公开(公告)号：CN116633705B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310919286.2

申请日：2023-07-26

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 唐勇伟 ,  于永澔 ,  周军 ,  赵大伟 ,  郝慧娟 ,  徐丽娟 ,  陈忠鑫 ,  陈宇 ,  赵方欣

IPC: H04L9/40 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明公开的基于复合自动编码器的工业控制系统异常检测方法及系统，属于工业控制系统异常检测技术领域，包括：获取工业控制系统的多维时序数据；对多维时序数据进行时序划分，获得多段子序列数据；根据复合自动编码器和多段子序列数据，获得重构数据和预测数据；根据重构数据、子序列数据和预测数据，计算获得重构误差和预测误差；根据重构误差和预测误差，识别出现异常流量时间；根据每个时间每个维度的总误差，计算每个维度在出现异常流量时间前后的总误差变化率；判定总误差变化率大于变化率阈值的维度对应的流量数据为异常。实现了对工业控制系统中异常流量的准确识别。

公开(公告)号：CN117876477A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311755026.2

申请日：2023-12-18

Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) ,  山东大学 ,  山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 周军 ,  周忠正 ,  颜承壮 ,  史建杰 ,  赵方欣

IPC: G06T7/73 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提供了一种智能物流叉车托盘位姿估计方法及系统，属于人工智能技术领域。根据物流叉车托盘单目图像以及托盘检测模型，得到托盘类别以及托盘关键点像素坐标，其中，在检测模型的解耦头中设置有通道注意力模块；对每个托盘关键点像素坐标进行滤波处理，根据托盘各个关键点坐标之间的距离，建立托盘关键点世界坐标；根据相机内参、相机畸变系数、滤波处理后的托盘关键点像素坐标以及托盘关键点世界坐标，得到托盘位姿；本发明实现了叉车托盘位姿估计过程的高效性，降低了制造和计算成本，提高了实时性和可靠性。

公开(公告)号：CN116633705A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310919286.2

申请日：2023-07-26

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 唐勇伟 ,  于永澔 ,  周军 ,  赵大伟 ,  郝慧娟 ,  徐丽娟 ,  陈忠鑫 ,  陈宇 ,  赵方欣

IPC: H04L9/40 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明公开的基于复合自动编码器的工业控制系统异常检测方法及系统，属于工业控制系统异常检测技术领域，包括：获取工业控制系统的多维时序数据；对多维时序数据进行时序划分，获得多段子序列数据；根据复合自动编码器和多段子序列数据，获得重构数据和预测数据；根据重构数据、子序列数据和预测数据，计算获得重构误差和预测误差；根据重构误差和预测误差，识别出现异常流量时间；根据每个时间每个维度的总误差，计算每个维度在出现异常流量时间前后的总误差变化率；判定总误差变化率大于变化率阈值的维度对应的流量数据为异常。实现了对工业控制系统中异常流量的准确识别。

公开(公告)号：CN118072040A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410203557.9

申请日：2024-02-23

Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) ,  山东大学 ,  山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 周忠正 ,  周军 ,  颜承壮 ,  史建杰 ,  赵方欣 ,  张怡博 ,  戚舒蕾

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于点云深度图像的智能物流叉车托盘检测方法及系统，属于智能物流技术领域。对叉车托盘点云深度图像进行增强预处理；根据预处理后的叉车托盘点云深度图像以及改进的YOLOv8网络模型，得到叉车托盘识别结果；其中，改进的YOLOv8网络模型的损失函数为：真实标注框和普通锚框的交并比损失、惩罚项以及动态更新归一化因子的乘积；本发明能够在点云深度图像中快速而准确的识别托盘，从而有效降低数据处理的复杂度，提高整体托盘识别与定位的效率。

公开(公告)号：CN117289299A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311283413.0

申请日：2023-09-28

Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) ,  山东大学 ,  山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 周军 ,  张怡博 ,  戚舒蕾 ,  任纪颖 ,  李文广 ,  陈宇 ,  杨天嘉 ,  赵方欣 ,  周忠正

IPC: G01S17/93 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明提供了一种基于线段特征的机器人长走廊环境导航方法，属于机器人导航技术领域。所述方法，包括：根据移动机器人的激光雷达数据，判断机器人是否处在长走廊环境；当机器人处在长走廊环境时，根据激光雷达数据进行线段特征提取，以线段特征的中心点为当前观测数据；将当前观测数据与在先观测数据或当前地图中的特征关联，根据特征关联结果进行地图更新和机器人位姿估计。本发明解决了人工标识物布设复杂和维护困难的问题，能够有效地提高机器人在不同场景下的适用性及定位的准确性，通过对显著特征的提取、关联匹配和跟踪，实现了完整的高精度地图的构建，减少了初始定位和自主定位的误差。