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公开(公告)号：CN118552168A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411016895.8
申请日：2024-07-29
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q10/1053 , G06Q10/04 , G06Q50/00 , G06N5/01 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F16/9536 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种涉及群智感知技术和人工智能技术交叉技术领域，尤其涉及一种基于社交推荐与信任预测的工人招募方法及系统。所述方法包括基于工人信任关系对任务进行社交扩散，得到任务的工人解空间。在预算约束下综合考虑工人解空间中工人的社交影响力、偏好相似度以及任务响应能力，将工人招募问题建模为CMCOP。利用变邻域禁忌搜索算法对CMCOP进行求解，得到任务最佳的工人组合。并为现有工人集合中成功实现社交招募的工人支付激励报酬。本发明可以精确预测工人之间的信任关系以及工人‑任务偏好评分，以最大化任务效益为基础实现高效的工人招募，并激励工人促进对任务的社交扩散。
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公开(公告)号：CN118380914A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410480358.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开一种输电线路的巡检装置及方法，电力设备检查技术领域，本装置包括主机架，主架体内部具有容纳空间，用于安装控制芯片、电池、缓冲壳等部件，主架体为矩形体结构，主机架四个侧面的侧方通过延伸臂连接有动力件，延伸臂通过型材搭建用于减轻设备整体重力降低飞行能耗，动力件上配设有螺旋桨叶，主机架下方设有图像获取装置，主机架上方设有至少两个第一安装杆，第一安装杆具有与主机架平行的水平杆体，且水平杆体端部设有滚动件，本发明的装置获取的图像清晰，提供多方式图像获取路径，有效解决电路巡检无纠偏措施的问题，设备使用方便且不存在部件干扰问题。
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公开(公告)号：CN117473559B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311810061.X
申请日：2023-12-27
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习和边缘计算的两方隐私保护方法及系统，涉及群智感知技术和人工智能技术交叉技术领域。该方法在任务分配阶段，任务发布者向众包平台提交任务约束，众包平台根据任务约束寻找工人，并将选中的工人信息下发给任务发布者；在任务执行阶段，任务发布者将众包任务进行加密上传到众包平台，工人从众包平台获取任务匹配信息，解密后开始执行任务；工人利用任务相关的感知数据训练成本地模型，并对本地模型进行扰动；感知数据聚合后以组为单位将感知数据提交至平台；任务发布者对感知数据进行评估，将评估合格的感知数据聚合得到全局模型。本发明能够保护任务发布者和工人双方的隐私信息，同时保证提交感知数据的质量。
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公开(公告)号：CN117422266A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311441041.X
申请日：2023-11-01
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于资源或任务分配技术领域，具体涉及基于工人偏好的任务分配方法、系统、装置、存储介质；通过挖掘工人之间执行任务的属性相似性、工人与任务之间的属性相似性、任务之间的属性相似性，并对相似性分别设置相应的权重后，进行加权，预测工人偏好；基于工人偏好预测结果，获得每个任务相对应属性的最大收益，得到收益最大的任务工人对，对工人和任务进行匹配，从而提高工人的满意度，保证任务的服务质量，实现满足多方需求的任务分配结果。
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公开(公告)号：CN117313972A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311271113.0
申请日：2023-09-28
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q10/047 , B63B35/00 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明属于无人艇控制技术领域，具体涉及一种无人艇集群的攻击方法、系统、装置及存储介质。基于获取的敌我双方无人艇信息，获取我方每艘无人艇采取动作所获得的收益，对我方每艘无人艇采取动作所获得的收益进行优势处理后，进行收益梯度处理，经动作损失处理后，预测下一步动作，对预测的下一步动作经策略损失处理后，得到我方每艘无人艇的最佳下一步动作，获得我方每艘无人艇的最佳攻击路线；结合混合策略及纳什均衡处理，获得混合策略的纳什均衡点，得到我方无人艇集群的协同攻击策略，既能保证我方每艘无人艇精准高效完成攻击任务，又能实现我方无人艇集群协同攻击收益最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115423931B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202210911407.4
申请日：2022-07-30
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于点体素的实景树木三维模型重建方法，其特征在于，方法包括：S100、数据采集，采集真实场景中树木的点云数据，并进行预处理，去除树叶点云；S200、枝干分割，利用训练好的基于点体素的神经分解网络对树木点云进行特征提取，预测每个点所属枝干簇的编号，分割枝干点云；S300、骨架提取，从每一个枝干点云中提取骨架结构，并将所有骨架连接为完整的树骨架；S400、程序建模，基于提取的树骨架结构拟合圆柱体生成树模型，添加树皮和树叶纹理贴图完整树木模型重建。本发明的一种基于点体素的实景树木三维模型重建方法，能够实现对真实场景中树木进行三维模型重建。
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公开(公告)号：CN116665312A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310959781.6
申请日：2023-08-02
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度图卷积神经网络的人机协作方法；该方法包括如下步骤：S1、数据采集：采集人机协作场景人体骨架数据集，并进行预处理，获取预处理数据；S2、模型训练：加载预处理数据。通过训练多尺度图卷积神经网络，获取人体行为识别网络模型；S3、人体行为识别：通过训练好的深度学习网络模型，预测人体行为；S4、人机交互：利用通信算法将预测信息发送到机器人系统，机器人基于人体行为做出动作规划。本发明的一种多尺度图卷积神经网络的人机协作方法，能够实现在真实场景机器人对人体行为及意图的预测，并做出正确交互，从而弥补传统机器人只能完成重复性工作的不足。
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公开(公告)号：CN115294548B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210897544.7
申请日：2022-07-28
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于行方向上位置选择和分类方法的车道线检测方法，该方法能够采用基于ResNet的特征提取模块提取车道线浅层的特征，并结合CBAM注意力机制使模型关注重要特征，采用辅助分割模块，在训练过程增加分割任务，增强视觉特征，最后采用基于行锚点的分类模块将车道图像分为一个个特征块，并检测特征块是否包含车道线，实现了车道线的检测，本发明涉及智能交通技术领域。
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公开(公告)号：CN115861700A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211600625.2
申请日：2022-12-13
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种图像的分类识别方法、装置及设备，其中的一种图像的分类识别方法，包括：图像经第一卷积操作、第一池化操作和第一全连接操作处理，得到分类识别参数；基于所述分类识别参数，经第二卷积操作、第二池化操作和第二全连接操作处理所述图像，得到分类识别结果；所述第一卷积操作、第一池化操作和第一全连接操作及第二卷积操作、第二池化操作和第二全连接操作中均设有权重初始化操作；所述权重初始化操作使所述第一卷积操作、第一池化操作和第一全连接操作及第二卷积操作、第二池化操作和第二全连接操作中的卷积方差和梯度方差保持一致；该方法有效解决了图像处理过程中梯度爆炸及梯度消失的问题，获得的分类识别结果准确率高。
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公开(公告)号：CN114548913A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210088815.4
申请日：2022-01-25
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明提供一种最大化任务分配数量的多阶段任务分配方法，该方法将众包区域划分相同网格，进行三阶段的任务分配过程，将离线指导与在线分配结合起来，并利用激励机制和顺路车模型优化任务分配过程，得到更具优化的分配方案。本发明提出的任务分配方法不论在分配效率和分配效用上都取得了更好的分配结果，并实现了最大化任务分配数量。
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