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公开(公告)号：CN118568650A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411059783.0
申请日：2024-08-05
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/25 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
摘要： 本发明属于计算机视觉和图像识别技术领域，提供了一种基于细粒度文本提示特征工程的工业异常检测方法及系统，包括提取工业图像的文本特征、图像块特征和图像特征；利用图像特征对文本提示进行优化更新，得到细粒度文本提示特征；将图像块特征与细粒度文本提示特征进行相似性对比分析，将对比生成的异常结果图进行相加融合得到最终的异常检测结果；优化模型的参数，使损失函数最小，利用训练好的模型进行测试集的异常检测。本发明针对少样本工业图像异常检测，通过特征提取模块、细粒度文本提示工程模块和跨模态空间域多粒度交互模块搭建异常检测模型框架，提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN118154603B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410578270.4
申请日：2024-05-11
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于级联多层特征融合网络的显示屏缺陷检测方法及系统，液晶显示屏缺陷检测模型包括用于提取图像特征的残差特征提取网络，用于融合图像中浅层细粒度信息和深层语义信息的级联多层特征融合网络，以及用于确定缺陷类别、位置和置信度信息的目标识别网络；设计的残差特征提取模块，利用深度卷积模块和逐点卷积模块有效捕捉图像中的细粒度特征的同时降低模型参数量，提高模型检测速度；在特征提取网络设计特征增强模块，同时考虑液晶显示屏缺陷的细节特征和整体结构，能够提取更重要、更明显的缺陷特征，提高了模型对不同类型缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117765363A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410194599.0
申请日：2024-02-22
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 本发明涉及数字图像处理异常检测技术领域，提供了一种基于轻量型记忆库的图像异常检测方法及系统。该方法包括，获取待检测的产品图像，并进行预处理和分割，得到若干图像块；基于每个图像块，采用特征提取网络提取特征，得到融合特征图；计算每个图像块的异常分数；从待测产品图像的每个图像块的异常分数中选择最大异常分数；基于最大异常分数所对应的图像块的融合特征图，计算该图像块的融合特征图与记忆库中存储的所有特征图的距离，选择最小距离；基于最小距离，对最大异常分数进行加权，得到最终异常分数；判断整个图像的异常分数是否大于设定的阈值，若是，则待测产品图像异常，否则，待测产品图像正常。
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公开(公告)号：CN117710757A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410159978.6
申请日：2024-02-05
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度特征引导与融合的工业异常检测方法及系统，涉及计算机视觉中的工业图像异常检测技术领域。该方法包括步骤：获取工业产品表面缺陷图像并进行预处理，得到训练集和测试集；建立由模拟异常网络、多尺度特征提取网络、多尺度特征加权融合网络和像素级异常评分网络依次连接的初步异常检测模型；利用训练集对初步异常检测模型进行训练，并利用测试集对训练好的异常检测模型进行效果验证；利用训练好的异常检测模型对待检测的工业图像进行异常检测。本发明能够提高对工业图像异常的敏感性和准确性，实现对产品表面缺陷更为可靠的检测识别和定位。
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公开(公告)号：CN117669593A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410128850.3
申请日：2024-01-31
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/295
摘要： 本发明公开的基于等价语义的零样本关系抽取方法、系统、设备及介质，涉及零样本关系抽取技术领域，包括：获取待识别样本；提取待识别样本中句子实例的语义特征向量及关系描述的语义特征向量；对句子实例的语义特征向量和关系描述的语义特征向量，均进行正交变换，对应获得句子语义等价向量和关系语义等价向量；计算句子实例的语义特征向量和关系描述的语义特征向量的匹配分数，及句子语义等价向量和关系语义等价向量的匹配分数；将两种匹配分数加权求和，获得句子实例和关系描述的预测分数；根据句子实例和关系描述的预测分数，确定句子实例和关系描述的预测关系。提高了零样本关系抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN117132584B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311227287.7
申请日：2023-09-22
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种基于深度学习的液晶显示屏瑕疵检测方法及装置，涉及计算机视觉目标检测技术领域，通过设计轻量化特征提取网络，在保证液晶显示屏瑕疵特征提取能力的基础上减少计算量，提高模型的检测速度；设计跨层多尺度特征融合网络，高效的融合特征提取网络的浅层细粒度信息和深层语义信息；设计精细化预测网络，包括特征聚合器和特征提纯模块，特征聚合器融合了多层次的特征，提取更多上下文信息，增强细粒度特征的提取；特征提纯模块抑制了不同尺度特征图的冲突信息，减少语义差异，提高了模型对液晶显示屏瑕疵检测的准确率。
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公开(公告)号：CN115454963A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211087142.7
申请日：2022-09-07
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于J2EE的政务公开系统的设计与实现，包括以下过程：收集政府部门数据并标记建立基本存储库；进行预交换网信息交换；进行政府业务网与预交换网之间的信息交换；进行特征对比，以确定信息的一致性和准确性；采用SOA进行数据共享；采用RBAC控制器判断用户访问。根据上述关联分析方法构建系统，该系统包括登录界面、申请模块、管理模块，信息模块留言模块。
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公开(公告)号：CN114817644A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210424428.3
申请日：2022-04-21
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC分类号： G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9032 , G06F16/906 , G06F16/951
摘要： 本发明公开了一种基于Elasticsearch的政府信息资源分类与智能化搜索方法和系统，其特征在于，主要功能包括：实现政务信息资源按主题分类和智能化搜索，方法流程包括收集政府数据，对政府信息资源按照政府信息内在相关性和与公众密切相关的主题进行划分，形成多级分类树。搭建Elasticsearch集群，基于Elasticsearch对S1底层数据进行优化，通过RabbitMQ消息中间件异步接入政府信息资源数据。接受用户查询请求并对该请求进行应答。获取用户反馈存入评价列表，并根据评价列表更新多级分类树。根据上述方法构建系统，系统分为数据收集清洗单元、存储单元、服务单元、交互单元以及展示单元。
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公开(公告)号：CN118644359B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411124271.8
申请日：2024-08-16
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 本发明涉及能源供应技术领域，具体为应用于工业园区的氢能负荷预测方法及系统，通过获取工业园区历史能源负荷数据、工业园区所在地气象站的历史气象数据以及时间数据，并进行预处理，经编码操作得到特征表示；预处理后的数据基于全局时域特征捕获网络得到频域表示，进一步得到全局周期性特征；根据得到的特征表示，利用多尺度特征融合网络提取出局部非线性特征；得到的全局周期性特征和局部非线性特征，利用自适应门控融合网络得到预测结果。利用深度神经网络的强大拟合能力和频域分析的周期性识别优势，结合多尺度特征提取技术，能够更全面、更精细地解析氢能源需求的内在规律，显著提高预测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118568650B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411059783.0
申请日：2024-08-05
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/25 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
摘要： 本发明属于计算机视觉和图像识别技术领域，提供了一种基于细粒度文本提示特征工程的工业异常检测方法及系统，包括提取工业图像的文本特征、图像块特征和图像特征；利用图像特征对文本提示进行优化更新，得到细粒度文本提示特征；将图像块特征与细粒度文本提示特征进行相似性对比分析，将对比生成的异常结果图进行相加融合得到最终的异常检测结果；优化模型的参数，使损失函数最小，利用训练好的模型进行测试集的异常检测。本发明针对少样本工业图像异常检测，通过特征提取模块、细粒度文本提示工程模块和跨模态空间域多粒度交互模块搭建异常检测模型框架，提高了模型的泛化能力。
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