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公开(公告)号：CN119515698A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411626113.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T5/50 , H04N23/11 , G06V10/54 , G06T3/4038 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种红外与可见光图像融合方法、电子设备和存储介质，属于图像处理的技术领域；该方法包括：获取弱可见光图像以及与所述弱可见光图像对应的红外图像；构建图像融合网络，所述图像融合网络使用预训练的亮度调节网络生成的有监督标签进行监督，同时采用预训练的提示词生成网络对融合图像质量进行约束；将所述弱可见光图像以及与所述弱可见光图像对应的所述红外图像输入所述图像融合网络中进行融合，得到融合图像。本发明的技术方案不仅有效抑制了传统夜间图像融合算法存在的白天过曝问题，同时还有效抑制了夜间点光源过曝问题。
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公开(公告)号：CN119445070A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411435307.4
申请日：2024-10-15
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/143 , G06V20/58 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种基于改进轻量化YOLOv8模型的夜间红外检测方法及系统，涉及深度学习、目标检测的技术领域。首先，获取红外图像数据集，对红外图像数据集进行预处理，并将预处理后的红外图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建改进轻量化YOLOv8模型；所述改进轻量化YOLOv8模型在YOLOv8模型的基础上加入用于提高红外图像多尺度及特征提取能力的DWR模块、用于提高图像特征融合能力的CGAFusion模块和LSDECD_Detect模块；利用训练集对改进轻量化YOLOv8模型进行训练，并在训练过程中，利用验证集验证改进轻量化YOLOv8模型的有效性，得到训练好的改进轻量化YOLOv8模型；将测试集输入至训练好的改进轻量化YOLOv8模型，得到红外检测结果，实现在夜间能见度较差的情况下，提高车辆检测准确率。
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公开(公告)号：CN119402252A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411518267.X
申请日：2024-10-29
Applicant: 无锡学院
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于多分辨率形态学梯度的分布式电源FDIA检测方法，涉及网络安全技术领域，包括考虑FDI攻击特性，建立旨在篡改分布式电源DG电压二次协调控制层交互信息的FDI攻击数学模型；分析并量化FDI攻击对系统动态运行的影响，并基于各DG内部本地状态信息构建攻击检测信号；利用数学形态学梯度对攻击检测量进行特征提取和阈值判断，提出一种基于多分辨率形态学梯度的分布式电源FDI攻击分布式实时检测机制，从而有效实现系统中被攻击DG的快速精准定位，并判断被篡改数据类型，此外，该方法还能直接嵌入系统二次控制器以实现FDI攻击实时检测，具备良好的经济性及工程应用价值。
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公开(公告)号：CN119397563A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411460343.6
申请日：2024-10-18
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F21/60 , G06F40/126 , G06F18/214 , G06F40/289 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F40/232 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，更具体地，涉及基于汉字部件拼音构造的文本生成式信息隐藏方法及系统。其中方法包括：获取秘密信息；对秘密信息进行切分，得到多组信息；对多组信息进行拆分得到多组汉字部件集合然后转换为拼音，得到多组拼音集合；再生成汉字集合；根据多组信息以及多组拼音集合进行编码得到映射表；根据多组汉字集合，生成自然语言文本；根据自然语言文本和映射表还原秘密信息。本方法通过对多组信息进行拆分得到多组汉字部件集合然后转换为拼音，得到多组拼音集合；再生成汉字集合；根据多组信息以及多组拼音集合进行编码得到映射表；然后根据多组汉字集合，生成自然语言文本提高了秘密信息的隐藏效果。
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公开(公告)号：CN119383619A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411564808.2
申请日：2024-11-05
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于参考解调信号的设备指纹提取方法，包括接收机接收宽带信号后，下变频到基带信号并提取参考解调的频域复信号，去除该信号对应的已知本地基带序列，得到频域值；对频域值进行复对数运算，并去中心化，获得倒谱信号；利用离散小波变换去除倒谱信号中的高频指纹分量，获得低频指纹分量；利用傅里叶逆变换将低频指纹分量转化为时域信号；对时域信号进行分段加窗运算，获得信道抑制后的信号，对该信号进行傅里叶变换，获得设备指纹的频域特征表达，完成设备指纹的提取。本发明针对宽带通信中的参考解调信号进行射频指纹提取，可以获得符号序列无关且信道鲁棒的硬件指纹特征，可以对宽带信号发射机进行身份识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118886801B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411382722.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 无锡学院
IPC: G06Q10/067 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开一种交通流预测模型的构建方法及交通流预测方法，包括如下步骤：S100、以图结构来描述网络中实体之间的关系，同时构建节点之间的特征矩阵；S200、根据图结构和特征矩阵，采用结合时空注意力机制的卷积神经网络框架，构建交通流预测模型。本发明建立一个由图网络生成层、图卷积模块和多尺度时间卷积模块三个核心组件构成的框架，由自适应动态图生成器和异构邻接关系注意力机制来生成动态邻接矩阵，并对多类邻接矩阵聚合，进而更好地利用交通节点中的交通特性，以及捕捉提取交通特征里隐含的空间特征，克服了传统方法的局限性，有效地解决了传统交通流量预测方法在智能交通系统中预测准确度度、无法反映交通网络影响等问题。
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公开(公告)号：CN119363895A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411417107.6
申请日：2024-10-11
Applicant: 无锡学院
IPC: H04N1/44 , H04N1/32 , H04N19/467
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种基于生成式图像的隐写方法，包括：确定秘密信息、共享密钥和第一特征组集合，并对所述秘密信息进行编码，获得二进制串；根据所述共享密钥和所述第一特征组集合获取第二特征组集合；根据所述第二特征组集合和所述二进制串获得第一特征文本集合；从所述第一特征文本集合中任选一个特征文本作为输入特征文本，使用所述输入特征和载体图像获得含密图像；迭代结束获得最终的含密图像；使用所述含密图像进行秘密通信。本发明能够提高生成式图像隐写的容量、安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118105713A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410301062.X
申请日：2024-03-15
Applicant: 无锡学院
IPC: A63F13/77 , A63F13/71 , G06F40/126 , G06F40/151
Abstract: 本发明公开了一种基于冒险类游戏角色位置进行信息隐藏的方法及系统，属于信息处理的技术领域；其中，信息隐藏的方法包括以下步骤：首先构建一个可存档的冒险类游戏，然后通过试运行来确定游戏角色位置数据子文件的编码格式；将秘密信息解析为二进制串，进行坐标化编写；接着，在游戏中操控角色按照二进制串进行运动以形成特定轨迹；最终，传递包含位置数据的游戏数据包给信息接收者，通过数据解析和重构来还原并获取秘密信息。本发明提供一种基于冒险类游戏角色位置进行信息隐藏的方法及系统，信息传递方式简洁，从编码、二进制、坐标组合、文件内容多方增加了窃取难度，增加了窃取成本和时间，更好的提升了秘密信息的时效性。
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公开(公告)号：CN116956189A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310829113.1
申请日：2023-07-07
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G01R19/165
Abstract: 本发明公开了一种电流异常检测系统、方法、电子设备及介质，所述系统包括电流信号获取模块、数据处理模块、数据聚类模块、阈值模型和ARMA模型，其中，电流信号获取模块：将采集到的电流信号实时传输至数据处理模块；数据处理模块：用于使用时间戳标记每一个采样时刻，并将电流值与时间戳存储在一起，形成电流时间序列数据；数据聚类模块：采用DTW‑kmedoids聚类算法对电流时间序列数据集进行分簇，将电流时间序列数据集分成不同的簇；阈值模型：用于判定此电流时间序列数据为异常；ARMA模型：用于预测未来电流时间序列数据的区间。通过本发明系统实现高准确性、高效率电流异常检测。
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公开(公告)号：CN115588899A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211336257.5
申请日：2022-10-28
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明属于光子集成与光波导技术领域，具体涉及一种激光泵浦铌酸锂波导光子集成器件及其制备与应用。本发明制备得到的光子集成器件中的边发射激光器泵浦LNOI光波导激光器中的铌酸锂波导能自发振荡激光输出，在铌酸锂波导两端刻蚀光栅形成谐振腔，能诱导光学波导内的稀土离子实现能级跃迁，输出对应波长的激光，从而达到耦合效率高的优点，且制备工艺简单，适合大规模生产。
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