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公开(公告)号：CN101710118A
公开(公告)日：2010-05-19
申请号：CN200910113551.8
申请日：2009-12-03
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N33/551 , G01N33/68 , G01N33/569 , G02F1/01
Abstract: 一种基于多孔硅三元结构微腔的光学免疫检测方法，属于生物医药、食品安全和环境监测的技术领域。该方法所采用的多孔硅微腔内上、下的Bragg结构分别由三种电流密度交替进行电化学腐蚀而形成，探针分子首先固定在多孔硅孔洞里，然后通过生物反应前后的光谱峰位变化进行检测目标分子浓度；同时利用不同腐蚀条件制备的多孔硅微腔的反射光谱或光致发光光谱进行编码载体，实现对抗原或抗体种类的标识。这种光学免疫检测方法不仅兼具多孔硅和光子带隙结构传感器的诸多优异性能，而且结构稳定性很好，通过编码检测技术更是可以实现多元检测。此外，由于采用的制备方法较为简单，价格相对低廉，有一定的商业应用前景。
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公开(公告)号：CN118608769A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410745987.3
申请日：2024-06-11
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/048 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V40/10
Abstract: 本发明提出了一种针对图像中小目标虫害检测的方法及装置，旨在解决检测模型在处理小目标时面临的数据不平衡问题。在BTD‑YOLOv9中，提出了WMOConcat方法，加强了特征提取，从而使其在检测过程中得到更多的关注。引入了Focaler‑NWDPIOU损失函数，降低了多数类对损失的影响，增强了对少数类别的学习能力。帮助模型更平衡地学习各个类别，提高了虫害的检测率。模型在图像中小目标虫害检测方面取得了显著的提升。为农田虫害检测提供了新的解决方案。处理器负责执行模型的推理和计算过程，而存储器则用于存储模型参数、中间结果以及最终的检测结果。这样的装置结构使得BTD‑YOLOv9模型能够在实际应用中高效、准确地完成虫害检测任务。
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公开(公告)号：CN118470402A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410582155.4
申请日：2024-05-11
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8n的轻量化虫类小目标检测方法及装置，方法包括：构建损失函数；将空间注意力机制融入到C2f特征提取层，形成C2f‑RFAConv，同时将RFAConv替换默认的Conv，用C2f‑RFAConv和RFAConv来进行特征提取；在网络结构中增加一检测头用于检测小目标，并修改卷积的数量；将损失函数，C2f‑RFAConv，RFAConv和添加的检测头与YOLOv8n相结合，获取适用于农田虫类小目标检测的轻量化YOLOv8n‑Improved模型，基于模型对虫类小目标进行检测。装置包括：处理器和存储器。本发明在降低网络参数量的同时，保证了检测精度较高。
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公开(公告)号：CN118332431A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410439643.X
申请日：2024-04-12
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种挖掘深层时间依赖性监测火电厂碳排放的方法及装置，方法包括：时间注意力协调时序时间步的重要程度；将历史统计信息作为线性相关变量，线性相关变量与TCN提取的初步时间依赖关系相结合，作为seq2seq模型中的输入数据；在seq2seq模型中采用双向长短期记忆提取时间序列数据的深层时间依赖关系；并采用编码注意力机制；将AE作为预测校准器；所有超参数依赖于贝叶斯超参数寻优算法所获得的结果，并通过最小化损失调整模型参数，实现对目标特征的准确预测；通过将碳排放预测值与碳排放阈值进行比较，实现对火电厂碳排放的监测预警；装置包括：处理器和存储器。本发明利用多传感器数据来准确预测二氧化碳未来的排放量，进而对火电厂的碳排放实现准确监测，为节能减排做出贡献。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118279829A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410462501.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种低照度宽视场视频图像变化检测方法及装置，方法包括：提出极值平均比算子，用于抑制噪声和保留图像细节，生成差异图；采用提出的基于拉普拉斯金字塔自适应融合的方法，通过计算差异图的局部能量，并将其与拉普拉斯金字塔相结合，实现对差异图的自适应融合；使用TVL1对偶方法对差异图去噪，并对变化区域进行增强，使用主成分变换对去噪后的差异图像、对变化区域进行增强后的图像进行融合，再使用自适应中值滤波，去除图像中残余的随机噪声；提出改进自适应中值滤波，用于抑制噪声并保护图像的细节；提出将阈值分割与K‑means聚类相结合，并对K‑means聚类进行改进，对处理后的图像先进行预处理，获得最终检测结果。装置包括：处理器和存储器。
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公开(公告)号：CN118229731A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410280416.7
申请日：2024-03-12
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种针对抖动视频的运动目标检测方法及装置，包括：将图像进行小波变换，提取高频区域；采用角点提取算法遍历高频区域，提取出高质量的特征点；对提取的特征点进行特征描述；将图像基于分辨率分成n个图像块，在对应图像块上进行特征匹配，并使用最小二乘法拟合出所有特征点共同的运动矩阵；将图像进行反向运动补偿得到稳定的图像序列；进行高斯背景建模，并提取运动目标。装置包括：处理器和存储器。本发明在实现视频稳像的同时也保证了运动目标的实时提取，本发明引入频域分析来提取显著区域，并使用基于深度学习的特征描述方式增强ORB描述符，提高了准确性，采用领域查询方式快速匹配特征点；采用自适应个数的高斯模型进行图像背景建模，实现了运动目标的快速提取。
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公开(公告)号：CN111781181B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202010678008.9
申请日：2020-07-15
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种多孔硅布拉格反射镜生物传感器的检测方法。第一个信号光是从多孔硅布拉格反射镜表面反射的波长为635nm的探测光。生物探针用半导体量子点标记后与目标分子在多孔硅布拉格反射镜内进行反应，半导体量子点起折射率放大的作用。生物分子在多孔硅布拉格反射镜内发生特异性结合引起了器件折射率增大而导致探测反射光的增强。第二个信号光是生物反应物中量子点的荧光。反应物中的量子点在短波长光激发下，产生波长约为630nm的荧光。荧光信号由多孔硅布拉格反射镜进一步增强。用数字显微镜同时获得多孔硅布拉格反射镜表面两种光叠加的图像，通过计算生物反应前后图像的平均灰度值变化，可高灵敏的检测目标生物分子。
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公开(公告)号：CN118096572A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410245975.4
申请日：2024-03-05
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量降维和高斯尺度稀疏编码的视频去雪方法及装置，方法包括：使用向量化运算法则将某一通道中的一帧尺寸的二维帧数据向量转化为有x个元素的列向量，将单一通道的三维视频流降维成一组二维数据；对降维后的三个通道的视频数据进行线性组合二维矩阵，采用交替优化近似最小化拉格朗日函数，进而得到处理后的视频；所有连续区域的面积构成一个集合，每一帧的阈值通过各区域的面积自适应调节；当阈值和连续区域的面积满足增广拉格朗日函数时，掩模图像中只保留运动前景；采用稀疏编码，对图像块进行提取，在图像块层面对图像进行恢复，考虑m个相似块的集合，基于GSM模型对相似块集合同时进行稀疏编码，进而对前景进行恢复。装置包括：处理器和存储器。
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公开(公告)号：CN112215773B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202011084727.4
申请日：2020-10-12
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉显著性的局部运动去模糊方法、装置及存储介质，方法包括：采用流行正则化随机游走显著性检测模糊区域的显著图，将检测结果用于标记图像中的模糊区域；采用基于遗传的大津法对显著图进行二值化操作，将模糊前景与清晰背景分割成不同的图层，获取到前景、背景分割二值化图像；将得到的二值化图像带入基于MAP框架的图像去模糊模型进行优化，迭代估计初始模糊核和潜在图像；列出初始模糊核和潜在图像的先验，并基于迭代加权最小二乘对初始模糊核和潜在图像求解；采用改进的自适应引导滤波对求解结果进一步优化，保持图像的边缘信息。
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