一种基于深度学习的遥感图像语义分割方法

    公开(公告)号:CN114187450A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111530033.3

    申请日:2021-12-15

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像语义分割方法,包括以下步骤:获取数据集;对数据进行增广;构建segnet、unet网络模型;修改segnet网络,在编码器中的前两个阶段增加两个空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,有效提取多尺度特征,保留空间位置信息,完成两个ASPP模块的训练后,在解码器中进行相应的特征融合;载入数据进行模型训练、预测;模型融合,将使用三个模型得到的预测图的每个像素点进行投票;对预测结果做可视化处理。本发明对segnet网络进行改进,增强了特征提取能力并有效的融合了网络的上下文信息,同时进行了模型融合,提高了分割的精确度。

    一种人员移动中使用移动通讯设备的行为检测及报警系统

    公开(公告)号:CN113792656A

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN202111078349.3

    申请日:2021-09-15

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种人员移动中使用移动通讯设备的行为检测及报警系统,包括视频获取模块、人员行为检测模块、行为人重识别模块、行为人移动判断模块、风险控制和报警模块,所述视频获取模块、人员行为检测模块、行为人重识别模块、行为人移动判断装置、风险控制和报警模块均与中心模块通讯连接。本发明将移动通讯设备检测应用到工厂的安全防护机制,提高监测效率,不需要人工监督,降低人工成本,能够及时对于边移动边打电话等违规操作做出反应,发出报警信息,极大的提高了工厂的安全防护能力,为工厂的移动通信设备检测提供了一个标准的、及时的、高效的、先进的安全防护系统。

    一种数据传输路由和移动存储节点动态部署优化方法

    公开(公告)号:CN110099390B

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN201910291450.3

    申请日:2019-04-12

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种数据传输路由和移动存储节点动态部署优化方法,包括如下步骤:系统初始化,传感器网络G建立传感器节点N和存储节点部署位置U的路由,初始化传感器节点在本地维护的当前移动存储节点部署方案;在一个异构传感器网络中,传感器节点根据存储可靠性要求,将感知数据进行编码并通过最小成本多跳路由传输至存储节点;构造合适的连续时间马尔科夫链来动态调整移动存储节点的部署,重新部署的移动存储节点将新的位置信息通知其他存储节点和所有传感器节点,使得传感器节点可以重新计算到存储节点的最佳路径。本发明公开的方法在保证数据存储可靠性的基础上,最小化数据传输成本和存储成本。

    一种适用于无线区块链网络中的共识方法

    公开(公告)号:CN110913501A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911087282.2

    申请日:2019-11-08

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种适用于无线区块链网络中的共识方法,包括以下步骤:(1)领导选举阶段:选举出无线区块链网络中唯一一个leader矿工节点;(2)区块提议阶段:由选举阶段产生的leader矿工节点进行新区块的生成和广播;(3)区块验证阶段:其他矿工节点对新区块进行验证并将验证结果反馈给leader矿工节点;(4)区块链更新阶段:leader矿工节点根据其他节点验证信息决定是否更新本地区块链,达成共识。该方法可在矿工节点间传输信息不确定且传输信道不稳定的情况下,通过工作量证明计算、物理载波侦听和设置节点间传输规则等方法,使得整个区块链网络中所有节点在最佳的运行轮数内达成共识,并且在一定程度上避免了区块链网络中的分叉问题。

    基于多模态学习的视觉-文本协同摘要生成方法及系统

    公开(公告)号:CN119862861A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202510352173.8

    申请日:2025-03-25

    Abstract: 本申请属于自然语言处理交叉领域,具体涉及一种基于多模态学习的视觉‑文本协同摘要生成方法及系统,包括多模态数据接收模块,用于并行接收多模态输入数据,包括文本数据和视觉数据;视觉语义理解模块,采用视觉语义理解模型提取图像的高层语义特征并生成文本描述;语义融合模块,采用基于方向一致性与自适应语义补全的视觉‑文本语义融合方法,将原始文本与生成的图像描述进行语义层面的融合;摘要优化模块,采用多层深度融合的混合神经网络架构对融合特征进行语义重构,生成符合上下文语义和准确表达的摘要文本。优点在于:精准对齐视觉和文本信息,生成高质量摘要,特别适用于新闻报道、会议记录、视频内容分析等需要跨模态信息融合的场景。

    多层级物联网中的分片区块链构建方法及系统

    公开(公告)号:CN119363751A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411630338.5

    申请日:2024-11-14

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本申请属于物联网技术领域,具体涉及一种多层级物联网中的分片区块链构建方法及系统,包括云边分片和边端分片;云边分片包括云服务器,配置为共识节点,边端分片包括物联网网关和物联网终端设备,配置为轻节点或同步节点;边缘服务器同时作为云边分片和边端分片的边,配置为同步节点;其优点在于,本申请提出了一个基于“云边分片”、“边端分片”的区块链分片框架,以提高区块链系统的吞吐量,使用了分片技术来提高区块链可伸缩性,通过采用“分而治之”的方法,分片将事务处理工作负载划分为节点组,从而克服了性能和伸缩性限制。

    一种服务器设备负载的实时预测方法

    公开(公告)号:CN118964159A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411058718.6

    申请日:2024-08-02

    Abstract: 本发明属于云计算技术领域,具体涉及一种服务器设备负载的实时预测方法。所述方法包括:采集服务器过去一段时间内的设备参数序列,并将所述设备参数序列划分为样本序列和标签序列;对所述样本序列和所述标签序列进行预处理;对预处理后的样本序列,根据业务信息对每个覆盖做聚类,使得相似的覆盖聚为一类,并引入时间戳,获得最终的样本序列;采用随机森林回归算法建立随机森林回归预测模型;将所述最终的样本序列、所述标签序列输入至所述随机森林回归预测模型进行训练,获得训练好的实时预测模型;将所述服务器当前时间段的设备参数序列输入至所述训练好的实时预测模型中,获取所述服务器当前的负载参数。本发明方法有效提升负载预测准确。

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