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公开(公告)号：CN113804470A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110945033.3
申请日：2021-08-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种穴盘育苗流水线的故障检测反馈方法，包括：五级流水线故障检测反馈方法。本发明基于智能补种机构，重点利用穴盘图像的识别结果，对流水线的组成部分进行故障诊断。提出基于五级流水线思想的故障检测反馈方法和基于Grubbs算法的故障检测方法，分别从播种密度和播种率两个方面进行故障检测，能够有效发现流水线补种环节前的故障并及时反馈，能够改善流水线运行环境，提高播种精度和育苗效率。本发明可应用于其他使用穴盘的流水线中，适应性强。
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公开(公告)号：CN114996566B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210439549.5
申请日：2022-04-25
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: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机推荐技术领域，公开了一种面向工业互联网平台的智能推荐系统及方法，所述的系统包括后台管理模块、用户端、推荐管理模块、前端展示模块；所述的方法包括以下流程：(1)对后台管理模块中平台的信息进行数据预处理；(2)对用户信息进行数据预处理；(3)关于平台文本信息的文本‑主题特征提取；(4)关于企业用户信息的用户‑兴趣特征提取；(5)把流程(3)、(4)所得到的向量yCNN、yAFM通过低阶与高阶特征交互的融合，然后经过sigmoid非线性转换，得到预测喜爱程度的概率输出，然后根据喜爱程度的概率大小将被推荐信息进行排序得到待推荐topk；(6)把待推荐topk传输到到前端展示模块，形成推荐列表推荐给对应的企业用户。
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公开(公告)号：CN119205758A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411707363.9
申请日：2024-11-27
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) , 山东山科智控科技创新有限公司
Abstract: 本发明提出了一种木材表面缺陷检测方法、系统、介质及设备，属于木材表面缺陷检测技术领域。方法包括：获取桉木单板图像，并进行预处理；将预处理后图像输入至木材缺陷识别网络中，利用反深度可分离茎模块提取图像的特征图并进行特征聚合，得到第一特征图；经过矩形自校准模块提取全局特征，形成第二特征图，再使用自适应频率注意力网络模块提取第二特征图的关键频率成分并输出第三特征图；将第三特征图输入到频率增强通道注意力模块中，得到第四特征图；将第四特征图与第一特征图融合，得到第五特征图并通过分割头预测，输出最终识别的树皮缺陷区域。解决了木材缺陷检测过程中，树皮缺陷所导致的网络提取特征效果差，语义分割精度低的问题。
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公开(公告)号：CN119046698A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411160238.0
申请日：2024-08-22
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: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于轨迹相似性度量领域，具体涉及一种基于对比预测编码的轨迹相似性度量方法、计算机可读存储介质和计算机程序产品，所述方法步骤如下：S1对数据进行预处理和转置操作得到适应改进的神经网络模型的输入要求的轨迹数据；S2利用改进的神经网络模型，结合模型的共享编码器和增强的自回归模块，对轨迹数据进行训练，提取每条轨迹的高维特征向量；S3然后通过计算这些高维特征向量之间的曼哈顿距离，生成距离矩阵，并将距离矩阵转换为排名矩阵，排名矩阵中的每个元素表示距离矩阵中相应距离值的相对排序位置。该方法能够更全面地捕捉轨迹数据中的复杂时空关系，有效提高了相似性度量的精度和效率。
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公开(公告)号：CN118014965A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410181512.6
申请日：2024-02-18
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: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像分析的技术领域，更具体地，涉及一种无参考木板图像质量评估方法。所述方法包括获取制作木板的现场原始图像数据，进行主观评分形成数据集，并对数据集划分为训练集和测试集；构建无参考木板图像质量评估模型；所述评估模型包括CNN模块、位置编码模块、Transformer编码器和图像质量评估输出模块；将数据集输入无参考木板图像质量评估模型进行训练及优化。本发明解决了现有技术中木板表面的复杂性和多样性使得在全局和局部层面同时捕捉图像特征更加困难，以及对木板质量的自动化评估准确性和效率较低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117788450A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311871060.6
申请日：2023-12-29
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: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于遥感图像检测特定计算机模型的技术领域，涉及一种基于Transformer与DCN的遥感图像变化检测方法及装置。该方法包括：基于遥感图像数据构建样本集，该样本集中包含时相图和标签图；基于Transformer和动态卷积构建图像变化检测模型，并将时相图输入图像变化检测模型，以得到变化预测图；基于标签图及变化预测图计算图像变化检测模型的交叉熵损失值，并基于交叉熵损失值优化图像变化检测模型的参数，以得到图像变化检测目标模型；利用图像变化检测目标模型对待检测的遥感图像进行变化检测。本发明解决了现有遥感影像变化检测技术由于忽略与任务不相关变化的影响导致的漏报和误报问题，以提高检测精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117475299A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311283629.7
申请日：2023-09-28
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 , 山东省农业科学院
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于输电通道检测特定计算机模型的技术领域，更具体地，涉及一种基于YOLOv8的玉米叶片虫害区域检测方法。所述方法包括构建数据集；对数据集的玉米虫害区域图片进行预处理：使用轻量级注释工具“labelme”进行多边形标注，将虫害区域分为3个类别；将预处理后的玉米虫害区域图片输入Poly‑YOLOv8虫害区域检测模型的骨干网络进行特征提取后经颈部网络进行特征融合，最后输入改进的解耦检测头生成检测结果；将经训练和测试后的Poly‑YOLOv8虫害区域检测模型对玉米虫害区域进行实时监测。本发明解决了现有技术中忽略了叶片上虫害区域的检测，基于实例分割的虫害区域检测无法有效定位叶片边界，进而导致精确度不足的问题。
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公开(公告)号：CN114046179B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202111084591.1
申请日：2021-09-15
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 一种基于CO监测数据智能识别和预测井下安全事故的方法。本发明是基于神经网络模型对煤矿中一氧化碳检测数据进行有效识别，将所述一氧化碳检测数据输入至训练好的神经网络模型中即可实时获得检测数据背后的事故原因，由此，现有技术人员无需再通过人工统计或者数据录入才能实现对一氧化碳数据超标背后的事故原因做客观统计，大大提高了智能识别的效率，即便存在误差，工作人员也只需部分修改数据即可。
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公开(公告)号：CN116738313A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310692957.6
申请日：2023-06-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06F18/241 , G01C21/34 , G01C21/20 , G06F18/2321
Abstract: 一种路网图和农机轨迹聚类算法相结合的农机运动模式识别方法，属于地图匹配的技术领域，该方法的步骤包括：获取农机定位轨迹原始数据；对原始农机定位轨迹数据进行数据清洗；利用农机定位轨迹数据获取对应目标区域内的路网图；利用HFTMM算法纠正农机定位轨迹与路网图道路之间的映射偏差；根据农机定位轨迹与路网道路之间的高精度映射关系确定农机道路行驶运动模式；利用DBSCAN密度聚类算法确定农机田间作业和田间转场运动模式。本发明将路网图的道路场景和密度聚类算法相融合，来提高农机定位轨迹分割的准确率和效率，获得更加准确的农机运动模式识别结果。
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公开(公告)号：CN116050682A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211043439.3
申请日：2022-08-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智控科技创新有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/02 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及无人农机技术领域，具体涉及一种基于改进遗传算法的全覆盖田间路径规划方法及装置。该方法包括：S1、采用栅格法构建田间环境地图。S2、对田间环境地图中的自由栅格进行染色体编码，随机生成若干条初始染色体。S3、对初始染色体进行调整，得到合法染色体。S4、构造基于多目标均衡准则的适应度函数，确定合法染色体的适应度。S5、对初始染色体进行演化，生成下一代种群，作为下次迭代的父代种群。S6、判定是否结束本次迭代，若是，则将当代种群中适应度最高的染色体输出进行解码，得到全覆盖路径；若否，则返回执行步骤S3。本发明能够减少重复作业面积和转弯次数，提高无人农机的田间作业效率和作业质量。
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