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公开(公告)号：CN115457286B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202211235788.5
申请日：2022-10-10
申请人： 无锡学院
IPC分类号： G06F17/16 , G06V10/32 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/58 , G06V10/60 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种基于全局和局部光谱加权的高光谱图像序列降维方法，载入高光谱图像序列中的第t帧高光谱图像，并对第t帧高光谱图像进行灰度归一化得到归一化后第t帧高光谱图像，确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt；确定所述归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值；根据所述Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的全局光谱；确定Tt的局部光谱；将所述Tt的全局光谱与局部光谱加权融合成最终光谱；根据所述最终光谱确定降维之后的高光谱图像；依次载入高光谱图像序列中的所有帧高光谱图像完成高光谱图像序列降维。
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公开(公告)号：CN116167956B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310313924.6
申请日：2023-03-28
申请人： 无锡学院
摘要： 本发明公开了一种基于非对称多层分解的ISAR与VIS图像融合方法，载入空间分辨率相同的逆合成孔径雷达图像与可见光图像，比较逆合成孔径雷达图像与可见光图像的加权空间频率方差的大小，将两幅图像分为细节图像Ia和粗糙图像Ib；使用多层高斯边窗滤波器分解框架对Ia和Ib分别进行分解，获得Ia的细节保留层Sda、边缘保留层Sea、基本能量层Sga、Ib的细节保留层Sdb、边缘保留层Seb和基本能量层Sgb；通过获得的Sda对Sdb进行引导融合策略获得Ib最终的非对称细节保留融合层Sfb；使用局部方差与空间频率构造判别标准对Sda和Sfb进行融合，获得最终的细节保留融合层Sfd；利用ω对Sea和Seb进行融合，获得最终的边缘保留融合层Sfe；将Sga与Sgb融合，获得最终的基本能量层Sfg；将Sfd，Sfe和Sfg相加获得最终的融合图像If。
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公开(公告)号：CN116863364A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310633976.1
申请日：2023-05-31
申请人： 无锡学院
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于动态光谱感知模块的高光谱视频目标跟踪方法，首先读入高光谱图像序列中的第t帧高光谱图像，通过矩阵减法确定第t帧高光谱图像的高光谱梯度图Gt，根据Gt确定Gt中第j个像素的光谱梯度向量#imgabs0#以及第k个聚类中心的光谱梯度向量Gt(k)，计算#imgabs1#与Gt(k)之间的光谱角距离dj,k，根据dj,k判断第j个像素所属的聚类中心，设定迭代次数q并计算损失函数ε，重复上述步骤直至ε与q达到条件，根据最终结果得到降维后的单通道灰度图，将灰度图送入孪生网络进行特征提取，通过1×1卷积将提取的特征调整为适应特定任务的特征，利用互相关生成分类特征Pcls与回归特征Preg，通过两种动态光谱感知模块SPMcls以及SPMreg将Pcls与Preg分别增强为Pcls‑en和Preg‑en，Pcls‑en与Preg‑en经过预测头网络确定目标位置。
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公开(公告)号：CN118136712A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410130787.7
申请日：2024-01-30
申请人： 无锡学院
IPC分类号： H01L31/076 , H01L31/0687 , H01L31/18
摘要： 本发明提供了一种双面双结硅基GaAs光电探测器及其制备方法。本光电探测器包括GaAs衬底，所述GaAs衬底一侧依次外延生长AlxGa1‑xAs应力释放层、GaAs吸收层、AlyGa1‑yAs接触层和叉指电极；所述GaAs衬底另一侧依次外延生长绝缘层和Si薄膜层；所述Si薄膜层上设有凸起的Si脊型波导，所述Si脊型波导顶部形成有p+掺杂型Si区，靠近所述Si脊型波导两侧Si薄膜层表面形成有p++掺杂型Si区；所述p+掺杂型Si区上依次外延生长本征i‑Ge吸收层和n++掺杂型Ge层。本光电探测器无干扰地异质集成硅基锗PIN和GaAs光电探测器；本光电探测器波段宽、探测灵敏度高、体积小，适用广泛。
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公开(公告)号：CN116598881A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310531779.9
申请日：2023-05-11
申请人： 无锡学院
IPC分类号： H01S5/02 , H01S5/024 , B23K26/53 , C23C28/04 , C23C14/48 , C23C14/06 , C23C14/58 , C30B25/18 , C23C16/40 , C23C16/50
摘要： 本发明属于半导体激光芯片散热技术领域，具体涉及一种芯片散热结构及提升芯片光电转换效率的方法。本发明所述芯片散热结构通过将离子注入在外延片器件层前体注入损伤带，结合表面活化键合技术将器件层转移至高导热衬底材料上，再通过热退火和飞秒激光辐照相结合对键合界面的晶格缺陷进行修复制得。本发明制备得到的芯片散热结构具有散热效率高的优点，且制备工艺简单，适用于大规模工业化生产。
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公开(公告)号：CN114463411B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210060605.4
申请日：2022-01-19
申请人： 无锡学院
IPC分类号： G06T7/62 , G06T7/66 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/50 , G01B11/00 , G01B11/02 , G01B11/06 , G01N9/02
摘要： 本发明公开了基于三维相机的目标体积、质量与密度测量方法，利用三维相机、电子秤与亚克力板搭建质量体积测量系统；将目标置于体积测量展台上，利用电子秤测量得出目标质量M；利用质量体积测量系统对展台上目标进行成像，得到目标的点云图像与灰度图像；对点云图像进行滤波处理并对灰度图像进行图像自适应阈值二值化操作与边缘检测处理，得到目标的深度信息以及像素区域信息，进而推导出目标体积测量公式；根据目标体积测量公式计算得到目标体积；通过计算得出目标平均密度。本发明所提方法可利用灰度图像计算选定圆柱类目标底面半径，利用深度信息计算选定圆柱类目标体积与密度，对选定圆柱类目标的体积、质量与密度可进行较为准确的估计。
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公开(公告)号：CN114446092B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210060614.3
申请日：2022-01-19
申请人： 无锡学院
IPC分类号： G08G1/16 , G08G1/04 , G08G1/01 , G06V10/762 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于三维相机组网的S型公路模拟障碍物预警方法，属于智能汽车路障检测与预警技术领域；首先，利用三维相机组网与汽车控制系统通信；然后，利用三维相机在俯视视角下对S型公路模拟障碍物和模拟汽车拍摄得到视场点云数据；进一步建立以三维相机为原点的系统坐标系；利用随机抽样一致算法估计、直通和体素滤波方式去除参考面和噪声；利用欧式聚类和边界框估计得到独立模拟障碍物点云数据，然后计算模拟障碍物点云数据的路况状态信息，然后发送到汽车控制系统预警；本发明利用三维相机拍摄S型公路模拟障碍物，无需外界光源，得到深度信息，克服了现有技术中智能汽车受光源和天气影响而无法获得障碍物深度信息的缺点。
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公开(公告)号：CN115457286A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211235788.5
申请日：2022-10-10
申请人： 无锡学院
IPC分类号： G06V10/32 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/58 , G06V10/60 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种基于全局和局部光谱加权的高光谱图像序列降维方法，载入高光谱图像序列中的第t帧高光谱图像，并对第t帧高光谱图像进行灰度归一化得到归一化后第t帧高光谱图像，确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt；确定所述归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值；根据所述Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的全局光谱；确定Tt的局部光谱；将所述Tt的全局光谱与局部光谱加权融合成最终光谱；根据所述最终光谱确定降维之后的高光谱图像；依次载入高光谱图像序列中的所有帧高光谱图像完成高光谱图像序列降维。
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公开(公告)号：CN114446092A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210060614.3
申请日：2022-01-19
申请人： 无锡学院
IPC分类号： G08G1/16 , G08G1/04 , G08G1/01 , G06V10/762 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于三维相机组网的S型公路模拟障碍物预警方法，属于智能汽车路障检测与预警技术领域；首先，利用三维相机组网与汽车控制系统通信；然后，利用三维相机在俯视视角下对S型公路模拟障碍物和模拟汽车拍摄得到视场点云数据；进一步建立以三维相机为原点的系统坐标系；利用随机抽样一致算法估计、直通和体素滤波方式去除参考面和噪声；利用欧式聚类和边界框估计得到独立模拟障碍物点云数据，然后计算模拟障碍物点云数据的路况状态信息，然后发送到汽车控制系统预警；本发明利用三维相机拍摄S型公路模拟障碍物，无需外界光源，得到深度信息，克服了现有技术中智能汽车受光源和天气影响而无法获得障碍物深度信息的缺点。
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公开(公告)号：CN115383777A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211128749.5
申请日：2022-09-16
申请人： 无锡学院
摘要： 本发明公开了一种末端执行器选择装置及其使用方法，包括运动主体和末端执行器托架，运动主体设置有大梁、步进电机、滑杆、丝杆、滑块和电磁铁，步进电机一端通过联轴器与丝杆相连，另一端通过螺丝固定在大梁下方，丝杆固定在大梁下方并垂直于大梁下平面，滑块穿过丝杆和滑杆，可在步进电机带动下上下平移。末端执行器托架设置有旋转舵机、结构件，线轨、限位舵机、连接件和夹持件。本发明通过旋转舵机调整角度，将不同的线轨切换到连接位置，且固定有不同加工工具的连接件可以被滑块上的电磁铁吸合，并实现同步运动，限位舵机可以限制连接件的运动，以此能够实现末端执行器的切换和复位。
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