公开(公告)号：CN118379296A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410831239.7

申请日：2024-06-26

Applicant: 烟台大学

Inventor： 刘兆伟 ,  刘文哲 ,  宋永超 ,  王飞

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是涉及一种基于视觉神经网络的圆形衬套缺陷检测方法及系统。所述方法，包括：获取训练用图像数据集，并对图像数据集进行预处理；基于获取的图像数据集进行图像分割网络搭建，包括利用线性投影将图像分割为不重叠的块；利用编码器提取分割后的图像特征注意力关系，并通过线性分类器对图像分割网络的输出进行分类；根据图像分割网络的输出分类进行缺陷检测网络搭建，对缺陷检测网络中的每个阶段引入通道注意力机制，并将所有注意力信息反馈至原特征图；利用缺陷检测网络进行检测结果的输出，本发明通过添加通道注意力机制可以帮助网络对图像中重要的目标信息进行突出，提高网络对目标部分的感知能力。

公开(公告)号：CN118365646A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410796193.X

申请日：2024-06-20

Applicant: 烟台大学

Inventor： 刘兆伟 ,  谢淼斯 ,  高汝斐 ,  王飞 ,  宋永超

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及缺陷检测技术领域，尤其是涉及一种基于生成对抗网络的异型衬套缺陷检测方法及系统。所述方法，包括获取包含异型衬套外表面的图像数据，并利用图像数据生成点云数据；对生成的点云数据进行预处理，包括利用欧式聚类算法对点云数据进行去噪处理；利用预处理后的点云数据构建对抗网络模型，包括构建生成器、判别器和损失函数；基于构建完成的对抗网络模型进行模型训练，包括对生成器和判别器进行训练；利用预处理后的点云数据和对抗网络模型进行模型的缺陷检测；根据缺陷检测结果进行缺陷记录。本发明通过引入注意力机制的生成对抗网络能够更好地关注和利用点云数据中的重要信息，提高缺陷检测的准确性和效率。

公开(公告)号：CN118282876A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410710859.5

申请日：2024-06-04

Applicant: 烟台大学 ,  烟台中科网络技术研究所

Inventor： 刘兆伟 ,  孙浩杰 ,  王海洋 ,  刘殿通 ,  王立宏 ,  卢云宏 ,  初杰 ,  董一凡

IPC: H04L41/142 ,  H04L41/16 ,  H04L41/0631 ,  H04L67/104

Abstract: 本发明涉及网络异常检测技术领域，尤其是涉及一种不完备异构以太坊网络的异常节点检测方法及系统。方法，包括获取以太坊交易数据，并构建以太坊交易网络，基于残差注意力机制补全以太坊交易网络中的目标节点的缺失属性特征；基于以太坊交易网络中的交易关系，生成关系交易子图；基于关系交易子图的相关性，生成关系交易子图的特征相似度图、特征传播图、语义图及观察图；通过引入机器学习算法，将以太坊交易网络与图神经网络结合利用图结构学习算法实现对以太坊交易网络中的异常节点进行准确、高效识别和监控。

公开(公告)号：CN117851827A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410056328.9

申请日：2024-01-16

Applicant: 烟台大学

Inventor： 郭强 ,  孙贵东 ,  王莹洁 ,  刘志中 ,  王泽众 ,  赵相福 ,  刘兆伟 ,  杜贞斌 ,  刘惊雷 ,  刘殿通 ,  于洪波

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/243 ,  G06N5/04 ,  G06N5/046 ,  G06N3/0464 ,  G01S7/02 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了低信噪比雷达辐射源信号脉内识别装置及其训练识别方法，雷达辐射源信号脉内识别装置包括数据分块模块；数据分块模块后端设置有深度神经网络模块；深度神经网络模块后端设置有正向推理结果保存模块；正向推理结果保存模块后端设置有融合推理模块；融合推理模块后端设置有反馈训练接入模块；反馈训练接入模块后端连接在深度神经网络模块上；深度神经网络模块后端还设置有分类模型参数保存模块。采用该装置及训练和识别方法不仅可以得到很好的分类模型，还可以得到精确的分类识别结果，可以有效的区分信噪比低的雷达辐射源信号类型。

公开(公告)号：CN117649439A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202410121538.1

申请日：2024-01-30

Applicant: 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) ,  烟台大学

Inventor： 李少文 ,  苏海霞 ,  刘兆伟 ,  陈建强 ,  李凡 ,  王占宇

IPC: G06T7/62 ,  G06T7/11 ,  G06T5/73 ,  G06T5/20 ,  G06V20/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/36 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种海草床面积的获取方法、系统、设备和存储介质，该获取方法，首先将带雾的初始海草床图像先进行便于快速计算的去雾厚度处理，查看去雾厚度图的质量是否达标；若去雾厚度图质量不达标，使用更细致的去雾浓度处理方法提升初始海草床图像的图像质量，直至去雾浓度图达标后进行特征提取；若去雾厚度图质量达标了，直接进行特征提取；接着，特征提取的过程中，使用语义特征提取和全局特征提取处理等处理去雾厚度图或去雾浓度图，获取特征海草床图；然后，基于特征海草床图的像素差分布情况，确定海草床区域的边缘点和面积；最后，基于海草床图上面积和图像比例尺，获得真实的海草床面积。

公开(公告)号：CN117572376A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202410056329.3

申请日：2024-01-16

Applicant: 烟台大学

Inventor： 郭强 ,  孙贵东 ,  王莹洁 ,  刘兆伟 ,  王泽众 ,  于洪波 ,  刘志中 ,  刘惊雷 ,  刘殿通 ,  杜贞斌 ,  赵相福

IPC: G01S7/41 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06N5/04 ,  G06N5/046

Abstract: 本发明涉及无线电信号识别技术领域，具体公开了低信噪比弱小目标雷达回波信号识别装置及训练识别方法，雷达回波信号识别装置包括数据分块模块；数据分块模块后端设置有多通道深度神经网络模块；多通道深度神经网络模块后端设置有正向推理结果保存模块；正向推理结果保存模块后端设置有融合推理模块；融合推理模块后端设置有反馈训练接入模块；反馈训练接入模块后端连接在多通道深度神经网络模块上；多通道深度神经网络模块后端还设置有分类模型参数保存模块。采用该装置及训练和识别方法不仅可以得到很好的分类模型，还可以得到精确的分类识别结果，有效的区分信噪比低的强噪声和雷达弱小目标的回波数据。

公开(公告)号：CN117455200A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311773697.1

申请日：2023-12-22

Applicant: 烟台大学

Inventor： 王莹洁 ,  李亚鸿 ,  段培永 ,  刘兆伟 ,  王鹏 ,  逄锦伟

IPC: G06Q10/0631 ,  G06F16/29 ,  G06N3/0442 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明提供了一种众包环境下的多阶段任务分配方法、系统、设备及介质，其属于任务分配技术领域，所述方案基于轨迹预测，采用两阶段的任务分配过程，将离线指导与在线分配相结合，充分考虑实际工作场景的动态性，能够在较短时间内实现最大化的空间覆盖率；同时，所述方案充分利用Geohash算法、贪婪策略以及基于地理位置打包任务点的策略对任务分配过程进行优化，以获得最优的任务分配方案；通过上述优化策略的结合有效提高了分配效率，降低了成本花销，成功实现了最大化空间覆盖率的目标。

公开(公告)号：CN116665312B

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310959781.6

申请日：2023-08-02

Applicant: 烟台大学

Inventor： 刘兆伟 ,  卢喜郎 ,  刘文哲 ,  王莹洁 ,  苏航 ,  徐金东 ,  宋永超 ,  姜岸佐

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度图卷积神经网络的人机协作方法；该方法包括如下步骤：S1、数据采集：采集人机协作场景人体骨架数据集，并进行预处理，获取预处理数据；S2、模型训练：加载预处理数据。通过训练多尺度图卷积神经网络，获取人体行为识别网络模型；S3、人体行为识别：通过训练好的深度学习网络模型，预测人体行为；S4、人机交互：利用通信算法将预测信息发送到机器人系统，机器人基于人体行为做出动作规划。本发明的一种多尺度图卷积神经网络的人机协作方法，能够实现在真实场景机器人对人体行为及意图的预测，并做出正确交互，从而弥补传统机器人只能完成重复性工作的不足。

公开(公告)号：CN116884095A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202311153305.1

申请日：2023-09-08

Applicant: 烟台大学

Inventor： 刘兆伟 ,  姜丰 ,  卢喜郎 ,  李明亮 ,  阎维青 ,  徐金东 ,  宋永超 ,  徐树振 ,  王鹏

IPC: G06V40/20 ,  B25J9/16 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体为仿生机械手的手势识别控制方法、系统、设备和存储介质，通过将手部图像浅层的低级特征图，深层的高级特征图和多尺度特征图经第一注意力机制处理后进行特征融合，得到融合特征图；基于残差值特征图与融合特征图，得到不同的待测手部特征图；接着，通过边界框回归确定图像检测范围，基于置信度大小筛选出有利于检测的最优检测框图，并与手势数据库的匹配结果来确定手势识别结果；最后，将手势识别结果通信传输至仿生机械手，仿生机械手并给出相应交互结果，实现了仿生机械手的准确、灵活控制；且在大量图像信息中筛选出关键信息进行手势识别结果的计算，在保证控制结果准确度的基础上，提高计算效率。

公开(公告)号：CN116545764A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310759096.9

申请日：2023-06-26

Applicant: 烟台大学

Inventor： 刘兆伟 ,  郭德志 ,  王海洋 ,  阎维青 ,  徐金东 ,  宋永超

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体为一种工业互联网的异常数据检测方法、系统和设备，该检测方法中，对比初始节点的数据分布与经过提取处理的第一正常数据分布中正常特征表达性能得到第一异常评分；且对比初始节点的数据分布与经过增强处理的第二正常数据分布中正常特征表达性能得到第二异常评分，基于第一异常评分和第二异常评分，得到节点的风险等级，并立刻做出相应的节点交流权限限制，双重检测，准确性高，检测结果稳定，有利于维护工业互联网安全。