-11-28
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F16/3329 , G06F16/3332 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V20/62 , G06Q30/015
Abstract: 本发明公开一种电力客服系统、处理方法及计算机介质，系统包括：输入界面，所述输入界面用于与用户交互，并接收用户输入的问题；智能体，所述智能体用于分析所述用户输入的问题，当所述用户输入的问题包括图片时，将所述图片转发给图片处理模块转化为文本形式，所述智能体根据所述用户输入的问题或转化为文本形式的图片，生成回答返回输入界面显示；图片处理模块，所述图片处理模块将所述用户输入的问题中的图片部分转化为文本形式。本发明通过智能体，能够自动识别和解析用户提出的复杂电力问题，并通过使用视觉语言模型处理包括文本和非文本内容的查询，实现全面的信息检索与理解，提高电力客服系统处理效率和处理精准度。
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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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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118861458B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202410926041.7
申请日：2024-07-11
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F16/957 , G06F16/9532 , G06F16/9535 , G06F16/951
Abstract: 本发明涉及工业互联网技术领域，尤其涉及一种用于工业互联网应用的可视化定制方法、系统及储存介质。所述方法包括以下步骤：对目标生产流程文档数据进行流程元数据聚合处理，得到工业生产流程元数据；基于工业生产流程元数据进行多粒度分层抽象处理，生成动态视图抽象树数据；根据动态视图抽象树数据进行空间视图布局处理，生成初始视图布局数据；对初始视图布局数据进行布局适应性优化，并进行实时数据注入，生成可视化生产流程数据；对可视化生产流程数据进行用户风格定制处理，得到可视化生产流程定制实例数据。本发明通过对工业生产流程进行多粒度的分层抽象处理，实现了高度定制化的可视化生产流程。
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公开(公告)号：CN119190018A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411399795.8
申请日：2024-10-09
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于V2X的路口盲区辅助驾驶方法及系统，涉及智能辅助驾驶技术领域，包括，通过车载传感器采集多模态数据并进行预处理，对预处理后的多模态数据进行特征提取，构成模态特征向量；基于多模态特征向量，采用深度学习模型进行综合感知，识别路口盲区内的障碍物位置；实时监测路口盲区内的障碍物位置变化，预测障碍物的未来运动轨迹；根据障碍物的未来运动轨迹，评估车辆通过路口的风险等级；通过V2X通信接收实时交通信息，结合实时交通信息与风险等级，生成驾驶决策。本发明通过实时监测障碍物位置变化、预测运动轨迹和评估风险与V2X通信的结合，最终生成了更加安全、高效的驾驶决策。
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公开(公告)号：CN119151802A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411629143.9
申请日：2024-11-15
Applicant: 无锡学院
Abstract: 红外图像与可见光图像融合方法、系统、设备及存储介质，属于图像信息处理技术和计算机世界技术领域，解决了基于深度学习的图像融合方法存在一些局限性的问题。输出第一尺度的双模态混合特征；输出第二尺度的双模态混合特征；输出第三尺度的双模态混合特征；第三尺度的双模态混合特征输入图像重建模块，输出重建特征图；重建特征图与第二尺度的双模态混合特征进行特征融合，输出重建特征图；重建特征图与第一尺度的双模态混合特征进行特征融合，输出重建特征图；重建特征图与初始尺度的双模态混合特征进行特征融合，输出重建特征图；重建特征图经过，输出融合后的图像。
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公开(公告)号：CN118967672A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411435220.7
申请日：2024-10-15
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种工业缺陷检测方法、系统、装置和存储介质，涉及自动化技术领域，包括，通过高分辨率可见光相机、红外相机和超声波传感器采集工件的多模态数据，并进行预处理；使用多模态数据融合算法，将预处理后的数据进行特征提取和融合，生成综合特征图；通过计算机视觉技术分析综合特征图的光照条件，动态调整光照条件，生成校正后的综合特征图；构建缺陷检测模型，对校正后的综合特征图进行实例分割和目标检测，生成预选框并标记可能的缺陷区域；引入在线学习机制，根据新采集的数据实时更新和优化缺陷检测模型；通过多模态数据融合、动态光照条件校正和在线学习机制，能够精确识别和定位缺陷，显著提升了工业缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118915649A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410949243.3
申请日：2024-07-15
Applicant: 无锡学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于工业互联网的生产过程监控系统，属于数据处理系统技术领域，包括：采集模块，用于采集设备运行数据；上传模块，用于将采集的设备运行数据上传至云端；第一构建模块，用于构建条件生成对抗网络模型；第一训练模块，用于对条件生成对抗网格模型进行训练；第一生成模块，用于生成满足合格生产指标的设备运行数据；第二构建模块，用于构建支持向量数据描述模型；第二生成模块，用于对支持向量数据描述模型进行训练，生成最小椭圆体；下发模块，用于将训练后的支持向量数据描述模型下发至边缘端；输出模块，用于采集实时设备运行数据，并输入至训练后的支持向量数据描述模型，输出异常数据。提升生产过程监控的准确性和实时性。
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