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公开(公告)号：CN119887879A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510244018.4
申请日：2025-03-03
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/60 , G06V40/10 , G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , A01K29/00 , A01K45/00
Abstract: 本发明提供了一种基于关键点识别的尺寸测量方法，属于动物体尺测量领域，包括：获取待测量的动物的图片；将yolov8模型Backbone的第5层Conv网络替换为GSConv网络，将neck所有的C2f模块替换为VovGSCSP模块，并在neck部分增加一个分支，在neck的末尾加上EMA模块，构成改进的yolov8模型；通过各动物的图片对改进的yolov8模型进行训练得到动物体尺关键点检测模型；将待测量的动物的图片输入动物体尺关键点检测模型，输出动物体尺对应的关键点；根据动物体尺对应的关键点的像素坐标进行计算，得到动物的体尺参数。该方法提高了动物体尺测量的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119044903A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411336387.8
申请日：2024-09-24
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种自适应雷达多径干扰抑制算法，涉及雷达目标检测技术领域，首先将雷达当前时刻的量测点按距离由近至远排序，生成有序量测点集。然后，依次判断每个量测点{Ri,Vi}附近是否存在多径干扰点。该算法基于目标与多径干扰点间的距离‑速度线性关系，以{Ri,Vi}为均值生成二维高斯分布矩阵，掩膜矩阵倾斜角为θ，扩展范围为γ。通过点乘掩膜与雷达距离‑速度图，并根据能量计算，自适应选取最佳掩膜并设定阈值来判断干扰点。若某点被判定为多径干扰点，则将其从量测点集中剔除。随后依次判断下一量测点，直至完成所有量测点的多径干扰判断和剔除，从而有效抑制多径干扰对目标信号的影响，显著降低多径效应引发的虚警率。
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公开(公告)号：CN117473308B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202311268694.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种物联网边缘计算数据污染检测方法、系统及介质。方法包括：获取初始样本数据；初始样本数据包括原始数据集S以及不同噪声比例的高斯噪声产生的数据集G；构建基线模型，基线模型包括残差网络和基础网络；基于初始样本数据进行训练，直到预设的基线模型的复合损失函数收敛，得到训练好的基线模型；使用数据集G和预设的污染样本数据集F对训练好的基线模型进行检测，使用残差网络提取原始数据集S的样本特征得到第一特征图，使用基础网络对数据集G的样本特征进行卷积得到第二特征图，将第一特征图、第二特征图进行数据融合，输出数据污染检测结果。通过本发明解决物联网边缘计算面临的数据安全问题，减少训练和学习的数据量。
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公开(公告)号：CN117473308A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311268694.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种物联网边缘计算数据污染检测方法、系统及介质。方法包括：获取初始样本数据；初始样本数据包括原始数据集S以及不同噪声比例的高斯噪声产生的数据集G；构建基线模型，基线模型包括残差网络和基础网络；基于初始样本数据进行训练，直到预设的基线模型的复合损失函数收敛，得到训练好的基线模型；使用数据集G和预设的污染样本数据集F对训练好的基线模型进行检测，使用残差网络提取原始数据集S的样本特征得到第一特征图，使用基础网络对数据集G的样本特征进行卷积得到第二特征图，将第一特征图、第二特征图进行数据融合，输出数据污染检测结果。通过本发明解决物联网边缘计算面临的数据安全问题，减少训练和学习的数据量。
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公开(公告)号：CN119991575A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411991906.4
申请日：2024-12-31
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种基于光谱立方特征和梯度对比度的高光谱图像异常检测方法，涉及图像处理的技术领域。首先，提取高光谱图像的光谱立方特征，计算光谱梯度曲线，构建光谱立方特征图。对采用内外双窗口结构，将每个像素点设置为外部窗口和内部窗口的中心，且使内部窗口成为外部窗口的中心块，并确定去除中心块的剩余外部窗口块。根据光谱梯度曲线，计算外部窗口和内部窗口的光谱梯度测量值，利用外部窗口的光谱梯度测量值、内部窗口的光谱梯度测量值和光谱梯度测量值c计算梯度对比度，基于梯度对比度获得高光谱异常检测图像。本发明更准确判断像素点是否属于异常区域，提高了高光谱图像异常检测的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118884764B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410625570.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供了一种纳米金粒子掩埋的混合集成M‑Z型模式全光开关芯片，包括衬底层，所述衬底层上设有MZI型波导，所述MZI型波导外部生长有将其包覆且折射率低于所述MZI型波导的上包层；所述MZI型波导为双通道输入MZI型光波导结构，所述双通道输入MZI型光波导结构中部设有用于相位调制的纳米金粒子掩埋层，所述纳米金粒子掩埋层为由纳米金粒子分散在聚合物中形成。本发明通过纳米金粒子掩埋层结构及其纳米金粒子的光热效应，降低了光开关器件的功耗，更高的光激发效率，实现光开关的调控；与传统热光开关相比，省略了电极结构，开关响应速度更快，易于与光芯片系统集成。
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公开(公告)号：CN119200089A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411605085.6
申请日：2024-11-12
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供了一种全光开关及其制备方法，属于通讯技术领域。本发明提供的全光开关包括基底层100、构建在所述基底层100上表面的波导芯层和包覆在所述波导芯层外部的上包层600，所述波导芯层为非对称马赫‑曾德尔干涉仪型1×33D波导芯层，所述波导芯层的折射率均高于所述基底层100与所述上包层600；沿光入射方向，所述波导芯层顺次划分为输入区200、第一耦合区300、第二耦合区400与3D输出区500；位于所述第一耦合区300的波导芯层内部设置有复合掩埋层302，所述复合掩埋层302包括聚合物基体与掺杂在所述聚合物基体中的纳米粒子。本发明所述全光开关结构紧凑，且具有低功耗、低损耗和快速响应的特点。
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公开(公告)号：CN118884764A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410625570.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供了一种纳米金粒子掩埋的混合集成M‑Z型模式全光开关芯片，包括衬底层，所述衬底层上设有MZI型波导，所述MZI型波导外部生长有将其包覆且折射率低于所述MZI型波导的上包层；所述MZI型波导为双通道输入MZI型光波导结构，所述双通道输入MZI型光波导结构中部设有用于相位调制的纳米金粒子掩埋层，所述纳米金粒子掩埋层为由纳米金粒子分散在聚合物中形成。本发明通过纳米金粒子掩埋层结构及其纳米金粒子的光热效应，降低了光开关器件的功耗，更高的光激发效率，实现光开关的调控；与传统热光开关相比，省略了电极结构，开关响应速度更快，易于与光芯片系统集成。
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公开(公告)号：CN119562147A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411651072.2
申请日：2024-11-19
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种双工作距视场无透镜编码单次曝光成像装置，所述装置包括：编码板、分光棱镜、第一图像传感器、第二图像传感器、控制系统和计算机；所述控制系统分别与第一图像传感器、第二图像传感器和计算机连接；所述编码板放置于分光棱镜前，用于调制目标样品的光信息；所述分光棱镜用于将目标样品的调制光分为两部分：一部分经反射后被第一图像传感器接收，另一部分经透射后被第二图像传感器接收。本发明能够在单次曝光采集针对同一编码板但是具有不同工作距点扩散函数的两幅编码图像的基础上，通过迭代算法重建出目标样品的信息。对高质量的无透镜编码动态成像具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN119126452A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411526444.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供了一种基于聚吡咯纳米粒子阵列的一阶模式全光开关芯片及其制备方法。所述芯片，包括衬底层，层上设有非对称马赫‑曾德尔干涉仪型波导芯层，波导芯层外部包覆有折射率低于MZI型波导的上包层。本发明结构紧凑、易于集成，能够广泛应用于光通信网络和光信号处理系统中。与传统的热光开关相比，本发明所述的全光开关芯片在省略电极结构的基础上，制备方法简单，具备更快的响应速度和更低的功耗。
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