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公开(公告)号：CN118212414A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410406483.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及医学图像处理领域，具体涉及一种基于改进U‑Net的医学图像分割方法。本发明通过引入改进U‑Net网络结构和创新的训练策略，将主干网络改进为MobileNetV3网络，实现深层特征的提取。在MobileNetV3引入SE注意力模块以及h‑wish激活函数，有效地捕捉多尺度缺陷目标的语义信息。在Bneck_MA模块中融合ECA和SK注意力模块，更有效捕获全局通道信息和局部通道信息。本发明的方法能够为医生提供准确的图像分割结果，有助于疾病诊断和治疗计划的制定。
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公开(公告)号：CN116432327A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211484079.0
申请日：2022-11-24
Applicant: 江苏大学 , 镇江默勒电器有限公司
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , H02B1/30 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种配电柜温升仿真简化模型建模方法。主要操作步骤如下：(1)获取目标配电柜的实际设计图；(2)按不同的功能单元对配电柜进行划分，针对不同的零部件进行独自建模。(3)由于实际模型与有限元模型之间的存在差异，为了配合网格划分，根据配电柜温升模型简化原则对实际模型进行简化。(4)将简化后的模型，拉入装配体，进行装配、组装。本发明可以对配电柜模型进行简化建模，相比较实际模型，可以大幅度降低模型的建模难度，并且减少网格划分的数量，减小网格划分的难度，提高网格划分的精确度和温升仿真的效率，减少运算时间和成本，对配电柜温度场仿真具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110956203B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201911112956.X
申请日：2019-11-14
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于灯元分布匹配的静态夜景灯光检测方法。使用自适应的二值化阈值获得最优二值化图像，使用区域生长和图像分割优化Shi‑Tomasi角点检测的速度，使用Shi‑Tomasi角点检测提取出图像的特征。本发明将优化后的Shi‑Tomasi角点检测用于夜景灯检测，提取灯元特征，与实时监测夜景灯进行匹配，具有实时、高效、准确的优势，规避了传统检测无实时性、人工成本大等缺陷。
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公开(公告)号：CN109257360B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201811168158.4
申请日：2018-10-08
Applicant: 江苏大学
IPC: H04L29/06 , H04L12/721 , H04L12/751
Abstract: 本发明涉及一种SDN网络中基于传输路径的隐蔽信息发送和解析方法，利用SDN控制器设置不同的传输路径，通过分组的不同传输路径代表要发送的隐蔽信息位；接收方通过分组的传输时间判断传输路径，进一步的解析出隐蔽信息位；本发明实现了SDN网络环境下任意两台主机之间隐蔽信息的传输，通过分组的传输路径携带隐蔽信息，提高了信息的隐蔽性。
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公开(公告)号：CN110956203A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911112956.X
申请日：2019-11-14
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于灯元分布匹配的静态夜景灯光检测方法。使用自适应的二值化阈值获得最优二值化图像，使用区域生长和图像分割优化Shi-Tomasi角点检测的速度，使用Shi-Tomasi角点检测提取出图像的特征。本发明将优化后的Shi-Tomasi角点检测用于夜景灯检测，提取灯元特征，与实时监测夜景灯进行匹配，具有实时、高效、准确的优势，规避了传统检测无实时性、人工成本大等缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104252710A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201410444192.5
申请日：2014-09-02
Applicant: 江苏大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于动态阈值的Susan算子彩色图像边缘检测方法，根据对比灵敏度与色差的空间频率对人眼视觉效果的影响，构建了一个更加适应人眼视觉效果的S-CIELAB色彩模型，并计算此模型下的色差公式，再结合局部背景亮度以及亮度与色彩的不同空间频率对人眼视觉效果的影响，利用对比灵敏度函数构建动态阈值计算公式，使得所设计的算法具有符合人眼的视觉特性，能够抑制噪声，且计算简便。
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公开(公告)号：CN102509870B
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201110318786.8
申请日：2011-10-20
Applicant: 江苏大学
IPC: H01Q1/38
Abstract: 本发明公开一种基于左手媒质的圆矩环复合极子天线，包括贴合在一起的上层介质基板（1）和下层介质基板（2），该天线还包括复合极子天线（4）和以2×3的排列对称的固定在所述复合极子天线（4）的末端一侧的圆矩谐振环（3），所述复合极子天线（4）通过金属条（5）与每个圆矩谐振环结构（3）相连，所述下层介质基板（2）的正面设有6个圆矩谐振环（3），其位置与上层介质基板（1）正面圆矩谐振环（3）的位置完全相对。圆矩谐振环（3）和复合极子天线（4）的组合可以增加了磁导率，在特定频率范围内可以加强电磁波共振强度，增大天线增益，降低回波损耗。
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公开(公告)号：CN102360434B
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201110300914.6
申请日：2011-10-09
Applicant: 江苏大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开一种智能交通监控中车辆和行人的目标分类方法，从采集到的视频图像序列里提取出训练样本作为待测试视频序列建立训练模型，采用常用的支持向量机分类器训练得到车辆和行人的初始样本库；将训练样本随机分为M个子集，根据初始样本库中的目标前景分别提取样本特征组成特征向量输入到支持向量机分类器，对M个子集依次进行测试并分类得到最终样本库，构成改进的支持向量机分类器；提取最新收到的前景帧的样本特征组成特征向量输入改进的支持向量机分类器，对比输入的特征向量和最终样本库，对运动目标进行最终分类；本发明无需对所有的训练样本进行训练，缩短分类时间，实现运动目标的精确分类。
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公开(公告)号：CN101916447B
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201010240570.X
申请日：2010-07-29
Applicant: 江苏大学
Abstract: 一种鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理方法，应用于包括以DSP为核心的数字信号处理器、CCD摄像机和PC机的图像处理系统，所述图像处理方法执行以下步骤：视频数据的采集；数字信号处理器逐帧读入采集到的数字视频序列，采用改进混合高斯背景模型对上步骤中的帧序列进行运动目标检测；将上步骤中的检测结果进行去噪和阴影去除；对检测到的运动目标进行跟踪；将处理结果传送并显示给用户，以待处理；其中，所述采用改进的混合高斯背景模型包括下列步骤：对输入的视频帧进行背景模型的初始化，建立背景模型；当前帧跟背景图相减；二值化前景图；进行形态学滤波，去掉噪音；引入加速因子和平滑方程来更新背景模型；将背景转化为图像格式，用以显示。
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公开(公告)号：CN102509856A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110319017.X
申请日：2011-10-20
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开一种双排矩S形极子天线，包括贴合在一起的上层介质基板（1）和下层介质基板（2），该天线还包括双排矩S形谐振结构（3）和复合极子天线（4），双排矩S形谐振结构（3）对称的固定在所述复合极子天线（4）的末端两侧，所述复合极子天线（4）通过金属条（5）与每个双排矩S形谐振结构（3）相连。双排矩S形谐振结构（3）和复合极子天线（4）的组合可以增加了磁导率，在特定频率范围内可以加强电磁波共振强度，增大天线增益，降低回波损耗。
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