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公开(公告)号：CN116309429A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310240534.0
申请日：2023-03-14
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮信科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/80 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的芯片缺陷检测方法，包括如下步骤：过高速工业相机采集不同种类的芯片表面缺陷图像；通过图像标注工具对芯片表面图像缺陷进行位置和类型的标注，构建缺陷数据集，将缺陷数据集分为训练数据集D和测试数据集T；基于改进的FasterR‑CNN框架，构建用于芯片缺陷检测的深度学习网络模型；该一种基于深度学习的芯片缺陷检测方法通过采用可变形卷积重构特征提取网络、多尺度特征融合、感兴趣区域对齐(ROI对齐)、软非最大值抑制等措施对FasterR‑CNN算法进行改进，解决了芯片缺陷体积小、形状复杂等问题，提高了缺陷检测的精度。
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公开(公告)号：CN114760669B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210661593.0
申请日：2022-06-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于流量预测的路由决策方法及系统，涉及路由决策技术领域，用于获得目标网络区域内对待转发数据包进行转发的直接连接或间接连接起点与终点之间的各条待分析数据链路、以及各待分析数据链路分别所包含的各个节点，当目标网络区域接收到待转发数据包时，分别针对目标网络区域内起点与终点之间直接连接或间接连接的各条待分析数据链路，训练并获得待转发数据包对应的路由选择模型，应用路由选择模型获得待转发数据包对应的最佳转发路径，并对待转发数据包进行转发。通过本发明的技术方案可以大大降低网络调度、路由、负载均衡的延迟，并且大大降低采用如ARIMA等预测时间序列的成本，带来良好的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116485720A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310241078.1
申请日：2023-03-14
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的芯片缺陷检测系统及检测流程，包括包括模型训练模块、实时监测模块、芯片识别模块以及编带机的信息传输与交互模块，其步骤如下：建立目标识别模型、芯片质量识别、连接前端编带机、进行CCD检测、对料带进行收卷；该一种基于深度学习的芯片缺陷检测系统及检测流程，传统的编带机都是基于传统算法的检测，本发明是基于深度学习，并可以对加了覆盖膜后的芯片缺陷进行检测，本发明复检项目较多，能识别加了覆盖膜的芯片表面缺陷，如:旋转、侧翻、空格、打印缺陷、缺损、数量差异、载带缺陷、混料。还能识别塑封体缺陷，如：塑封体表面开裂、塑封体有针孔；气泡引线脚缺陷：变形、缺损、断脚、长度不一致、表面毛刺。
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公开(公告)号：CN114760669A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210661593.0
申请日：2022-06-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于流量预测的路由决策方法及系统，涉及路由决策技术领域，用于获得目标网络区域内对待转发数据包进行转发的直接连接或间接连接起点与终点之间的各条待分析数据链路、以及各待分析数据链路分别所包含的各个节点，当目标网络区域接收到待转发数据包时，分别针对目标网络区域内起点与终点之间直接连接或间接连接的各条待分析数据链路，训练并获得待转发数据包对应的路由选择模型，应用路由选择模型获得待转发数据包对应的最佳转发路径，并对待转发数据包进行转发。通过本发明的技术方案可以大大降低网络调度、路由、负载均衡的延迟，并且大大降低采用如ARIMA等预测时间序列的成本，带来良好的有益效果。
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公开(公告)号：CN114398174A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111633860.5
申请日：2021-12-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种SDN环境下的数据中心网络动态节能调度方法，包括：(1)交换机将流信息转发到数据中心网络，将流信息转发到SDN控制器；(2)SDN控制器对接收到的流信息进行检测，若为老鼠流，则利用静态负载均衡机制进行调度；若为大象流，进入步骤(3)；(3)针对接收到的大象流，将其和之前未传输完的大象流一起调度，采用关键区间优先算法为集合中的大象流计算调度顺序和速度；(4)SDN控制器根据调度结果下发流表，将大象流和老鼠流发放至对应的链路，实现节能调度。本发明通过SDN控制器将大象流和老鼠流进行合理区分，降低数据中心网络资源能耗，大大减少了动态调度的流条目数量，提高了SDN控制器的计算效率。
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公开(公告)号：CN114398174B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111633860.5
申请日：2021-12-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种SDN环境下的数据中心网络动态节能调度方法，包括：(1)交换机将流信息转发到数据中心网络，将流信息转发到SDN控制器；(2)SDN控制器对接收到的流信息进行检测，若为老鼠流，则利用静态负载均衡机制进行调度；若为大象流，进入步骤(3)；(3)针对接收到的大象流，将其和之前未传输完的大象流一起调度，采用关键区间优先算法为集合中的大象流计算调度顺序和速度；(4)SDN控制器根据调度结果下发流表，将大象流和老鼠流发放至对应的链路，实现节能调度。本发明通过SDN控制器将大象流和老鼠流进行合理区分，降低数据中心网络资源能耗，大大减少了动态调度的流条目数量，提高了SDN控制器的计算效率。
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公开(公告)号：CN116551708A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310531591.4
申请日：2023-05-12
Applicant: 南京邮大医疗信息技术有限公司 , 南京邮电大学 , 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) , 边缘智能研究院南京有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于医院消毒防护感控机器人，属于物联网技术领域；机器人组成逻辑包括包括基础模块、数据采集模块、数据分析处理模块、智能决策模块，并且还提供了一种基于机器人的控制方法；本发明所述的用于医院消毒防护的感控机器人与传统的人工消毒或固定式消毒设备相比，基于人工智能能够边移动边消毒，基于移动能均匀、全面、彻底消毒杀菌，对比人工消毒有很明显的优势，可以避免消毒错漏，减少消毒时存在的风险。解决了人工消毒以及固定式消毒设备难以保证消毒得彻底，也无法确保消毒人员自身的安全的问题。
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