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公开(公告)号：CN119579454B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510143167.1
申请日：2025-02-10
Applicant: 常熟理工学院
IPC: G06T5/70 , G06T5/10 , G06T5/60 , G06T5/80 , G06T5/90 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度神经网络的癌症图像去噪方法与系统，包括：对癌症图像进行自适应分割，对分割后的各区域进行噪声估计和统计分析，自动调整去噪参数；采用小波变换和金字塔分解进行多尺度特征提取，对调整参数后的图像进行分析和处理；对多尺度处理后的图像进行质量评估和失真检测，自动识别和定位伪影与失真，采用点扩散函数反演和维纳滤波方法，校正和补偿干扰，获得校正图像；对校正图像应用直方图均衡化和对比度受限自适应直方图均衡化后，使用卷积神经网络结合稀疏表示和字典学习算法，进行去噪处理，得到去噪结果。本发明能够有效去除不同类型癌症图像中的噪声，同时保留关键诊断信息，提高图像质量和清晰度。
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公开(公告)号：CN118689661A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411189532.4
申请日：2024-08-28
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本公开涉及计算资源分配领域，提供一种计算资源分配方法及装置、电子设备、存储介质，方法包括：根据终端设备与各边缘服务器间的通信能耗，及终端设备对应的计算能耗、隐私泄露风险评估指标及其系数，基于边缘服务器选择策略确定终端设备对应的效用函数及其约束条件；基于效用函数分别确定每个终端设备在其效用最大时的边缘服务器选择策略；分别确定每个终端设备在其效用最大时的边缘服务器选择策略下相对于其在当前边缘服务器选择策略下的效用增量；将效用增量最大的终端设备所在的当前边缘服务器选择策略，更新为其效用最大时的边缘服务器选择策略。本公开可降低健康监测系统的整体能耗，提升能效和响应速度，增强隐私保护，改善用户体验。
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公开(公告)号：CN117333896A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311083596.1
申请日：2023-08-25
Applicant: 常熟理工学院
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种特定空间或区域内人头检测方法，包括：获取目标时间段内的样本数据；样本数据为在预先指定的空间或区域内由摄像头采集得到的图像数据，图像数据包含模型训练所需的训练图像数据以及用于人头检测的待测图像数据；对模型训练所需的训练图像数据进行预处理操作；利用预处理后的训练图像数据传入检测模型中对模型参数进行训练，得到人头检测模型；将获取到的待测图像数据输入所述人头检测模型，得到输出结果，即人头检测框；基于人头检测框的位置特征确定人头的位置和数量，实现人头检测。本发明准确率高，并能有效降低静止物体对人头统计的误判。
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公开(公告)号：CN117152568A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311436678.X
申请日：2023-11-01
Applicant: 常熟理工学院
IPC: G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/70 , G06V20/70 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/086
Abstract: 本公开提供一种深度集成模型的生成方法、装置和计算机设备，涉及图像分类技术领域。该方法包括：从面向图像分类的经典卷积神经网络CNN模型的搜索空间随机抽样第一组CNN模型的神经架构；基于图像分类任务的场景采集代表性的图像样本，标注采集的图像样本的分类标签，基于标注的图像样本构建训练数据集，基于训练数据集训练并评估抽样的第一组CNN模型的图像分类性能；基于代理模型和训练后的第一组CNN模型，生成第二组CNN模型；基于第二组CNN模型和多目标优化策略，构建用于图像分类的深度集成模型的结构，该深度集成模型的结构包括共享块。基于本公开实施例提供的技术方案，可以提高深度集成模型的生成速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110087214B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201910303114.6
申请日：2019-04-16
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于DSRC/WAVE的车联网中的安全消息合作传输方法，该方法的步骤包括：首先，每个车辆在控制信道时隙期间均收集其一跳范围内的邻居节点在该控制信道时隙期间的下一个服务信道时隙期间将工作的信道号，收集到的服务信道号构成服务信道集合；其次，若某一车辆在该控制信道时隙期间的下一个服务信道时隙期间生成时间安全消息，则该车辆调谐到控制信道上广播安全消息，并在其一跳范围内的邻居节点中寻找在该控制信道时隙期间的下一个服务信道时隙期间仍保留在控制信道上的车辆进行合作传输。本发明是一种新的安全消息合作传输方案进一步提高传输效率，要让安全消息在尽可能短的时间内传输给更多的车辆。
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公开(公告)号：CN112910846A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110055732.0
申请日：2021-01-15
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于可信第三方认证的通信方法，其特征在于，步骤1、需建立通信的双方中的第一方向可信第三方申请与需建立通信的双方中的第二方建立通信的请求信息；步骤2、可信第三方根据第一方发送的请求信息并使用非对称密钥加密方式向第二方发送包含第一方身份信息的信息；步骤3、第二方解密所述可信第三方发送的信息并使用非对称密钥加密方式向第一方发送包含临时密钥的信息，临时密钥为对称密钥加密方式的密钥；步骤4、第一方解密第二方发送的信息并获取其中的临时密钥，第一方与所述第二方通过临时密钥进行通信。本发明方法通过非对称加密和对称加密混合并引入第三方，减轻用户存储管理密钥的负担，提高通信效率并保证了安全性。
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公开(公告)号：CN110677850A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910949661.1
申请日：2019-10-08
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于间歇性协同干扰的车联网防窃听方法，首先在有效阻止不法用户Ve窃听信息的前提下，以最小化协同干扰用户Vj能量消耗为目标建立优化问题；然后基于WAVE协议，分析车联网独特的通信特性，获得车联网物理层数据包的时间结构和物理层数据包持续时间长度，并求解车联网中最短的物理层数据包的持续时间；接着对协同干扰用户Vj的任意可用功率范围求解最优的协同干扰方案；最后协同干扰用户Vj在合法用户数据传输期间根据求得的最优协同干扰方案依次周期循环，直至合法用户传输结束。本发明能够使得协同干扰用户以最小的能量消耗阻止不法用户窃听车联网通信信息。
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公开(公告)号：CN110650487A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910921830.0
申请日：2019-09-27
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种物联网终端设备利用边缘计算服务器完成数据计算的方法，该方法的步骤包括：首先，每个物联网终端通过公共控制信道了解该地理区域内的边缘计算服务器的分布信息与可用信道信息；其次，对当前需要收集到的环境采集信息量估算进行本地终端计算所耗费的能量大小以及时延是否满足需求；再次，根据收集到的边缘计算服务器信息，并将能量消耗与数据传输的安全性一并考虑在内，得到通过边缘服务器完成数据计算时的最佳传输功率及传输时延；最后，根据前两步的数据由物联网终端得到最佳的计算资源利用策略。本发明是一种新的物联网终端设备计算服务选择方法，能够平衡物联网终端能量消耗与数据隐私保护需求，提高数据安全性并延长终端的使用寿命。
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公开(公告)号：CN119885895A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510051967.0
申请日：2025-01-14
Applicant: 常熟理工学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本公开提供一种适用于电压互感器时变误差估计的优化方法，所述方法包括以下步骤：基于优化问题的解空间，随机生成初始种群，作为优化过程的初始解集合；设计分布均匀的参考点；通过记录种群历史状态与标记解的可行性，初始化可行解集合；计算种群中每个解的目标函数值及约束偏差，判断其是否可行，并更新解的记录状态；根据当前种群的解状态，结合参考点关联关系及历史信息，生成新的候选解以扩展搜索空间；从当前种群和候选解中，按照优化目标和约束条件筛选出下一代种群，更新优化方向；重复生成候选解和选择种群的过程，直至达到预设迭代次数或优化目标收敛；将最终解记录矩阵中的Pareto非支配解集合提取出来，作为优化结果输出。
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