公开(公告)号：CN110956260B

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN201910926760.8

申请日：2019-09-27

申请人： 瑞士电信公司

发明人： 亚辛·贝尼亚希亚 ,  卡米尔本纳尼·斯密雷斯 ,  迈克尔·贝瑞斯维尔 ,  克劳迪乌·姆萨特

IPC分类号： G06N3/0985 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086 ,  G06N3/092 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/006 ,  G06N3/048

摘要： 公开了一种神经架构搜索的计算机实现的方法。实施例可以提供用于执行选定任务的神经网络(100)。获得计算图(200)，该计算图包括多个节点、边、以及与上述节点/边相关联的权重。计算图(200)包括计算图(200)的子图(301、302)形式的多个候选模型。顺序训练选定的子图，响应于训练更新与每个子图对应的权重。对于子图中与另一子图共享的每个权重，基于与该权重相关联的节点/边对另一子图的重要程度的指示控制(响应于训练该子图的)该权重的更新。

公开(公告)号：CN118736474B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202411203867.7

申请日：2024-08-30

申请人： 江铃汽车股份有限公司

发明人： 彭德清 ,  李立玉 ,  姚金平 ,  汪步青 ,  张婷

IPC分类号： G06V20/50 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/56 ,  G01C21/20 ,  G01B21/28

摘要： 本发明涉及图像识别处理领域，提出了一种基于HIL测试台架的图像辅助测试方法及系统，通过获取HIL测试台架的信号数据的同时，也采集试验操作区和信号控制区的图像，通过图像特征识别进行视觉上的监督和判断，避免了需要由试验员进行巡逻监督，极大地提高了验证试验的效率并且降低了运行的成本，根据图像和信号数据进行双重验证，避免了由于非电气性质的故障导致的试验误差或错误，极大地提高了验证试验的准确性，并且通过图像和信号数据的对照检验，实现了自检的功能，避免了由于检测系统自身的故障导致的实验数据错误，进一步的提高验证试验的稳定性，本发明极大地提高了基于HIL测试台架的验证试验的效率和准确性。

公开(公告)号：CN118690830B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202411155937.6

申请日：2024-08-22

申请人： 山东工商学院

发明人： 魏广芬 ,  张薇 ,  何爱香 ,  焦莎莎 ,  吕晓龙 ,  王百川 ,  张小栓

IPC分类号： G06N3/096 ,  G01N33/00 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/211 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2431

摘要： 本发明属于气体传感检测技术领域，具体涉及一种电子鼻系统在线学习与优化方法及系统。实时采集气味数据并进行标记，形成初始数据集，并上传至云服务器用于后续模型的训练；训练后的模型文件及参数更新到系统中，用于实现电子鼻系统的在线动态学习；采用一维卷积神经网络模型为原始基准模型，对基准模型进行训练，获得预训练的基准模型；基于预训练的基准模型采用迁移学习对权重参数进行调节，得到迁移后的预训练一维卷积神经网络模型，并结合在线被动侵略算法，对实时传入电子鼻系统的数据样本进行增量学习，以此构建1DCNN‑OPA动态学习模型。本发明实现了智能电子鼻气味识别系统的智能化、一体化操作，识别准确率高，实时性强。

公开(公告)号：CN115294552B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202210945907.X

申请日：2022-08-08

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 李德辉

IPC分类号： G06V20/58 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06F16/29 ,  G06N3/0455

摘要： 本申请实施例提供了一种杆状物识别方法、装置、设备及存储介质，用于获取杆状物的精确位置信息。包括：获取待识别图像，待识别图像包括至少一个待识别杆状物；将待识别图像输入分割网络得到第一分割结果，第一分割结果为待识别图像中第一待识别杆状物的分割结果，分割网络为根据已标注的训练图像训练得到的基于语义分割的图像分割网络；将第一分割结果进行扫描得到第一待识别杆状物对应的第一中心点集合，第一中心点集合包括第一待识别杆状物经过扫描得到的中心点；根据第一中心点集合中的中心点得到第一待识别杆状物对应的第一中线；根据第一中线确定第一待识别杆状物的位置信息。本申请可应用于交通领域、地图领域以及车联网领域。

公开(公告)号：CN115034353B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202210289492.5

申请日：2022-03-23

申请人： 清华大学 ,  北京宁矩科技有限公司

发明人： 张沕琳 ,  张超 ,  唐紫健 ,  仲雄

IPC分类号： G06N3/0464 ,  G06N3/063 ,  G06N3/082 ,  A61B5/00 ,  A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372

摘要： 本发明提供了一种端到端CNN加速器及剪枝模型压缩方法，基于EEG评估持续注意力水平，方法包括：对CNN模型依次进行组卷积、全局平均池、近零剪枝、偏差驱动剪枝、权重聚类和量化步骤，得到压缩后的CNN模型；其中，所述CNN模型由四个卷积块、一个全局平均池化层和一个线性层组成，每个卷积块包括一维卷积层、一维批量归一化层和校正线性单元层。所述加速器由FPGA实现，具体包括：两两互相连接的控制器、片上块随机存取存储器、处理引擎阵列。本发明达到183.11倍的模型压缩比，在二元注意水平分类任务上达到了84.2％的独立于被试的准确率。本发明在FPGA上达到了0.11W的设计功耗和8.19GOps/W的能效。

公开(公告)号：CN114663366B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202210216832.1

申请日：2022-03-07

申请人： 南京工业大学

发明人： 王萌 ,  杜振龙

IPC分类号： G06V20/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/082

摘要： 本发明公开了一种基于YOLOv5s神经网络的酒店套装门检测方法，属于深度学习技术领域。该方法包括以下步骤：(1)采集酒店安装好的套装门图像并使用ACDSee批量调整图像大小成640×640，(2)通过LabelImg目标检测标注工具对数据进行标记，(3)使用PyTorch深度学习框架，搭建基础的YOLOv5s神经网络模型并修改模型结构，(4)利用数据集对目标检测模型进行训练和测试，得到最优目标检测模型并部署到华为Atlas200DK边端设备上。

公开(公告)号：CN114372492B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202111676747.5

申请日：2021-12-31

申请人： 华南理工大学

发明人： 刘之航 ,  丁康 ,  何国林 ,  蒋飞

IPC分类号： G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/082 ,  G06N5/045 ,  G01M13/04

摘要： 本发明公开了一种可解释性滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：采集滚动轴承的一维时间序列信号并进行样本扩充，建立初始1D‑CNN‑BiLSTM神经网络模型，并向该神经网络模型添加Grad‑CAM++解释层，建立起具有卷积解释能力的神经网络模型。利用多种一维故障数据训练所述神经网络模型，获得具有故障诊断能力的模型，再通过所述故障诊断模型对所述滚动轴承进行故障诊断。本发明以CNN为基础结构的神经网络的特征提取过程进行解释，并加入BiLSTM，利用其具有双向分析能力的特点，实现了更好的诊断精度，并提高了故障诊断神经网络模型的抗噪性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118887409A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411394782.1

申请日：2024-10-08

申请人： 江南大学 ,  大连理工大学 ,  吉林大学 ,  苏州大学

发明人： 钱鹏江 ,  张洁 ,  张振宇 ,  张冠宇 ,  樊成 ,  姚健 ,  方伟 ,  蒋亦樟 ,  赵枫 ,  王闯 ,  王士同 ,  张梁 ,  刘丽

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06V10/82

摘要： 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是指一种基于归纳偏置和动态特征聚合的深度智能分割方法，包括：构建图像智能分割模型，包括初始层、编码器、瓶颈层、解码器、空间注意力模块以及输出层；将原始图像输入至图像智能分割模型，输出分割预测图像。所述图像智能分割模型应用DConvNeXt模块，结合具有动态特征建模能力的可变形卷积v4算子与高效局部注意力机制作为令牌混合器，在有效提升模型的特征建模能力的同时，显著增强了特征表示的灵活性和动态性。本发明能够有效处理复杂图像分割任务，显著提高了在多样化应用场景中的适应性和处理复杂图像的分割精度。

公开(公告)号：CN118886480A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410984260.0

申请日：2024-07-22

申请人： 广西电网有限责任公司

发明人： 董贇 ,  蒙琦 ,  刘凯杰 ,  林子健 ,  艾徐华 ,  银源 ,  黄依婷

IPC分类号： G06N3/098 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06F21/62 ,  G06N3/047 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于改进联邦学习的模型训练方法及相关装置，获取初始模型并发送至各参与端；迭代进行更新步骤至预设更新迭代阈值，将当前模型作为训练完成的模型，并发送至各参与端；其中，更新步骤包括：接收各参与端发送的梯度参数，进入全局参数更新过程；其中，梯度参数为参与端根据本地训练数据，结合本地差分隐私保护和知识蒸馏进行梯度计算得到的本地模型的各神经网络层的梯度；全局参数更新过程包括：根据各参与端发送的梯度参数，更新模型的全局参数，并将更新的全局参数发送至各参与端；其中，更新的全局参数用于更新参与端的本地模型的模型参数。本发明旨在解决数据不平衡场景下的模型性能和隐私保护问题，不仅提高了模型的泛化能力，还增强了数据的安全性。

公开(公告)号：CN118886473A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411377699.3

申请日：2024-09-30

申请人： 北京智眸科技发展有限公司

发明人： 刘强强 ,  刘旭 ,  牟宏磊 ,  蒙洋 ,  刘晶晶

IPC分类号： G06N3/082 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/096 ,  G06T1/00

摘要： 本申请提供一种轻量级工业图像处理网络的模型压缩方法及系统。其中，获取多个工业图像处理网络模型；根据预设的压缩规则对所述多个工业图像处理网络模型进行压缩，获得压缩后的轻量级模型；提取所述压缩后的轻量级模型的模型参数，包括卷积核大小、通道数量、层深度等；其中，所述压缩规则包括剪枝、量化、知识蒸馏技术，使得压缩后的轻量级模型能够在保持足够精度的同时减少计算资源的需求。本申请提供的技术方案能够在保证模型精度的同时大幅度减少计算资源的需求。