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公开(公告)号：CN102222817A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110095395.4
申请日：2011-04-17
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种嵌入异质光子晶体结构的贴片天线,其结构的特点是：包括介质基板、贴片天线和微带天线，其特征是：贴片天线形状为矩形金属框，钻孔型异质光子晶体嵌在矩形框的中间。本发明的优点是在禁带范围内天线传播的电磁波会受到抑制,它们比普通的贴片天线具有更小的回波损耗，能大幅度地反射光子晶体的天线基底中的能量,使其拥有较高的增益。由此,天线的性能得到较好的改善，使得该贴片天线在移动通信、卫星通信以及航空航天等众多领域能更好地得到应用。
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公开(公告)号：CN119232460A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411350767.7
申请日：2024-09-26
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明属于超声波雷达标定领域，具体涉及一种车辆CAN总线防入侵方法及装置。该方法利用水印控制模块将车辆总控模块发送的控制命令添加水印并通过CAN总线传送给执行部件控制模块，执行部件控制模块通过对接收到的控制信息进行水印检测判断是否有非法入侵；本发明能避免非法攻击者入侵CAN总线向车辆执行部件发送非法命令，提高了车辆的安全性。
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公开(公告)号：CN115414656A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211041049.2
申请日：2022-08-29
Applicant: 江苏大学
IPC: A63B71/06 , H04N21/234 , H04N5/76 , H04N21/2743 , H04L9/40 , H04L51/046
Abstract: 本发明涉及一种面向羽毛球业余爱好者的鹰眼挑战系统，包括进行拍摄采集的采集终端、控制终端、视频处理的服务处理终端。采集终端包括：登录模块、录像模块、网络设置模块；控制终端包括：登录模块、参数设置模块、录像模块、挑战模块、网络设置模块、比分设置模块；以及用于处理采集端传送的视频的服务处理终端。通过控制终端发送控制命令将采集终端拍摄的视频传入服务处理终端进行视频帧处理，得出羽毛球落点的判断。本发明成本低，判断结果比人工准确，系统间信息交换速度快，对于业余羽毛球爱好者能够创造更好的比赛体验。
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公开(公告)号：CN115205667A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210920891.7
申请日：2022-08-02
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOv5s的密集目标检测方法。在CSP模块不同支路中分别加入空间注意力机制和通道注意力机制；在Backbone中使用RepVGG Block模块，以提高不同尺度目标的识别精度，提升推理速度；添加SA注意力模块，提升算法的特征提取能力；在Neck中使用CARAFE上采样，获得更大的感受野；引入Varifocal Loss损失函数，在密集目标样本训练中更加关注高质量的正样本。本发明采用鱼类作为数据集进行训练，并将训练好的模型权重用于检测，有效减少了人力和物力的消耗，提高了检测准确率，能够较好的满足密集目标检测任务的需求。
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公开(公告)号：CN115150146A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210748100.7
申请日：2022-06-29
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提出一种广义网络温度与深度学习结合的网络异常预警方法，该方法计算了新的网络特征PL_GNT，划分了不可直接观测的网络拥塞状态，设计了流量数值预测模型和网络拥塞状态分类模型，最后构造了攻击概率函数与组合条件发送警告信息。本发明引入PL_GNT与NHC对不可观测的网络状态进行划分更细粒度地描述了每一时刻网络的状况，提高了实时性；将可观测的特征数值映射不可直接观测得到的网络状态，提高了可解释性；通过使用深度学习方法，构造攻击概率函数，以拥塞状态与攻击概率条件组合的方式提供预警信息，进一步提高了预警精度。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN113762084A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110909371.1
申请日：2021-08-09
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RetinaXNet的建筑夜景灯光异常检测方法，数据集采用均衡化处理，保留图像的纹理信息，降低图像复杂度。RetinaXNet网络的输入模块将视频帧缩减为224*224的图像，主干模块采用改进的残差结构提取图像的轮廓信息，检测头模块采用XNet网络加强信息的整合，进行分类与回归，输出模块按照缩减比例将图像重新恢复成原大小。本发明提出的RetinaXNet网络能够用于检测图像中的故障灯的位置以及故障分类，实现自动化检测异常，提高检测的正确率，降低误检的情况，为建筑夜景异常灯光的检测提供一种可靠的方法。
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公开(公告)号：CN112200019A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010999122.1
申请日：2020-09-22
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本文发明涉及一种快速建筑夜景照明灯光故障检测方法。采用改进的限制对比度自适应直方图均衡方法(ICLAHE)进行视频预处理，然后利用SIFT算法进行特征提取，根据欧式距离和RANSAC算法进行特征点的配准。最后将配准好的视频流通过灯光故障判别方法进行检测，判断各个检测区域是否出现故障灯。本发明专利提出的故障检测方法利用ICLAHE增强图像清晰度，提高了图像匹配正确率，解决了因摄像头抖动而误检测的情况。本发明专利提出的故障检测方法可以准确检测建筑夜景灯光故障，具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN110910263A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910968749.8
申请日：2019-10-12
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于GA-BP神经网络粮情监测方法。使用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值，遗传算法通过选择、交叉和变异操作找到最优适应度值对应个体。BP神经网络预测用遗传算法得到最优个体对网络初试权值和阈值赋值，网络经训练后预测函数输出。本发明将优化后的GA-BP神经网络模型用于粮情监测系统，对粮仓进行实时监测，具有客观、高效、准确的优势，规避了人工预测易疲劳、易主观化等经验型管理的缺陷。
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公开(公告)号：CN110300095A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910392003.7
申请日：2019-05-13
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进学习率的深度学习网络入侵检测方法，通过改进深度信念网络模型在训练中的学习率及迭代次数的确定方法，利用改进的深度信念网络模型和softmax回归函数的优点建立网络入侵检测用的深度信念网络-softmax多分类组合模型，使用公开的网络入侵检测数据集的训练数据对模型进行训练，并使用训练完成的模型对网络入侵检测数据集的测试数据进行识别分类。本发明利用自适应学习率实现模型参数的快速收敛，将优化后的深度信念网络-softmax多分类组合模型用于入侵检测系统，可以有效提高攻击行为的识别准确率，同时能够提高检测效率。
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