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公开(公告)号：CN114094439B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202111234345.X
申请日：2021-10-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于氮化硅光子晶体的氮化镓面发射激光器及制备方法，结构包括氮化硅光子晶体衬底层、n‑GaN层、n‑电极、InGaN/GaN成对组成的量子阱有源层、p‑GaN层、p‑AlGaN层、p‑GaN重掺杂层和p‑电极。本发明工艺上利用了薄膜转移工艺形成了让具有低损耗谐振的氮化硅的光子晶体层跟GaN的有源薄膜腔相结合的结构，从而实现创新性性能的蓝光波段的激光器。基于氮化硅材料的光子晶体，其生长制备更加简便，并且实现了高Q值，低损耗，同时其与氮化镓薄膜的结合能实现在光子晶体层和有源层光场的高效耦合，有利于高性能激光器的实现。
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公开(公告)号：CN107908521A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711111884.8
申请日：2017-11-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/30
CPC classification number: G06F11/3006 , G06F11/3065
Abstract: 本发明公开了一种应用于云环境下的服务器性能以及节点上的容器性能的监控方法，将服务器的性能参数和容器的性能参数集成到Grafana的同一个dashboard中，并且将获取的性能参数实时地通过表格和图的形式展现出来，通过服务器性能参数和容器性能参数的对比数据的差别，选择合适的资源调度的算法。本发明方法既能简便地监控服务器的性能同时又能监控到容器性能，而且能产生错误警告，并且能将参数直观地通过图和表格的形式展现出来。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117173649A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311218824.1
申请日：2023-09-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于红外图像和可见光图像的交通事件检测方法及装置，通过获取待检测道路场景的红外图像和可见光图像；获得预处理后的红外图像和预处理后的可见光图像；在预处理后的可见光图像的亮度低于设定阈值时，使用预先训练好的深度学习图像融合模型对预处理后的红外图像和预处理后的可见光图像进行融合，获得融合图像作为待检测图像；在预处理后的可见光图像的亮度不低于设定阈值时，将预处理后的可见光图像作为待检测图像；将待检测图像输入交通事件检测模型，获得检测结果；本发明能够保证光照条件充足时的高精度检测的同时，有效提高夜晚等低光照条件下交通事件检测的准确率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114094439A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111234345.X
申请日：2021-10-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于氮化硅光子晶体的氮化镓面发射激光器及制备方法，结构包括氮化硅光子晶体衬底层、n‑GaN层、n‑电极、InGaN/GaN成对组成的量子阱有源层、p‑GaN层、p‑AlGaN层、p‑GaN重掺杂层和p‑电极。本发明工艺上利用了薄膜转移工艺形成了让具有低损耗谐振的氮化硅的光子晶体层跟GaN的有源薄膜腔相结合的结构，从而实现创新性性能的蓝光波段的激光器。基于氮化硅材料的光子晶体，其生长制备更加简便，并且实现了高Q值，低损耗，同时其与氮化镓薄膜的结合能实现在光子晶体层和有源层光场的高效耦合，有利于高性能激光器的实现。
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公开(公告)号：CN110845484A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910897298.3
申请日：2019-09-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: C07D405/14 , H01L51/05 , H01L51/30
Abstract: 本发明公开了一种基于螺芴氧杂蒽双边取代咔唑的化合物、有机纳米晶体材料及制备方法和应用，该化合物是由螺芴氧杂蒽基团和咔唑基团组成的同分异构体分子，结构式如下： 本发明设计并合成了一种基于螺芴氧杂蒽(SFX)2’,7’位双边取代咔唑(Cz)的化合物，并利用重沉淀方法制备纳米晶体材料，通过调控化合物在结晶过程中的过饱和度来实现纳米晶体形貌的精确控制，实现了二维菱形结构的纳米片到一维棒状结构的纳米棒的形貌转变。
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公开(公告)号：CN117690090A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311777747.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于目标姿态估计的全天候实时监控非法捕鱼报警方法及系统，该方法通过在河道两旁的待检测区域布置高清监控摄像头，实时获取监控视频；判定是否处于设定禁止时间或设定河道禁入区域，如是，判定为存在非法捕鱼行为并进行报警操作；否则，由目标检测模型yolov5对输入的监控视频中目标人群生成相应的边界框和概率值；得到每个行人的完整姿态信息；进行信息筛选，得到判断非法捕鱼行为所需的人体动作特征；判定是否具有非法捕鱼动作特征，如是，进行报警操作；否则为不存在非法捕鱼行为；本发明能够实现全天候目标人群的高精度检测和关键点标注，能够实现高精度目标识别，能够提升对非法捕鱼行为监控的精准性，达到提高报警准确率的目的。
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公开(公告)号：CN117372951A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311305177.8
申请日：2023-10-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于目标检测与跟踪的非法捕鱼检测方法，通过获取实际禁捕河边监控视频数据作为原始数据，将原始数据分为测试视频数据和训练视频数据；对训练视频数据进行数据增强操作，对增强操作后的数据集进行数据标注，标注出图片中岸边的行人作为标签，得到训练集；构建YOLOv5‑plus模型，得到YOLOv5‑plus模型的权重文件，获得训练后的YOLOv5‑plus模型；得到相应的行人id以及位置信息；判定是否为异常行为；将异常行为的图像帧以及对应的行人id作为非法捕鱼判别模型的输入，判定是否存在非法捕鱼行为；该方法能够增加模型的鲁棒性和泛化能力，能够特征提取效果更好，识别准确度更高，并极大的降低误判率并减少不必要的计算。
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