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公开(公告)号：CN113110859B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202110472342.3
申请日：2021-04-29
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种嵌入式终端远程在线开发系统，主要分为嵌入式终端、云转发平台和集成开发环境三部分。在远程在线开发背景下，云转发平台与集成开发环境通过互联网建立通信连接，与嵌入式终端的通信模组通过通信基站等方式建立连接，由此完成集成开发环境与嵌入式终端的通信。同时为了兼容本地开发模式，同样支持集成开发环境与嵌入式终端通过诸如串行通信等有线方式建立连接，实现本地在线开发。结合云平台构建具有良好普适性和灵活性的嵌入式终端远程在线开发系统，为降低嵌入式终端开发难度、减少开发中的重复劳动、缩短开发周期、降低开发成本提供帮助。
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公开(公告)号：CN107343052B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201710613615.5
申请日：2017-07-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提出了一种WSN与RFID结合的物流监控系统，包括：远程监控子系统，部署在仓储空间或交通工具之中，包括RFID标签、传感器节点、融合节点以及汇聚节点；RFID标签与传感器节点附着在货物包装上；融合节点包括RFID读写器以及无线节点模块，通过RFID读写器或无线节点模块与所述RFID标签、传感器节点进行数据传输，并且所述融合节点对RFID标签或者传感器节点的数据进行处理；融合节点通过无线传感器网络将数据汇聚至汇聚节点；所述汇聚节点通过无线传感器网络与融合节点通信，并且通过以太网或GPRS与地面子系统通信；地面子系统，通过以太网或GPRS与外部网络通信，接收汇聚节点上传的信息或者发送信息至汇聚节点。本发明可实现提供了仓储定位和货物在途姿态识别。
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公开(公告)号：CN106556880B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201611034887.1
申请日：2016-11-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于ZigBee的通用气象监测传感器节点，所述通用气象监测传感器节点负责采集监测区域的温度、湿度、风速、风向、光照、雨量、气压七种气象要素数据，执行数据采样、处理和无线收发，实现采样数据的双缓冲区机制和本地存储机制，增强气象数据的实时性和可靠性。本发明的通用气象监测传感器节点在结构方面的改进在于采用了传感器与传感器采样电路分离的结构，有助于传感器节点的维护和功能的扩展。同时复用所述需要监测气象要素的所有传感器信号并统一传感器接口，缩小了传感器布线的布板面积，提高了传感器兼容性和信号集成度。
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公开(公告)号：CN107958241A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201810007877.1
申请日：2018-01-04
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/6256 , G06K9/6276
Abstract: 本发明公开了一种单样本人脸识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括对待识别图像进行预处理，得到行列一致的待识别单样本；采用预先计算出的SVD投影矩阵和LU投影矩阵分别对待识别单样本进行投影，得到第一判别特征和第二判别特征；利用第一判别特征、第二判别特征、第一计算关系式、预先依据原始训练样本集计算出的SVD权重、LU权重、与原始训练样本集中的各个原始训练样本一一对应的各个SVD判别特征和各个LU判别特征计算出待识别单样本到各个原始单样本的距离；采用最近邻分类器从各个距离中确定出待识别单样本距离最近的原始单样本，并以确定出待识别单样本的类别。扩展了数据的求解范围，提高了识别率和识别性能。
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公开(公告)号：CN107886090A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711352665.9
申请日：2017-12-15
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/6232 , G06K9/6256
Abstract: 本申请公开了单样本人脸识别方法、系统、设备及可读存储介质，其中，该方法包括：获取已标注的人脸图像数据，得到参考数据；通过对所述参考数据进行多尺度支持向量变换，得到所述参考数据相应的多尺度高维投影；提取所述多尺度高维投影的特征，得到所述参考数据相应的多尺度高维特征序列；利用所述多尺度高维特征序列，分别对所述参考数据和待测试数据进行反投影，得到所述参考数据和所述待测试数据相应的虚拟图像；根据所述参考数据对应的虚拟图像，计算所述待测试数据相应的虚拟图像的分类准确率，以完成对单样本的人脸识别。可见，本发明提供的单样本人脸识别方法将特征提取和样本扩充进行有机的结合，从而提高单样本人脸识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107343052A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710613615.5
申请日：2017-07-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提出了一种WSN与RFID结合的物流监控系统，包括：远程监控子系统，部署在仓储空间或交通工具之中，包括RFID标签、传感器节点、融合节点以及汇聚节点；RFID标签与传感器节点附着在货物包装上；融合节点包括RFID读写器以及无线节点模块，通过RFID读写器或无线节点模块与所述RFID标签、传感器节点进行数据传输，并且所述融合节点对RFID标签或者传感器节点的数据进行处理；融合节点通过无线传感器网络将数据汇聚至汇聚节点；所述汇聚节点通过无线传感器网络与融合节点通信，并且通过以太网或GPRS与所述地面系统通信；地面子系统，通过以太网或GPRS与外部网络通信，接收汇聚节点上传的信息或者发送信息至汇聚节点。本发明可实现提供了仓储定位和货物在途姿态识别。
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公开(公告)号：CN106249745A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610531882.3
申请日：2016-07-07
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/08
CPC classification number: G05D1/0808
Abstract: 本发明公开了一种四轴无人机的控制方法，包括：S1、获取四轴无人机中姿态传感器的姿态数据并进行滤波融合，得到当前的姿态信息，姿态数据包括当前的姿态角以及姿态角对应的角速度；S2、通过串级双环PID控制方法对四轴无人机进行控制，将当前姿态信息与目标姿态信息的偏差值作为角度PID控制器的输入量，根据当前角速度与角度PID控制器输出量的差值输入角速度PID控制器，角速度PID控制器输出控制电机，直至四轴无人机达到目标姿态。本发明能够得到更加准确的测量数据，提高了姿态数据的准确性；使用串级双环PID控制，增强了系统的抗干扰性，使得四轴无人机具有更强适应能力。
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公开(公告)号：CN115588109A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211178530.6
申请日：2022-09-26
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种图像模板匹配方法，包括生成待匹配图像金字塔与模板图像金字塔；利用滑动窗检测待匹配图像金字塔的第L层图像的候选目标位置集合中的检测像素点，计算检测像素点处滑动窗子区域与模板图像金字塔第L层图像的相似度，根据相似度求取剪枝区域宽度，滑动窗滑过剪枝区域宽度到达下一检测像素点进行检测；直至滑动窗遍历候选目标位置集合中的所有检测像素点，获取所有相似度超过阈值的检测像素点坐标生成新的候选目标位置集合，并传递至待匹配图像金字塔的第L‑1层图像；令L＝L‑1，重复,直至L＝1，获取待匹配图像金字塔原始图像层所有相似度超过阈值的检测像素点的坐标生成目标子区域；该方法降低了模板匹配的计算量，提高了模板匹配时间性能。
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公开(公告)号：CN108830302A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810523533.6
申请日：2018-05-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种图像分类方法，包括：对标准TWSVM算法进行预处理，得到预处理TWSVM算法；根据获取的训练数据集执行二叉决策树构造操作，根据预处理TWSVM算法和构造得到的二叉决策树中的非叶子结点进行训练处理，得到每个非叶子结点的决策函数；通过二叉决策树和决策函数对待测样本进行分类预测处理，得到分类结果。通过二叉决策树为基础拓展TWSVM算法，提高TWSVM算法处理多分类问题的效率，并且通过核聚类构造的二叉决策树提高了面对非线性问题时的准确率本申请还公开了一种图像分类的训练方法、分类预测方法、图像分类系统、图像分类装置以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。
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公开(公告)号：CN108806796A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810522806.5
申请日：2018-05-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G16H50/70
CPC classification number: G16H50/70
Abstract: 本申请公开了一种医疗数据的特征选择方法，包括：对获取的医疗数据进行标准化处理，得到标准化医疗数据；对所述标准化医疗数据进行权重向量稀疏计算处理，得到所述标准化医疗数据中特征对应的权重向量；根据所有所述权重向量对所有所述特征进行选择，得到最优特征集。通过在特征选择的权重向量计算过程进行稀疏处理，使不相关特征的权重向量趋近于0，减少多过无关特征被选入最优特征集，相当于减少的无关噪声，提高了处理高维数据时的精度。本申请还公开一种医疗数据的特征选择系统、特征选择装置以及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
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