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公开(公告)号：CN119810511A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411840437.6
申请日：2024-12-13
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及图像预测技术领域，公开了一种基于KAN网络的情绪预测方法、系统和存储介质，方法包括：采集数据集，并对数据集进行预处理；构建基于KAN网络的情绪预测模型，使用训练集训练情绪预测模型，训练过程中使用交叉熵损失函数调整情绪预测模型的参数，获得训练好的情绪预测模型；使用验证集评估训练好的情绪预测模型的性能；将待预测的图像输入训练好的情绪预测模型，输出情绪预测结果。本发明通过使用Kolmogorov‑Arnold网络代替传统的多层感知器进行图像情感分析，KAN网络在处理复杂关系和逻辑推理方面具有显著优势，能够提高情感预测的准确率，还通过结合网络数据收集和文本生成图片模型来获取训练数据，有效降低人工标注的工作量。
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公开(公告)号：CN119810063A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411886913.8
申请日：2024-12-20
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于轻量化多尺度晶圆缺陷检测模型的晶圆缺陷检测方法，首先，获取待检测晶圆图像并进行预处理；接着，构建并训练轻量化多尺度晶圆缺陷检测模型；所述轻量化多尺度晶圆缺陷检测模型包括：用于初次晶圆图像特征提取的轻量化Stem‑Dense特征提取模块、在初次晶圆图像特征提取的基础上进行多尺度特征提取，并与初次晶圆图像特征融合的多尺度特征提取融合模块、用于再次特征提取的CNN特征提取模块和缺陷分类模块；最后，将步骤S1进行预处理后的待检测晶圆图像输入至训练好的轻量化多尺度晶圆缺陷检测模型，进行晶圆缺陷检测。本发明提高了晶圆缺陷检测的效率和对晶圆缺陷类型分类的准确率。
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公开(公告)号：CN119629980A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411912757.8
申请日：2024-12-24
Applicant: 无锡学院 , 无锡市德科立光电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种嵌合金刚石的光模块屏蔽罩结构及其制备方法，涉及电子元器件领域。本发明的屏蔽罩位于光模块中PCB板的光芯片上方。在屏蔽罩上进行开口处理，根据尺寸嵌合金刚石散热块，并与光芯片一起封装。由于金刚石有良好的散热性能，本发明采用金刚石块嵌合在屏蔽罩上方，在不影响其电磁屏蔽效果的条件下为芯片散热，通过本发明能够为光模块中的光芯片屏蔽内外电磁干扰并提升其散热效率。
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公开(公告)号：CN119540191A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411639882.6
申请日：2024-11-18
Applicant: 无锡学院 , 恩纳基智能装备(无锡)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分析的芯片检测系统及方法，涉及芯片加工检测技术领域，本发明能实现对加工后检测出现质量问题的芯片进行问题工序的溯源，具体是对有可能导致该缺陷问题产生的加工工序进行溯源定位，同时本申请在进行问题工序溯源的同时，考虑了在实际加工作业过程中，存在多个加工工序先后对同一个作业区域在加工内容上的叠加，规避掉在传统做法中，武断地对当下检测出现缺陷问题的加工工序判断存在加工缺陷，本申请能有效提高加工芯片的良率，同时能有效的提高在对芯片加工过程中出现的质量缺陷问题的溯源精确性。
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公开(公告)号：CN118918372A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410971507.5
申请日：2024-07-19
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于MCA注意力机制高效网络的遥感图像场景分类方法，该方法包括：获取遥感图像数据集并按比例划分为训练样本和测试样本；对遥感图像数据集进行预处理；构建MCA注意力模块；构建MCA‑EfficientNet B0网络模型；在MCA‑EfficientNet B0中加载ImageNet1K数据集上的预训练权重，然后将训练样本输入到网络模型中，通过反向传播算法不断优化带权重的交叉熵损失函数，调整网络参数，最后得到训练好的网络模型；将测试样本输入到训练好的网络模型中，得到遥感图像场景分类结果；与传统方法相比，本发明保持了较低的参数量和计算量，同时有着较好的遥感图像场景分类准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118918148A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411411710.3
申请日：2024-10-11
Applicant: 无锡学院
Abstract: 一种面向无人机视角的交通跟踪检测系统。属于目标跟踪技术领域，具体涉及面向智能交通和无人机视角下的轻量级目标检测和跟踪技术领域。系统包括目标检测模块、目标运动轨迹匹配模块和目标运动轨迹输出模块；目标检测模块：对视频帧图片进行处理，得出跟踪目标对应的检测框和每个检测框对应的置信度得分；目标运动轨迹匹配模块：根据置信度得分对检测框进行划分，划分后将检测框与预测轨迹进行匹配；目标运动轨迹输出模块：当目标运动轨迹匹配模块中将同一帧检测框连续3次与预测轨迹匹配成功后，将所述预测轨迹作为确认态轨迹输出。其解决了以往无人机对于目标的追迹中由于存在小尺寸目标、复杂背景以及遮挡情况而导致的追踪精度低的问题。
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公开(公告)号：CN118711147A
公开(公告)日：2024-09-27
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：CN118446092A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410535294.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F30/27 , G06T3/4053 , G06F17/11 , G06T3/4007 , G06T3/4038 , G06T5/80 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost的降尺度积雪深度反演方法，属于积雪深度监测技术领域。其方法包括：Step1：获取待反演区域的输入数据；Step2：对获取的数据进行预处理；Step3：根据站点的经纬度开展数据匹配，得到站点对应的亮温数据、积雪深度数据和辅助特征数据；Step4：进行参数筛选；Step5：输入机器学习积雪深度反演模型训练；Step6：对最优模型进行不同雪深下的模型精度验证；Step7：获得所述最优模型的特征重要性排序；Step8：进行500米空间分辨率的积雪深度制图。本发明使用XGBoost算法可以更好地学习到积雪深度与特征之间复杂的非线性关系，提高了雪深监测的能力。
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公开(公告)号：CN117237677B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117507039A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311396625.X
申请日：2023-10-25
Applicant: 中航试金石检测科技(无锡)有限公司 , 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种在碳纤维条表面加工高精度弧形面的方法，是将所述碳纤维条固定在固定夹具上进行加工，所述固定夹具至少包括夹持组件、与所述夹持组件相配合的第一夹板以及与所述夹持组件相配合且与所述第一夹板择一地选用的至少一块第二夹板，所述第二夹板的侧面上固定有支撑垫块，所述支撑垫块的上表面为弧形面。能够在碳纤维条的表面上加工或者大尺寸的弧形面，并且弧形面的加工精度高，误差仅为±1丝。
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