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公开(公告)号：CN115063373B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210730860.5
申请日：2022-06-24
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 泰华智慧产业集团股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06T7/73 , G06V10/80 , G06T3/4007 , G06T3/04 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度特征智能感知的社交网络的图像篡改定位方法，实现了基于对所有的图像篡改定位数据集的高效篡改定位；方法的具体步骤如下：对篡改图像预处理，提取边缘Groundtrhth图像，利用由sobel算子引导提取边缘特征然后采用多尺度边缘导向的注意力机制，在边缘伪影不一致的基础上挖掘篡改的粗略定位信息；构建多尺度上下文感知融合模块，利用此模块在不同的由边缘监督的尺度上进行局部和全局的搜寻，突出篡改和非篡改之间的差异；进行篡改信息的融合，输出的特征图通过样本不平衡损失来实现篡改区域的定位。本发明基于已知数据集可对其他数据集进行高效的篡改定位，能够有效地在不同篡改数据集上获得改善，并且获得极高的精度。
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公开(公告)号：CN115063373A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210730860.5
申请日：2022-06-24
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 泰华智慧产业集团股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06T3/00 , G06T5/00 , G06T7/73 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/40
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度特征智能感知的社交网络的图像篡改定位方法，实现了基于对所有的图像篡改定位数据集的高效篡改定位；方法的具体步骤如下：对篡改图像预处理，提取边缘Groundtrhth图像，利用由sobel算子引导提取边缘特征然后采用多尺度边缘导向的注意力机制，在边缘伪影不一致的基础上挖掘篡改的粗略定位信息；构建多尺度上下文感知融合模块，利用此模块在不同的由边缘监督的尺度上进行局部和全局的搜寻，突出篡改和非篡改之间的差异；进行篡改信息的融合，输出的特征图通过样本不平衡损失来实现篡改区域的定位。本发明基于已知数据集可对其他数据集进行高效的篡改定位，能够有效地在不同篡改数据集上获得改善，并且获得极高的精度。
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公开(公告)号：CN114842559B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210744654.X
申请日：2022-06-29
申请人： 山东省人工智能研究院 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 泰华智慧产业集团股份有限公司 , 烟台艾睿光电科技有限公司
IPC分类号： G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06F17/15
摘要： 本发明提供一种基于多模态时间感知和注意力的视频交互动作检测方法，属于计算机视觉技术领域，通过将全局时序信息与多尺度的局部时序信息进行聚合，并将聚合后的特征进行金字塔池化，获取多个尺度的金字塔特征，然后利用金字塔特征进行高效地动作定位。本发明达到了减少模型参数，提高模型的鲁棒性的技术效果，体现了本发明所提供的基于多模态时间感知和注意力的视频交互动作检测方法在时序动作定位方面的监测精度优越性。
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公开(公告)号：CN114842559A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210744654.X
申请日：2022-06-29
申请人： 山东省人工智能研究院 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 泰华智慧产业集团股份有限公司 , 烟台艾睿光电科技有限公司
IPC分类号： G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06F17/15
摘要： 本发明提供一种基于多模态时间感知和注意力的视频交互动作检测方法，属于计算机视觉技术领域，通过将全局时序信息与多尺度的局部时序信息进行聚合，并将聚合后的特征进行金字塔池化，获取多个尺度的金字塔特征，然后利用金字塔特征进行高效地动作定位。本发明达到了减少模型参数，提高模型的鲁棒性的技术效果，体现了本发明所提供的基于多模态时间感知和注意力的视频交互动作检测方法在时序动作定位方面的监测精度优越性。
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公开(公告)号：CN115578631A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211421544.6
申请日：2022-11-15
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东中联视听信息科技股份有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 泰华智慧产业集团股份有限公司
摘要： 本发明属于图像检测技术领域，提供了一种基于多尺度交互和跨特征对比学习的图像篡改检测方法，能够在图像伪造数据集以及不和谐化数据集进行定位。包括以下步骤：构建输入图像，将待定位图像输入到骨干网络中提取特征；多尺度特征交互得到多阶段特征；不和谐区域的像素设为正例，将背景像素设为负例，同时将采样到每个特征大小进行正负的特征向量的选择，根据正样本的数量对负样本进行随机采样，将采样得到的特征向量进行对比学习损失约束，同时将多阶段的特征进行正负样本的混合进行对比学习损失约束；将相邻特征两两融合，通过特征的收缩注意来完成特征的融合；多损失函数联合训练。
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公开(公告)号：CN115578631B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202211421544.6
申请日：2022-11-15
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东中联视听信息科技股份有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 泰华智慧产业集团股份有限公司
摘要： 本发明属于图像检测技术领域，提供了一种基于多尺度交互和跨特征对比学习的图像篡改检测方法，能够在图像伪造数据集以及不和谐化数据集进行定位。包括以下步骤：构建输入图像，将待定位图像输入到骨干网络中提取特征；多尺度特征交互得到多阶段特征；不和谐区域的像素设为正例，将背景像素设为负例，同时将采样到每个特征大小进行正负的特征向量的选择，根据正样本的数量对负样本进行随机采样，将采样得到的特征向量进行对比学习损失约束，同时将多阶段的特征进行正负样本的混合进行对比学习损失约束；将相邻特征两两融合，通过特征的收缩注意来完成特征的融合；多损失函数联合训练。
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公开(公告)号：CN114973107B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210729369.0
申请日：2022-06-24
申请人： 山东省人工智能研究院 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 烟台艾睿光电科技有限公司 , 苏州天瞳威视电子科技有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/088
摘要： 本发明提供一种基于多鉴别器协同和强弱共享机制的无监督跨域视频动作识别方法、系统、电子设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域，通过使视频动作样本经过差异化的双域鉴别器与特征提取器形成对抗训练，可以得到更具有判别性的，域不变性的特征；在不使用目标域标签信息进行训练的情况下，达到了在多个目标域数据集上都能取得高效的动作识别性能的技术效果。
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公开(公告)号：CN114973107A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210729369.0
申请日：2022-06-24
申请人： 山东省人工智能研究院 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 烟台艾睿光电科技有限公司 , 苏州天瞳威视电子科技有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于多鉴别器协同和强弱共享机制的无监督跨域视频动作识别方法、系统、电子设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域，通过使视频动作样本经过差异化的双域鉴别器与特征提取器形成对抗训练，可以得到更具有判别性的，域不变性的特征；在不使用目标域标签信息进行训练的情况下，达到了在多个目标域数据集上都能取得高效的动作识别性能的技术效果。
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公开(公告)号：CN114970720A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210588975.5
申请日：2022-05-26
申请人： 河钢数字技术股份有限公司 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司
摘要： 本发明公开了一种工业异常预测在钢铁能源公辅中的应用方法，所述应用方法如下：步骤一：首先依托钢铁企业的能源系统，收集一星期内，所有高炉的热风炉的废气温度实时数据以及状态实时数据；步骤二：对步骤一获取的数据进行预处理；步骤三：对步骤二预处理后的数据实现特征提取和多源数据的融合；步骤四：使用结合多种机器学习模型的集成学习方法，为每个高炉的每个热风炉训练一个相应的换炉时间的预测模型；本发明的有益效果是：本发明将集成学习Stacking方法应用到高炉的热风炉换炉时间的预测上，利用高炉热风炉废气温度数据和同一高炉的其他热风炉状态数据进行多源信息的融合作为输入，并结合钢铁行业工艺规则协同计算，来预测工业异常情况。
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公开(公告)号：CN114943689A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210459349.6
申请日：2022-04-27
申请人： 河钢数字技术股份有限公司 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于半监督学习的钢铁冷轧退火炉元器件检测方法，涉及工业生产技术领域。采用高精度的FasterR‑CNN检测模型，主干网络采用ResNet50网络，并加入特征金字塔来捕捉不同尺度的特征信息，提高了检测的准确率。本发明针对炼钢设备标注人力物力成本过大的问题和半监督学习时元器件的类别不平衡导致预测有偏差的问题，采用了半监督学习目标检测方法—无偏教师方法，先用有标注的数据单独训练教师模型，之后教师生成伪标签来训练学生模型，学生模型通过EMA算法来逐步更新教师模型。通过半监督学习无偏教师目标检测方法，实现了在仅有少量标注数据训练情况下，对钢铁冷轧退火炉元器件进行精准检测。
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