-
公开(公告)号：CN118674687A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410661348.9
申请日：2024-05-27
Applicant: 苏州科技大学 , 新型显示与视觉感知石城实验室
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06T7/10 , G06V10/40 , G06N3/048 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价方法及系统。提出了基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价方法及系统。本发明旨在通过引入基于多任务CNN质量回归的方法解决现有技术中SIQA未探索多任务质量评估的概念，并同时考虑到人眼双目融合和竞争的感知机制，以增强相关特征提取能力，从而有效感知立体图像的质量。通过结合失真左右视图的融合和视差信息，同时利用结合左、右和立体图像的特征进行训练，使得特征融合更加充分，保持和人类主观评价较高的一致性，最终能够达到良好的准确度和预测性能。
-
-
公开(公告)号：CN113158630B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110275765.6
申请日：2021-03-15
Applicant: 苏州科技大学 , 苏州佳图智绘信息技术有限公司
IPC: G06F40/166 , G06T11/60 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/044 , G06N3/094 , G06V10/42
Abstract: 本发明公开了一种文本编辑图像方法、存储介质、电子设备及系统，其方法包括以下步骤：S1、将原始图像和原始图像的第一文本描述信息送入通道注意力模块进行关联，然后送入生成器，生成与文本相关的第一图像，将所述第一图像和第一文本描述信息送入鉴别器进行鉴别；S2、将所述第一图像和原始图像的第二文本描述信息送入通道注意力模块进行关联，然后送入生成器，生成与文本相关的第二图像，将所述第二图像和第二文本描述信息送入鉴别器进行鉴别；S3、利用步骤S1和S2得到的鉴别信息构建循环一致性损失函数，并经过多次迭代对生成器进行训练，得到优化后的生成器。本发明的文本编辑图
-
公开(公告)号：CN116416027B
公开(公告)日：2023-11-10
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。
-
公开(公告)号：CN109033095B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201810866277.0
申请日：2018-08-01
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的目标变换方法，包括：训练神经网络模型：步骤1，使用随机数初始化神经网络模型的参数；步骤2，输入一张属于类别X的图像x到模型的生成器G中，进入编码阶段，x经过一个卷积层来计算出第一层特征图f1。利用上述训练得到的神经网络模型进行图像的目标变换，通过在模型中引入注意力机制，使模型能够在目标变化任务中识别出需要转换的目标物体，从而将目标和背景区分开。同时，通过构建注意力一致损失函数和背景一致损失函数来保证原始图像和转换图像的背景一致性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115100470A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210719747.7
申请日：2022-06-23
Applicant: 苏州科技大学 , 江苏新希望科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种小样本图像分类系统及方法，多分辨率模块，学习不同分辨率图像的特征嵌入，为输入图像生成深度局部描述符学习不同分辨率图像的特征嵌入，每个查询图像和每个支持类的分布都可在深度局部描述符的级别上表示；全局注意力模块，放大跨维度接受区域，捕获全局维度的重要交互特征；自适应融合模块，联合学习得到的权值向量将局部关系和全局关系自适应地融合在一起，采用非参数最近邻分类器作为动态分类器；自蒸馏模块，将深层网络分类器作为教师网络，对共享第二层卷积模块权重的浅层网络进行蒸馏。卷积神经网络中使用多分辨率学习的方法，全局注意力机制融入自蒸馏方法中，解决小样本学习任务中图像空间冗余问题。
-
公开(公告)号：CN115033969A
公开(公告)日：2022-09-09
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。
-
公开(公告)号：CN109493562A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811647053.7
申请日：2018-12-29
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NB-IOT蜂窝物联网技术的室内监测报警系统，包括：智能探测模块、NB-IOT终端模块、NB-IOT无线广域蜂窝物联网、监测服务器及智能决策管理单元，其中，所述智能探测模块包括烟雾探测模块、煤气探测模块、温湿探测模块及热红外线监控模块；所述智能探测模块与NB-IOT终端模块连接，所述智能探测模块检测室内烟雾、煤气浓度、环境以及人员实时数据。根据本发明，通过烟火与煤气的探测模块及时发现室内发生的事故，系统可以自行对事故进行判断，采取一定的应急措施，并对室内人员做出警报，事故严重可以快捷的将事故情况传输与消防，使安全部门能够快捷准确的作出应急手段，大大的降低了人员伤亡和财产的损失。
-
公开(公告)号：CN109445301A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811642249.7
申请日：2018-12-29
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G05B15/02 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM和物联网的智慧住宅控制系统，其特征在于，包括无线监控中心，传感器网络，受控设备，终端手持设备；无线监控中心与传感器网络无线网络连接，用于接收传感器网络传回的信息；受控设备上安装有控制器和与其电连接的电磁开关，电磁开关用于开启或关闭受控设备；终端手持设备用于接收无线监控中心发出的信息，并通过控制器远程控制受控设备的开关。本发明采用物联网通过对室内外参数准确采集和分析，通过终端手持设备同时对一个或多个受控设备进行远程开启或关闭；另外还结合BIM模型采集住宅面积参数，并根据室内面积大小设定不同的制热或制冷目标参数，开启空调制冷、制热、除湿等不同功能。
-
公开(公告)号：CN109033095A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810866277.0
申请日：2018-08-01
Applicant: 苏州科技大学
CPC classification number: G06F17/289 , G06K9/20 , G06N3/0454 , G06N3/0481 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的目标变换方法，包括：训练神经网络模型：步骤1，使用随机数初始化神经网络模型的参数；步骤2，输入一张属于类别X的图像x到模型的生成器G中，进入编码阶段，x经过一个卷积层来计算出第一层特征图f1。利用上述训练得到的神经网络模型进行图像的目标变换，通过在模型中引入注意力机制，使模型能够在目标变化任务中识别出需要转换的目标物体，从而将目标和背景区分开。同时，通过构建注意力一致损失函数和背景一致损失函数来保证原始图像和转换图像的背景一致性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
64
records
(took 0.025 seconds)
