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公开(公告)号：CN115802401B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202211281296.X
申请日：2022-10-19
申请人： 苏州大学
IPC分类号： H04W24/08 , H04B17/391
摘要： 本发明公开一种无线网络信道状态预测方法、装置、设备及存储介质，涉及无线通讯技术领域，包括获取信道占用状态样本数据，基于Transformer模型构建网络状态时序预测模型，利用信道占用状态样本数据训练网络状态时序预测模型，包括：将多个编码器叠加，并连接全连接层构建网络状态时序预测模型，根据损失函数计算误差，采用优化算法训练网络状态时序预测模型，反复迭代至损失函数收敛，得训练完成的网络状态时序预测模型，利用训练完成的网络状态时序预测模型对待检测无线网络信道状态进行预测，得信道预测结果，利用信道占用状态样本数据训练所述网络状态时序预测模型，实现对无线网络中信道状态预测，精准预测出目前网络信道状态。
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公开(公告)号：CN116402871A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310314574.5
申请日：2023-03-28
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明涉及一种基于场景平行要素的单目测距方法、系统及电子设备，方法包括：步骤S1：获取具有场景平行要素的场地的初始图像；步骤S2：对所述初始图像进行预处理；步骤S3：对预处理后的初始图像进行边缘检测，提取边缘检测后图像中场景平行要素的轮廓；步骤S4：根据所述场景平行要素的轮廓划分出感兴趣区域，在所述感兴趣区域内提取在场景中具有平行关系的第一线段和第二线段，其中，所述场景具有平行关系的第一线段和第二线段为场景平行要素；步骤S5：分别在所述第一线段和第二线段上标注若干关键点，基于若干所述关键点建立方程组，根据所述方程组求出关键点对应的深度。本发明的目标测距方法的计算成本较低且准确性较高。
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公开(公告)号：CN114821524A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210380971.8
申请日：2022-04-11
申请人： 苏州大学 , 苏州市轨道交通集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于BiSeNet的轨道交通道路识别优化方法，包括：S1.对初始图形进行特征提取，获取特征图矩阵并进行批处理标准化和单侧抑制；S2.对S1进行迭代，获得第一处理结果；S3.对初始图形进行上下文信息提取，获取第一图形矩阵和第二图形矩阵；S4.分别对第一图形矩阵和第二图形矩阵进行细化处理，获得第一图形矩阵函数和第二图形矩阵函数；S5.将第一处理结果和第一图形矩阵和第二图形矩阵进行结合计算，获取第二处理结果；S6.对第二处理结果进行8倍上采样获得最终路径语义分析结果。本发明易于实施，适用于轨道交通无人化运行与道路语义分割，有助于节约成本，提高生产效率，增加列车运行效率与安全性。
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公开(公告)号：CN113159004A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110583990.6
申请日：2021-05-27
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明涉及轨道交通车厢客流估计方法，包括如下步骤：利用多种检测算法分别对多种数据源中包含的人体特征进行训练得出检测模型；车厢内摄像头拍摄车厢内图像，采用上述训练后的各检测模型分别对各摄像头拍摄的图像进行检测并对检测结果进行集成；将车厢内的多个座位位置和空白位置分别划分为座位区域和空白区域；根据车厢内多个摄像头的视觉范围，对视觉重叠部分中空白区域的站立人数和座位区域的站立人数及座位人数进行统计；根据视觉重叠部分中空白区域和座位区域人数推导视觉远端部分中空白区域和座位区域人数；估计全车厢乘客数量。本发明充分利用了现有设备，实现实时获取车厢内客流特征信息。
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公开(公告)号：CN106908783B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201710100068.0
申请日：2017-02-23
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明公开了一种基于多传感器信息融合的障碍物检测方法，所述方法包括：S1、获取毫米波雷达探测到的雷达数据和机器视觉探测到的图像数据，并对雷达数据和图像数据进行空间融合和时间融合；S2、基于毫米波雷达进行目标检测，筛选雷达数据，并根据毫米波雷达返回目标信号的位置动态规划感兴趣区域；S3、基于机器视觉进行运动目标检测，并计算毫米波雷达与机器视觉融合的目标重合度；S4、根据毫米波雷达和机器视觉的运动目标检测结果检测、追踪障碍物目标。本发明利用不同域信息的重合度来检测、追踪障碍物目标，提高了障碍物检测方法的可靠性，同时，该方法可实现障碍物分类，区分出目标是行人还是车辆。
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公开(公告)号：CN108665919A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810089418.2
申请日：2018-01-30
申请人： 苏州大学
IPC分类号： G11C7/06
摘要： 本发明公开了一种改进的差分架构XPM存储单元及存储器，该存储单元包括差分对称分布的两个完全相同的含有MOS场效应晶体管M1和MOS数据存储元件M2的第一支路以及包含第二支路包括MOS场效应晶体管M3和MOS数据存储元件M4的第二支路，所述MOS场效应晶体管M1和MOS场效应晶体管M3的栅极相连；所述MOS数据存储元件M2与MOS场效应晶体管M1的源极相连，所述MOS数据存储元件M4与MOS场效应晶体管M3的源极相连，分别作为存储单元的源线SL1和SL2；所述MOS场效应晶体管M1和MOS场效应晶体管M3的漏极作为存储单元的两根位线BL1和BL2；还包括用于减少PBTI的影响的PBTI恢复电路。本发明能够有效避免采用基准电路带来的不匹配问题，极大地提高读取的稳定性，同时能够减少PBTI的影响。
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公开(公告)号：CN108520767A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810258795.4
申请日：2018-03-27
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明公开了一种基于串联晶体管型的改进的差分架构OTP存储单元及存储器，包括呈差分对称结构的第一、第二两管串联型OTP存储单元，第一两管串联型OTP存储单元包括串联的PMOS晶体管MP1和PMOS晶体管MP2，第二两管串联型OTP存储单元包括串联的PMOS晶体管MP3和PMOS晶体管MP4，第一两管串联型OTP存储单元和第二两管串联型OTP存储单元上接源线SL控制电路模块，下接位线BL控制电路模块和灵敏放大电路模块；还包括一跨接在两根字线的公共端以及两根源线的公共端之间的NBTI恢复电路。本发明不仅能够避免采用基准电路带来的不匹配问题，极大地提高读取的稳定性，还能有效改善NBTI效应的影响，极大地增加存储单元的可靠性及存储寿命。
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公开(公告)号：CN105701844A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610027826.6
申请日：2016-01-15
申请人： 苏州大学
发明人： 吴澄
CPC分类号： G06T2207/10024
摘要： 本发明涉及一种基于颜色特征的障碍物或阴影检测方法，该方法为：对图像进行边缘检测，将图像按所检测出的边缘区分为不同对象；基于HSV颜色模型提取出图像的H分量和S分量，获得图像的H分量图和S分量图；对H分量图和S分量图分别进行特征统计，获得不同对象分别在H分量图和S分量图中的平均灰度级和平均对比度；对所获得的平均灰度级和平均对比度进行分析，判断图像中是否包含阴影或障碍物。本发明将基于颜色空间的阴影检测算法和基于纹理的阴影检测算法相结合，综合利用了颜色空间和纹理参数来对阴影或障碍物进行检测，易于实现和应用。
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公开(公告)号：CN105513280A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201610027827.0
申请日：2016-01-15
申请人： 苏州大学
发明人： 吴澄
IPC分类号： G08B21/06
CPC分类号： G08B21/06
摘要： 本发明涉及一种疲劳驾驶检测方法，为：通过检测驾驶员的瞳孔直径和闭眼比率来判断驾驶员的疲劳程度，瞳孔直径与疲劳程度负相关，闭眼比率比和疲劳程度正相关，基于瞳孔直径和闭眼比率将疲劳程度分为若干等级，等级中包含临界等级，当检测到驾驶员的疲劳程度达到临界等级时进行提醒。疲劳驾驶检测方法通过眼动仪实现。眼动仪先追踪驾驶员的眼睛，再对追踪的结果进行校正后，获得瞳孔直径和闭眼比率的数据，并判断驾驶员的疲劳程度。本发明通过检测驾驶员的瞳孔直径和闭眼比率，并基于其进行分级来实现疲劳驾驶的检测，其检测方法易于实现且具有较好的检测结果。
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公开(公告)号：CN118196295A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410358349.6
申请日：2024-03-27
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明涉及一种点云稠密化方法，包括获取样本点云及其对应的原始右目图像与原始左目图像；提取样本点云的初始点云特征后，利用上采样器，按照预设上采样率对初始点云特征进行特征扩展，获取稠密化点云特征并进行坐标重建，获取基于世界坐标的稠密化点云坐标后，转换为基于左目坐标系的稠密化点云坐标，以便与原始右目图像和原始左目图像，获取左目深度图；基于左目深度图、原始右目图像，获取预测左目图像；利用L1范数构建预测左目图像与原始左目图像的损失函数，更新上采样器，直至损失函数收敛，获取训练好的上采样器；将待处理点云的初始点云特征输入，获取稠密化点云特征，并进行坐标重建，得到待处理点云的稠密化点云坐标。
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