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公开(公告)号：CN119314144A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411359381.2
申请日：2024-09-27
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RT‑DETR的自动驾驶目标检测方法，涉及目标检测和自动驾驶领域技术领域，获取公开的自动驾驶目标检测数据集SODA10M；构建FSSD‑DETR算法的主干网络，使用FDC模块替换P5层中的BasicBlock优化特征提取过程；在RT‑DETR算法的颈部网络中引入小目标检测层提升对于远处小目标的检测性能；构建FSSD‑DETR算法的颈部网络，使用Zoom_cat模块和ScalSeq模块优化特征融合过程；构建FSSD‑DETR算法的上采样算子，使用DySample上采样算子替换最近邻插值法以提升图像质量；从而在处理小目标、密集车辆和遮挡等复杂交通场景时保持良好的性能。
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公开(公告)号：CN118762339B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411215008.X
申请日：2024-09-02
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/54 , G06N3/0464 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: WPIoU损失函数构建方法及YOLOv8检测方法，属于图像信息检测技术领域，解决了现有的YOLOv8n在复杂环境下无法实现对车流图像的精准检测的问题。包括以下步骤：步骤S1，对WIoUv1损失函数做梯度增益的处理后，获取WIoUv3损失函数；步骤S2，PIoU损失函数自定义了自适应的惩罚因子；步骤S3，基于步骤S2所述的惩罚因子对步骤S1所述的WIoUv3损失函数进行改进后，获取WPIoU损失函数；步骤S4，基于PIOUv2损失函数的非单调注意力函数对步骤S3所述的WPIoU损失函数做进一步改进后，获取最终的WPIoU损失函数。
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公开(公告)号：CN119152344A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411527852.6
申请日：2024-10-30
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的异常行为检测方法、设备及存储介质；该方法提出了一种新的FDPN结构，替代原YOLOv8模型的颈部网络架构；FDPN的优势在于特征聚焦模块和特征扩散机制，特征聚焦模块通过并行的深度卷积操作有效捕捉并整合跨尺度特征信息，扩散机制则促进上下文信息在各尺度间流动，使每个特征图都包含详尽的语义信息，从而提升小目标检测精度，并增强网络对遮挡和复杂背景的适应能力。此外，本发明还引入RCSOSA模块和DyHead动态预测头；RCSOSA模块通过RepVGG模块提取和增强多样化特征，并通过多个RCS模块优化特征选择和通道混洗，增强通道间的特征融合；使用DyHead动态预测头能提高对被遮挡人群的识别能力。本发明显著提高了复杂场景下的异常行为检测的鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN118762339A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411215008.X
申请日：2024-09-02
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/54 , G06N3/0464 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: WPIoU损失函数构建方法及YOLOv8检测方法，属于图像信息检测技术领域，解决了现有的YOLOv8n在复杂环境下无法实现对车流图像的精准检测的问题。包括以下步骤：步骤S1，对WIoUv1损失函数做梯度增益的处理后，获取WIoUv3损失函数；步骤S2，PIoU损失函数自定义了自适应的惩罚因子；步骤S3，基于步骤S2所述的惩罚因子对步骤S1所述的WIoUv3损失函数进行改进后，获取WPIoU损失函数；步骤S4，基于PIOUv2损失函数的非单调注意力函数对步骤S3所述的WPIoU损失函数做进一步改进后，获取最终的WPIoU损失函数。
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公开(公告)号：CN118429821A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410414103.6
申请日：2024-04-08
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了洪涝灾害范围提取方法，涉及洪涝监测技术领域；通过遥感监测技术获取农业洪涝灾害范围遥感图像，标记可识别区域，获取可识别区域与洪涝灾害范围背景区域的灰度‑梯度共生矩阵，计算可识别区域内相邻像素点间的灰度值，对不同位置相邻像素点间的灰度值比例进行分析，确定图像中的异常区域，对于异常区域，提取图像信息中的图像纹理均匀偏差值、云指数浮动程度值以及实时降雨密度指数，构建数据测试模型，根据模型测试结果确定洪涝灾害范围，不仅使得对洪涝灾害的监测和识别能够更自动化，有助于提高效率，同时，当洪涝灾害范围确定时，可以更快速地启动应急响应和准备，有助于最大限度地减小灾害影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115882887A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211557101.X
申请日：2022-12-06
Applicant: 无锡学院
IPC: H04B1/3827 , H04B1/3888 , G09F9/30 , H04B1/3877
Abstract: 本发明涉及通讯终端技术领域，提出了一种腕表式通讯终端，其佩戴手环可以根据佩戴者的腕部具体情况实现精细调节，佩戴过程中与腕部尺寸的配合性较好，调节操作较为简单，折叠屏幕折叠状态下，被折叠的部分不直接暴露在外面，防护效果较好，结构较为合理，折叠屏幕的折叠操作和展开作业较为简单，使用较为简单，折叠屏幕可以转动调节，适用于不同视觉角度下的使用，包括通讯终端本体和佩戴手环，佩戴手环的两个带头分别连接有带套和带头，带套内设置有驱动外齿筒，且带套内安装有用于驱动外齿筒驱动操作的收纳式限位调节组件，佩戴手环上固定连接有安装座，安装座内安装有滑动杆和转动杆，滑动杆和转动杆两者之间通过贯穿轴转动连接。
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公开(公告)号：CN115549560A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211221254.7
申请日：2022-10-08
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明涉及供电装置技术领域，提出了一种物联网设备的太阳能供电装置，其结构较为巧妙，便携性较好，能够较好的实现太阳能的吸收，折叠和展开之间的操作较为方便，可操作性较强，具备多种功能，功能较为丰富，实用性较强，包括多种太阳能板，还包括筒座，筒座的顶端固定连接有内竖架，内竖架的侧壁上设置有多个内侧壁槽，多个内侧壁槽内均固定连接有内耳座，多个内耳座内均通过内联动结构安装有内翼板，多个内翼板内均转动连接有两个内边板，内边板均可以通过内联动结构驱动，内竖架配合有升降架，升降架连接有外竖架，外竖架上滑动配合有顶罩架，顶罩架内安装有伸缩管，伸缩管安装在筒座内，外竖架上设置有多个外侧壁槽。
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公开(公告)号：CN114037636A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111430920.3
申请日：2021-11-29
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种自适应光学系统校正图像的多帧盲复原方法，具体为：步骤1：采用梯度滤波器对第f帧退化图像g进行高频信息提取，得到提取后的高频信息；基于提取到的高频信息建立目标函数，用于估计与f帧退化图像对应的点扩散函数；基于交替迭代算法将目标函数分割成第一、二子问题；采用用迭代算法对第一子问题进行第k次迭代计算，得到高频复原图像xk，基于xk采用迭代算法对第二子问题进行第k次迭代计算，得到点扩散函数hk；根据计算得到点扩散函数，采用含有泊松噪声的多帧图像复原算法复原第f帧原始图像。本发明复原的图像拥有更好的视觉效果以及评价指标。
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公开(公告)号：CN117968646B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410193439.4
申请日：2024-02-21
Applicant: 无锡学院
IPC: G01C13/00
Abstract: 本发明公开了河道水文测绘监测方法，具体涉及水文监测技术领域，具体包括以下步骤：根据历史数据，采集容易淤积泥沙区域的水文信息，获取容易淤积区域的悬移质含量信息、水流信息以及水位信息，综合性分析生成高风险信号、中等风险信号和低风险信号，若多个容易淤积区域出现高风险信号，根据多个容易淤积区域悬移质累计量离群值和悬移质异常时长离群值的综合性评估结果，调整处理容易淤积区域泥沙淤积的策略，本发明有助于更精准的向专业工作人员对容易淤积泥沙区域出现泥沙淤积的预警，并优化在多个容易发生泥沙淤积区域中维护管理工作的优先级。
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公开(公告)号：CN119399982A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411574939.9
申请日：2024-11-06
Applicant: 无锡学院
IPC: G08G1/0968 , G08G1/0969 , H04W4/44 , H04W4/024
Abstract: 本发明公开一种基于车路协同技术的预警事件快速发布方法，包括：利用车辆与道路基础设施实时获取车辆和道路的异常情况，获得事故信息；将事故信息上报至边缘计算节点；利用边缘计算节点通过计算机视觉技术事故信息识别事故信息的异常情况；利用边缘计算节点将事故信息的异常情况发送至车路协同云控平台；利用车路协同云控平台对事故信息的异常情况进行信息融合和分析，获得准确事故信息和预警信息；利用用户的导航应用程序接收准确事故信息和预警信息。本发明通过整合车路协同功能服务，提升了交通事故信息的实时传输和处理效率，有效克服了传统导航系统在处理突发交通事件时的延迟和信息滞后问题，提高了事故预警的响应速度和准确性。
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