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公开(公告)号：CN120031913A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510036639.3
申请日：2025-01-09
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于分割大模型的3D物体跟踪方法及系统，包括获取数据集，并进行预处理，获得连续运动的图像数据；构建轻量化分割模型，将图像数据输入分割模型，对图像进行特征提取，对图像特征进行特征放大，对放大后的图像特征进行遮罩求解，对得到的遮罩进行边缘优化，获得第一概率图；采用颜色直方图法对图像数据进行概率图计算，获得第二概率图，融合第一和第二概率图，将融合后的概率图进行位姿优化，获得位姿矩阵，利用位姿矩阵进行物体跟踪；对轻量化分割模型进行训练，获得训练好的分割模型。本发明设计了3D物体追踪框架Fuse‑Tracker，利用EF‑SAM轻量化分割模型进行计算，获得轻量化效果的同时提高了3D物体追踪精度。
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公开(公告)号：CN119359548A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411942172.0
申请日：2024-12-27
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V30/148 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于计算机图像处理技术领域，公开了一种基于语义感知交互的场景文本图像超分辨率方法及系统，包括采集图像；对图像进行分割操作，获得文本区域，对其进行特征提取，获得文本区域特征，对文本区域进行映射操作，对映射后的文本区域进行筛选，对筛选后的文本区域进行操作，获得文本概率序列，基于文本概率序列获得文本概率特征；提取图像特征，对图像特征和文本区域特征进行信息交换，将信息交换后的两个特征相加，得到交互融合后的特征，基于交互融合后的特征和文本概率特征获得超分辨率图像；定义损失函数，优化模型参数。本有效解决了在高噪声条件下文本定位和处理不精准的问题，能够更好的适应不断变化的分辨率图像。
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公开(公告)号：CN116092040B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310382096.1
申请日：2023-04-12
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及自动驾驶领域，具体涉及一种车道线预测和车道线缺陷检测方法，包括如下步骤：调节车载摄像头的角度获取各种情况下的真实的道路车道线正视图，对图片中的车道线进行准确的标注，构成训练数据集，并对训练数据集进行数据增强；模型搭建，在编码器中设计MBMA注意力模块，获得车道线特征信息特征图；利用步骤1中处理后的数据对步骤2中搭建好的模型进行训练；模型训练完成后，测试模型，取超过设定阈值的模型进行封装部署，将部署好的模型用于车道线预测和缺陷检测。本方案实现了对现有场景中车道线模糊、严重退化的精准预测；在预测车道线的同时，对车道线进行缺陷检测。
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公开(公告)号：CN115454963A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211087142.7
申请日：2022-09-07
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于J2EE的政务公开系统的设计与实现，包括以下过程：收集政府部门数据并标记建立基本存储库；进行预交换网信息交换；进行政府业务网与预交换网之间的信息交换；进行特征对比，以确定信息的一致性和准确性；采用SOA进行数据共享；采用RBAC控制器判断用户访问。根据上述关联分析方法构建系统，该系统包括登录界面、申请模块、管理模块，信息模块留言模块。
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公开(公告)号：CN114817644A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210424428.3
申请日：2022-04-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9032 , G06F16/906 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种基于Elasticsearch的政府信息资源分类与智能化搜索方法和系统，其特征在于，主要功能包括：实现政务信息资源按主题分类和智能化搜索，方法流程包括收集政府数据，对政府信息资源按照政府信息内在相关性和与公众密切相关的主题进行划分，形成多级分类树。搭建Elasticsearch集群，基于Elasticsearch对S1底层数据进行优化，通过RabbitMQ消息中间件异步接入政府信息资源数据。接受用户查询请求并对该请求进行应答。获取用户反馈存入评价列表，并根据评价列表更新多级分类树。根据上述方法构建系统，系统分为数据收集清洗单元、存储单元、服务单元、交互单元以及展示单元。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116935221B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310901025.8
申请日：2023-07-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/02 , G16Y10/05
Abstract: 一种基于物联网的植保无人机杂草深度学习检测方法，涉及图像识别技术领域，植保无人机对农田进行数据采集，进行挑选制作农作物与杂草数据集，利用农作物与杂草数据集进行分析标注并转换标注格式，图像预处理，特征提取网络模型搭建，特征融合网络模型搭建，图像训练及测试验证，对训练结果进行封装，构建物联网系统。解决了杂草识别准确率低的问题，具有鲁棒性高，泛化能力强，准确度高的特点。(56)对比文件Zhiren Zhu.et al.Improved YOLOv5l-based Detection of Surface Defects in HotRolled Steel Strips《.Frontiers inComputing and Intelligent Systems》.2023,第4卷(第1期),全文.
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公开(公告)号：CN117036937B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310901011.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 一种基于物联网和深度学习的盲道方向识别及瑕疵检测方法，涉及智能交通技术领域，包括：获取盲道图像，图像加雾处理，图像标注，搭建模型，模型训练与测试，模型部署。将深度学习方法与物联网技术相融合，识别盲道的方向以及盲道表面的裂缝与坑洞，用于辅助盲人出行以及盲道维修。能够实时识别盲道方向以及盲道表面的瑕疵，方法具有准确率高，泛化性强的特点，可以将盲道相关信息通过物联网技术，传输至盲人或者盲道维修部门手中，在智能交通，尤其是盲道交通及盲道管理等领域具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117036937A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310901011.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 一种基于物联网和深度学习的盲道方向识别及瑕疵检测方法，涉及智能交通技术领域，包括：获取盲道图像，图像加雾处理，图像标注，搭建模型，模型训练与测试，模型部署。将深度学习方法与物联网技术相融合，识别盲道的方向以及盲道表面的裂缝与坑洞，用于辅助盲人出行以及盲道维修。能够实时识别盲道方向以及盲道表面的瑕疵，方法具有准确率高，泛化性强的特点，可以将盲道相关信息通过物联网技术，传输至盲人或者盲道维修部门手中，在智能交通，尤其是盲道交通及盲道管理等领域具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114912772A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210430077.7
申请日：2022-04-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于城市经济分类分析的城市权利透明度差异化评价体系匹配方法及系统，包括以下过程：建立基于城市经济的城市权利透明度差异化评价指标体系；收集城市权利透明度以及城市经济的原始数据，原始数据为连续数据；对该数据进行预处理，预处理后的数据为离散数据；使用关联学习算法构建一个关联模型，将预处理后的数据输入模型。挖掘数据之间的强关联规则，将存在关联的特征抽取出来建立数据基础形成标准数据集；使用分类算法构建一个分类模型，对标准数据集中的的特征数据进行分类；按Bi‑LSTM‑Attention网络输出的分类结果给城市定级，并匹配相应的指标体系进行后续城市权利透明度评估工作。根据上述工作构建系统，该系统包括数据收集模块、数据处理模块、关联规则学习模块、分类模块以及匹配模块。本发明对城市经济进行有效分类是后续匹配城市权利透明度差异化指标体系工作的基础，为保证城市权利透明度差异化评价系统的有效实施提供参考和指导，并解决了城市权利透明度领域现存的评价体系单一化、与经济背景不兼容的问题。
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公开(公告)号：CN114707718A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210318990.8
申请日：2022-03-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明公开了一种针对转发级联规模的预测方法，该方法提出将GAT(图注意力网络)、动态路由、LSTM(长短期记忆循环神经网络)组合成为一个新的模型用于信息级联规模的预测方法。所述方法包括：数据预处理；图注意力网络提取节点特征；划分级联快照；动态路由聚合节点信息；LSTM提取时间信息；MLP(多层感知器)进行最后预测；模型测试。本发明可应用于流行度预测领域。本发明为该领域提供了新的特征提取方法，解决了该领域预测效率低、多模型结合后信息利用率低等问题，并满足了热点事件快速预测及捕捉的需求。
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