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公开(公告)号：CN117876777A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410051318.6
申请日：2024-01-12
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的异常图像定位与分类方法，涉及异常图像检测领域，包括以下步骤：步骤1、图像采集；步骤2、图像标注；步骤3、数据增强；步骤4、构建异常定位模型，包括特征提取器和分布估计器，对异常图像数据集中图像的异常区域进行定位，并用热图可视化显示异常区域；步骤5、构建异常分类模型，在轻量化分类网络的骨干网络中添加注意力机制模块，再通过分类器得到对于异常区域的分类结果；步骤6、模型训练，仅使用正常图像样本训练异常定位模型，并采用基于域泛化的迁移学习的方法训练异常分类模型；步骤7、模型预测，将异常图像数据集输入到训练好的异常分类模型中进行推理，输出并显示检测到的异常区域的种类及位置。
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公开(公告)号：CN117313329A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311139902.9
申请日：2023-09-05
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于约束规划的作业车间生产调度方法，涉及作业车间的生产调度技术领域，包括：S100、估计最优解目标值的范围；S200、区间初始化；S300、更新区间；S400、更新区间中点；S500、输出解决方案。本发明针对作业车间的生产调度问题改进了约束传播算法，并把改进约束传播算法应用于约束规划，在保证求解质量的前提下提升了约束规划的求解速度，兼顾了求解质量与求解效率，降低了作业车间的生产调度的管理成本，减少了订单的生产时间，实用性强。
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公开(公告)号：CN117253490A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311386806.4
申请日：2023-10-24
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于Conformer的说话人验证方法与系统，涉及深度学习领域以及说话人验证领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、预处理说话人的音频数据，并按照一定比例分为训练集、验证集和测试集；步骤2、将音频数据中的每帧信号进行快速傅里叶变换，得到语谱图，再计算梅尔频谱特征，得到音频特征数据；步骤3、将音频特征数据输入Conformer神经网络，学习说话人的音频特征的隐变量表示，再通过多层次的特征聚合以及注意力统计池化层捕捉重要帧并提取说话人的嵌入空间；步骤4、验证说话人的嵌入空间，确定音频数据是否与已知的说话者的声音匹配。所述系统包括：数据读取和预处理模块、声学特征提取模块、基于Conformer的深度学习模块和验证模块。
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公开(公告)号：CN117171619A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311137076.4
申请日：2023-09-05
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院 , 浙江国利网安科技有限公司
IPC: G06F18/24 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种智能电网终端网络异常检测模型，涉及智能电网终端异常检测技术领域，包括生成器学习模块、判别器学习模块、对抗训练学习模块和输出模块。本发明还公开了一种智能电网终端网络异常检测方法，包括：S100、数据采集；S200、特征提取；S300、模型定义；S400、模型训练；S500、模型预测。本发明提高了异常检测的准确性和鲁棒性，降低了故障发生的风险和损失。
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公开(公告)号：CN117056706A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311032038.2
申请日：2023-08-16
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力的动态时空图卷积交通流预测系统与方法，涉及智能交通领域，所述系统包括：1个输入层、依次连接的n个时空层和1个输出层；其中，输入层接收输入数据并与第1个时空层连接，输入层进行数据预处理，并输入到第1个时空层中进行训练；输出层与第n个时空层连接并输出预测数据；每个时空层包括：多粒度趋势自注意力模块、语义自适应图卷积模块和门控时间卷积模块。所述方法包括：步骤1、输入层预处理输入数据；步骤2、时空层接收输入数据，经过若干个时空层处理后形成训练结果；每个时空层包括：多粒度趋势自注意力模块、语义自适应图卷积模块和门控时间卷积模块；步骤3、输出层将训练结果转换为预测数据并输出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117049037A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311192976.9
申请日：2023-09-13
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
Abstract: 本发明公开了一种家用干湿垃圾自动分类装置，涉及垃圾自动分类技术领域，包括桶体、桶盖、垃圾临时容纳区、垃圾分类储存区、垃圾离心脱水系统和智能垃圾分拣系统；本发明公开了一种家用干湿垃圾自动分类方法，包括：S100、装置启动；S200、垃圾倾倒；S300、垃圾脱水；S400、垃圾识别；S500、垃圾分拣；S600、分拣完成。本发明结合自动控制、人工智能、机器视觉等技术，具有小体积、智能化、自动化的特点，保证了垃圾分类系统的干净卫生，不会对周围环境带来污染，适合家庭使用。
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公开(公告)号：CN116823472A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310769583.3
申请日：2023-06-27
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G06Q40/04 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习和深度强化学习的量化交易系统与方法，涉及深度学习以及量化交易领域，所述系统包括数据读取和预处理模块、时间序列分解模块、对比学习模块和深度强化学习模块。所述方法首先收集和准备用于训练和测试的历史数据，然后，利用对比学习思想，通过时序数据增强的方式生成正样本和负样本数据，用不同样本之间的相似性或差异性构造损失函数，学习到一种能够捕捉重要特征和区分性信息的表示形式，从而提取隐藏信息和模式。接下来，将该表示形式应用于强化学习中，可以使模型更好地理解市场动态，并通过基于PPO的深度强化学习算法，构建并训练一个端到端的深度神经网络模型。该模型能够自动学习和调整交易策略。
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公开(公告)号：CN116604151A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310575668.8
申请日：2023-05-19
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于视听双模态的MIG焊焊缝状态监测系统与方法，涉及智能焊接技术领域，包括视听数据采集模块、视听数据处理模块和焊缝熔透状态识别模块。所述方法包括：步骤1、安装同步视听数据采集系统，进行数据采集，得到视听数据；步骤2、数据预处理，对采集的视听数据进行降噪、统一模态和数据标准化的处理；步骤3、搭建基于视听双模态的焊缝熔透状态识别模型；步骤4、训练焊缝熔透状态识别模型，调整和优化网络结构；步骤5、将焊缝熔透状态识别模型部署到工业现场实现实时检测。本发明提供的技术方案做到对焊接过程多源信息的整合和对模态特征的高质量提取，实现更好的焊缝熔透状态识别，大大提高焊接质量监测的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN116399323A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310348101.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院 , 宁波中控微电子有限公司
Abstract: 本发明公开了一种带轨迹球的水下机器人导航装置，涉及机器人定位导航技术领域，包括轨迹球、透镜模块、光学传感器模块、激光发射模块、数字信号处理模块和电源管理模块；本发明还公开了一种水下机器人，带轨迹球的水下机器人导航装置安装在水下机器人底部并通信连接，接收并响应水下机器人导航装置的位移和速度信息；本发明还公开了一种水下机器人导航方法，包括：S100、水下机器人导航装置安装，S200、水下机器人启动，S300、图像阵列采集，S400、位移和速度计算，S500、导航信息发送，S600、导航信息响应。本发明对水池底部接触平面的材质和平整程度更有容错性，并且轨迹球能够起到隔绝光路与水池环境的作用，防水难度小，导航装置的可靠性更高。
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公开(公告)号：CN115908351A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211544520.X
申请日：2022-12-02
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种纱线质量预测系统，涉及计算机视觉和纺织技术领域，包括数据采集模块、数据存储模块、数据预处理模块、疵点检测模块、数理模型模块、综合质量预测模块；本发明还公开了一种纱线质量预测方法，包括：S100、准备工作，S200、纱线输送，S300、纱线原始数据采集，S400、纱线原始数据存储，S500、纱线原始数据预处理，S600、纱线检测结果获得，S700、纱线质量指标计算，S800、纱线质量综合预测。本发明保证了所述纱线质量预测结果的有效性，提高了纱线综合质量预测结果准确性。
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