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公开(公告)号：CN113887668A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111281298.4
申请日：2021-11-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及了基于改进YOLOv4的容器瑕疵检测方法及系统，在实际工业生产线中，触发器控制CCD相机，搭配条形光等光源，拍取玻璃容器瓶身图像，然后使用检测一体机系统中的算法，对瓶身瑕疵进行检测及分类，将检测出瑕疵的玻璃容器击打回收。在这个过程中，检测算法的设计是关键一环，检测算法的好坏，直接影响了质检一体机的优劣之分。本发明提供的基于改进YOLOv4的容器瑕疵检测方法及系统，用以提高玻璃容器瑕疵的检测识别和回收效率，适合应用于机器视觉玻璃容器检测领域及行业。
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公开(公告)号：CN112817561A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110142430.7
申请日：2021-02-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F8/10 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/253 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了软件需求文档的事务类功能点结构化抽取方法及系统，包括：获取目标软件需求文档；对目标软件需求文档进行预处理，得到需求语句数据；将需求语句数据，输入到预先训练过的功能点触发词识别模型中，输出识别的功能点触发词及类别；将需求语句数据和所得到的功能点触发词，输入到预先训练过的功能点论元识别模型中，输出功能点论元及其类别；将所得到的功能点触发词和功能点论元组合，得到功能点短语；将功能点短语输入到预先训练过的语言模型中，得到各功能点短语的输出概率值，从而根据输出概率值筛选出目标软件需求文档的功能点短语。
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公开(公告)号：CN110239270A
公开(公告)日：2019-09-17
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：CN106934546A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710146374.8
申请日：2017-03-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/06 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种政府信息化项目前置评审系统的数据传输方法及系统，有效减少主管部门及财政、审计部门的工作量，不再需要经常召开专家会进行评审；大大缩短信息化项目的评审周期；可有效规范所申请的信息化项目的管理、提高工作效率，使得工作流程然有序，同时提高了评审工作的透明度，实现了评审工作的过程程控。利用评审系统可有效消除“信息孤岛”，避免政府部门的重复申请或重叠申请，有效遏制虚报、冒报预算造成的资金闲置现象，防止项目建设违法违规行为的发生，实现对所申请信息化项目的有效监管；本发明评审专家根据项目需要随机抽取，有效避免出于不同利益目的的人为因素导致项目评审出现不公平、公正情况，保证项目投资达到预期目标。
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公开(公告)号：CN103281208B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201310221298.4
申请日：2013-05-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种数据灾备服务及综合监控系统，其特征是：包括：灾备存储子系统：实时存储灾备数据信息；ISM服务器子系统：接收用户应用服务器子系统提供的灾备服务实施参数，与灾备存储子系统交互访问，实时检测灾备存储的状态变化，进而记录每个灾备服务的执行情况；用户应用服务器子系统：通过向ISM服务器子系统提供由灾备实施人员填写的灾备服务实施参数，实时接收来自ISM服务器子系统返回的服务状态，继而可以实时查询到灾备服务的容灾情况。灾备设备综合监控系统：对数据灾备中心的室内微环境及设备运行状态参数进行采集和精准控制。本系统方便了数据灾备服务中心的灾备项目管理，满足了用户了解灾备和灾备中心宣传灾备的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104679607B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510061675.1
申请日：2015-02-04
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种异构存储的容灾系统及方法，系统包括用户端和异地灾备中心，其中，用户端包括备份服务器、生产存储模块和备份存储模块，备份服务器连接生产存储模块与备份存储模块，生产存储模块连接备份存储模块；异地灾备中心包括异地灾备中心存储模块，异地灾备中心存储模块与备份存储模块连接，且所述备份存储模块与异地灾备中心存储模块兼容，本发明仅新增一台低端存储的情况下，即实现了异构存储的兼容及远程容灾，相较于存储虚拟化或远程挂载等方法，运维投入和预算更低，简单易用。
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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：CN118898614A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411397545.0
申请日：2024-10-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了基于多域高效特征聚合网络的齿轮缺陷检测方法及系统，涉及计算机视觉应用领域，用于缺陷检测的多域高效特征聚合网络包括多域混合特征提取网络、多尺度特征聚焦传播融合网络以及检测头网络；所述多域混合特征提取网络，采用多域特征无损下采样模块在频域和空间域下对齿轮图像进行下采样，构建初始特征图，利用高效混合特征感知模块从局部和全局、空间和通道的角度对初始特征图进行增强，得到多尺度特征图；所述多尺度特征聚焦传播融合网络，对多尺度特征进行融合，得到融合后的特征图；所述检测头网络，根据融合后的特征图，检测齿轮缺陷；本发明构建多域高效特征聚合网络，进行鲁棒性强、精度高的齿轮缺陷检测。
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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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