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公开(公告)号：CN117649439B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410121538.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) , 烟台大学
IPC: G06T7/62 , G06T7/11 , G06T5/73 , G06T5/20 , G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种海草床面积的获取方法、系统、设备和存储介质，该获取方法，首先将带雾的初始海草床图像先进行便于快速计算的去雾厚度处理，查看去雾厚度图的质量是否达标；若去雾厚度图质量不达标，使用更细致的去雾浓度处理方法提升初始海草床图像的图像质量，直至去雾浓度图达标后进行特征提取；若去雾厚度图质量达标了，直接进行特征提取；接着，特征提取的过程中，使用语义特征提取和全局特征提取处理等处理去雾厚度图或去雾浓度图，获取特征海草床图；然后，基于特征海草床图的像素差分布情况，确定海草床区域的边缘点和面积；最后，基于海草床图上面积和图像比例尺，获得真实的海草床面积。
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公开(公告)号：CN117395164B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311694257.7
申请日：2023-12-12
Applicant: 烟台大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , H04L41/14 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G16Y40/10
Abstract: 本发明涉及工业物联网技术领域，具体为工业物联网的网络属性预测方法及系统，以工业物联网中的每个设备为图的节点，设备之间的连接为图的边，生成工业物联网网络结构信息图，并形成图数据保存在对应的分支中，通过应用联邦学习技术，每个分支中训练的局部图神经网络模型在确定各自的参数后，通过聚合其余分支的模型参数更新当前分支中模型的参数，从而只共享数据中的知识而不共享数据自身，使得分支对应的客户端可以在不共享隐私数据的情况下共同训练全局模型。
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公开(公告)号：CN117395164A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311694257.7
申请日：2023-12-12
Applicant: 烟台大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , H04L41/14 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G16Y40/10
Abstract: 本发明涉及工业物联网技术领域，具体为工业物联网的网络属性预测方法及系统，以工业物联网中的每个设备为图的节点，设备之间的连接为图的边，生成工业物联网网络结构信息图，并形成图数据保存在对应的分支中，通过应用联邦学习技术，每个分支中训练的局部图神经网络模型在确定各自的参数后，通过聚合其余分支的模型参数更新当前分支中模型的参数，从而只共享数据中的知识而不共享数据自身，使得分支对应的客户端可以在不共享隐私数据的情况下共同训练全局模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117150416A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311401950.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/2433 , H04L9/40 , H04L67/12 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2323 , G06F18/25 , G06F21/62 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/098
Abstract: 本发明属于工业互联网数据安全技术领域，提供了一种工业互联网异常节点的检测方法、系统、介质及设备，工业互联网中不同的数据持有者先将所拥有的本地节点数据转化为图型数据，在进行本地模型训练之前，数据持有者先使用谱聚类算法将本地数据进行一定的聚类操作，将相同类别的节点数据聚类到同一簇中，然后将聚类后的结果进行本地模型训练，得到局部聚合特征。将训练好的局部特征上传到可信任的第三方服务器进行全局特征的聚合，通过注意力机制，针对不同数据持有者上传的局部特征分配不同的权重，将聚合好的全局特征下发到各个数据持有者手中进行新一轮的训练，以此将异常的节点从正常的节点中分类出来，同时获得异常节点的不同风险等级。
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公开(公告)号：CN116766213B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311068254.2
申请日：2023-08-24
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种基于图像处理的仿生手控制方法、系统和设备，该控制方法通过获取手部图像中的关节信息，确定关节区域，得到的初始锚点区域集图经特征处理、方差筛选、回归检测和筛选处理后，获得当前待测手部图的最优锚点集；当前待测手部图的最优锚点信息与相邻帧手部图的最优锚点信息，经加权平均处理后，得到当前待测手部图的关键手部节点集；通过关键手部节点集的坐标信息，确定手势识别结果；将手势识别结果通信传输至仿生手，仿生手并给出相应交互结果，实现了仿生手的准确、灵活控制；且在大量图像信息中筛选出关键信息进行手势识别结果的计算，在保证控制结果准确度的基础上，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN116938026A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310886258.5
申请日：2023-07-19
Applicant: 烟台北方星空自控科技有限公司 , 烟台大学
Abstract: 本申请公开了一种逆变电路的控制方法，属于电力电子技术领域。该方法包括：基于逆变电路，构建回路模型；对回路模型进行离散化处理，再根据线电压幅值，确定空间矢量图的扇区和双矢量，以使功率开关在整个周期内的切换次数最少，从而减小开关损耗；基于双矢量，确定参考电流，在每个周期内通过两个矢量来跟踪参考电流，降低输出电流谐波；根据参考电流和无权重因子的价值函数，确定价值函数计算结果，无权重因子的价值函数可减少计算量；基于价值函数计算结果，确定双矢量占空比，从而基于双矢量占空比，控制功率开关管的通断，以产生PWM波驱动逆变电路工作。该方法可以简化控制策略，减小开关损耗，降低输出电流的谐波，减小计算量。
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公开(公告)号：CN116055490B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310047774.9
申请日：2023-01-31
Applicant: 烟台大学
IPC: H04L67/10 , H04L41/0823 , H04L41/083 , H04L41/142 , H04L41/5019 , G06F17/11 , G06F17/16
Abstract: 一种边缘云服务稳定的控制方法、系统及装置，控制方法包括：步骤一：获取任务执行方的质量数据、边缘服务器的监管数据、任务请求方的报酬数据和云平台的监督数据；步骤二：构建所述任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器的收益函数，获得复制动态方程；步骤三：构建雅可比矩阵，获得系统稳定策略。通过云平台和边缘服务器相结合的方式，减少了远程数据的传输量，降低了网络传输的时延，降低网络的运营成本。另外，该方法首次对任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器进行四方博弈分析，得到了边缘云服务稳定运行的四方选择情况，优化了边缘云服务的总体收益。
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公开(公告)号：CN116797965A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310461115.X
申请日：2023-04-26
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V20/40 , H04N5/262 , H04N5/265 , H04N5/14 , G06V10/26 , G06V10/34 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于视频帧间单应性变换的视频稳定方法及系统，属于视频监督技术领域，通过前景掩膜模块对视频内的前景与背景进行有效区分；将前景部分利用掩膜进行覆盖后，通过可信浅层特征提取模块，获取背景区域的有效浅层语义特征；针对背景区域的有效浅层特征，通过局部特征与全局特征关联的运动估计模块，估计连续相邻帧之间的单应性关系；通过视频稳定平滑模块，利用相邻帧之间的运动关系获取的变换帧与参考帧之间单应性使用STN变换实现对整段视频的稳定。本发明通过提出的前景掩膜与可信浅层特征的有效结合，避免了由大视差引起的伪影或失真现象，以可信浅层特征为基础，建立局部和全局特征关系获得准确的相机运动，最终实现视频稳定。
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