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公开(公告)号：CN116935329A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311204550.0
申请日：2023-09-19
Applicant: 山东大学 , 上海新时达电气股份有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/75
Abstract: 本申请属于图像处理领域，尤其涉及一种类级别对比学习的弱监督文本行人检索方法及系统，用于包括但不限于电梯、街道、商场等一切具有行人的场景，通过输入自然语言描述对行人图像或视频进行检索，该方法采用CLIP的预训练模型来提取图像和文本的特征，并使用了离异样本挖掘算法来挖掘其中有价值的聚类离异样本。之后根据聚类ID构建类级别的多模态记忆模块，该模块在训练过程中会动态更新。训练时，混合级别的跨模态匹配模块从类级别和实例级别两个角度拉近同类图像和文本之间的距离，推远不同类图像和文本之间的距离。本发明大幅度提高了弱监督条件下文本行人检索的准确率。
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公开(公告)号：CN116935329B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311204550.0
申请日：2023-09-19
Applicant: 山东大学 , 上海新时达电气股份有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/75
Abstract: 本申请属于图像处理领域，尤其涉及一种类级别对比学习的弱监督文本行人检索方法及系统，用于包括但不限于电梯、街道、商场等一切具有行人的场景，通过输入自然语言描述对行人图像或视频进行检索，该方法采用CLIP的预训练模型来提取图像和文本的特征，并使用了离异样本挖掘算法来挖掘其中有价值的聚类离异样本。之后根据聚类ID构建类级别的多模态记忆模块，该模块在训练过程中会动态更新。训练时，混合级别的跨模态匹配模块从类级别和实例级别两个角度拉近同类图像和文本之间的距离，推远不同类图像和文本之间的距离。本发明大幅度提高了弱监督条件下文本行人检索的准确率。
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公开(公告)号：CN116777333A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310589170.7
申请日：2023-05-24
Applicant: 山东大学 , 上海新时达电气股份有限公司
IPC: G06Q10/0834 , G06F16/901
Abstract: 本申请属于数据挖掘技术领域，特别涉及一种基于异构图的AGV物料配送网络重要中转站识别方法。所述方法包括如下步骤：S1.采集真实AGV物料配送网络中的数据，构建包含不同类别顶点的异构图；S2.在步骤S1中构建的所述异构图中选择元路径，规定异构图中同类顶点之间的连通方式；S3.计算所述异构图中顶点的中介中心性，所述中介中心性用于衡量顶点的重要性；S4.选择中介中心性最大的k个顶点作为AGV物料配送网络中的重要中转站。本发明提供的方法基于元路径定义了异构图中顶点的BC值，有效地解决了异构图中顶点重要性的衡量问题，能够准确地发现对AVG物料配送异构网络中的物料输送有较大影响力的中转站。
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公开(公告)号：CN117808386B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410231381.8
申请日：2024-03-01
Applicant: 山东大学 , 上海新时达电气股份有限公司
IPC: G06F17/00 , G06Q10/083 , G06Q10/0631
Abstract: 本申请属于网络订单分配领域，特别涉及一种全在线AGV物料配送网络订单分配方法、设备及介质，该方法通过线性规划保证了系统的效用，又在匹配的过程中设置优先级，以达到公平分配的目的，有效的解决AGV物料配送网络中的任务的公平分配问题，与一般的贪心算法相比，给出的匹配方案方差和均值均有了稳定的提高。
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公开(公告)号：CN118279353A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410425185.4
申请日：2024-04-10
Applicant: 山东大学 , 上海新时达电气股份有限公司
IPC: G06T7/277 , G06T7/246 , G06T7/73 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V40/20 , G06V10/62 , G06V10/762 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及人工智能技术，具体公开了一种基于毫米波雷达的行人轨迹预测方法及系统，首先从毫米波雷达捕获的人体原始点云中提取行人历史轨迹信息，随后将其输入到轨迹预测模型中，得到未来的预测轨迹，实现实时且准确的行人轨迹预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116192424A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211526827.7
申请日：2022-12-01
Applicant: 山东大学 , 上海新时达电气股份有限公司
Abstract: 本发明属于面向联邦学习的攻击领域，具体涉及一种在联邦学习场景下针对全局数据分布进行攻击的方法，包括攻击前的准备和在共享梯度的监督和引导下利用强化学习的整体攻击过程；攻击前的准备是设置攻击时候所需要的各类参数、环境、工具；共享梯度的监督和引导下利用强化学习的整体攻击过程是在共享梯度的监督和引导下，通过强化学习(深度强化学习算法DDPG)来调整恶意客户本地数据的分布，最终推测出联邦学习全局数据的分布情况。其优点在于，仅使用共享梯度和DDPG算法来调整恶意客户本地数据的分布，最终推测出联邦学习全局数据的分布情况。
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公开(公告)号：CN115436938A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211156112.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 山东大学 , 上海新时达电气股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的被动式信号测量装置和测量方法，测量装置包括毫米波雷达和反射器，所述反射器包括八个反射单元，每个反射单元由三个互相垂直、交叉的金属面构成，每四个反射单元背对背相连构成一个单元组合，两个单元组合上下放置，且上层单元组合与下层单元组合以45°角交错放置；测量方法通过构造多组均匀线性天线阵列，对每组天线阵列的信号均进行波束成形和旁瓣抑制信号处理，分离出多组来自反射器的信号；采用在二维同相正交域中将多组信号融合成一个圆弧，使用圆弧拟合算法估测得到圆弧的中心，将该中心对应的信号从分离出的信号中去除，实现了信号的提纯，从而实现了多点振动源的精准振动频率和振幅测量。
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公开(公告)号：CN117808386A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410231381.8
申请日：2024-03-01
Applicant: 山东大学 , 上海新时达电气股份有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0631
Abstract: 本申请属于网络订单分配领域，特别涉及一种全在线AGV物料配送网络订单分配方法、设备及介质，该方法通过线性规划保证了系统的效用，又在匹配的过程中设置优先级，以达到公平分配的目的，有效的解决AGV物料配送网络中的任务的公平分配问题，与一般的贪心算法相比，给出的匹配方案方差和均值均有了稳定的提高。
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公开(公告)号：CN115482433A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211121663.X
申请日：2022-09-15
Applicant: 山东大学 , 上海新时达电气股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于可学习数据增强的小规模数据集扩增方法，包含以下步骤：对小规模数据集中的原始图像以概率p进行数据增强；将数据增强后的图像输入生成对抗网络的判别器中，同时，随机采样一个正态分布的噪声作为生成对抗网络中生成器的输入，由生成器生成一张图像，并输入判别器中，生成器和判别器进行交替训练，优化目标函数；在训练过程中，概率p以及生成对抗网络的参数进行不断学习更新；随机采样多个正态分布的噪声分别输入训练完成的生成对抗网络的生成器中，分别生成相应的图像，实现小规模数据集的扩增。本发明所公开的方法可以生成大量高质量图像，实现了小规模数据集的扩增，同时避免了生成的图像与原始数据不一致的情况。
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公开(公告)号：CN114936606B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210651051.5
申请日：2022-06-10
Applicant: 山东大学 , 上海新时达电气股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F9/54 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种适用于边缘物联代理装置的异步去中心化模型训练方法，包括以下步骤：每个边缘物联代理装置从用户终端收集数据，并进行初始化；计算损失函数值，进而根据损失函数值进行反向传播得到梯度，再利用随机梯度下降公式进行模型更新；利用差分隐私机制对更新后的模型进行数据隐私保护；每个边缘物联代理装置将模型发送给邻居，并且接收邻居模型，在接收到邻居模型时更新本地缓冲池；利用本地缓冲池中的模型进行聚合，得到下一次迭代模型。本发明所公开的训练方法通过去中心化降低了带宽需求也提高了算法的鲁棒性，通过异步的方式加速了训练也提高了资源利用率；同时利用差分隐私技术实现了对本地数据隐私的保护，有效防止隐私泄露。
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