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公开(公告)号：CN118520371A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410589835.9
申请日：2024-05-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01S19/37 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征增强的农机运动行为识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括以下步骤：采集农机GNSS轨迹点数据得到轨迹数据集合，并对轨迹数据集合进行清洗，去除噪声点和重复点；计算清洗后的轨迹数据集合中每个轨迹点的多维特征，将多维特征作为输入特征；多维特征包括速度、方向、速度差、加速度、方向差、角速度、角加速度、位移、曲率、密度和双位移；设计Bi‑VAEMnet神经网络模型，利用Bi‑VAEMnet神经网络模型对输入特征进行强化，并进行序列建模和特征提取，得到特征向量；基于特征向量，利用Bi‑VAEMnet神经网络模型进行农机运动行为识别。本发明有效提高了农机运动行为的识别精度，实现了农机田间‑道路行为分类的精确识别。
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公开(公告)号：CN118427713A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410570232.4
申请日：2024-05-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0455 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/047 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于基于深度迁移学习的故障诊断的技术领域，更具体地，涉及一种基于联合对抗深度迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。所述方法包括采集原始振动信号；将采集的数据进行预处理；依据多层深度卷积网络提取的不同层次特征；构建一种伪标签模型，通过半监督学习生成目标域故障数据样本伪标签值；构建一种联合对抗深度迁移模型，利用联合广义切片Wasserstein距离准则计算联合分布；将边缘特征和条件分布输入域判别器，区分不同的域；然后输入分类器预测最终的标签。本发明解决了以解决现有技术中受限于需要大量的故障数据来训练以及滚动轴承在实际工作中工况时刻发生变化、故障数据稀缺及无标签样本等问题。
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公开(公告)号：CN118134877A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410278960.8
申请日：2024-03-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控科技创新有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及钢材表面缺陷检测技术领域，提出了一种基于深度学习的钢材表面缺陷检测方法，包括如下步骤：获取待检测的钢材图片数据并进行预处理；构建视觉Transformer网络与卷积神经网络串联的MTRNet模型，对预处理后的图像，采用瓶颈卷积，基于CTR模块进行微小局部缺陷识别，提取浅层特征；基于ACTR模块捕捉细长划痕缺陷，提取深层特征；对提取的浅层特征和深层特征基于卷积神经网络进行融合；对融合后的特征进行分类，得到缺陷识别结果。构建了算法速度快和检测精度高的新模型MTRNet模型，实现基于深度学习的钢材表面缺陷检测。
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公开(公告)号：CN116708281A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310646529.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: H04L45/243 , H04L49/9047 , H04L47/80 , H04L69/00
Abstract: 一种基于MPTCP协议的GNSS网络基准站系统数据调度方法，属于数据调度的技术领域，通过修改MPTCP协议的数据传输过程，可以使多个相同的数据包在多个路径上同时传输，从而解决了Ntrip协议因单一路径传输限制而造成的连接不稳定问题；并且设计客户端缓冲池用于存放不同类型的数据，即使其中一条路径上发生数据包丢失，客户端仍然可以从剩余的通路中快速选择该数据包，从而降低数据包丢失的风险；另外，划分缓冲池存储数据的方法，还对应解决MPTCP协议多路径数据传输缓冲池溢出的问题，同时将传输数据根据重要性分为两类，并分别存储于不同的缓冲池中，以减少数据乱序现象，同时提高差分数据传输的实时性。
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公开(公告)号：CN116612068A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310359313.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 临沂众为智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0455
Abstract: 一种基于改进DINO网络模型的木材表面缺陷检测方法，涉及基于深度学习的木板原材料表面缺陷检测的技术领域，包括：实地采集木材表面缺陷数据集；对数据集进行预处理；对数据集进行标注、数据增强和划分；设计基于改进DINO的木材表面缺陷检测模型；利用训练集、验证集对DINO模型进行训练和验证；根据实验结果进行模型调优；利用调优好的模型进行木材缺陷检测。本发明有效提高了木材表面缺陷检测的识别准确率和识别效率，同时模型可以在极少训练轮数下达到收敛，极大降低了模型训练时间，并且模型具有较低的计算量，易于工业现场的木材缺陷实时检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115700617A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211250905.5
申请日：2022-10-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智控数字化科技有限公司
Abstract: 一种适用于智慧大棚生产管理的智能优化方法，包括：(1)选定初始参数；(2)建立优化算法模型：其中，樽海鞘群的更新方式面对的是整个种群的更新，天牛须面对的食物源的位置更新；(3)确定食物源位置当两种方式将位置更新完毕后，按照f(x)计算更新后的适应度，选取适应度最优的个体位置作为食物源位置，适应度最优为目标函数的最优值，在本专利中是对调度计划的整体劳作时间进行优化，时间最小即为适应度最优，待满足初期设置的循环条件后跳出约束，此时食物源位置是找到的最优位置，将食物源位置进行解码输出后即为一个完整的调度计划。本发明所述优化方法既保证了调度计划的优越性也大大缩短了求解一个完整调度计划所耗费的时间。
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公开(公告)号：CN115638026A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110820334.3
申请日：2021-07-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: E21F17/18
Abstract: 一种基于工业互联网的煤矿井下气体智能报警系统及工作方法，采用工业互联网技术融合井下多个信息化系统数据实现对一氧化碳、煤矿瓦斯超限报警数据进行原因和等级识别，并按照等级分别发送井下工作人员、分管领导，并根据处理情况自动提升报警级别，逐级发送矿区领导、集团领导及时处理报警情况，消除隐患和紧急处理，避免人员和财产损失。
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公开(公告)号：CN115248570A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210532348.X
申请日：2022-05-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05B19/05
Abstract: 一种编译型可编程逻辑控制器的开发环境包括：S1：将梯形图分类：S2：设计翻译模板；S3：驱动设计；S4：生成C语言程序；S5：编译C语言程序；S6：下载可执行文件。本发明效率高，将梯形图的图元直接翻译成C语言，再编译执行，属于直接编译执行，大大提高了执行效率。满足多种开发场景，本发明属于低代码开发的一种形式，不仅适用于梯形图，更为基于图形的低代码开发科研人员提供一种技术思路，因此，更易实现梯形图与C语言的混合编程，由于C语言的灵活性，可最大程序地满足工程技术人员的实际需求，特别是需要算法集成的场合。满足市场应用的预期：本发明对于PLC研发人员来说，更易新增新的功能指令，快速适应市场的应用需求。
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公开(公告)号：CN113515084B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110842732.5
申请日：2021-07-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05B19/05
Abstract: 一种编译型PLC的图形化编程交互系统，包括：图元库管理模块、拖拽式编程模块和实时工程管理模块。本发明实现国产替代，更在此基础上做了操作优化。本发明相较于按钮+焦点式编程方式，拖拽式编程方式使用更便捷、大大提高工程人员的开发效率。本发明采用智能语法提示采用停靠箭头指示的方式，相较于扫描整个梯形图设置全部可能放置点的臃肿方式来说，程序复杂度大大降低，提高用户体验。本发明所述自动逻辑连线的存储结构根据梯形图区域不同分别设计十字图数据结构和树形数据结构，提高程序功能实现的灵活性。
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公开(公告)号：CN115049896A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210692398.4
申请日：2022-06-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的计算机视觉技术领域，具体涉及一种应用于计算机视觉的软阈值注意力机制，借鉴深度残差收缩网络的思想，使用同时考虑通道和位置信息的CA注意力机制来代替SENet与软阈值化方法结合，提出一种新的软阈值注意力模块：融合传统信号降噪算法中的软阈值化函数与CA注意力机制，利用CA注意力机制确定垂直和水平两个方向上的两组软阈值化函数所需的阈值，再分别进行软阈值化处理并对输入的特征图进行加权；能够更好的适用于计算机视觉领域的检测任务，并且可以方便的集成到现有的神经网络架构中，通过将不重要的特征置为零，来降低噪声或冗余信息的干扰，加强神经网络提取重要特征的能力，达到提升网络预测精度的目的。
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