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公开(公告)号:CN114387190B
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202210285072.X
申请日:2022-03-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域,提供了一种基于复杂环境下的自适应图像增强方法及系统,包括采集原始水下图像并进行预处理;利用RGB直方图统计预处理后的水下图像的RGB通道信息数据集;基于RGB通道信息数据集,利用训练好的水下图像退化分类模型得到不同退化程度的图像样本;基于不同退化程度的图像样本,利用训练好的不同退化程度的水下修复网络进行修复,得到修复后的水下图像;本发明相较于现有的方法能够更好的解决在不同时间节点出现的不同退化情况,由于针对不同退化程度调用不同修复模型,所以本发明对于水下退化图像的修复效果更好更自然。
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公开(公告)号:CN114385233A
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN202210291811.6
申请日:2022-03-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本申请属于计算机系统技术领域,提供了一种跨平台自适应数据处理工作流系统及方法,包括客户端,被配置为基于应用程序编程接口调用和画布式拖拽构建工作流,将所构建的工作流通过Istio安全网关发送到服务端;服务端,被配置为基于服务器接口接收客户端所构建的工作流,基于运算符计算平台适配器进行工作流逻辑运算符的计算环境优化适配。本申请采用基于Kubernetes的微服务架构,采用Istio安全网关作为客户端与服务端的唯一通道,实现跨平台自适应数据工作流的处理。
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公开(公告)号:CN113963251A
公开(公告)日:2022-01-21
申请号:CN202111421605.4
申请日:2021-11-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T3/40 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了海洋生物检测方法、系统和设备,海洋生物检测方法,包括以下步骤:获取ImageNet数据集、海洋生物细粒度图像分类数据集以及拍摄得到的海洋生物数据集;使用所述ImageNet数据集对预设分类网络进行训练,得到预训练模型;使用所述海洋生物细粒度图像分类数据集对所述预训练模型进行训练得到训练模型;选取部分所述海洋生物数据集进行标注得到标注数据集;使用预设算法对标注数据集进行强化;使用训练模型结合多尺度检测网络和位置注意力机制基于强化后的标注数据集进行训练,得到海洋生物检测模型;输入未被标注的自拍摄海洋生物数据集,输出检测信息,能够准确的检测出图像或视频中存在的海洋生物种类。
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