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公开(公告)号：CN118397414A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410545951.0
申请日：2024-05-06
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌组织病理图像分类的深度特征自适应融合方法，通过构建双分支深度特征自适应融合网络，从乳腺癌组织病理图像中提取出有效的多尺度特征；步骤如下：S1，获取乳腺癌组织病理图像数据集，并对图像进行预处理；S2，将预处理之后的数据同时输入到语义特征提取网络、局部细节特征提取网络，分别得到语义特征图和局部细节特征图；S3，特征融合模块将语义特征图和局部细节特征图进行加权平均和归一化处理，并输入到一个全连接层中，得到病理组织图像的分类结果；S4，根据病理组织图像的分类结果，输出相应的诊断报告。本发明能有效地提取乳腺癌组织病理图像中的语义特征和局部细节特征，提高图像分类的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117035035A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310984985.5
申请日：2023-08-04
Applicant: 无锡学院
IPC: G06N3/08 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种小样本数据的循环生成对抗网络训练方法，属于计算机视觉和深度学习的技术领域；本发明针对小样本情况下，对CycleGAN算法提出三点改进：一是引入一种在数据量受限情况下的可微分增广方法；二是引入dropout函数；三是提出一种基于层级优化的双特征优化方法，并依此对判别器重构；解决了小数据集训练过拟合的问题，提升了数据集受限时算法的性能，最终提高了其图像生成质量。
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公开(公告)号：CN115825372A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211590206.5
申请日：2022-12-12
Applicant: 无锡学院
IPC: G01N33/207 , G01N33/2045
Abstract: 本发明公开了一种焊缝表面缺陷检测装置，包括检测设备，所述检测设备的一侧壁上设有工作屏幕，所述检测设备的一侧壁上固定连接有两个呈对称设置的连接块，两个所述连接块呈相互远离设置，两个所述连接块上均设有连接孔，两个所述连接孔内共同转动连接有连接轴，所述检测设备靠近连接轴的一侧壁上固定连接有工作块，所述工作块上设有螺纹孔，所述螺纹孔正对连接轴设置，所述螺纹孔内螺纹连接有螺纹块，所述连接轴靠近螺纹块的一侧壁上设有方形槽。本发明中用户可以方便的将装置安装在工件本体上完成工件焊缝检测工作，用户可以方便的通过显示屏幕获得监测数据，极大的节省了工作人员的物力，并保障了工作人员的安全。
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公开(公告)号：CN115390523A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211001570.3
申请日：2022-08-19
Applicant: 无锡学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种流水线生产管控平台及其管控方法，包括数据采集模块、上位机中控模块、通信模块、数据存储模块、可视化显示模块和移动办公模块；所述数据采集模块用于扫描流水线产品条码信息并传输至上位机中控模块，所述上位机中控模块中的管理软件根据产品条码信息和工位信息针对产品的流程、质量进行管控跟踪处理，并将处理后的数据存储至数据存储模块中，得到实时的生产数据，同时中控模块将实时的生产数据通过通信模块传输至可视化显示模块进行显示。本发明结合移动办公模块，使员工第一时间获取到产品生产进度、产品生产质量、工位操作进度、生产中相关提醒和告警等信息，方便操作人员及时处理，降低机器的空闲率，优化产品生产效率。
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公开(公告)号：CN113869889A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111142472.7
申请日：2021-09-28
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明涉及一种基于二维码技术的充值中心系统，包括运营商维护端、VC卡制卡端、用户手机APP、BOSS账户系统、充值控制逻辑模块、维护台服务端、数据库模块、二维码生成器模块、APP应用服务端和接口模块，所述运营商维护端与维护台服务端对接，维护台服务端与数据库模块连接，数据库模块分别与二维码生成器模块和充值控制逻辑模块连接，二维码生成器模块与VC卡制卡端对接，VC卡制卡端与用户手机APP对接，用户手机APP与APP应用服务端对接，APP应用服务端与接口模块连接，接口模块与充值控制逻辑模块连接，且与BOSS账户系统对接，BOSS账户系统与用户手机APP对接。该系统利用扫描输入代替了人工手工输入，减少了用户的工作量，杜绝了手工输入错误的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115882887B
公开(公告)日：2023-09-12
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，佩戴手环的两个端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：CN119229476A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411718475.4
申请日：2024-11-28
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V40/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 基于深度学习特征增强的复杂背景下昆虫检测方法和系统，涉及小目标检测领域。解决了农业昆虫检测缺乏真实场景中动态捕获到的昆虫图像的问题。方法包括：获取图像，并对所述图像进行预处理；构建S‑Insect‑Det网络结构，S‑Insect‑Det网络结构包括主干网络、颈部网络和检测头；所述主干网络为基于Transformer的EfficientViT网络；所述颈部网络为双向多尺度融合架构；通过主干网络进行图像特征提取，并通过颈部网络进行多尺度特征融合；通过检测头输出特征融合后的特征表示，获取昆虫识别结果。本发明应用于昆虫识别领域。
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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：CN118737489A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410853072.4
申请日：2024-06-28
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于SEAL思想的节点病毒相关性预测方法，旨在提高城市节点疫情传播风险的预测准确度；该方法包括以下主要步骤：首先，通过时间序列分析获取并处理各城市的病毒感染数据，生成城市节点的时间序列数据；然后计算城市节点间的相关性矩阵，并将相关性系数转化为欧氏距离，构建极大平面子图；接着应用DeepWalk算法进行节点嵌入学习，通过随机游走生成节点序列，并利用Skip‑gram模型进行节点特征表示；进一步提取k‑hop子图，并计算DRNL标签，以获取每个节点在图中的位置和相对距离；最后，将提取的特征信息拼接形成节点特征矩阵，并输入到动态图卷积神经网络中，通过1D卷积神经网络更新节点特征向量，优化节点表示以反映节点在网络中的重要性和传播潜力。
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公开(公告)号：CN117392644A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311281674.9
申请日：2023-10-07
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的疲劳检测方法及系统，包括：获取驾驶员驾驶过程的视频，并将视频流加载成图像帧；获取驾驶员的眼部长宽比EAR，进行眼部疲劳状态判断，根据眼部长宽比EAR分别对左眼和右眼进行打分，并进行驾驶员睡觉状态判断；计算驾驶员的嘴部长宽比MAR，进行打哈欠状态判定，嘴部长宽比MAR连续三次小于嘴部长宽比MAR阈值，则判定人体处于打哈欠状态，统计预设时间内打哈欠频率，若打哈欠频率超过打哈欠频率阈值，则判定为嘴部疲劳状态；计算驾驶员的的头部姿态的旋转角度，在预设的时间区间内，头部姿态的旋转角度所用时间大于预设的头部姿势时间占比，判定为头部疲劳状态。通过本发明技术方案提升疲劳检测准确率、扩大场景适用范围。
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