公开(公告)号：CN107120542A

公开(公告)日：2017-09-01

申请号：CN201710259063.2

申请日：2017-04-20

Applicant: 江苏大学

Inventor： 杨平 ,  李俊超 ,  杨兵 ,  刘志响 ,  李东波 ,  高伟

IPC: F21K9/20 ,  F21V17/10 ,  F21V19/00 ,  F21V23/04 ,  F21V29/503 ,  F21V29/54 ,  F21V29/67 ,  F21V29/76 ,  F21V29/85 ,  F21V29/87 ,  F21V29/89 ,  F21Y115/10

CPC classification number: F21K9/20 ,  F21V17/101 ,  F21V19/0025 ,  F21V23/0442 ,  F21V29/503 ,  F21V29/54 ,  F21V29/67 ,  F21V29/76 ,  F21V29/86 ,  F21V29/87 ,  F21V29/89 ,  F21Y2115/10

Abstract: 本发明公开一种涉大功率LED灯的散热装置及方法，LED面光源由陶瓷基板和大功率LED芯片组成，陶瓷基板的下表面固定连接电堆的上端，电堆的下端与散热冷板的上表面固定连接，散热冷板的正下方连接散热风扇；电堆由多个P型半导体和多个N型半导体交错串接且来回往复排布组成，相邻的P型半导体和N型半导体的上端或下端之间通过一个片状导体串接，电堆的首端和末端分别经导线连接散热补偿控制器，散热补偿控制器分别连接热电偶传感器和散热风扇，当电堆温差较小时，电堆主要发挥的是发电功能，当LED面光源温度过高时，电堆对LED面光源起到制冷的作用。

公开(公告)号：CN113468969B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202110618580.0

申请日：2021-06-03

Applicant: 江苏大学

Inventor： 顾寄南 ,  雷文桐 ,  张可 ,  高伟

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的单目深度估计的混叠电子元器件空间表达方法，涉及机器视觉领域，包括图像采集模块、目标检测网络模块、语义分割网络模块和HSV、RGB模块；图像采集模块，所述图像采集模块用来获取料箱中不同类别的混叠电子元器件的RGB图像；目标检测网络模块，所述目标检测网络模块将图像采集模块采集到的RGB图像进行处理得到深度图像A；语义分割网络模块，所述语义分割网络模块将目标检测网络模块处理后的深度图像A进行分割得到粗略深度信息；HSV、RGB模块，所述HSV、RGB模块将语义分割网络模块分割后的粗略深度信息进行细化，得到每个电子元器件的详细深度信息。本发明能够有效地解决电子元器件之间混叠的复杂工作场景下的自主识别问题。

公开(公告)号：CN117635989A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311660788.4

申请日：2023-12-06

Applicant: 江苏大学

Inventor： 袁康 ,  高伟 ,  蔡咏杰 ,  许振兴 ,  刘湘雯

IPC: G06V10/75 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开一种基于改进CFNet的双目立体匹配方法，利用经过优化的EfficientNetV2‑M模型作为特征提取网络提取原始左右图像对应的多尺度特征图；利用分组相关和串联的方式构造多尺度代价卷并融合；将引导型代价卷激励加入到3D卷积模块用于引导代价聚合；使用代价自重组策略将经过聚合的代价卷中的代价量重新分布，之后利用视差回归生成初始视差图；构建级联代价卷并联合初始视差图以一个由粗到细的方式细化视差，最终得到细化后的视差图。相比于传统CFNet方法，本发明充分提高图像的特征表达能力，丰富了代价卷所含信息，并有效减少视差平滑的产生。

公开(公告)号：CN111335293A

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN202010107837.1

申请日：2020-02-21

Applicant: 青岛理工大学 ,  江苏大学

Inventor： 张鹏 ,  成亮 ,  杨涛 ,  高伟 ,  潘雅静 ,  王亚文

IPC: E02D3/12 ,  E02D15/00 ,  C09K17/14 ,  F25B30/06

Abstract: 本发明公开了一种利用生物注浆改善能量桩桩周土体热物性的方法，管壁完全封闭注浆管压入能量桩桩周砂土中，再旋转注浆管的内管，使内管通孔与外管通孔重合，并通过注浆管向能量桩桩周砂土中注入具有脲酶活性的微生物菌液或者脲酶溶液，然后通过注浆管能量桩桩周砂土中注入矿化胶结液体，注浆完成后反应设定时间；其中，矿化胶结液体为含有尿素和盐的溶液，所述盐为钙盐和/或镁盐。本发明的方法能够解决软弱砂土地层的能量桩换热效率低、桩基承载力不足及沉降过大等问题。

公开(公告)号：CN118864561A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410893865.9

申请日：2024-07-04

Applicant: 江苏大学

Inventor： 袁康 ,  许振兴 ,  蔡咏杰 ,  高伟 ,  刘湘雯

IPC: G06T7/593 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于动态卷积和噪声体积构建的抗噪声立体匹配方法，将去噪任务和立体匹配进行结合，利用结合有动态卷积的U‑Net结构的噪声特征提取网络与原始立体匹配网络的特征提取模块对含噪的左右图像并行提取特征；利用去噪网络获取的噪声特征构建噪声体积，同时保留原有的视差代价体积；利用一个3×3卷积层和一层ReLU激活函数将噪声体积和原有的视差代价体积融合；将其融合得到的融合代价体积进行代价聚合过程得到视差图。相比于普通的双目立体匹配抗噪声方法，本发明能提升立体匹配网络在噪声环境下的抗干扰能力，可以显著提高噪声环境下视差预测的准确性和稳定性。

公开(公告)号：CN113901874A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111056429.9

申请日：2021-09-09

Applicant: 江苏大学

Inventor： 方新领 ,  顾寄南 ,  黄娟 ,  邹荣 ,  周楷洋 ,  高伟

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/73 ,  A01D46/30 ,  A01D91/04

Abstract: 本发明提供了一种基于改进R3Det旋转目标检测算法的茶叶嫩芽识别与采摘点定位方法。涉及茶叶智能采摘技术领域，步骤一：通过工业相机实时采集茶叶嫩芽图像，输入计算机进行图像预处理；步骤二：将步骤一)处理后的图像输入到改进的R3Det旋转目标检测算法进行预测；步骤三：将步骤二)得到的茶叶嫩叶的倾斜预测框输入到嫩芽采摘点定位模块确定嫩芽采摘点；步骤四：输出茶叶嫩芽识别结果和茶叶嫩芽采摘点。本发明以改进R3Det旋转目标检测算法，提高检测精度。最终通过改进的R3Det旋转目标检测算法和简短判断处理，实现茶叶嫩叶的精准识别和采摘点定位。

公开(公告)号：CN119962568A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510057471.4

申请日：2025-01-14

Applicant: 江苏大学

Inventor： 许志强 ,  许振兴 ,  高伟 ,  刘湘雯 ,  刘欢

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开一种基于度量的跨域少样本轴承故障诊断元学习关系网络方法，将来自不同工况的振动信号转换为二维时频图像，依据元学习训练策略将数据样本划分为元训练集和元测试集，每个集进一步细分为支持集和查询集；本发明设计残差收缩非局部特征提取模块，用于从支持集和查询集中提取并融合特征，采用非线性度量的神经网络计算支持集和查询集之间的相似度得分。本发明能够在少样本的情况下，甚至在未知工况和有限数据样本的条件下，实现快速且精准的轴承故障诊断。

公开(公告)号：CN119131248A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411157359.X

申请日：2024-08-22

Applicant: 江苏大学

Inventor： 金力 ,  高伟 ,  蔡咏杰 ,  刘欢 ,  刘湘雯

IPC: G06T17/00

Abstract: 本发明公开一种基于自适应平面和跳跃采样的高光反射场景物体三维表面重建方法，通过一个逐像素的辅助平面对反射干扰与目标物体进行区分，并且引入了拉普拉斯梯度降低外部反射干扰的影响。此外，采用跳跃采样策略减少反射干扰的影响，进一步提升多视图一致性和表面保真度。最后，本发明还采用了排斥损失，通过对比目标物体和反射部分的梯度差异，帮助模型在初始化时更准确地区分二者，在高光反射干扰下重建出更为准确的模型表面。

公开(公告)号：CN113468969A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110618580.0

申请日：2021-06-03

Applicant: 江苏大学

Inventor： 顾寄南 ,  雷文桐 ,  张可 ,  高伟

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的单目深度估计的混叠电子元器件空间表达方法，涉及机器视觉领域，包括图像采集模块、目标检测网络模块、语义分割网络模块和HSV、RGB模块；图像采集模块，所述图像采集模块用来获取料箱中不同类别的混叠电子元器件的RGB图像；目标检测网络模块，所述目标检测网络模块将图像采集模块采集到的RGB图像进行处理得到深度图像A；语义分割网络模块，所述语义分割网络模块将目标检测网络模块处理后的深度图像A进行分割得到粗略深度信息；HSV、RGB模块，所述HSV、RGB模块将语义分割网络模块分割后的粗略深度信息进行细化，得到每个电子元器件的详细深度信息。本发明能够有效地解决电子元器件之间混叠的复杂工作场景下的自主识别问题。

公开(公告)号：CN118967768A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411105187.1

申请日：2024-08-13

Applicant: 江苏大学

Inventor： 张俊鼎 ,  饶迪 ,  高伟 ,  刘湘雯 ,  刘欢

IPC: G06T7/50 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/045 ,  G06T3/04 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/74 ,  G06T7/70

Abstract: 本发明公开一种基于对抗生成网络的轻量级全天时自监督单目深度估计方法，将对抗生成网络与自监督单目深度估计进行结合，利用自监督MonoViT网络作为教师模型构建知识蒸馏损失优化学生模型；利用低尺度一致性损失，在低分辨率阶段进一步学习高分辨率的特征，以提升学生网络最终输出深度图的清晰度；把黑夜噪声融入到深度估计网络中，在不改变数据集的情况下进行扩充，将白天数据集经过CoMoGAN对抗生成网络转化为黑夜风格的图像；联合原始白天场景图像和黑夜场景图像共同进行模型训练。本发明在不使用额外其他数据集的情况下，降低了数据准备和模型训练的成本，提升了模型在各种复杂环境下的实用性。