一站式人工智能图像处理模型构建方法及装置

    公开(公告)号:CN118334663A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410760236.9

    申请日:2024-06-13

    摘要: 本申请实施例提供一种一站式人工智能图像处理模型构建方法及装置,方法包括:创建图像标注任务,确定对应的图像处理模型的结构,并根据所述标准化标签存储的图像数据进行图像处理模型的训练,得到所述图像处理模型;根据与图像处理模型对应的模型定义规范确定目标部署硬件相应的前处理接口、推理接口以及后处理接口,通过推理接口将经过前处理接口处理后的标准化标签存储的图像数据输入至图像处理模型,并通过后处理接口处理图像处理模型的模型输出,根据模型输出确定对应的模型精度,在模型精度符合预设精度条件时将图像处理模型部署至目标部署硬件;本申请能够实现数据标注、模型训练、模型转换和模型部署等全流程的一体化集成,提高开发效率,降低开发成本,确保训练精度与部署精度的高度一致性。

    一站式人工智能图像处理模型构建方法及装置

    公开(公告)号:CN118334663B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410760236.9

    申请日:2024-06-13

    摘要: 本申请实施例提供一种一站式人工智能图像处理模型构建方法及装置,方法包括:创建图像标注任务,确定对应的图像处理模型的结构,并根据所述标准化标签存储的图像数据进行图像处理模型的训练,得到所述图像处理模型;根据与图像处理模型对应的模型定义规范确定目标部署硬件相应的前处理接口、推理接口以及后处理接口,通过推理接口将经过前处理接口处理后的标准化标签存储的图像数据输入至图像处理模型,并通过后处理接口处理图像处理模型的模型输出,根据模型输出确定对应的模型精度,在模型精度符合预设精度条件时将图像处理模型部署至目标部署硬件;本申请能够实现数据标注、模型训练、模型转换和模型部署等全流程的一体化集成,提高开发效率,降低开发成本,确保训练精度与部署精度的高度一致性。

    基于人工智能的工作流自动生成和算力分配方法及装置

    公开(公告)号:CN118485292A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410769593.1

    申请日:2024-06-14

    IPC分类号: G06Q10/0633 G06N20/00

    摘要: 本申请实施例提供一种基于人工智能的工作流自动生成和算力分配方法及装置,方法包括:根据工作流生成指令和预设自然语言分析模型确定对应的任务需求和与任务需求对应的模型类型,并根据任务需求和各模型类型之间的依赖关系确定对应的任务结构;根据当前系统算力和预设模型库中各模型类型的算力需求确定对应的算法模型和算力分配策略,根据算法模型和任务结构中的模型搭配关系构建得到任务工作流,并根据算力分配策略为任务工作流中的各算法模型调度相应的系统算力;在实时算力占用数据超过预设算力阈值时,根据当前系统算力和任务工作流中待运行的算法模型的算力需求更新算力分配策略;本申请能够有效提高工作流生成的高效性和准确性。

    融合文件语义信息的一文一密安全加密方法及装置

    公开(公告)号:CN118264482A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410650292.7

    申请日:2024-05-24

    IPC分类号: H04L9/40 H04L9/08

    摘要: 本申请实施例提供一种融合文件语义信息的一文一密安全加密方法及装置,方法包括:接收物联网设备发送的报文数据,根据所述报文数据的报文类型对所述报文数据进行预标记;对所述预标记为文本类型的报文数据通过预设自然语言处理模型进行语义提取,得到第一文件语义,对所述预标记为视频流类型的报文数据通过预设卷积神经网络进行语义提取,得到第二文件语义;根据所述第一文件语义或第二文件语义、所述物联网设备的设备类型以及与所述报文数据相应的MD5文件通过密钥派生函数生成对应的加密密钥,并通过所述加密密钥和设定自适应加密算法对所述报文数据进行报文加密;本申请能够有效提高加密的精细化程度和针对性,同时提高加密的效率和安全性。

    基于边缘赋能的数据分类与存储方法及装置

    公开(公告)号:CN118227595A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410650818.1

    申请日:2024-05-24

    摘要: 本申请实施例提供一种基于边缘赋能的数据分类与存储方法及装置,方法包括:根据设定物模型数据中的事件特征、属性特征以及服务特征对预设边缘节点物模型进行模型训练,得到预处理边缘节点物模型;接收所述物联网中的第一设备发出的第一状态信息,根据所述预处理边缘节点物模型判断所述第一状态信息是否满足设定第一场景联动规则中的触发条件和执行条件,若满足,则输出对应的第一执行动作信息;根据所述第一状态信息、所述第一执行动作信息以及设定冷热数据分离规则确定对应的冷数据库和热数据库;按照设定时间频率根据所述设定冷热数据分离规则得到更新后的冷数据库和更新后的热数据库;本申请能够有效统一数据标准,提高访问效率。

    面向大场景物联网应用的塔吊协同管理方法及装置

    公开(公告)号:CN118333578B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410760205.3

    申请日:2024-06-13

    摘要: 本申请实施例提供一种面向大场景物联网应用的塔吊协同管理方法及装置,方法包括:通过内置的无线通信模块和设定通信信道接收至少一个周边塔吊发送的文本类广播数据;根据文本类广播数据中的塔吊属性信息确定周边塔吊与当前塔吊之间的相互连接关系,并根据相互连接关系构建塔吊设备关系图;将图神经网络模型输出的塔吊拓扑关系特征和塔群碰撞预测模型输出的塔吊动态状态特征进行特征融合,将经过特征融合得到的综合特征向量输入预设联合预测模型中进行模型训练,得到经过模型训练后的联合预测模型,并根据联合预测模型输出的碰撞预警信号干预当前塔吊作业;本申请能够有效提高塔吊管理可靠性,保障施工作业安全。

    基于多数据源目标检测模型的图像识别方法及装置

    公开(公告)号:CN118298251B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410717357.5

    申请日:2024-06-04

    摘要: 本申请实施例提供一种基于多数据源目标检测模型的图像识别方法及装置,方法包括:将多个已标注物体标签的预设大规模图像数据集分别对应一个预先构建的目标检测模型的检测头进行目标检测模型预训练,确定对应的预训练损失和与预训练损失对应的预训练模型;在预训练模型中输入多个预设任务数据集,判断输入的预设任务数据集的图像类别是否包含已标注的物体标签,若包含,则对预训练模型进行任务训练,确定任务训练损失和与任务训练损失对应的任务模型;根据任务模型对预训练模型进行自蒸馏训练,确定自蒸馏训练的总训练损失和对应的目标检测模型;本申请能够在不增加标注成本的情况下,完成多个数据源的目标检测模型训练。

    基于边缘赋能的数据分类与存储方法及装置

    公开(公告)号:CN118227595B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410650818.1

    申请日:2024-05-24

    摘要: 本申请实施例提供一种基于边缘赋能的数据分类与存储方法及装置,方法包括:根据设定物模型数据中的事件特征、属性特征以及服务特征对预设边缘节点物模型进行模型训练,得到预处理边缘节点物模型;接收所述物联网中的第一设备发出的第一状态信息,根据所述预处理边缘节点物模型判断所述第一状态信息是否满足设定第一场景联动规则中的触发条件和执行条件,若满足,则输出对应的第一执行动作信息;根据所述第一状态信息、所述第一执行动作信息以及设定冷热数据分离规则确定对应的冷数据库和热数据库;按照设定时间频率根据所述设定冷热数据分离规则得到更新后的冷数据库和更新后的热数据库;本申请能够有效统一数据标准,提高访问效率。

    面向大场景物联网应用的塔吊协同管理方法及装置

    公开(公告)号:CN118333578A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410760205.3

    申请日:2024-06-13

    摘要: 本申请实施例提供一种面向大场景物联网应用的塔吊协同管理方法及装置,方法包括:通过内置的无线通信模块和设定通信信道接收至少一个周边塔吊发送的文本类广播数据;根据文本类广播数据中的塔吊属性信息确定周边塔吊与当前塔吊之间的相互连接关系,并根据相互连接关系构建塔吊设备关系图;将图神经网络模型输出的塔吊拓扑关系特征和塔群碰撞预测模型输出的塔吊动态状态特征进行特征融合,将经过特征融合得到的综合特征向量输入预设联合预测模型中进行模型训练,得到经过模型训练后的联合预测模型,并根据联合预测模型输出的碰撞预警信号干预当前塔吊作业;本申请能够有效提高塔吊管理可靠性,保障施工作业安全。