公开(公告)号：CN119151802A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411629143.9

申请日：2024-11-15

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李富 ,  顾杨海 ,  顾晟昊 ,  王泉 ,  陈德基 ,  魏科宇

IPC: G06T5/50 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/082 ,  G06T5/60 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80

Abstract: 红外图像与可见光图像融合方法、系统、设备及存储介质，属于图像信息处理技术和计算机世界技术领域，解决了基于深度学习的图像融合方法存在一些局限性的问题。输出第一尺度的双模态混合特征；输出第二尺度的双模态混合特征；输出第三尺度的双模态混合特征；第三尺度的双模态混合特征输入图像重建模块，输出重建特征图；重建特征图与第二尺度的双模态混合特征进行特征融合，输出重建特征图；重建特征图与第一尺度的双模态混合特征进行特征融合，输出重建特征图；重建特征图与初始尺度的双模态混合特征进行特征融合，输出重建特征图；重建特征图经过，输出融合后的图像。

公开(公告)号：CN119418310A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411433910.9

申请日：2024-10-15

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李富 ,  顾晟昊 ,  王泉 ,  陈德基 ,  徐凯 ,  徐震钧 ,  魏科宇 ,  戴闯

IPC: G06V20/59 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/771 ,  G06V10/776 ,  G06V10/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06V40/10 ,  G06V40/16 ,  G06V40/20

Abstract: 一种轻量化的分心驾驶检测方法。涉及智能交通系统和自动驾驶辅助系统的安全检测领域，具体涉及基于深度学习的分心驾驶行为检测技术领域。其解决了现有的检测方法计算资源较多无法进行轻量化应用以及容易出现检测不准确的问题。所述方法包括如下步骤：S1、数据采集与划分：收集分心驾驶行为图像，划分为训练集、验证集与测试集；S2、分心驾驶检测模型构建，采用分层改进机制对在现有的YOLOv8s模型框架下进行改进。S3、分心驾驶检测模型训练：通过训练集和验证集对分心驾驶检测模型进行训练，通过测试集对训练结果进行测试，得到能够进行应用的分心驾驶检测模型；S4、采用够进行应用的分心驾驶检测模型对驾驶行为进行检测。

公开(公告)号：CN221836673U

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202420322469.6

申请日：2024-02-21

Applicant: 无锡学院

Inventor： 曹斯璐 ,  李富 ,  魏泽涛 ,  喻丛兵 ,  顾晟昊 ,  徐阳 ,  郑博昊

IPC: B66F7/18 ,  B66F7/28

Abstract: 本申请涉及一种交通运输装卸设备，属于运输装卸技术领域，其整体结构较为简单，相较于现有技术，便于对不同大小的货物进行有效固定，避免其在运输过程中掉落而受损，保证货物在运输时的稳定性，实用性较好，包括：底座；L型放置板，L型放置板通过提升机构设置于底座上，其L型放置板上对应开设有多个限位孔；多个约束套，约束套固定安装在限位孔内；四个定位柱，定位柱与约束套相适配，四个定位柱均滑动卡装在对应的约束套内，且定位柱上固定连接有连接板；四个立柱，立柱固定焊接在连接板上，其立柱的一端固定连接有L型夹板，且L型夹板上设置有定位橡胶块；移动组件，移动组件设置于底座内。