公开(公告)号：CN118155168A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410249964.3

申请日：2024-03-05

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 李立 ,  王治国 ,  殷光强 ,  朱瑞 ,  殷康宁 ,  付洁

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06T3/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0495

Abstract: 本公开涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于深度可分离卷积的车道线检测方法、设备、存储介质及产品。该方法包括获取待检测图像；将待检测图像输入预训练的车道线检测模型；所述车道线检测模型包括依次连接的编码模块、特征聚合模块和解码模块；所述编码模块包括依次连接的多个瓶颈倒残差结构；利用编码模块通过多个瓶颈倒残差结构分别对待检测图像进行下采样，提取得到初始特征图；利用特征聚合模块提取初始特征图中的高级语义信息，得到聚合特征图；利用解码模块对聚合特征图进行双边上采样，输出得到车道线检测结果。通过利用多个瓶颈倒残差结构构建轻量化的特征提取骨干网络，减少了原有模型中参数量，极大的提高了车道线检测的速度。

公开(公告)号：CN118025921A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410092656.4

申请日：2024-01-23

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 游长江 ,  杨舜坤 ,  殷康宁 ,  冯磊 ,  梁小松 ,  袁刚 ,  钟文

IPC: B66B5/00 ,  B66B5/02

Abstract: 本发明公开了一种基于大数据和神经网络的电梯故障分析和检测方法，解决现有技术中存在的数据处理困难、故障预测不准确和故障诊断困难等问题，包括下述步骤：1）完成对于电梯设计、生产、运行、故障过程中一系列多源数据的采集形成基础数据，并建立统一的电梯数据采集数据库，将基础数据存储在电梯数据采集数据库内；2）将电梯数据采集数据库内存储的基础数据中具有异常值、重复值、缺失值的数据进行数据清洗，并且将清洗后的数据按照电梯型号或/和故障类型进行分组；3）将预处理后的故障数据进行特征提取、语义表征向量强化及分类操作；4）将分类结果按照是否大于50%阈值的标准判定电梯是否出现故障。

公开(公告)号：CN116861185A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310823327.8

申请日：2023-07-01

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 季鑫慧 ,  王治国 ,  陈东升 ,  丁震 ,  殷康宁

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于DCNN‑AM‑LSTM‑AE的居民短期电力负荷预测系统及方法，其包括特征提取模块，用于对居民用电量数据进行空洞卷积处理，提取相应特征；自动编码器中的编码器，用于基于注意力机制，对提取的相应特征进行重构，然后对重构特征进行编码；自动编码器中的解码器，用于对编码得到的特征进行解码；然后基于注意力机制，对解码得到的特征进行重构，重构特征经全连接处理得到居民短期电力负荷预测序列。本发明通过空洞卷积(DCNN)来提取初始特征；在时空特征提取上采用自动编码器(AE)结构，编码器结合注意力机制(AM)与LSTM；同时解码器则采用了LSTM、AM、MLP三种网络结构；能够更高效的利用数据，捕捉低负荷数据，从而极大的提高预测的准确度。

公开(公告)号：CN118396082A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410619408.0

申请日：2024-05-19

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 殷康宁 ,  王治国 ,  王艳 ,  陈东升 ,  季鑫慧 ,  朱瑞

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种基于对比学习和条件计算的个性化联邦学习方法，中央服务器包括全局模型；客户端包括全局模型、对比模型和客户端本地模型；引入对比学习和条件计算，使用对比学习拉大本地模型与对比模型的差异；使用条件计算对全局模型和个性化本地模型特征提取部分进行选择，选取合适的参数进行聚合，使得个性化本地模型的准确率大大提高，并减少通信轮次。

公开(公告)号：CN117409232A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311127529.5

申请日：2023-08-31

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 陈东升 ,  王治国 ,  王春雨 ,  丁震 ,  季鑫慧 ,  殷康宁

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/30 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明公开了一种基于改进注意力机制的医学图像分类方法，包括获取用于分类的医学图像数据集，并对医学图像数据集进行预处理；构建基于改进注意力机制的医学图像分类网络模型，利用预处理后的医学图像数据集进行模型训练；利用训练后的基于改进注意力机制的医学图像分类网络模型对待分类医学图像进行分类，得到待分类医学图像的分类结果。本发明通过构建基于改进注意力机制的医学图像分类网络模型，能够降低模型的参数数量和计算复杂度，提高模型的计算效率和泛化能力，并且进一步提高网络的性能，使得医学图像的分类准确率与精确度得到了提高，在保持模型性能和泛化能力的前提下，还能提高模型的计算效率。