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公开(公告)号：CN116567651A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310619042.2
申请日：2023-05-26
申请人： 山东师范大学 , 山东鲁软数字科技有限公司
摘要： 本发明属于移动通信技术领域，提供了一种基于粒子群的MEC任务卸载与迁移的决策方法及系统。该方法包括，基于系统网络模型，根据移动设备和MEC服务器的连接时间与MEC服务器性能的关系，构建系统成本模型；根据系统成本模型、任务总量和移动设备的计算速率，构建系统时延效益；根据系统能耗成本模型、任务总量和移动设备计算单个比特任务消耗的能量，构建系统能耗效益；根据系统时延效益和系统能耗效益，构建系统效益；以系统效益最大为目标函数，结合时间约束、能耗约束和任务量约束，构建规划模型；采用粒子群算法求解规划模型，得到系统效益最大时的任务卸载决策、任务卸载量和/或迁移量，以此完成当前任务的卸载和/或迁移。
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公开(公告)号：CN117474082A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311501159.7
申请日：2023-11-10
申请人： 山东师范大学 , 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06N3/098 , G06N3/0985 , G06N3/10
摘要： 本发明公开了深度学习模型框架编译器的优化方法及框架编译器，方法包括：框架编译器获取深度学习模型信息和硬件资源信息；框架编译器根据深度学习模型信息、硬件资源信息和预设的策略配置算法，确定分布式训练策略；框架编译器根据分布式训练策略，重构深度学习模型，并生成训练代码；框架编译器根据硬件资源信息和分布式训练策略，将生成的训练代码与预设的调度命令结合，调度训练代码在计算资源内部署和运行。
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公开(公告)号：CN117035047A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311040324.3
申请日：2023-08-17
申请人： 山东师范大学 , 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T7/10
摘要： 本发明提出了一种医学图像分割模型的并行训练方法及系统，根据医学图像分割模型每层参数量所需内存和算力将医学图像分割模型分成多个子模块；将所述子模块以及子模块对应的训练数据，基于全切片数字并行策略分配至不同图像处理器GPU进行训练；其中，每个图像处理器GPU在训练时更新对应的模型参数，在每个图像处理器GPU模型参数更新后利用all‑gather通信将自身更新的模型参数发送至其他图像处理器GPU；根据每个图像处理器GPU上模型参数量利用Offload技术将图像处理器GPU上的部分模型参数卸载到CPU进行计算。利用全切片数字并行方法和Offload技术相结合的方式对大型的医学图像分割模型进行训练，可减少显存占用，减少了时间和空间开销。
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公开(公告)号：CN115761803A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211476246.7
申请日：2022-11-23
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/049 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种电力作业区域外围行人安全预警方法，包括以下步骤：步骤S1：获取视频流数据的步骤，该步骤从电力作业现场的视频监控装置中提取作业现场的视频流数据，并对提取的视频流数据进行解码分析以得到待检测图像数据信息；步骤S2：图像数据分割的步骤，将步骤S1中解码分析获得的待检测图像数据输入训练完成的隔离装置分割模型中，并对隔离装置分割模型输出的分割图像进行形态学处理，以获得隔离装置外轮廓数据；步骤S3：获得行人目标框位置数据的步骤，步骤S4：获得行人的人体关键点数据的步骤，步骤S5：对行人运行方向预测的步骤，步骤S6：行人轨迹预测的步骤。
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公开(公告)号：CN114494427A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111550551.1
申请日：2021-12-17
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06T7/73
摘要： 本发明提供一种基于双目视觉及人工智能技术对吊臂下站人的违规行为检测方法、系统及终端，依据起重机的位置设置两个相机；拍摄施工现场视频，并对进行解码获取待检图像；将两张图像输入到训练好的起重机关键点检测模型中，得到起重机关键点在两张图片上像素坐标系的坐标值；左右两幅图像输入到训练好的人体关键点检测模型中，检测图像中人体的多个关键点；将起重机的关键点坐标，输入到双目视觉定位模块中，得到起重机关键点的坐标值，并建立起重机坐标系；将人体关键点在像素坐标系中的坐标值，输入到双目视觉定位模块中，得到均值坐标；根据坐标关系，进行合规性判断。本发明对施工现场的起重机作业的规范性进行监督，减少因违规作业。
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公开(公告)号：CN114255210A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111416612.5
申请日：2021-11-25
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/90 , G06V30/148
摘要： 本发明属于图像识别技术领域，提供了一种压板状态和行列号识别方法及系统，首先，获取压板图像，采用图像质量过滤器和图像反光过滤器对压板图像进行过滤，若压板图像通过过滤，将其作为标准图像，否则，直接结束识别过程；然后，识别标准图像中的压板聚集区域；识别压板聚集区域中每个压板的状态和位置；最后，基于每个压板的位置，识别每个压板行列号。实现了有效的识别保护屏柜中压板开关的状态及其所处的行列号，提高了识别的准确率，提升了电力业务的智能化应用，有效地为电力基层员工减负。
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公开(公告)号：CN112699022B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202011543616.5
申请日：2020-12-24
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明公开了一种实时高效自动化契约测试的方法及系统，其方法包括：执行引擎接收包含多个契约测试用例编号的测试请求，并根据所述测试请求中的多个契约测试用例编号，从数据库中读取所述每个契约测试用例编号所对应的多个契约测试用例；所述执行引擎将所读取的每个契约测试用例编号所对应的多个契约测试用例发送到用例解析器，以便所述用例解析器将所述每个契约测试用例转为unittest可执行的测试用例；所述执行引擎接收所述用例解析器发送的多个unittest可执行的测试用例，并通过调用规则校验器对所述每个unittest可执行的测试用例进行校验处理，得到所述每个契约测试用例的校验结果。
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公开(公告)号：CN114419483B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202111547915.0
申请日：2021-12-16
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种电力杆塔作业围栏违规设置的检测方法、系统及设备，构建图像数据库，将获得的待检测图像进行标注后存入图像数据库；以杆塔上的工人为检测的目标，训练施工场景检测模型，并形成场景检测模型；以地面上的围栏为检测的目标，训练围栏检测模型，并形成围栏检测模型；以图片中的地面为分割的目标，训练地面分割模型，并形成地面分割模型；将施工现场采集视频流处理为图片，并将图片分别输入场景检测模型、围栏检测模型、地面分割模型中，判定是否存在违规行为。本发明减少施工现场中人工巡检作业的工作量，防止漏检情况的发生，避免因施工人员违规作业导致的安全事故的发生。
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公开(公告)号：CN114494427B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202111550551.1
申请日：2021-12-17
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06T7/73
摘要： 本发明提供一种基于双目视觉及人工智能技术对吊臂下站人的违规行为检测方法、系统及终端，依据起重机的位置设置两个相机；拍摄施工现场视频，并对进行解码获取待检图像；将两张图像输入到训练好的起重机关键点检测模型中，得到起重机关键点在两张图片上像素坐标系的坐标值；左右两幅图像输入到训练好的人体关键点检测模型中，检测图像中人体的多个关键点；将起重机的关键点坐标，输入到双目视觉定位模块中，得到起重机关键点的坐标值，并建立起重机坐标系；将人体关键点在像素坐标系中的坐标值，输入到双目视觉定位模块中，得到均值坐标；根据坐标关系，进行合规性判断。本发明对施工现场的起重机作业的规范性进行监督，减少因违规作业。
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公开(公告)号：CN114419483A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111547915.0
申请日：2021-12-16
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司
摘要： 本发明提供一种电力杆塔作业围栏违规设置的检测方法、系统及设备，构建图像数据库，将获得的待检测图像进行标注后存入图像数据库；以杆塔上的工人为检测的目标，训练施工场景检测模型，并形成场景检测模型；以地面上的围栏为检测的目标，训练围栏检测模型，并形成围栏检测模型；以图片中的地面为分割的目标，训练地面分割模型，并形成地面分割模型；将施工现场采集视频流处理为图片，并将图片分别输入场景检测模型、围栏检测模型、地面分割模型中，判定是否存在违规行为。本发明减少施工现场中人工巡检作业的工作量，防止漏检情况的发生，避免因施工人员违规作业导致的安全事故的发生。
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