-
公开(公告)号：CN117350373A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311617677.5
申请日：2023-11-30
Applicant: 艾迪恩(山东)科技有限公司 , 西南交通大学烟台新一代信息技术研究院 , 鲁东大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及分布式机器学习技术领域，公开了一种基于局部自注意力机制的个性化联邦聚合算法，包括如下步骤：中央服务器将预训练好的全局模型分发给多个客户端；多个客户端根据本地数据集分别对所得模型进行训练；多个客户端将本地训练得到的模型参数分别加密，上传至中央服务器；中央服务器对所有模型的梯度进行聚合，生成全局模型参数；中央服务器将聚合后的全局模型参数分别加密，传回至多个客户端。本发明为解决联邦学习中非独立同分布数据的泛化误差问题提供了有效的策略，可以在保证数据隐私的同时提高模型的全局性能。
-
公开(公告)号：CN114064949A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111334739.2
申请日：2021-11-11
Applicant: 艾迪恩(山东)科技有限公司 , 西南交通大学烟台新一代信息技术研究院 , 鲁东大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/583 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于元学习的深度哈希检索算法，1）对图像数据进行预处理，将平衡图像数据集转化为非平衡图像数据集；2）对元学习网络的参数、图像检索网络的参数进行更新；利用非平衡图像数据集在图像检索网络中对进行优化，利用平衡图像数据集在元学习网络中对进行优化；3）构建图像检索训练过程的学习方式；4）对图像检索训练过程中的参数进行更新；5）图像检索生成哈希码过程，输入图像经过卷积神经网络CNN的全连接层的特征激活作为视觉特征，利用视觉特征进行小规模的图像检索。通过从训练损失到样本权值的加权函数，该算法不需要手动预先指定权重函数及额外的超参数，可以直接从数据中自适应地学习显式加权函数。
-
公开(公告)号：CN113849597A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111012858.6
申请日：2021-08-31
Applicant: 艾迪恩(山东)科技有限公司 , 西南交通大学烟台新一代信息技术研究院
Abstract: 本发明提供基于命名实体识别的违法广告词检测方法，步骤1）将广告数据转化为文本格式，形成广告文本；步骤2）对广告领域进行分类，利用BERT中文预训练模型将广告文本按领域分类；步骤3）对应不同广告领域类别，根据每个广告领域的广告违法行为编码对广告文本按字粒度进行标注形成标注文本；步骤4）将标注文本分为训练集与验证集，将训练集映射到BERT中文预训练模型中获得动态字向量；步骤5）将动态字向量传入BiLSTM双向长短期记忆网络获取得分向量；步骤6）将得分向量传入条件随机场CRF，CRF获取标签之间的关系，对最终预测的标签加以约束，得到最优标签，本发明通过深层网络BERT+BiLSTM+CRF结构学习违法词特征，达到提取违法词并匹配违法条例的功能。
-
公开(公告)号：CN111488487A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010202165.2
申请日：2020-03-20
Applicant: 西南交通大学烟台新一代信息技术研究院
IPC: G06F16/735 , G06F16/732 , G06N20/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/783 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向全媒体数据的广告检测方法及检测系统：对收集视频数据进行离线训练，将视频数据分为广告样本集和非广告样本集；分别提取广告和非广告样本集中所有视频的语音、视频帧及其CNN特征；通过训练卷积神经网络，得到基于视频帧组的预测模型、基于帧内文字的预测模型、基于广告语的预测模型；将上述三个模型进行集成，得到最终预测结果；再利用根据离线训练得到的预测结果对在线播放视频进行在线检测，如果预测是广告则剪辑该镜头，并对广告的曝光信息进行统计，本发明能有效而高效地检测视频中的广告，提升广告检测的准确率和效率。
-
公开(公告)号：CN119131580A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411149231.9
申请日：2024-08-21
Applicant: 西南交通大学烟台新一代信息技术研究院 , 艾迪恩(山东)科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44
Abstract: 本申请公开了一种YOLOv8改进模型训练方法和舰船检测方法，属于目标检测技术领域。该方法基于样本舰船遥感图像和样本舰船标注遥感图像，对包括OBB旋转检测模型、特征提取网络RFAnet、动态注意力尺度序列特征融合网络DSASSF和SPPF_LSKA模块的YOLOv8改进模型训练。本申请能够有效地应对目标舰船在尺度、形状、方向和姿态上的多样性，精确地捕捉舰船的特征，提高在复杂海洋环境下舰船检测精度和鲁棒性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118212132A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410290468.2
申请日：2024-03-14
Applicant: 西南交通大学 , 西南交通大学烟台新一代信息技术研究院 , 艾迪恩(山东)科技有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4023 , G06T5/80 , G06T5/90 , G06T5/40 , G06V10/44 , G06V10/75 , H04N23/695 , H04N23/90 , H04N23/951
Abstract: 本发明涉及图像处理和视频合成技术领域，公开了一种基于阵列相机的亿级像素视频合成方法，通过多台相机捕获图像；对多台相机捕获到的图像，在构建出的多维尺度空间上，进行特征点的关键点提取；进行特征点匹配；进行图像定位；进行尺度对齐；进行扭曲校正。本发明用于为每一个长焦相机找到其在短焦相机中的对应区域，并通过非均匀图像扭转算法将各长焦相机获取的视频与短焦相机获取到的视频中的对应区域对齐，再将扭曲后的较高分辨率的长焦视频嵌入到较低分辨率的短焦视频中，最终合成亿级像素分辨率视频。
-
公开(公告)号：CN117839919B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410245763.6
申请日：2024-03-05
Applicant: 西南交通大学烟台新一代信息技术研究院 , 山西省交通开发投资集团有限公司 , 山西交通控股集团有限公司 , 山西省智慧交通实验室有限公司
Abstract: 本发明涉及桥梁钢结构技术领域，公开了道路桥梁钢结构涂装设备，包括底板，底板上设有用于支撑钢结构的支架组件，底板的两端均设有用于限制钢结构位置的限位架，底板上设有能够移动的滑座组件，滑座组件上安装有用于包覆局部钢结构的涂装外壳，涂装外壳的内侧设有多个涂料喷头；所述支架组件包括两个轨道条，两个轨道条上均转动连接有多个转臂组件，多个转臂组件的内部均设有弹性回正组件，两个轨道条上对应的两个转臂组件顶端共同连接有支撑组件。本发明采用多个独立条形支撑结构共同支撑钢结构，从而在钢结构底端形成多个等距分布的支撑区域，当其中某一个独立条形支撑结构受外力产生折叠时，不会对支撑的钢结构产生影响。
-
公开(公告)号：CN116246059A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211628492.X
申请日：2022-12-17
Applicant: 艾迪恩(山东)科技有限公司 , 西南交通大学烟台新一代信息技术研究院
Abstract: 本发明属于信息技术领域，具体涉及一种基于改进的YOLO多尺度检测的车辆目标识别方法，解决了现有的车辆目标检测方法在相对复杂场景中所表现出的实时性、准确性和鲁棒性有待提升的问题，通过以下步骤实现：步骤1)自制数据集预处理的步骤；步骤2)主干网络特征提取的步骤；步骤3)改进后的Neck结构进行特征融合的步骤；步骤4)NMS非极大抑制的步骤；步骤5)输出检测结果图的步骤。相比YOLOv5s基准网络。本发明改进后的ECA‑P2COT‑YOLOv5s模型在对车辆目标的检测效果明显提升,提高了网络的目标检测精确度，提高了在相对复杂场景中所表现出的实时性、准确性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN116188523A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211578410.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 西南交通大学烟台新一代信息技术研究院 , 艾迪恩(山东)科技有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆跟踪技术领域，具体地涉及一种轻量化的Deepsort车辆跟踪方法，通过结合ShuffleAttention模块和新增检测尺度作为主干网络对车辆视频流进行特征提取。在此过程中ShuffleAttention模块用于从通道注意力和空间注意力两个维度分别捕获通道间的依赖关系和空间的像素级关系，通过两种注意力的并行结合排除其他信息干扰；采用特征金字塔和路径聚合结构增强网络对不同尺度目标的检测能力。在跟踪阶段，通过轻量化卷积GhostNet，以更窄的网络层实现相同的外观语义提取效果，改善车辆跟踪及车流统计的实时性，避免由于特征提取网络过深造成的实时性较差问题。
-
公开(公告)号：CN115950911B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310244534.8
申请日：2023-03-15
Applicant: 西南交通大学烟台新一代信息技术研究院 , 山西交通控股集团有限公司 , 山西省智慧交通研究院有限公司
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
53
records
(took 0.049 seconds)
