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公开(公告)号：CN104820424A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510245706.9
申请日：2015-05-15
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明的基于北斗导航的电动汽车自动驾驶系统，电动汽车行驶时，将电动汽车的经度、纬度、道路画面以及车辆的运行参数上传，根据上传的数据对其运动路径进行自动控制，以达到电动汽车自动驾驶的目的。本发明的控制方法包括：a).确定车辆位置；b).采集道路画面；c).采集车辆运行参数；d).数据上传；e).车辆所在道路的判断；f).判断车辆是否超速；g).控制车辆进行减速；h).判断车道前方车辆状况；i).判断相邻车道；j).变更车道。本发明的系统及方法，通过电动汽车的坐标以及道路画面的识别，可判断出电动汽车当前是否超速、行驶路径是否安全以及是否满足变道条件，为电动汽车的自动运行提供了理论基础。
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公开(公告)号：CN116050682A8
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202211043439.3
申请日：2022-08-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控科技创新有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/02 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及无人农机技术领域，具体涉及一种基于改进遗传算法的全覆盖田间路径规划方法及装置。该方法包括：S1、采用栅格法构建田间环境地图。S2、对田间环境地图中的自由栅格进行染色体编码，随机生成若干条初始染色体。S3、对初始染色体进行调整，得到合法染色体。S4、构造基于多目标均衡准则的适应度函数，确定合法染色体的适应度。S5、对初始染色体进行演化，生成下一代种群，作为下次迭代的父代种群。S6、判定是否结束本次迭代，若是，则将当代种群中适应度最高的染色体输出进行解码，得到全覆盖路径；若否，则返回执行步骤S3。本发明能够减少重复作业面积和转弯次数，提高无人农机的田间作业效率和作业质量。
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公开(公告)号：CN119046759A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411160237.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06Q50/02 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于农业应用技术领域，具体涉及一种基于轨迹相似度度量的农机轨迹分类方法、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法根据农机GNSS轨迹数据并对其进行清洗，然后利用对比学习模型TrajCL对原始轨迹数据同时提取轨迹和轨迹点的结构特征和空间特征，计算轨迹嵌入向量，再结合滑动窗口技术实现田间‑道路的精确分类。本发明使用的TrajCL模型专为轨迹设计，解决了特征提取不充分的问题。该模型可以同时提取轨迹和轨迹点的结构特征和空间特征，且该模型是无监督学习，避免在学习过程中导向性地学习相关特征而忽略一些潜在的、有用的隐藏特征，从而实现全面的特征表示，进而精准推算农田作业面积，降低农业生产成本，提高农机利用率。
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公开(公告)号：CN118941559A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411418789.2
申请日：2024-10-12
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) , 山东山科智控数字化科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于空间通道重构的心脏MRI图像分割方法及系统，涉及心脏MRI图像分割领域，具体方案包括：获取待分割的心脏MRI图像；将心脏MRI图像输入到训练好的分割模型中，得到分割好的心脏MRI图像；其中，所述分割模型是在U‑Net结构上，引入带有多尺度扩展Transformer的空间通道卷积块，结合局部稀疏卷积块和滑动窗口膨胀注意力操作，进行空间通道重构，捕获多尺度上下文信息并扩大感受野；本发明引入带有多尺度扩展Transformer的空间通道卷积块，捕获多尺度上下文信息并扩大感受野，提高心脏MRI图像分割的高效性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118861540A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410848806.X
申请日：2024-06-27
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) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06F18/15 , G06N3/0464 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，更具体地，涉及一种基于卷积神经网络的机械设备监测的缺失数据恢复方法、装置及计算机可读存储介质。包括获取机械监测数据以及缺失数据范围，并进行分段处理；对分段完成的每段待恢复数据进行数据预处理后采用谐波小波变换得到基矩阵；使用数据恢复模型对每段数据的基矩阵进行数据恢复得到恢复后的每段数据；对得到恢复后的每段数据进行分段处理的逆过程，将所有的恢复后的每段数据拼装到一起得到完整的恢复数据。本发明解决了现有技术中计算量大且对于连续型大范围缺失的补全效果不佳，且无法解决张量的一个或几个超平面缺失的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118625354A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410672785.0
申请日：2024-05-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛理工大学 , 山东山科智控数字化科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于前端解算的低成本GNSS位移监测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取基准站和监测站的原始观测数据及卫星星历数据；监测站对原始观测数据及卫星星历数据进行静态基线解算，得到测点不同历元的位移数据，并对位移数据进行处理后发送至服务器；服务器根据接收到的处理后的位移数据，对监测站所在地点进行实时监测。本发明将数据采集、数据处理和解算过程集成在前端，显著减少了监测系统对服务器的依赖。通过在数据产生的地点进行实时处理，降低了通信成本和使用高性能服务器解算的成本，减少了因网络延迟或中断造成的数据丢失，显著提高了监测系统的实时性和稳定性，为后续的数据分析提供了高质量的数据基础。
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公开(公告)号：CN118520394A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410589830.6
申请日：2024-05-13
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: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G01S19/37 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及农机运动识别技术领域，具体涉及一种由轨迹分布特征驱动的农机运动模式识别算法、装置、设备及存储介质。该方法包括以下步骤：获取农机运动轨迹原始数据，得到轨迹数据集合；对轨迹数据集合进行数据清洗，将其中的时空重复点、离散点和漂移点移除；计算数据清洗后的轨迹数据集合中每个轨迹点的运动特征和分布特征，并将运动特征和分布特征作为输入特征；分布特征包括密度特征和平行特征；利用深度学习模型从输入特征中提取深层特征，并对农机运动轨迹点进行识别。本发明通过将运动、分布特征与深度学习模型相结合，能够有效提高农机轨迹点的识别准确率，获得更加准确的农机运动模式识别结果。
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公开(公告)号：CN118429837A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410523193.2
申请日：2024-04-28
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) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于图像识别与处理技术领域，更具体地，涉及一种基于近地遥感与改进YOLOv8s的玉米植株检测方法、装置及计算机可读存储介质，包括通过近地遥感技术获取待处理图像；对待处理图像进行重建，得到重建图像；对重建图像进行自适应切割，适应模型能够处理的最佳尺寸；当重建图像不能被整个切割时，将不足部分使用空白图层填充，最终得到自适应图像；对自适应图像进行标注、数据划分和格式导出，得到数据集；建立玉米植株检测模型，并进行训练；将数据集输入玉米植株检测模型进行检测。本发明解决现有技术中传统模型使用的CIoU计算较为复杂，收敛速度慢，对于小目标检测以及密集目标检测并不能有效地检测。
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公开(公告)号：CN117975442A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410167173.6
申请日：2024-02-06
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) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于果蔬检测特定计算机模型的技术领域，更具体地，涉及一种基于改进YOLOv5s的轻量化番茄成熟度检测系统及方法。所述系统包括骨干网络、颈部结构和头部结构；所述骨干网络中包括Ghostconv模块、C3Ghost模块和SPPF模块，将原C3模块内部的Bott leneck模块替换为GhostBott leneck模块；所述颈部结构的PANet使用加权双向特征金字塔网络BiFPN进行代替；所述头部结构使用EIoU损失函数替换CIoU损失函数。本发明解决了现有技术中YOLOv5s模型的PANet结构在特征融合过程中未考虑到不同特征信息在融合过程中的不同贡献，且没有横向连接充分融合特征信息，导致多尺度特征的表达能力减弱，检测精度降低的问题。
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公开(公告)号：CN113804470B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110945033.3
申请日：2021-08-17
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: G01M99/00 , G06F18/2321
Abstract: 一种穴盘育苗流水线的故障检测反馈方法，包括：五级流水线故障检测反馈方法。本发明基于智能补种机构，重点利用穴盘图像的识别结果，对流水线的组成部分进行故障诊断。提出基于五级流水线思想的故障检测反馈方法和基于Grubbs算法的故障检测方法，分别从播种密度和播种率两个方面进行故障检测，能够有效发现流水线补种环节前的故障并及时反馈，能够改善流水线运行环境，提高播种精度和育苗效率。本发明可应用于其他使用穴盘的流水线中，适应性强。
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