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公开(公告)号：CN118373148B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410529429.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 无锡学院 , 无锡瀚诺光电科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种光电一体式测试系统，涉及光电元器件测试技术领域，包括两组平移机构，其中一组平移机构上设置有检测架，该平移机构与检测架之间设置有剪叉支架，检测架上设置有卡接组件以及托举组件，另外一组平移机构上设置有送料机构，顶架上悬挂设置有暗箱，暗箱的底部开口设置，检测架在剪叉支架的带动下升起与暗箱底部配合后形成完整的封闭检测空间，暗箱内设置有驱动组件以及光电检测组件、接触供电组件，驱动组件带动卡接组件进行旋转；通过检测架设置检测盘，配合送料机构将光电元器件均匀组装在检测盘的边缘，检测架与暗箱组合时实现对检测盘上的光电元器件转动检测，提升检测效率。
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公开(公告)号：CN118877206A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410936248.2
申请日：2024-07-12
Applicant: 无锡学院
IPC: B64D1/18 , B64U80/20 , B64U80/25 , B64F1/00 , G01N21/71 , G01G21/22 , A01G25/00 , A01G25/16 , A01M7/00 , A01C23/00 , A01C23/04 , B64U101/40 , B64U101/45
Abstract: 本发明公开了一种农业无人机提升续航的方法以及检测补给桩，农业无人机提升续航的方法通过在农田内设置检测补给桩，通过检测补给桩检测农田中的土壤情况，并将检测数据发送控制信号至终端，由终端根据分析结果控制无人机飞至需要灌溉或者喷洒农药区域处的检测补给桩；无人机在飞向检测补给桩的时候不是满载状态，从而减少飞行中的电能损耗；当飞到检测补给桩的时候再进行补给；补充完毕飞向目标区域进行作业。检测补给桩内部设置有LIBS分析组件，通过LIBS分析组件检测农田的情况；检测补给桩的内部还设置有抽水泵，通过抽水泵来抽取地下水为无人机储水罐补水；从而提高无人机的续航能力。
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公开(公告)号：CN118864947A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410881171.3
申请日：2024-07-01
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/764 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于COGCN网络的三维点云分类与分割方法，所述COGCN网络包括点云分类模型、点云分割模型；所述点云分类模型由依次连接的四层特征提取层、多层感知机MLP和融合池化层组成；所述点云分割模型由依次连接的空间变换网络、三层特征提取层、多层感知机MLP、最大池化层、全连接层组成；本发明利用CSEConv模块和Offset‑Attention模块相结合的方式，显著增强了点云数据的局部特征和上下文特征的提取能力。通过特征融合和多层感知机MLP的处理，有效捕捉了点云数据中的结构信息和语义信息，提高了分类与分割任务的精度。
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公开(公告)号：CN114240771A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111393325.7
申请日：2021-11-23
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提出了一种基于双重控制网络的图像去模糊系统及方法，所述系统包括：用于对输入的图像进行图像特征提取编码模块；用于根据提取的图像特征进行退化处理和进一步特征提取处理的数据模块；用于对数据模块的处理过程进行控制的控制模块；用于根据处理后的数据进行解码获得重构特征的解码模块；其中在编码模块和解码模块之间建立有循环跳步连接，经由所述循环跳步连接编码模块的输出被加入到解码模块的输入，并且解码模块的输出被加入到编码模块的输入中。本发明通过双重控制改善了基于深度学习网络的有效性问题和解决了基于模型的灵活性问题，大大提高了图像去模糊SSIM、PSNR指标，提升视觉效果。
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公开(公告)号：CN114240771B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202111393325.7
申请日：2021-11-23
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于双重控制网络的图像去模糊系统及方法，所述系统包括：用于对输入的图像进行图像特征提取编码模块；用于根据提取的图像特征进行退化处理和进一步特征提取处理的数据模块；用于对数据模块的处理过程进行控制的控制模块；用于根据处理后的数据进行解码获得重构特征的解码模块；其中在编码模块和解码模块之间建立有循环跳步连接，经由所述循环跳步连接编码模块的输出被加入到解码模块的输入，并且解码模块的输出被加入到编码模块的输入中。本发明通过双重控制改善了基于深度学习网络的有效性问题和解决了基于模型的灵活性问题，大大提高了图像去模糊SSIM、PSNR指标，提升视觉效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119130925A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411135169.8
申请日：2024-08-19
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06T5/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于PeleeNet与CNN的双路径缺陷检测方法，属于半导体制造领域，尤其涉及晶圆缺陷检测技术。该发明针对现有晶圆缺陷检测方法在处理复杂几何形态及多尺度缺陷信息时存在的精度不足、特征提取能力有限等问题，提出了一种结合PeleeNet分类网络、卷积神经网络(CNN)以及SE注意力层(SE Attention Mechanism)的双路径检测模型，称为DPSE‑WDDN网络。该方法通过双路径结构分别提取多尺度特征，并自适应调整特征通道权重，从而显著提高了晶圆缺陷检测的准确性和效率。本发明适用于半导体制造中的质量控制、生产线自动化检测以及晶圆供应链中的质量评估等场景。
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公开(公告)号：CN118941787A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410914493.3
申请日：2024-07-09
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种融合多头注意力机制的PointGroup点云分割方法，该PointGroup网络结构由改进后的UNet网络、点云聚类模块和ScoreNet评分模块组成，依次进行如下步骤：选择ScanNetV2数据集，使用其中点云数据作为训练集、验证集和测试集；搭建改进后的特征提取网络模型；将提取的特征输入语义和偏移分支，生成语义标签和偏移向量；引入一种聚类方法，将点分组到原始坐标集和移位坐标集上的候选聚类中；将聚类结果输入ScoreNet评估候选实例，结合非极大值抑制移除重复实例，输出分割结果；训练以及测试模型；提高分割网络模型的鲁棒性，增加泛化能力，实现对室内场景点云实例的快速、准确分割。
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公开(公告)号：CN118209055A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410480724.4
申请日：2024-04-22
Applicant: 无锡学院
IPC: G01B11/16
Abstract: 本发明公开了一种基于反谐振增强环腔衰荡的形变传感器及其复用系统，属于光纤传感技术领域，包括依次连接的宽谱光源、带通滤波器、电光调制器、分路耦合器、延时单元、形变传感器阵列、合路耦合器、传输光纤、光电探测器以及矢量网络分析仪；所述形变传感器阵列用于将形变信息转换为光载微波信号在反谐振增强环腔中的衰荡信息，所述光电探测器用于将经过延时处理和环腔衰荡后的光载微波信号转换为电信号，所述矢量网络分析仪用于测量转换后的电信号以获取所述形变传感器阵列的总频率响应，基于该总频率响应的频‑时变换和特征提取实现对每个形变传感器的解调和复用。本发明在光纤环腔中嵌入对形变敏感的反谐振形变传感单元，提高了光纤环腔的传感灵敏度。
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公开(公告)号：CN118449672B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410808706.4
申请日：2024-06-21
Applicant: 无锡学院 , 无锡瀚诺光电科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种面向单站全双工通信感知一体化的信号处理方法，涉及信号处理技术领域，其包括在全双工通信过程中采集接收信号和发射信号，并对接收信号和发射信号进行预处理，接收信号包括感兴趣信号和自干扰信号；确认接收信号和发射信号间的相关性，并基于相关性数据动态调整滤波器系数；基于滤波器系数响应计算重构自干扰信号，进而基于重构自干扰信号抵消自干扰信号；对感兴趣信号进行增强处理，并基于历史通讯数据调整发射功率和接收增益，以优化信号处理性能。本申请具有提高信号处理效果的效果。
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公开(公告)号：CN118735886A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410853080.9
申请日：2024-06-28
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种道路病害检测方法、装置、设备及介质，属于道路养护的技术领域；包括：获取并预处理开源的RDD2020数据集，选择部分病害类型用于训练；搭建基于SE‑YOLOv4的卷积神经网络模型，引入SENet注意力机制和其他优化结构；对模型进行训练和剪枝处理，并将其部署至服务器；利用终端设备拍摄并回传道路病害图片，服务器接收图片后进行检测并返回结果。该方法提高了检测精度和效率，增强了模型的鲁棒性和泛化能力，能够有效支持道路养护的智能化发展。
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