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公开(公告)号：CN116205828B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202211726968.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T5/50 , G06V10/80 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于蛇优化算法的响尾蛇仿生PCNN图像融合方法，包括：通过ON中心型感受野模型分别对可见光源图像和红外源图像进行预处理，并提取红外源图像和可见光源图像的共有信息和特有信息，将得到的红外特有信息和可见光特有信息分别作为新红外源图像和新可见光源图像；基于响尾蛇的六种双模式细胞机制对预处理后的图像、新红外源图像和新可见光源图像进行增强，得到增强的图像特征信息；PCNN模型对增强的图像特征信息进行融合，通过蛇优化算法对PCNN模型进行自适应调参，得到融合图像。本发明可以得到更多的特征信息，提高了图像融合效果。
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公开(公告)号：CN116091879B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202211649510.2
申请日：2022-12-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于响尾蛇机制不同光照环境的图像融合方法，包括：根据待融合图像中可见光图像的灰度图像的像素值比例分布，判定待融合图像的光照环境；光照环境包括：夜间图像和白天图像；待融合图像包括：可见光图像和红外光图像；根据光照环境判定结果，分别对待融合图像通过ON‑中心型感受野和OFF‑中心型感受野进行增强和融合处理，并将结果映射到R通道、B通道和G通道；输出待融合图像的伪彩色融合图像。该方法可显著提升白天和夜间图像的融合精度。
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公开(公告)号：CN117994145B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410154191.0
申请日：2024-02-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种基于ON对抗细胞的生成非伪彩色图像的方法，包括以下步骤：增强阶段、运算阶段、融合阶段。本发明的基于ON对抗细胞的生成非伪彩色图像的方法，模拟蛇类的视觉成像机制，取得了良好的效果,使得融合图像不仅突出了目标信息并且保留了更丰富的细节信息。在本发明的方法与七种现有技术中的其他方法的对比实验中，56.25％的平均梯度最佳值是在本发明的方法中产生的，68.75％的信息熵最佳值是在本发明的方法中产生的，87.5％的空间频率最佳值是在本发明的方法中产生的。通过对得到的评价指标数据的分析发现，本发明的方法在3个评价指标上的整体表现均优于其他对比方法。
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公开(公告)号：CN118454061A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410682265.8
申请日：2024-05-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一次性使用尖端可调弯动脉插管，属于心胸外科体外循环器械技术领域；插管尖端圆形熔头设计，有10F、12F、14F、16F、18F、20F多种规格有利于临床动脉血流灌注的选择，同时尖端侧壁有一个侧孔，侧孔的设计有利于减少对动脉壁的冲击；插管管身主体为一种薄壁经过钢丝增强的动脉插管，插管尾端主体为变径锥形管路，尾端连接6×6一字接头，方便与体循管道连接；而且在插管管腔内插入一根可塑型调弯支撑杆，方便插管尖端预定角度弯曲固定和调整；管身外圆周有插管插入深度刻度线标识，方便临床随时清楚插入深度；管道帽可有效防止微粒进入插管内部。
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公开(公告)号：CN118158041A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410361857.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L27/00 , G06N3/098 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的无线电监测信号自动调制分类方法，属于无线通信领域。构建联邦学习的分布式机器学习框架，将采集到的无线电信号进行数据预处理，中央服务器选择改进的长短期记忆网络模型，各客户端接收到模型参数后，将参数上传到中央服务器，在中央服务器对收到的局部模型参数进行聚合，结果用于下一轮的本地模型更新，将训练好的模型用于调制分类。优点是在保证用户数据隐私安全的同时，解决了通信带宽不足的问题，采用联合增强策略避免过拟合，提高模型的鲁棒性，采用改进的长短期记忆网络提高了分类性能，在客户端局部训练时采用随机梯度下降的方法，在中央服务器中采用加权平均的聚合方式对参数进行聚合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117237227A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311286676.7
申请日：2023-10-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种多尺度注意力机制神经网络进行单一图像去雾的方法，包括以下步骤：多尺度特征提取模块提取不同尺度的特征；不同尺度的特征输入特征注意模块；在特征注意模块中，不同尺度的特征通过像素注意力机制提取更为重要的像素特征，通过通道注意力机制提取更为重要的通道特征，最后将所述像素特征和所述通道特征融合；基于特征注意模块的输出，采用图像重建模块来恢复清晰的图像。本发明实现了用轻量级的网络估计统一参数，可以得到比较优秀且泛用的去雾效果，最后得到的去雾图能够保存更多的细节，有效的避免常见去雾算法的细节丢失与色彩失真问题。
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公开(公告)号：CN113409232B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202110667804.7
申请日：2021-06-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于响尾蛇视觉成像的仿生假彩色图像融合模型及方法，该模型通过提取红外源图像和可见光源图像的共有信息和特有信息来进行图像预处理，提高了融合图像的质量；通过引入响尾蛇双模式细胞数学模型设计图像融合结构，有效利用了响尾蛇双模式细胞融合机制，更好的模拟了响尾蛇视觉感知机制；获得的融合图像在色彩表现上有所改善，细节更加明显、目标更加突出，更符合人眼视觉特性。
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公开(公告)号：CN114745045B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202210229172.0
申请日：2022-03-10
Applicant: 吉林大学
IPC: H04B10/071
Abstract: 本发明公开了一种基于C‑OTDR的少模光纤差分模式群时延测量方法，属于光纤特性测量技术领域，包括光源发射连续波激光信号；对连续波激光信号进行调制；将光信号注入环形器；使用耦合器将环形器输出的光信号分成多束光信号；对多束光信号进行空间模式转换，输出应的受激模式；将不同受激模式的光信号输入待测光纤内；对待测少模光纤末端增加反射信号；对待测少模光纤沿路返回的信号使用模式解复用器完成混合模式的解复用过程。该基于C‑OTDR的少模光纤差分模式群时延测量方法，能够搭建一种基于光子灯笼结构的少模光纤差分模式群时延的测量系统，并可高效、精确地测量出5km少模光纤的差分模式时延。
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公开(公告)号：CN116321299A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310383864.5
申请日：2023-04-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及信息年龄约束下基于MEC的车联网任务卸载和资源分配方法，属于移动边缘计算技术领域。构建多车辆单边缘计算服务器的车联网系统模型，建立计算模型、通信模型以及信息年龄模型，在车联网通信资源、计算资源和信息年龄约束下，建立卸载方式、通信资源分配以及计算资源分配的联合优化问题模型，采用基于混合策略改进的鲸鱼优化算法求解该联合优化问题。本发明的基于混合策略改进的鲸鱼优化算法是对传统鲸鱼优化算法的改进，增强了算法扩大搜索范围的能力，避免种群陷入局部最优，本发明的基于移动边缘计算的车联网资源分配方法能够在保证信息时效性的同时，实现车联网有限资源的合理分配，并有效降低车辆处理任务所需能耗。
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公开(公告)号：CN116321237A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310383823.6
申请日：2023-04-11
Applicant: 吉林大学 , 长春波尔通信技术服务有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的无人机辅助车联网数据收集方法，属于无线通信领域。包括构建无人机辅助车联网数据收集系统模型，进行虚拟网格的划分，利用网格化管理简化优化问题，训练网络参数，选择最优动作从而完成数据采集任务。优点是无人机能够及时地收集车联网运行的信息，同时实现无人机自主的路径规划，增加车辆的信息维度，能够更好的实现信息的收集工作，为车联网系统提供及时援助，简化了无人机路径规划的训练算法的复杂度，具有较高的应用价值。在应急救灾的场景下，采用本发明能够提升无人机数据收集的可靠性和车联网应急通信的及时性。
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