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公开(公告)号：CN115855948A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211411072.6
申请日：2022-11-11
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开了一种海洋工程结构腐蚀图像采集装置，涉及工程检测领域。该海洋工程结构腐蚀图像采集装置包括推进装置、防撞装置、声纳传感器、摄像装置及数据处理装置，本发明通过声纳传感器、摄像装置及数据处理装置可获得清晰的海洋工程结构腐蚀图像，通过防撞装置可保护摄像装置，减少对摄像头的冲击和磨损；另外本发明还提供了一种推进装置，该推进装置的螺旋桨更容易控制，且该推进装置可降低水流的干扰，使得摄像装置获得更清晰的图像，也对环境安全性具有改善作用。
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公开(公告)号：CN114604363B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210274684.9
申请日：2022-03-21
Applicant: 烟台大学
IPC: B63B21/50
Abstract: 本发明公开了一种海洋平台张力索型系泊装置，包括，海洋平台，海洋平台具有方台状结构，海洋平台的侧面上固定连接有防护组件，海洋平台的侧棱上设有浮台，浮台具有圆柱体结构，浮台之间通过缓冲装置连接，浮台的下表面固定连接有锚索，锚索的另一端固定连接有锚固端，缓冲装置具有菱形框架结构；本发明通过与其相连且围绕海洋平台边缘周向布设的多个浮台，再通过锚索使每个浮台与海床固定，从而使每个浮台稳定地漂浮于海面上，能够对海洋平台起到位置的限定作用，并且使海洋平台更加的牢固，能够抵抗海面台风、大浪等各种极端环境，同时也具有安装拆卸方便的特点。
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公开(公告)号：CN112529637B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202011526415.4
申请日：2020-12-22
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本公开提供了一种基于情景感知的服务需求动态预测方法及系统，该方法首先通过AMEDIN模型的交互单元，自适应地捕获不同场景和服务需求之间的交互关系，从而显式的建模不同场景对服务需求的影响；之后，合并场景特征、交互关系以及服务需求特征，基于注意力机制获取不同场景对服务需求的影响权重；最后，基于用户特征、加权的场景特征和服务需求特征训练AMEDIN模型，并基于训练好的AMEDIN模型实现情景感知的服务需求动态预测.基于Movielens和Alibaba提供的真实数据集进行了大量的实验，实验结果表明本文所提出的方法是可行的与有效的。
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公开(公告)号：CN115082311A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210693292.6
申请日：2022-06-17
Applicant: 烟台大学
Abstract: 一种基于深度注意力残差网络的单幅图像超分辨重建方法，包括；步骤1：向网络模型中输入经过退化处理的低分辨率图像，由网络前端卷积层提取浅层特征，即通过加权求和在空间上局部浓缩连续子块的信息；步骤2：在神经网络中引入残差学习构成残差块；步骤3：对于步骤2中残差块输出的来自不同层的特征组合，通过获取不同深度特征之间的依赖关系，对不同层的特征分配不同的注意权重；步骤4：利用CSAM学习步骤2中残差块输出的特征组合不同位置的相关性；步骤5：针对步骤4得到的特征组合进行求和并重建；步骤6：输出高分辨率重建图像。本发明能够避免出现梯度变化不稳定的问题，同时由跳层连接保留中间层输出的特征，减少特征丢失。
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公开(公告)号：CN114913394A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210629816.5
申请日：2022-06-02
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/58 , G06N3/08
Abstract: 一种基于Yolov4改进的交通标志检测方法，包括以下步骤；步骤1：将数据集按照8：1：1的比例划分为训练集、验证集和测试集，划分出来的子集相互独立；步骤2：对数据集进行预处理；步骤3：先对网络模型中参数进行初始化，对步骤2中处理后的训练集进行训练，建立模型，再使用验证集检验模型状态，与训练过程不同的是不需要进行反向传播，验证过程目的是防止过拟合，如果出现过拟合可提前终止训练，根据情况调整超参数，接下来重复此步骤，经训练150轮后，损失值达到最低，得到最终模型；步骤4：利用步骤3训练出的最终模型，对测试集进行推理。本发明具有精度高的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114049595A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111396019.9
申请日：2021-11-23
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的异常行为检测方法，包括以下步骤；步骤1：采集会议的视频，获得视频截图，对视频截图标注，标注要求为当目标人物出现异常的行为；步骤2：将步骤1获得的样本集利用YOLOV4算法进行训练，得到检测模型，将具体会议的视频输入检测模型，得到每一帧中目标的检测结果信息。本发明在不借助传感器的情况下，在视频中及时检测出偷拍行为。
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公开(公告)号：CN119557426B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510111855.X
申请日：2025-01-24
Applicant: 烟台大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F16/334 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及多模态情感分析技术领域，尤其是涉及一种基于预训练与在线学习的多模态情感分析方法及系统。所述方法，包括获取情感分析多模态数据，构建情感分析模型，包括构建多头注意力机制分别对文本、图像和音频模态进行编码处理，并将编码后的各模态特征拼接融合；利用前馈神经网络与多头注意力机制对融合特征中各模态间的交互关系进行挖掘；通过构建全连接神经网络评估联合特征中各模态对情感分析任务的贡献程度；将联合特征和加权后的各模态特征融合实现特征补充优化，利用训练完成的模型输出情感预测结果，本发明通过构建多头注意力机制对各模态进行编码处理，将编码后的模态特征进行拼接融合，从而显著提升情感分析的准确性。
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公开(公告)号：CN118536678B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410993050.8
申请日：2024-07-24
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及群智感知和人工智能技术交叉领域，尤其是涉及一种考虑三方多目标的高维优化任务分配方法及系统。方法，包括获取众包工人和众包任务对应的属性集合；基于获取的属性集合构建多方场景的优化问题，包括构建平台利润的优化问题；建立工人收益最大化的优化问题；建立任务质量鲁棒性最大化的优化问题；建立请求者效益最大化的优化问题；采用改进的RVEA优化算法对多方场景的优化问题进行优化，得到优化结果。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；其分配结果在服务质量以及分配的效率上都要优于其它的单目标优化算法得到的结果。
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公开(公告)号：CN119443672A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411545661.2
申请日：2024-11-01
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/04 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供一种面向工业数据的任务智能优化调度方法，涉及工业调度技术领域。该面向工业数据的任务智能优化调度方法，包括S1.开始任务、S2.设备运行、S3.新任务输入、S4.紧急值计算、S5.数据采集及数据预处理、S6.旧数据存储、S7.故障预测、S8.设备更换、S9.任务结束，所述步骤S5中数据采集包括设备运行状态、生产进度、原材料库存、设备温度、生产速度、产量、能耗。本发明中，通过对历史数据和实时数据的分析，可以有效地识别设备故障的潜在风险，并通过自动调节降低可能的风险，及时处理设备异常，避免故障造成的生产中断，同时通过该调度方法主动的故障管理模式能够减少停机时间，降低生产损失。
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公开(公告)号：CN119139704A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411659231.3
申请日：2024-11-20
Applicant: 烟台大学
IPC: A63F13/56 , A63F13/837 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及多智能体控制技术领域，尤其是涉及一种多智能体博弈对抗的异构任务优化方法及系统。方法，包括获取博弈双方智能体可观测信息，基于获取的博弈双方智能体可观测信息，利用actor‑critic网络结构生成当前环境下的状态集合，将经验缓存区中的数据顺序打乱并重新编号，并抽取数据结合认知理论对actor‑critic网络结构进行训练。本发明通过先获取博弈双方智能体可观测信息，进而将状态观测数据传递给中心控制器，训练完后智能体就可以不再与中心控制器通信，可以基于自己的局部观测状态通过自己的动作策略函数来产生最优动作。
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