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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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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：CN119561045A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411824557.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 烟台大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力调度优化技术领域，尤其是涉及一种基于强化学习的多源电力实时调度优化方法及系统。方法，包括获取分时段的发电设备需求负载信息数据；构建混合风火分布式发电的最佳调度策略模型；采用蒙特卡洛方法和double‑Q学习算法优化最佳调度策略模型；利用最佳调度策略模型进行多源电力实时调度优化。本发明通过强化学习方法实时优化多源电力的调度方法，寻找最优电力调度策略，与传统方法相比，降低电力成本15%以上，同时能够实现自动化调度，减少人工干预和经验依赖。
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公开(公告)号：CN119399572A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510005392.9
申请日：2025-01-03
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06V40/10 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及海洋监测技术领域，尤其是涉及一种基于Transformer的海洋生物种群异常监测方法及系统。方法，包括获取不同监测点的海洋生物种群数据，包括遥感卫星影像数据、水下传感器网络的时间序列测量数据和无人机采集的高分辨率图像数据；对获取的海洋生物种群数据进行预处理；基于门控制机制对海洋生物数据进行特征筛选；基于Transformer模型对筛选的特征进行异常检测；输出异常检测结果并反馈Transformer模型进行再训练。本发明提出的基于门控制机制的自适应特征筛选方法能够自动识别和筛选出与海洋生物种群变化最相关的特征，从而减少数据冗余和噪声的干扰。
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公开(公告)号：CN118864067B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411337158.8
申请日：2024-09-25
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F17/16
Abstract: 本发明基于乘客偏好融合的无人驾驶车型推荐方法、系统和设备，从乘客和无人驾驶车交互信息中提取目标乘客与无人驾驶车车型的交互数据以及一些辅助信息，精准捕捉乘客的真实偏好和需求，推荐结果的高度个性化和精准化，分析乘客的不同偏好的特征；设定推荐值阈值，当推荐值达到或超过推荐值阈值时，将目标无人驾驶车车型推荐给目标乘客。该方法通过乘客和无人驾驶车辆的多视角偏好融合，实现了对无人驾驶车型的精准推荐，提高了无人驾驶车型推荐的准确度，增强乘客的体验感。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119203126A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411338712.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F21/55 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于图卷积网络的电力虚假数据攻击检测方法及系统。方法，包括基于SCADA系统数据进行电网状态估计；基于电网状态估计进行虚假数据注入攻击检测；基于虚假数据注入攻击检测，构建图神经网络并利用图神经网络进行FDIA检测；分析检测结果，根据节点度数的计算结果和调优参数来判断是否存在FDIA攻击。通过采用基于图论的方法进行检测，解决了传统方法中无法始终确保受保护测量数据安全的问题。
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公开(公告)号：CN119180041A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411308263.9
申请日：2024-09-19
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F21/60 , G06F21/64 , G06F16/13 , G06F16/176 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于区块链的司法大数据共享查询方法及系统。方法，包括获取相关案件的证据材料；利用字节提取技术对证据材料进行特征提取，得到证据材料的关键词；根据关键词确定证据材料之间的关系，构建证据关系图，并基于证据关系图生成证据链；利用关系属性加权算法计算每个数据链的分数值，并排序；将证据材料和证据链打包后，使用加密密钥对文件进行加密，并使用哈希算法获取文件的哈希值；将文件上传到司法网络系统并存储解密密钥和哈希值。本发明显著提高了数据安全性，利用区块链的去中心化特性和不可篡改性，保障了数据在存储和传输过程中的完整性，从而增强了司法公正性。
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公开(公告)号：CN119130801A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411603889.2
申请日：2024-11-12
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T3/4046 , G06T3/4076 , G06T3/4023 , G06N3/0464
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模型的构建及训练方法、系统，该遥感图像重建模型以先验特征为指导，提取局部特征和全局特征并进行自适应特征融合，对低分辨率图像进行重建，其中先验特征为图像的结构、纹理和边缘等提供了额外信息，使得模型能够更精确地重建高分辨率图像的细节；且提取局部特征和全局特征时，充分利用先验特征和全局上下文关系，并采用自适应特征融合处理将局部特征和全局特征融合，增强了模型在超分辨率重建任务中的表现。
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公开(公告)号：CN118861434B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411345344.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0601 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及数据预测推荐技术领域，尤其是涉及一种基于嵌入噪声和深浅层对比的物品推荐方法及系统。方法，包括获取目标用户的用户信息和项目信息；对获取的用户信息和项目信息进行矩阵分解，得到用户矩阵和项目矩阵，作为对比学习浅层信息；对用户矩阵和项目矩阵进行图神经网络前向传播操作，得到用户‑项目交互信息和项目‑用户交互信息，作为对比学习深层信息；将对比学习浅层信息和对比学习深层信息进行融合得到用户综合信息和项目综合信息；本发明通过基于矩阵分解的对比学习浅层部分，保留用户与项目交互的全局信息，弱化局部信息，从而保留反应用户对项目需求的全局辅助信息。
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公开(公告)号：CN118893636A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411396563.7
申请日：2024-10-09
Applicant: 烟台大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及神经网络技术领域，尤其是涉及一种基于卷积神经网络的机器人姿态估计方法及系统。方法，包括获取工业机器人姿态信息数据；对获取的工业机器人姿态信息数据进行自动化标注，得到数据集；对数据集进行预处理；利用预处理后的数据集训练卷积神经网络模型；利用训练好的卷积神经网络模型对机器人进行姿态估计。本发明通过自动化标注与手工校准相结合的方法，生成高精度的工业机器人臂姿态数据集，克服了传统方法中手工标注耗时和不精确的问题。
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