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公开(公告)号：CN117933831A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410338056.1
申请日：2024-03-25
Applicant: 山东山科数字经济研究院有限公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/10 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及项目绩效评估的大数据分析领域，公开一种基于机器学习可训练的项目绩效评估方法及系统，属于信息化项目绩效评估评审领域。该方法包括以下步骤：（1）获取目标项目的数据材料，并进行特征要素提取，构建目标项目的实施特征集合；（2）根据特征要素与评估属性进行标签匹配，根据标签匹配结果对特征要素进行分类；（3）利用不同分类的评估准则和绩效制度对项目绩效进行评估，并根据评估结果对项目实施过程中和项目验收的工作表现进行评价打分。该系统包括数据输入模块、特征提取模块、属性分类模块和绩效评估模块。本发明提升了数据收集、数据评估和数据审核等过程中的工作效率，并实现了绩效评估的准确性、全面性和客观性。
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公开(公告)号：CN119810543A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411893111.X
申请日：2024-12-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科数字经济研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于加权掩码蒸馏的轻量化工业玻璃缺陷检测方法及系统，涉及数字图像处理与目标识别技术领域，获取若干工业玻璃图像并标注缺陷，构建数据集；分别搭建大、小规模目标检测模型异构的骨干特征提取网络，并利用数据集分别进行预训练；以预训练得到的大模型骨干网络为上游教师模型，指导小模型骨干网络进行上游知识蒸馏；分别搭建大、小规模目标检测模型同构的颈部特征融合网络和检测头，再与对应骨干特征提取网络连接，利用数据集分别进行训练；以训练得到的大模型颈部网络为下游教师模型，指导小模型颈部网络进行下游知识蒸馏；构建轻量化小规模目标检测模型，利用该模型实现对待检测工业玻璃图像更高效、更精确的缺陷检测。
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公开(公告)号：CN118864454B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411336461.6
申请日：2024-09-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科数字经济研究院有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于记忆专家指导的无监督异常检测方法及系统，涉及异常检测技术领域，所述方法包括：获取待检测缺陷图像；将待检测缺陷图像输入训练好的缺陷检测模型中进行检测，获得玻璃容器表面缺陷检测结果；缺陷检测模型包括依次连接的用于提取差异显著特征图的特征蒸馏网络和用于根据差异显著特征图生成缺陷检测结果的异常细化网络；特征蒸馏网络基于正态记忆专家帮助去噪学生网络学习正常样本，正态记忆专家中存储有教师网络根据正态样例特征得到的记忆向量，去噪学生网络根据所述记忆向量，对根据待检测缺陷图像生成的查询特征进行更新。本发明能够提高玻璃容器表面缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119181105A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411417967.X
申请日：2024-10-11
Applicant: 山东师范大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科数字经济研究院有限公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/416 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于关联实体检测的表单内容结构化提取方法及系统，包括：对于待内容提取的表单图像，通过预先构建的关联实体检测模型，获得表单中实体所对应的类别及位置信息；其中，所述关联实体检测模型中的层内特征调节模块用于将特征提取层输出的特征经卷积处理后，分别进行全局和局部特征的提取，然后通过将局部和全局特征进行拼接作为下一特征提取层的输入特征；通过对获得的不同层级的特征图进行融合，获得融合特征；基于所述融合特征，通过预设检测头，获得实体所对应的类别及位置信息；基于实体对应的类别及位置信息，通过坐标聚合，获得实体间的关联性；基于所述关联性，确定属于同一行的实体，实现表单内容的结构化提取。
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公开(公告)号：CN118864453A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411336457.X
申请日：2024-09-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 山东山科数字经济研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了基于局部整体上下文感知的钢铁表面瑕疵检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获取待检测钢铁图像；将钢铁图像输入钢铁表面瑕疵检测模型中进行检测，获得钢铁表面瑕疵检测结果；局部整体感知网络利用不同空洞率的空洞卷积提取不同尺度的局部特征，并在获取全局特征时，将查询向量、键向量和值向量均输入到卷积模块、深度卷积模块和逐点卷积模块中处理；多层级交互网络利用局部整体感知网络不同层的输出，进行跨层特征融合；强化识别网络，融合多层级交互网络的输出特征，对融合后的特征进行增强与检测，得到钢铁表面瑕疵检测结果。本发明能够提高钢铁瑕疵检测的准确率和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117934980A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410338088.1
申请日：2024-03-25
Applicant: 山东山科数字经济研究院有限公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及工业检测技术领域，公开一种基于注意力监督调整的玻璃容器缺陷检测方法及系统，所述方法包括以下步骤：（1）获取玻璃容器瓶身、瓶颈、瓶口和瓶底的图像，得到玻璃容器图像数据集B；（2）对玻璃容器图像数据集B进行标注，得到图像数据集中缺陷的真实方框，并划分成训练集、验证集和测试集；（3）搭建玻璃容器缺陷检测模型；（4）将玻璃容器图像输入到训练好的玻璃容器缺陷检测模型中，输出缺陷检测结果。所述系统包括玻璃容器图像采集模块和玻璃容器缺陷检测模块。本发明提高了玻璃容器缺陷检测的准确率，且具有较高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117764988A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410194597.1
申请日：2024-02-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科数字经济研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉的应用领域，提供了一种基于异核卷积多感受野网络的道路裂缝检测方法及系统。该方法包括，获取待检测的道路图像；基于待检测的道路图像，采用异核卷积多感受野网络，对道路裂缝进行检测；其中异核卷积多感受野网络包括：异核特征提取网络、加权异核特征融合网络和检测头网络，异核特征提取网络采用多个双分支异核多感受野模块与横纵局部全局特征增强模块级联的方式，提取得到特征图；双分支异核多感受野模块，将输入图像进行分割后，分别输入两路分支依次进行卷积处理和分支特征图融合；加权异核特征融合网络，包括多个双分支异核多感受野模块和多个加权特征拼接模块；检测头网络，根据融合特征图，检测道路缝隙。
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公开(公告)号：CN113225318B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110400950.3
申请日：2021-04-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科数字经济研究院有限公司
IPC: H04L9/40 , G06F16/182 , G06F21/60 , H04L9/06 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种政务大数据加密传输及安全存储的方法及系统，数据发送端对获取的政务大数据进行摘要提取；确定摘要加密等级；根据加密等级对政务大数据进行加密处理，生成政务大数据密文；数据发送端将政务大数据密文、摘要以及加密等级，发送到存储器进行存储；数据输出端向存储器发送政务大数据获取请求；存储器对数据输出端的加密等级进行确认，若通过，则将政务大数据密文以及摘要发送给数据输出端，并向数据发送端发送数据被调用通知；数据输出端在接收到数据之后，对数据进行解密，并进行摘要提取，将提取的摘要与接收数据中的摘要进行比对，若相同，则将解密后的数据进行输出展示。提高了信息传输和信息存储时的安全性、提高传输效率。
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公开(公告)号：CN119106379A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411168275.6
申请日：2024-08-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开的一种基于时频特征交互的设备异常检测方法及系统，包括：获取设备运行过程中所产生的时间序列数据；对时间序列数据进行编码，获得初步嵌入表示及初步嵌入表示的局部嵌入数据和全局嵌入数据；分别提取局部嵌入数据和全局嵌入数据的时频特征，获得局部时频特征和全局时频特征；将局部时频特征和全局时频特征进行相加，获得拼接后特征；将拼接后特征进行特征提取后与初步嵌入表示相加，获得重构数据；根据重构数据，获得设备异常检测结果。提高了设备异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN118781086A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410937329.4
申请日：2024-07-12
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)
Abstract: 本发明提供了基于概率分布优化和协同进化的缺陷检测方法及系统，涉及缺陷检测技术领域，包括，获取待检测的缺陷图像；利用训练好的缺陷检测网络对待检测的缺陷图像进行检测，得到缺陷检测结果。其中，缺陷检测网络包括边缘进化模块、上下文进化模块、特征融合模块和检测模块；边缘进化模块利用上下文特征作为条件，调整边缘特征概率分布，对边缘特征进行进化；上下文进化模块利用边缘进化模块输出的边缘特征作为约束，调整上下文进化的定义域范围，对上下文特征进行进化；特征融合模块融合边缘进化特征和上下文进化特征，得到融合特征；检测模块对融合特征进行检测。本发明能够提高在特征模糊和背景干扰环境下的缺陷检测精度。
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