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公开(公告)号：CN119740101A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510245695.8
申请日：2025-03-04
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G08G1/01
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，更具体地，涉及一种轨迹交通模式分类方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：对原始轨迹数据进行前期处理操作，以构建轨迹数据目标集合；将所述轨迹数据目标集合作为训练数据输入多级轨迹特征编码器，并结合自回归模型，采用对比学习的方法训练所述多级轨迹特征编码器；利用训练完成的多级轨迹特征编码器提取轨迹数据的高维特征表示，并将该特征表示作为输入，用于训练MLP分类器，使其学习轨迹特征与交通模式之间的映射关系，最终用于轨迹交通模式分类。本发明实现了高效、精准的交通模式分类，满足复杂场景下的应用需求，为智能交通、城市规划和动态交通管理等领域提供了可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN119478523A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411592705.7
申请日：2024-11-08
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T7/00
Abstract: 本发明属于木材缺陷检测的技术领域，更具体地，涉及一种基于改进YOLOv8l的木材表面缺陷检测方法、电子设备及存储介质。所述方法包括：使用FasterNet改进传统的YOLOv8l的Backbone，利用FasterNet中部分卷积PConv的设计来减小参数量和计算量；提出了一种增强型加权双向特征金字塔网络EFPN，通过辅助分支加强不同特征层之间的信息交换，并设计了扩张重参数模块DRM来充分捕获不同尺度上的特征。改进后的YOLOv8l更加适用于检测木材表面的多尺度缺陷，不仅提高了检测精度，并且参数量和计算量更小，为木材表面缺陷检测提供了一种高效、精准的解决方案。
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公开(公告)号：CN115049896B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210692398.4
申请日：2022-06-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的计算机视觉技术领域，具体涉及一种应用于计算机视觉的软阈值注意力机制，借鉴深度残差收缩网络的思想，使用同时考虑通道和位置信息的CA注意力机制来代替SENet与软阈值化方法结合，提出一种新的软阈值注意力模块：融合传统信号降噪算法中的软阈值化函数与CA注意力机制，利用CA注意力机制确定垂直和水平两个方向上的两组软阈值化函数所需的阈值，再分别进行软阈值化处理并对输入的特征图进行加权；能够更好的适用于计算机视觉领域的检测任务，并且可以方便的集成到现有的神经网络架构中，通过将不重要的特征置为零，来降低噪声或冗余信息的干扰，加强神经网络提取重要特征的能力，达到提升网络预测精度的目的。
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公开(公告)号：CN118520371A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410589835.9
申请日：2024-05-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01S19/37 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征增强的农机运动行为识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括以下步骤：采集农机GNSS轨迹点数据得到轨迹数据集合，并对轨迹数据集合进行清洗，去除噪声点和重复点；计算清洗后的轨迹数据集合中每个轨迹点的多维特征，将多维特征作为输入特征；多维特征包括速度、方向、速度差、加速度、方向差、角速度、角加速度、位移、曲率、密度和双位移；设计Bi‑VAEMnet神经网络模型，利用Bi‑VAEMnet神经网络模型对输入特征进行强化，并进行序列建模和特征提取，得到特征向量；基于特征向量，利用Bi‑VAEMnet神经网络模型进行农机运动行为识别。本发明有效提高了农机运动行为的识别精度，实现了农机田间‑道路行为分类的精确识别。
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公开(公告)号：CN116708281A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310646529.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: H04L45/243 , H04L49/9047 , H04L47/80 , H04L69/00
Abstract: 一种基于MPTCP协议的GNSS网络基准站系统数据调度方法，属于数据调度的技术领域，通过修改MPTCP协议的数据传输过程，可以使多个相同的数据包在多个路径上同时传输，从而解决了Ntrip协议因单一路径传输限制而造成的连接不稳定问题；并且设计客户端缓冲池用于存放不同类型的数据，即使其中一条路径上发生数据包丢失，客户端仍然可以从剩余的通路中快速选择该数据包，从而降低数据包丢失的风险；另外，划分缓冲池存储数据的方法，还对应解决MPTCP协议多路径数据传输缓冲池溢出的问题，同时将传输数据根据重要性分为两类，并分别存储于不同的缓冲池中，以减少数据乱序现象，同时提高差分数据传输的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116612068A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310359313.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 临沂众为智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0455
Abstract: 一种基于改进DINO网络模型的木材表面缺陷检测方法，涉及基于深度学习的木板原材料表面缺陷检测的技术领域，包括：实地采集木材表面缺陷数据集；对数据集进行预处理；对数据集进行标注、数据增强和划分；设计基于改进DINO的木材表面缺陷检测模型；利用训练集、验证集对DINO模型进行训练和验证；根据实验结果进行模型调优；利用调优好的模型进行木材缺陷检测。本发明有效提高了木材表面缺陷检测的识别准确率和识别效率，同时模型可以在极少训练轮数下达到收敛，极大降低了模型训练时间，并且模型具有较低的计算量，易于工业现场的木材缺陷实时检测。
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公开(公告)号：CN115700617A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211250905.5
申请日：2022-10-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智控数字化科技有限公司
Abstract: 一种适用于智慧大棚生产管理的智能优化方法，包括：(1)选定初始参数；(2)建立优化算法模型：其中，樽海鞘群的更新方式面对的是整个种群的更新，天牛须面对的食物源的位置更新；(3)确定食物源位置当两种方式将位置更新完毕后，按照f(x)计算更新后的适应度，选取适应度最优的个体位置作为食物源位置，适应度最优为目标函数的最优值，在本专利中是对调度计划的整体劳作时间进行优化，时间最小即为适应度最优，待满足初期设置的循环条件后跳出约束，此时食物源位置是找到的最优位置，将食物源位置进行解码输出后即为一个完整的调度计划。本发明所述优化方法既保证了调度计划的优越性也大大缩短了求解一个完整调度计划所耗费的时间。
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公开(公告)号：CN115063684A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210792876.9
申请日：2022-07-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/26
Abstract: 一种基于遥感影像场景划分的农机轨迹识别方法，包括：第一步：基于密度聚类算法对目标区域内的农机轨迹进行分类；同时，对目标区域遥感影像进行场景划分；第二步：利用遥感影像的场景划分结果辅助纠正农机轨迹聚类结果，最终输出农机轨迹识别结果。针对农机轨迹点DBSCAN聚类中参数难以统一准确给定导致农机行为划分误差大这一问题，本发明根据遥感影像场景划分结果，将农机轨迹相应范围内遥感影像作为底图参与农机行为划分。将遥感影像场景分割与聚类划分融合，以实现提高农机行为识别准确率。获得更加准确的农机行为田间作业或道路转场的划分结果。
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公开(公告)号：CN115049896A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210692398.4
申请日：2022-06-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的计算机视觉技术领域，具体涉及一种应用于计算机视觉的软阈值注意力机制，借鉴深度残差收缩网络的思想，使用同时考虑通道和位置信息的CA注意力机制来代替SENet与软阈值化方法结合，提出一种新的软阈值注意力模块：融合传统信号降噪算法中的软阈值化函数与CA注意力机制，利用CA注意力机制确定垂直和水平两个方向上的两组软阈值化函数所需的阈值，再分别进行软阈值化处理并对输入的特征图进行加权；能够更好的适用于计算机视觉领域的检测任务，并且可以方便的集成到现有的神经网络架构中，通过将不重要的特征置为零，来降低噪声或冗余信息的干扰，加强神经网络提取重要特征的能力，达到提升网络预测精度的目的。
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公开(公告)号：CN114342582A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111639895.X
申请日：2021-12-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及智能农机监控技术领域，具体为一种农机深松终端远程校准方法，包括以下步骤：安装传感器和深松终端；深松终端上电，采集传感器获取的角度数据，并上传至服务器端；手机端上传相应的长度数据至服务器端；服务器端保存手机上传的长度数据以及该上传时间的角度数据并下发至深松终端，深松终端根据接收的数据计算角度补偿参数，深松终端显示校准完成，现场安装人员及时校准测量农机具作业深度数据，采用深松终端自动上传传感器测量角度，人工检测农机具固定长度参数手动上传实现参数修正的功能。
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