公开(公告)号：CN115131730A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210741957.6

申请日：2022-06-28

申请人： 苏州大学 ,  苏州市轨道交通集团有限公司

发明人： 吴澄 ,  盛洁 ,  张瑾 ,  汪一鸣 ,  王阳 ,  丁俊哲 ,  王占生 ,  梅震琨 ,  何印

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开了一种基于边缘终端的智能视频分析方法及系统，包括：获取视频数据，基于视频数据，获取待分析图像数据；构建AI模型，通过层间融合技术对所述AI模型进行优化,通过优化后的AI模型对所述待分析样本数据进行推理，得到目标分析结果，对所述目标分析结果进行后处理，得到目标特征信息，以实现智能视频分析。本发明可以提高模型的推理速度，从而在边缘终端上满足实时性的需求。

公开(公告)号：CN114820671A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210371735.X

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

发明人： 吴澄 ,  汪一鸣 ,  盛洁 ,  张瑾 ,  王远鹏 ,  王阳 ,  钱曙杰 ,  夏从东 ,  吕志荣

IPC分类号： G06T7/13 ,  G06T5/30 ,  G06T5/00 ,  G06T5/40 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136

摘要： 本发明公开一种用于货运铁路无人驾驶的轨道限界识别方法，包括：S1.获取轨道图像，对所述轨道图像进行预处理；S2.对预处理后的所述轨道图像，使用改进的ZS细化算法进行细化处理；S3.对经过细化处理后的所述轨道图像，进行去噪处理，获得完整轨道线，完成轨道限界识别。采用本发明的技术方案，提取到的轨道限界连续性好，准确度高；同时能够对直道、弯道、岔道进行轨道检测，并适用于多变天候的情况。

公开(公告)号：CN115131730B

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202210741957.6

申请日：2022-06-28

申请人： 苏州大学 ,  苏州市轨道交通集团有限公司

发明人： 吴澄 ,  盛洁 ,  张瑾 ,  汪一鸣 ,  王阳 ,  丁俊哲 ,  王占生 ,  梅震琨 ,  何印

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开了一种基于边缘终端的智能视频分析方法及系统，包括：获取视频数据，基于视频数据，获取待分析图像数据；构建AI模型，通过层间融合技术对所述AI模型进行优化,通过优化后的AI模型对所述待分析样本数据进行推理，得到目标分析结果，对所述目标分析结果进行后处理，得到目标特征信息，以实现智能视频分析。本发明可以提高模型的推理速度，从而在边缘终端上满足实时性的需求。

公开(公告)号：CN117078923B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202310890206.5

申请日：2023-07-19

申请人： 苏州大学

发明人： 吴澄 ,  叶陆琴 ,  盛洁 ,  王阳

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/092

摘要： 本发明公开了一种面向自动驾驶环境的语义分割自动化方法、系统及介质，该方法具体步骤为：S1：获取数据集并进行数据清洗，划分为训练数据集和测试数据集；S2：将所述训练数据集输入到语义分割模型中进行训练，得到分割图像，对其进行数据评分；S3：将所述数据评分作为轨道状态输入到强化学习模型中训练，得到筛选后的分割图像；S4：汇总所述筛选后的分割图像，检索到其原始数据，输入到所述语义分割模型再训练，将待检测的图像到优化后的语义分割模型中，获得检测结果。本发明有效地解决了语义分割训练数据获取困难、模型训练依赖人工的问题，考虑到铁路无人驾驶环境的特点，对原始语义分割模型进行优化，实现了语义分割模型训练过程的自动化。

公开(公告)号：CN117078923A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310890206.5

申请日：2023-07-19

申请人： 苏州大学

发明人： 吴澄 ,  叶陆琴 ,  盛洁 ,  王阳

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/092

摘要： 本发明公开了一种面向自动驾驶环境的语义分割自动化方法、系统及介质，该方法具体步骤为：S1：获取数据集并进行数据清洗，划分为训练数据集和测试数据集；S2：将所述训练数据集输入到语义分割模型中进行训练，得到分割图像，对其进行数据评分；S3：将所述数据评分作为轨道状态输入到强化学习模型中训练，得到筛选后的分割图像；S4：汇总所述筛选后的分割图像，检索到其原始数据，输入到所述语义分割模型再训练，将待检测的图像到优化后的语义分割模型中，获得检测结果。本发明有效地解决了语义分割训练数据获取困难、模型训练依赖人工的问题，考虑到铁路无人驾驶环境的特点，对原始语义分割模型进行优化，实现了语义分割模型训练过程的自动化。

公开(公告)号：CN221303620U

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202323259059.6

申请日：2023-11-30

申请人： 苏州大学

发明人： 王阳 ,  徐延琛 ,  康志煌 ,  延英

IPC分类号： G02B6/122 ,  G02B1/00 ,  G02B27/00 ,  G01N21/01

摘要： 本实用新型涉及一种可观测单个稀土离子量子态的硅酸钇晶体腔结构，它由2M个单位结构连续纵向排列形成三棱柱状，各单位结构包括纳米梁和内部沟槽，纳米梁的截面为倒等边三角形；单位结构以中心纳米梁为原点向两侧呈对称分布，2m个单位结构构成中心缺陷区，其余的单位结构构成两侧反射区；m和M满足条件m≥5，M≥m+1。本实用新型提供的光子晶体腔结构能有效解决因单个稀土离子光致发光极其微弱导致的探测困难，提高量子计算读出阶段的保真度，实现对单个稀土离子的探测及对单个稀土离子的高保真度的量子操控。与传统的集合测量不同，其结构能探测单个离子周围的局部纳米环境，可为量子信息处理、互连和传感设备提供新的途径。