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公开(公告)号：CN111428587B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010162552.8
申请日：2020-03-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供人群计数及密度估计方法、装置、存储介质及终端。首先，从无标签人群图像数据集中随机选取多个图像进行标注，生成相应的人群密度标签，并加入到有标签人群图像数据集中；训练人群计数及密度估计模型，直至该模型收敛；使用概率加权选择策略从剩余的无标签人群图像数据集中选取多个图像，生成相应的人群密度标签，并加入到有标签人群图像数据集中；不断迭代优化，直至模型达到性能要求；在模型中加入基于特征混合和梯度反转的对抗学习分支，并使用有标签人群图像和无标签人群图像对模型进行训练；对待预测人群图像进行人群计数及密度估计。本发明从根本上降低人群图像的标注工作量，提升了模型的泛化性能。
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公开(公告)号：CN112650179B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202011537045.4
申请日：2020-12-23
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种半导体制造系统调度的自组织调度方法包括S1：设置自组织单元的角色和参数，定义生产环境中的关键节点；S2：构建自组织单元之间的协商机制，设计决策和调度主体ESOU单元；S3：根据ESOU单元的决策指令，设计LSOU分配调度单元，负责区分单批处理和多批处理；S4：设计基于自组织单元的调度机制，来实现动态的半导体调度。本发明包括三个方面：自组织单元的角色定义，自组织单元之间的协商机制及其决策方法。基于真实行业基准生产线的模拟表明，该方法在工作移动，吞吐量和按时交付率方面提升了4.9％，9.06％和20.23％。
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公开(公告)号：CN112560665B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011459008.6
申请日：2020-12-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度迁移学习实现人体姿态检测的专业舞蹈评价方法，包括：步骤S1：利用深度迁移学习原理，结合专业舞蹈训练的姿态特征建立专门的人体姿态检测模型；步骤S2：采集示范舞蹈动作的视频，输入前述的人体姿态检测模型中，得到随时间变化的人体关键点数据流作为评价的参考标准；步骤S3：以相同方式得到被测者舞蹈动作的人体关键点信息，将其与参考标准之间的相似度作为舞姿标准程度的评价。本发明利用深度迁移学习提高了模型训练的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN112947339A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110195754.7
申请日：2021-02-22
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于性能指标的半导体生产线动态调度方法，所述方法包括：获取半导体生产线的状态参数；将获取到的状态参数，输入预先训练的生产线性能预测模型，预测得到生产线达到最优性能指标时的预测参数；基于获取到的状态参数和预测到的预测参数，采用预先训练的参数学习模型，预测得到动态调度中所需的调度参数；将预测得到的调度参数用于预设的生产线调度策略中指导生产线正确派工进行半导体生产线动态调度。本发明能够提升生产线的整体性能。
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公开(公告)号：CN112905716A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110205889.7
申请日：2021-02-24
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/215 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种半导体生产过程数据预处理方法及装置，能够对半导体制造系统数据进行变换、清理和规约，提高了数据预处理的准确性和效率，能够可靠地去除异常的数据点，便于进一步的分析研究。本发明提供的一种半导体生产过程数据预处理方法，包括以下步骤：获取半导体生产过程中的数据，并进行数据集成并进行数据清理；对数据进行规范化处理；对规范化处理后的数据检测异常值并剔除，并填补缺失值；进行冗余变量检测；通过数据挖掘算法对数据进行处理，输出经过预处理的数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862326A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110188870.6
申请日：2021-02-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据挖掘的系统调度优化方法，包括对复杂制造数据预处理；基于预处理数据的调度进行建模；对建模后数据进行调度知识挖掘以实现调度优化。基于大数据挖掘的系统调度优化方法已经在调度问题的建模和优化上有了广泛应用，能够较好地克服了传统调度建模和优化方法求解复杂生产过程调度问题时所存在的不足。
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公开(公告)号：CN112650179A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011537045.4
申请日：2020-12-23
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种半导体制造系统调度的自组织调度方法包括S1：设置自组织单元的角色和参数，定义生产环境中的关键节点；S2：构建自组织单元之间的协商机制，设计决策和调度主体ESOU单元；S3：根据ESOU单元的决策指令，设计LSOU分配调度单元，负责区分单批处理和多批处理；S4：设计基于自组织单元的调度机制，来实现动态的半导体调度。本发明包括三个方面：自组织单元的角色定义，自组织单元之间的协商机制及其决策方法。基于真实行业基准生产线的模拟表明，该方法在工作移动，吞吐量和按时交付率方面提升了4.9％，9.06％和20.23％。
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公开(公告)号：CN112560665A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011459008.6
申请日：2020-12-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度迁移学习实现人体姿态检测的专业舞蹈评价方法，包括：步骤S1：利用深度迁移学习原理，结合专业舞蹈训练的姿态特征建立专门的人体姿态检测模型；步骤S2：采集示范舞蹈动作的视频，输入前述的人体姿态检测模型中，得到随时间变化的人体关键点数据流作为评价的参考标准；步骤S3：以相同方式得到被测者舞蹈动作的人体关键点信息，将其与参考标准之间的相似度作为舞姿标准程度的评价。本发明利用深度迁移学习提高了模型训练的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN112200390A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011271595.6
申请日：2020-11-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布估计算法的无人化发货仓承运货架空间规划方法，包括以下步骤：1)建立承运货架空间模型；2)建立两类不同外形商品模型；3)以最大化满足订单数据需求为优化目标，以能够完整描述商品在货架上需满足的摆放规则为约束条件，建立货架空间规划优化问题方程；4)采用分布估计算法进行求解，最终得到优化规划方案。与现有技术相比，本发明具有提高效率，节省资源、求解速度高、实用性强、拓展性强等优点。
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公开(公告)号：CN111368659A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010112978.2
申请日：2020-02-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于寻找图像消失点实现对智能港口AGV无人车行驶轨迹纠正的方法，包括：步骤S1：采集AGV无人车行驶过程图像；步骤S2：对于采集到的AGV无人车行驶图像进行消失点检测；步骤S3：计算当前图像消失点与目标消失点偏差；步骤S4：利用相关控制算法调整AGV无人车行驶方向，缩小与目标消失点偏差。本发明在对智能港口AGV无人车导航应用上，利用计算机视觉实现对AGV无人车的智能化应用，相比已有的磁钉导航方法具有低成本，应用泛化性高，场景要求低等优点。
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