公开(公告)号：CN116958175B

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311218213.7

申请日：2023-09-21

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李东明 ,  尹诗雨 ,  张丽娟 ,  王泉 ,  李军 ,  李富 ,  徐焕宇 ,  孙家栋

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 一种血液细胞分割网络的构建方法及血液细胞分割方法。属于图像识别技术领域，具体涉及血液细胞图像的识别技术领域。其解决了以往深度学习的方式中，对于血液细胞显微图像中白细胞，白细胞核及红细胞三类同时分割研究较少的问题。所述血液细胞分割网络包括卷积层、空洞残差层、池化层和上采样层，血液细胞图像输入后，依次经过卷积层、空洞残差层、池化层和上采样层后输出，所述空洞残差层与上采样层跳跃连接。本发明所述网络及方法可以应用在血液细胞研究技术领域以及血液细胞分割技术领域。

公开(公告)号：CN116738074A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310063864.7

申请日：2023-01-13

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李富 ,  段永超 ,  王泉 ,  孙家栋 ,  覃建宁 ,  付璇

IPC: G06F16/9537 ,  H04W4/14 ,  G06F21/31 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及电信通信技术技术领域，公开了一种自助查询核酸信息系统与方法，包括电信运营商系统、防疫信息查询业务模块、存储系统；所述的电信运营商系统与防疫信息查询业务模块无线连接；所述的防疫信息查询业务模块与存储系统无线连接；所述的电信运营商系统还用于确认用户身份信息；所述的防疫信息查询业务模块用于向电信运营商系统发送身份确认请求消息，通过电信运营商系统确认用户身份信息后，发送包括用户身份信息的查询信息发送到存储系统；所述的存储系统用于找出与其身份对应的核酸相关信息，并将包括核酸相关信息发送到防疫信息查询业务模块。本发明解决了现有核酸信息查询技术不够简单易用的问题，且具有的快速、便利的特点。

公开(公告)号：CN120065718A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510057421.6

申请日：2025-01-14

Applicant: 无锡学院

Inventor： 马萍 ,  汪磊 ,  魏梦寒 ,  陈逸阳 ,  王泉

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于互联二维系统的时域容错控制方法，属于时域容错控制技术领域。该基于互联二维系统的时域容错控制方法，建立二维加工平台的互联模型系统；建立一个包含不确定性故障的二维加工平台的ILC模型；设计二维加工平台中子系统控制律；分析二维互联系统的控制算法在时域范围内的稳定性；加工平台基于LMI的控制律设计；设计包含不确定性的模型的容错控制律；基于二维加工平台实验验证子系统的容错性能；基于互联二维系统的时域容错控制方法，考虑了系统的不确定性，侧重于在时域分析则关注系统随时间变化的行为，更全面地考虑了系统内部和外部的各种不确定性因素。

公开(公告)号：CN119152200B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411649311.0

申请日：2024-11-19

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李东明 ,  王龙春 ,  张丽娟 ,  王泉 ,  傅梓寒 ,  徐焕宇 ,  李芝贻

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/82 ,  G06V20/56

Abstract: 一种基于YOLOv8改进的自动驾驶目标检测方法。涉及自动驾驶领域，具体涉及基于YOLOv8改进的自动驾驶目标检测技术领域。其解决了多目标检测，提升模型在复杂背景下对密集小目标的检测精度，有效减少误检和漏检的问题。所述方法包括如下步骤：S1、数据集的建立与划分，并进行预处理；S2、构建基础的YOLOv8s模型；S3、优化YOLOv8s模型，具体为：S31、将YOLOv8s模型的主干部分中SPPF模块替换为改进的SPPF模块；S32、在YOLOv8s模型的头部部分添加一个小目标检测层；S33、在YOLOv8s模型的主干部分和颈部部分之间添加4个改进后的ACCoM模块；S4、采用预处理后的数据集对优化后的YOLOv8s模型进行迭代训练；S5、采用训练完成的YOLOv8s模型检测目标。

公开(公告)号：CN119691454A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411877354.4

申请日：2024-12-19

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张凯 ,  梁伟 ,  王泉 ,  吴豪 ,  陈祺东 ,  薛涛

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/21 ,  G06F18/2411 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种不均衡分类的时序数据过采样方法及系统，包括：将从不均衡分类的时序数据提取得到的特征表示从高维空间映射至低维空间，并引入监督对比机制调整低维空间中的时序数据分布；在所述低维空间中，根据时序数据的分布密度识别少数类样本中的高质量样本；基于所述高质量样本通过插值生成新样本；对所述新样本进行验证，保留验证通过的样本，得到过采样处理后的时序数据。相较于现有技术，本发明提升了时序数据过采样时的质量与平衡性。

公开(公告)号：CN119603681A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411769695.X

申请日：2024-12-04

Applicant: 无锡学院

Inventor： 杨飏 ,  程杨晨 ,  王泉 ,  王波 ,  黄凤兰 ,  曹燚

IPC: H04W12/065 ,  H04W12/63 ,  H04W12/79 ,  H04L9/08

Abstract: 本发明提供基于不同位置信道对抗的WiFi设备指纹认证模型的训练方法，具体是运用构造的孪生对抗认证模型对搜集到的不同位置信道状态信息CSI数据集合进行训练认证，加强了不同信道下指纹识别能力，可以高效认证设备指纹；该方法实施步骤简捷、运算快速、低成本、易实施、稳定性高。

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

Inventor： 李富 ,  魏科宇 ,  王泉 ,  陈德基 ,  徐震钧 ,  祁铭瑞 ,  吴昊 ,  曹燚 ,  李东明

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。

公开(公告)号：CN119048746B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411545331.3

申请日：2024-11-01

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张丽娟 ,  游浩海 ,  李东明 ,  王泉 ,  贾浩杰

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/82 ,  G06V20/68

Abstract: 基于YOLOv8y对图像目标检测方法及其系统，属于图像检测技术领域，解决了现有的苹果采摘机械人在复杂天气果园环境下无法对苹果果实进行精准的检测的问题。确定YOLOv8y的比例因子；在YOLOv8y骨干网络中，图像依次经过V7 Downsampling以及多个联级的V7 Downsampling和C2f进行特征提取，分别输出多个尺度的特征图像；YOLOv8y颈部‑双向特征金字塔结构网络中的双向流动结构进行融合多个尺度的特征图像，输出融合后的多个尺度的特征图像；YOLOv8y头部网络中的PIoUv2损失函数基于融合后的多个尺度的特征图像实现对目标的检测；对YOLOv8y依次进行剪枝、调整的操作。

公开(公告)号：CN119360325A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411896708.X

申请日：2024-12-23

Applicant: 无锡学院

Inventor： 王泉 ,  叶广飞 ,  陈祺东 ,  张永宏 ,  李东明 ,  曹燚 ,  吴昊 ,  张帆

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V20/17 ,  G06V20/40 ,  G06V10/62 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0464

Abstract: 基于YOLO‑Light对交通图像目标检测方法，属于图像识别技术领域，解决了现有技术对于无人机视角下的尺寸小、场景复杂且遮挡频繁的目标，容易出现漏检和误检，从而影响检测精度和目标跟踪的稳定性的问题。在YOLO‑Light的骨干，交通图像经过特征提取后，经过改进快速空间池化层再次进行特征提取，输出交通特征图；调整YOLO‑Light的骨干的最后三层通道数；在YOLO‑Light的颈部，交通特征图经过多联级的上采样、连接层和特征分解，再进行多尺度特征融合，输出多尺度的交通特征图；在YOLO‑Light的头部，多尺度的交通特征图依次输入空间注意力机制和检测头对交通目标进行检测。

公开(公告)号：CN119359702A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411896705.6

申请日：2024-12-23

Applicant: 无锡学院

Inventor： 王泉 ,  王梦楠 ,  孙家栋

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 一种轻量化的晶圆缺陷检测方法，涉及深度学习和缺陷检测技术领域。为解决现有技术中，现有的晶圆缺陷检测方法存在计算量和内存消耗过大、特征提取效率不足和缺陷检测难以保证精度的技术问题，本发明提供的技术方案包括：获取包含晶圆缺陷的图像数据集，并预处理；使用优化后的YOLOv8模型进行特征提取，模型包括主干网络、颈部网络和检测模块；在主干网络中对图像集进行特征提取；在颈部网络中使进行特征融合；在检测模块中使用损失函数进行边界框回归；根据模型的输出结果，识别图像中的缺陷位置和类型。适合应用于晶圆缺陷检测的工作中。