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公开(公告)号：CN115439765A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211132839.1
申请日：2022-09-17
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
IPC: G06V20/17 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习无人机视角下海洋塑料垃圾旋转检测方法，技术方案包括以下步骤：步骤1）收集海洋塑料垃圾数据并划分数据集，步骤2）对原始YOLOv5模型进行网络结构初始化改进，步骤3）对改进后的YOLOv5模型进行训练，步骤4）利用最终改进后的YOLOv5目标检测模型进行检测：本发明通过改进YOLOv5目标检测算法对无人机视角下海洋垃圾实现精准识别，识别率高，对塑料垃圾的检测精度高，并且改进后的算法检测速度快，能够满足无人机实时检测要求。
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公开(公告)号：CN115309892A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210693657.5
申请日：2022-06-19
Applicant: 西南交通大学 , 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: 本发明公开一种用于非结构化铁路知识实体的序列标注方法，先构建TXT/JSON格式文件导入函数及界面；然后设计模式选择界面及引导按钮；再根据常用的标注方法设计BIO，BIOES标注函数及界面并构建自定义标签函数模式及相关界面、按钮；构建铁路专业词汇数据库；通过实体检索分类完成序列标注并构建铁路纯净语料数据库；统计显示字段及实体数量；设计TXT/JSON标注序列文件导出，本发明可以为铁路领域自然语言处理技术提供精准且大量的非结构化标注数据，为铁路实体标注收集纯净的非结构化语料文本，为构建智慧铁路知识图谱奠定基础。
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公开(公告)号：CN111488487B
公开(公告)日：2022-03-01
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。
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公开(公告)号：CN111179964A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911375555.3
申请日：2019-12-27
Applicant: 烟台艾迪恩信息科技有限公司 , 西南交通大学烟台新一代信息技术研究院
Abstract: 本发明提供一种基于声音频域特征的电梯层门状态识别方法，通过记录电梯层门关闭过程的声音，基于对采集的声音提取的特征，利用分类模型判断电梯的健康状态，与现有的电梯层门故障诊断方法相比，本发明利用声音作为电梯层门的健康状态信息来源更加方便有效，优化选择频域统计特征组合使其具有较高的辨识性和区分度，且对电梯不同层门的特征分布变化具有较好的鲁棒性，能有效地提高电梯层门健康状态识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115082688B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210620848.9
申请日：2022-06-02
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
IPC: G06V10/34 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测的多尺度特征融合方法，其通过网络收集计算机视觉图像样本建立多尺度目标检测数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；利用一阶段代表作YOLOv5算法负责图像内目标物体的检测；通过骨干网络多阶段多层次的卷积操作提取出多尺度图像特征；将其中一个支路以传统特征融合方式与颈部网络相连，另一支路以捷径方式与相同采样倍率的颈部网络相连，最后一支路以捷径方式与相同采样倍率的预测结构相连；通过深度学习一个三支路骨干网络结构，并将骨干网络中不同尺度的特征图像通过三支路向后实现神经网络的前向、后向传递；本发明具有目标检测准确率高，容易应用于大规模数据集及多种网络模型结构，实现方式简单，因此具有广阔的应用前景和巨大的市场价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118167362A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410585444.X
申请日：2024-05-13
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: 本发明公开了用于道路桥梁隧道衬砌养护设备，属于衬砌养护领域，包括底座，底座的四角处设有滚轮，底座的右侧固定连接有卡带，卡带的内部固定连接有水桶，底座的上端设有喷头，喷头用于雾化喷液工作，底座的上端设有伸缩摆动机构，伸缩摆动机构包括固定连接在底座后端的电机，电机的输出端固定连接有第一往复丝。本发明可以实现在工作的时候通过齿杆带动齿轮往复摆动，使得多节液杆在工作时能对隧道的内壁进行往复摆动喷洒，进而提高喷洒效果，同时也节省了所需要的人力，在工作结束的时候，水压降低，进而多节液杆收缩，从而在移动的时候占有的空间较小便于移动，提高了该装置的使用效果。
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公开(公告)号：CN117871265B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410268648.0
申请日：2024-03-11
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: 本发明公开了道路桥梁支座检测装置，涉及道路桥梁支座检测技术领域，包括底座，底座上设置有支架和用于固定支座的固定装置，支架上设置有升降装置，升降装置的端部万向转动连接有可自动复位至水平状态的压板，升降装置的两侧设置有同步连接件，同步连接件上连接有侧向延伸件，本发明通过固定装置固定支座，并通过升降装置驱动压板下压支座进行抗压检测，同步连接件带动侧向延伸件同步下降，并在压板下压支座时侧向延伸件从压板的两侧向压板运动，若侧向延伸件与压板之间出现位置干涉，则支座处于非水平状态，需要对支座表面清理后再检测或者整个批次的产品进行检测，若无干涉则正常进行检测，提高了支座检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117871265A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410268648.0
申请日：2024-03-11
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: 本发明公开了道路桥梁支座检测装置，涉及道路桥梁支座检测技术领域，包括底座，底座上设置有支架和用于固定支座的固定装置，支架上设置有升降装置，升降装置的端部万向转动连接有可自动复位至水平状态的压板，升降装置的两侧设置有同步连接件，同步连接件上连接有侧向延伸件，本发明通过固定装置固定支座，并通过升降装置驱动压板下压支座进行抗压检测，同步连接件带动侧向延伸件同步下降，并在压板下压支座时侧向延伸件从压板的两侧向压板运动，若侧向延伸件与压板之间出现位置干涉，则支座处于非水平状态，需要对支座表面清理后再检测或者整个批次的产品进行检测，若无干涉则正常进行检测，提高了支座检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116129302A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211578411.X
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: 本发明涉及行人跟踪技术领域，具体地涉及一种基于YOLOV5的Deepsort工地人流统计方法，所述方法采用YOLOV5作为检测器获取视频场景内的目标检测结果，通过密集卷积网络替换Deepsort原生的表观特征提取网络，实现行人运动特征与表观特征提取，基于相似度计算更新目标轨迹，通过匈牙利匹配与卡尔曼滤波对目标之间的关联程度进行比较，得到连续帧之间目标的正确匹配，DIOU阈值与马氏距离阈值的阶梯性筛选用于实现持续跟踪。其中，人流统计利用单虚拟线结合多帧判向方式实现工地上下行行人计数。本发明在提高跟准精准度的同时降低模型参数量，通过更窄的网络实现更强的表观特征提取能力，改善了现有技术中由于外观特征提取能力不足造成的跟丢、ID跳变问题，提高了跟踪效果。
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公开(公告)号：CN115270133A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210767320.4
申请日：2022-07-01
Applicant: 西南交通大学 , 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: 本发明公开了一种基于强化学习的红队测试计划生成方法，首先基于ATT&CK攻击行为知识库与模型对敌手攻击技术进行编码模拟；然后将红队测试过程建模为马尔可夫决策过程，以及对攻击者模型进行建模；接着攻击者利用输入数据基于强化学习算法构建红队测试攻击计划；最后攻击者根据评估标准选择最优攻击计划并执行，本发明提供的一种基于强化学习的红队测试计划生成方法，能够有效的提高红队测试的稳定性和效率，降低人工红队测试的经济成本、时间成本和人力成本。
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