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公开(公告)号：CN110239270B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910537717.2
申请日：2019-06-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本公开公开了一种橄榄核随形雕刻方法及系统，包括：获取标准雕刻工艺品外形数据，所述标准雕刻工艺品的外形数据，包括：标准雕刻工艺品的长度、每个点的切削深度和最大切削深度；获取待雕刻橄榄核的外形数据；所述待雕刻橄榄核的外形数据，包括：待雕刻橄榄核的长度和待雕刻橄榄核的每个点的高度；根据标准雕刻工艺品外形数据和待雕刻橄榄核的外形数据，计算出实际雕刻过程中待雕刻橄榄核每个点的切削深度；将实际雕刻过程中待雕刻橄榄核每个点的切削深度发送给雕刻机，雕刻机对橄榄核完成雕刻任务。
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公开(公告)号：CN119810543A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411893111.X
申请日：2024-12-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科数字经济研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于加权掩码蒸馏的轻量化工业玻璃缺陷检测方法及系统，涉及数字图像处理与目标识别技术领域，获取若干工业玻璃图像并标注缺陷，构建数据集；分别搭建大、小规模目标检测模型异构的骨干特征提取网络，并利用数据集分别进行预训练；以预训练得到的大模型骨干网络为上游教师模型，指导小模型骨干网络进行上游知识蒸馏；分别搭建大、小规模目标检测模型同构的颈部特征融合网络和检测头，再与对应骨干特征提取网络连接，利用数据集分别进行训练；以训练得到的大模型颈部网络为下游教师模型，指导小模型颈部网络进行下游知识蒸馏；构建轻量化小规模目标检测模型，利用该模型实现对待检测工业玻璃图像更高效、更精确的缺陷检测。
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公开(公告)号：CN118864454B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411336461.6
申请日：2024-09-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科数字经济研究院有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于记忆专家指导的无监督异常检测方法及系统，涉及异常检测技术领域，所述方法包括：获取待检测缺陷图像；将待检测缺陷图像输入训练好的缺陷检测模型中进行检测，获得玻璃容器表面缺陷检测结果；缺陷检测模型包括依次连接的用于提取差异显著特征图的特征蒸馏网络和用于根据差异显著特征图生成缺陷检测结果的异常细化网络；特征蒸馏网络基于正态记忆专家帮助去噪学生网络学习正常样本，正态记忆专家中存储有教师网络根据正态样例特征得到的记忆向量，去噪学生网络根据所述记忆向量，对根据待检测缺陷图像生成的查询特征进行更新。本发明能够提高玻璃容器表面缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119181105A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411417967.X
申请日：2024-10-11
Applicant: 山东师范大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科数字经济研究院有限公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/416 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于关联实体检测的表单内容结构化提取方法及系统，包括：对于待内容提取的表单图像，通过预先构建的关联实体检测模型，获得表单中实体所对应的类别及位置信息；其中，所述关联实体检测模型中的层内特征调节模块用于将特征提取层输出的特征经卷积处理后，分别进行全局和局部特征的提取，然后通过将局部和全局特征进行拼接作为下一特征提取层的输入特征；通过对获得的不同层级的特征图进行融合，获得融合特征；基于所述融合特征，通过预设检测头，获得实体所对应的类别及位置信息；基于实体对应的类别及位置信息，通过坐标聚合，获得实体间的关联性；基于所述关联性，确定属于同一行的实体，实现表单内容的结构化提取。
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公开(公告)号：CN118864453A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411336457.X
申请日：2024-09-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 山东山科数字经济研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了基于局部整体上下文感知的钢铁表面瑕疵检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获取待检测钢铁图像；将钢铁图像输入钢铁表面瑕疵检测模型中进行检测，获得钢铁表面瑕疵检测结果；局部整体感知网络利用不同空洞率的空洞卷积提取不同尺度的局部特征，并在获取全局特征时，将查询向量、键向量和值向量均输入到卷积模块、深度卷积模块和逐点卷积模块中处理；多层级交互网络利用局部整体感知网络不同层的输出，进行跨层特征融合；强化识别网络，融合多层级交互网络的输出特征，对融合后的特征进行增强与检测，得到钢铁表面瑕疵检测结果。本发明能够提高钢铁瑕疵检测的准确率和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118644359A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411124271.8
申请日：2024-08-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及能源供应技术领域，具体为应用于工业园区的氢能负荷预测方法及系统，通过获取工业园区历史能源负荷数据、工业园区所在地气象站的历史气象数据以及时间数据，并进行预处理，经编码操作得到特征表示；预处理后的数据基于全局时域特征捕获网络得到频域表示，进一步得到全局周期性特征；根据得到的特征表示，利用多尺度特征融合网络提取出局部非线性特征；得到的全局周期性特征和局部非线性特征，利用自适应门控融合网络得到预测结果。利用深度神经网络的强大拟合能力和频域分析的周期性识别优势，结合多尺度特征提取技术，能够更全面、更精细地解析氢能源需求的内在规律，显著提高预测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118570212A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411059782.6
申请日：2024-08-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于强化特征提取网络的显示屏缺陷检测方法及系统，属于工业表面缺陷检测技术领域，包括将获取的液晶显示屏图像输入至训练好的表面缺陷检测模型，表面缺陷检测模型中液晶显示屏图像首先经过深层强化特征提取网络提取液晶显示屏图像的不同尺度特征，并将不同尺度的强化特征输入至跨层交互连接网络有效结合浅层特征和深层特征，输出不同尺度的交互特征，将不同尺度的交互特征输入至语义感知识别网络捕捉远距离特征，增强对缺陷特征的多尺度表示，最终输出缺陷检测结果。通过设计深层强化特征提取网络、跨层交互连接网络和语义感知识别网络构建液晶显示屏表面缺陷检测模型，实现多类别缺陷检测的精准识别和定位。
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公开(公告)号：CN117934980A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410338088.1
申请日：2024-03-25
Applicant: 山东山科数字经济研究院有限公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及工业检测技术领域，公开一种基于注意力监督调整的玻璃容器缺陷检测方法及系统，所述方法包括以下步骤：（1）获取玻璃容器瓶身、瓶颈、瓶口和瓶底的图像，得到玻璃容器图像数据集B；（2）对玻璃容器图像数据集B进行标注，得到图像数据集中缺陷的真实方框，并划分成训练集、验证集和测试集；（3）搭建玻璃容器缺陷检测模型；（4）将玻璃容器图像输入到训练好的玻璃容器缺陷检测模型中，输出缺陷检测结果。所述系统包括玻璃容器图像采集模块和玻璃容器缺陷检测模块。本发明提高了玻璃容器缺陷检测的准确率，且具有较高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117669593B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410128850.3
申请日：2024-01-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F40/30 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开的基于等价语义的零样本关系抽取方法、系统、设备及介质，涉及零样本关系抽取技术领域，包括：获取待识别样本；提取待识别样本中句子实例的语义特征向量及关系描述的语义特征向量；对句子实例的语义特征向量和关系描述的语义特征向量，均进行正交变换，对应获得句子语义等价向量和关系语义等价向量；计算句子实例的语义特征向量和关系描述的语义特征向量的匹配分数，及句子语义等价向量和关系语义等价向量的匹配分数；将两种匹配分数加权求和，获得句子实例和关系描述的预测分数；根据句子实例和关系描述的预测分数，确定句子实例和关系描述的预测关系。提高了零样本关系抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN117764988A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410194597.1
申请日：2024-02-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科数字经济研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉的应用领域，提供了一种基于异核卷积多感受野网络的道路裂缝检测方法及系统。该方法包括，获取待检测的道路图像；基于待检测的道路图像，采用异核卷积多感受野网络，对道路裂缝进行检测；其中异核卷积多感受野网络包括：异核特征提取网络、加权异核特征融合网络和检测头网络，异核特征提取网络采用多个双分支异核多感受野模块与横纵局部全局特征增强模块级联的方式，提取得到特征图；双分支异核多感受野模块，将输入图像进行分割后，分别输入两路分支依次进行卷积处理和分支特征图融合；加权异核特征融合网络，包括多个双分支异核多感受野模块和多个加权特征拼接模块；检测头网络，根据融合特征图，检测道路缝隙。
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