公开(公告)号：CN118333861B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410756700.7

申请日：2024-06-13

Applicant: 烟台大学

Inventor： 宋永超 ,  孙丽俊 ,  王璇 ,  刘兆伟 ,  李湘南 ,  毕季平 ,  王莹洁 ,  徐金东 ,  阎维青

IPC: G06T3/4053 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06T3/4007

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种遥感图像重建方法、系统、装置、介质，首先通过模拟实际遥感图像的退化情况来增强数据的真实性、复杂性，然后对遥感图像分别进行两次重建，并根据对比度进行自适应融合以整合不同分辨率的图像信息，从而提高了图像重建的准确性、清晰度和高质量。

公开(公告)号：CN118149806A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202211546834.3

申请日：2022-12-05

Applicant: 烟台大学

Inventor： 崔振东 ,  贾志通 ,  黄琴 ,  赵相福 ,  童向荣 ,  王莹洁

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/00 ,  G01B11/00 ,  G01V8/10

Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的多无人机探测定位跟踪装置，属于无人机探测领域，包括基座，所述基座下方设有支撑架，所述基座上设有摄像模块、rtk定位天线和惯性测量模块，所述基座开设有进风口和出风口，所述摄像模块包括通风基体，所述通风基体对所述摄像模块上的摄像头通风清洁，所述支撑架上设有探测无人机坐标位置的计算终端，所述基座底部摆动设置有多个护板，所述护板环绕在所述支撑架外侧，所述支撑架底部设置有减震组件。本发明能实现对多无人机的位置和轨迹进行检测追踪，通过对气流引导实现所述摄像模块的自清洁，以及对所述计算终端的散热、防护，有效提升了探测的持续性、准确性以及抗干扰能力。

公开(公告)号：CN117851827A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410056328.9

申请日：2024-01-16

Applicant: 烟台大学

Inventor： 郭强 ,  孙贵东 ,  王莹洁 ,  刘志中 ,  王泽众 ,  赵相福 ,  刘兆伟 ,  杜贞斌 ,  刘惊雷 ,  刘殿通 ,  于洪波

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/243 ,  G06N5/04 ,  G06N5/046 ,  G06N3/0464 ,  G01S7/02 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了低信噪比雷达辐射源信号脉内识别装置及其训练识别方法，雷达辐射源信号脉内识别装置包括数据分块模块；数据分块模块后端设置有深度神经网络模块；深度神经网络模块后端设置有正向推理结果保存模块；正向推理结果保存模块后端设置有融合推理模块；融合推理模块后端设置有反馈训练接入模块；反馈训练接入模块后端连接在深度神经网络模块上；深度神经网络模块后端还设置有分类模型参数保存模块。采用该装置及训练和识别方法不仅可以得到很好的分类模型，还可以得到精确的分类识别结果，可以有效的区分信噪比低的雷达辐射源信号类型。

公开(公告)号：CN115546199B

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202211397192.5

申请日：2022-11-09

Applicant: 烟台大学

Inventor： 牟春晓 ,  翟基锭 ,  侯永超 ,  王莹洁 ,  迟浩坤

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/187 ,  G06V10/74 ,  G06T5/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种利用自注意力分析SAR图像获取海上溢油区域的方法，包括如下步骤：建立样本数据集，对深度学习自注意力溢油检测模型进行训练；获取SAR原始数据，采用VV极化作为溢油检测的原始图像，以滑动窗口的方式将所述原始图像划分为多个子图像；将划分好的子图像作为特征图输入到已经训练好的深度学习自注意力溢油检测模型中，输出图像作为溢油区域检测结果。本发明提高了溢油检测模型的识别精度，实现了精准识别具有模糊和复杂边界形状的SAR图像中的溢油区域。

公开(公告)号：CN117572376A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202410056329.3

申请日：2024-01-16

Applicant: 烟台大学

Inventor： 郭强 ,  孙贵东 ,  王莹洁 ,  刘兆伟 ,  王泽众 ,  于洪波 ,  刘志中 ,  刘惊雷 ,  刘殿通 ,  杜贞斌 ,  赵相福

IPC: G01S7/41 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06N5/04 ,  G06N5/046

Abstract: 本发明涉及无线电信号识别技术领域，具体公开了低信噪比弱小目标雷达回波信号识别装置及训练识别方法，雷达回波信号识别装置包括数据分块模块；数据分块模块后端设置有多通道深度神经网络模块；多通道深度神经网络模块后端设置有正向推理结果保存模块；正向推理结果保存模块后端设置有融合推理模块；融合推理模块后端设置有反馈训练接入模块；反馈训练接入模块后端连接在多通道深度神经网络模块上；多通道深度神经网络模块后端还设置有分类模型参数保存模块。采用该装置及训练和识别方法不仅可以得到很好的分类模型，还可以得到精确的分类识别结果，有效的区分信噪比低的强噪声和雷达弱小目标的回波数据。

公开(公告)号：CN112231591B

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202011230261.4

申请日：2020-11-06

Applicant: 烟台大学 ,  济南观澜数据技术有限公司

Inventor： 于自强 ,  禹晓辉 ,  戴天伦 ,  童向荣 ,  徐金东 ,  王莹洁

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了考虑社交网络用户群紧密度的信息推荐方法及系统，获取社交网络中待分析用户群中的所有用户；根据待分析用户群中的所有用户，构建图结构；将每个用户看作图结构的一个顶点，如果用户之间存在好友关系或关注关系，则表示用户所对应的顶点之间存在对应连接的边，用户之间互动的次数看作边的权重；基于图结构，获取顶点集合，查询顶点集合中任意两个顶点之间的最短距离；将任意两个顶点之间的最短距离加权求和，得到待分析用户群的关系紧密度；判断待分析用户群的关系紧密度是否大于设定阈值，如果是，则对待分析用户群中的每个用户进行信息推荐，即将待分析用户群中其他用户喜好的商品或服务推荐给当前用户；否则，不进行信息推荐。

公开(公告)号：CN117455200A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311773697.1

申请日：2023-12-22

Applicant: 烟台大学

Inventor： 王莹洁 ,  李亚鸿 ,  段培永 ,  刘兆伟 ,  王鹏 ,  逄锦伟

IPC: G06Q10/0631 ,  G06F16/29 ,  G06N3/0442 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明提供了一种众包环境下的多阶段任务分配方法、系统、设备及介质，其属于任务分配技术领域，所述方案基于轨迹预测，采用两阶段的任务分配过程，将离线指导与在线分配相结合，充分考虑实际工作场景的动态性，能够在较短时间内实现最大化的空间覆盖率；同时，所述方案充分利用Geohash算法、贪婪策略以及基于地理位置打包任务点的策略对任务分配过程进行优化，以获得最优的任务分配方案；通过上述优化策略的结合有效提高了分配效率，降低了成本花销，成功实现了最大化空间覆盖率的目标。

公开(公告)号：CN116665312B

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310959781.6

申请日：2023-08-02

Applicant: 烟台大学

Inventor： 刘兆伟 ,  卢喜郎 ,  刘文哲 ,  王莹洁 ,  苏航 ,  徐金东 ,  宋永超 ,  姜岸佐

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。

公开(公告)号：CN116055490A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310047774.9

申请日：2023-01-31

Applicant: 烟台大学

Inventor： 王莹洁 ,  赵颖 ,  刘兆伟 ,  段培永

IPC: H04L67/10 ,  H04L41/0823 ,  H04L41/083 ,  H04L41/142 ,  H04L41/5019 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16

Abstract: 一种边缘云服务稳定的控制方法、系统及装置，控制方法包括：步骤一：获取任务执行方的质量数据、边缘服务器的监管数据、任务请求方的报酬数据和云平台的监督数据；步骤二：构建所述任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器的收益函数，获得复制动态方程；步骤三：构建雅可比矩阵，获得系统稳定策略。通过云平台和边缘服务器相结合的方式，减少了远程数据的传输量，降低了网络传输的时延，降低网络的运营成本。另外，该方法首次对任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器进行四方博弈分析，得到了边缘云服务稳定运行的四方选择情况，优化了边缘云服务的总体收益。

公开(公告)号：CN115881248A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202210911413.X

申请日：2022-07-30

Applicant: 烟台大学

Inventor： 刘兆伟 ,  李冉冉 ,  王莹洁 ,  马元庆 ,  徐金东 ,  王涛 ,  杨栋

IPC: G16C60/00 ,  G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/006 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的物理材料动态仿真方法，其特征在于，包括：S101、获取某一物理材料的粒子动态变化过程，将粒子在时空中的动态变化过程分割成T个时间快照；S102、将S101中所产生的T个时间快照构造成T个子图；S103、对S102所生成的T个子图进行特征嵌入，获取每个子图中所有粒子的特征向量；S104、基于S103所生成的所有粒子特征向量，使用一种循环神经网络，捕获粒子状态变化的时间特性。本发明通过构造子图并利用图卷积网络和图注意网络从局部和全局的角度提取物理粒子的局部特征和全局特征，然后通过将这两种特征聚合成一个特征，使得提取的特征信息更加全面，为仿真预测提供更准确的信息保障。