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公开(公告)号：CN119027903A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202310610246.X
申请日：2023-05-26
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种目标检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及机器学习技术领域，旨在解决传统目标检测技术中由于图像特征深度估计不准确导致的目标检测结果不准确的问题，方法包括：对目标图像进行特征提取，获得图像特征；利用预设深度预测模型对所述图像特征进行处理，获得所述图像特征的深度分布；其中，所述预设深度预测模型基于预设深度分布损失函数监督训练得到，所述预设深度分布损失函数包括前景深度分布一致性损失函数、前景区域深度分布熵减约束、混淆区域深度分布熵增约束中的一种或多种的组合；利用所述深度分布将所述图像特征转换为图像鸟瞰图特征；对所述图像鸟瞰图特征进行目标检测，获得目标检测结果。
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公开(公告)号：CN117235804B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311516901.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F21/64 , G06F18/213
Abstract: 本申请公开了一种数据集确权方法、系统、装置及介质，涉及区块链技术领域，解决传统方案中存在的确权准确性低、效率低的问题。该方案接收目标数据集对应的数据包并上链；将数据包发送至可信第三方使可信第三方基于目标数据集的特征值、待比较数据集的特征值和确权函数确定确权结果。可见，本申请使用基于多个特征提取函数计算的多个特征值，并与待比较数据集的特征值进行比较，可以增强确权的准确性，避免出现由于数据集修改或调整顺序导致无法判别数据所有权或发现数据泄露的情况。此外，利用区块链系统使得数据集的确权结果可以被公开查询和验证，提高了数据集的确权和溯源的透明度，还通过可信第三方提高了确权结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117097624B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311346769.4
申请日：2023-10-18
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: H04L41/12 , H04L41/0823 , H04L41/16 , H04L41/0894 , G06N3/042 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供一种网络拓扑结构增强方法、装置、电子设备及存储介质，涉及网络拓扑结构增强领域，可基于强化学习的智能体对待增强网络拓扑结构进行多轮动作决策处理，得到需在待增强网络拓扑结构中增加的多条链路，并利用这多条链路对待增强网络拓扑结构进行增强，其中在每轮动作决策中，智能体均可基于本轮网络拓扑结构对应的、丰富的表示信息对本轮网络拓扑结构进行充分感知，从而可高质量地选择目标设备，并在目标设备与本轮网络拓扑结构中的待连接网络设备间新增链路，或将目标设备标记为本轮网络拓扑结构中新的待连接网络设备；这样可
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公开(公告)号：CN116974729B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311227744.2
申请日：2023-09-22
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: G06F9/48
Abstract: 本申请公开了一种大数据作业的任务调度方法、装置及电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取目标作业的有向无环图；通过并行度约束使得被分配至同一任务组的可并行执行任务对的数量小于或等于第一预设数量；通过组内任务约束使得每个任务组包含的任务数量小于或等于第二预设数量；通过目标变量描述任务对中的两个任务是否被分配至同一任务组，通过目标函数描述所有属于不同任务组中两个任务之间的通信量之和；在并行度约束和组内任务数约束下确定目标函数的值最小时每个任务组包含的任务；将任务组中的任务分配至对应的处理核心执行，同一任务组中的任务被分配至同一服务器的处理核心执行。本申请提高
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公开(公告)号：CN116661959A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310473063.8
申请日：2023-04-27
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: G06F9/48 , G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06F17/10
Abstract: 本申请公开了一种任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，应用于车路协同系统，旨在保证车辆在路侧设备覆盖盲区内保持持续高效的算力服务能力，方法包括：利用路侧设备对目标车辆进行实时监测，获得其在监测覆盖范围内的第一行驶时间和在监测盲区范围内的第二行驶时间；利用第一行驶时间、第二行驶时间、车路协同系统的系统参数和总任务量构建关于最优化预设指标参数的目标函数，求解目标参数获得车侧任务量和路侧任务量；利用路侧设备对路侧任务量对应的路侧任务进行处理，获得路侧处理结果；将路侧处理结果作为路侧计算服务，将车侧任务量对应的车侧任务作为车侧计算服务部署至目标车辆，以为其处于监测盲区范围内时提供计算服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114194211B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111442633.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
Abstract: 本申请公开了一种自动驾驶方法、装置及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取驾驶环境的多模态感知信息和驾驶行为数据；利用卷积神经网络提取多模态感知信息的多尺度特征，利用Transformer对多尺度特征进行融合得到融合特征数据；将融合特征数据和驾驶行为数据结合为专家演示数据，并将自动驾驶过程建模为马尔可夫决策过程；利用专家演示数据采用最大熵逆强化学习获取自动驾驶过程的奖励函数，并利用深度强化学习优化驾驶策略模型；将优化后的驾驶策略模型输出至客户端，以便客户端利用优化后的驾驶策略模型根据环境感知信息实现自动驾驶。本申请保证自动驾驶感知数据的可靠性，提升自动驾驶过程中决策规划的合理性。
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公开(公告)号：CN119068296A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202310651391.2
申请日：2023-06-02
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种目标检测模型训练方法、目标检测方法、装置及设备，训练方法包括：将各模态在同一视图下的训练数据特征进行融合，得到训练融合特征；在视图下对训练集中的样本进行前景区域标注，利用训练融合特征及前景区域标注结果训练第一前景感知模型；利用第一前景感知模型及训练融合特征得到多模态训练前景热度图；利用多模态训练前景热度图和训练融合特征得到前景增强的训练融合特征；利用前景增强的训练融合特征训练得到目标检测模型。本发明公开的技术方案，利用第一前景感知模型对前景区域进行感知得到前景热度图，利用前景热度图对训练融合特征中的前景进行增强，提升对前景背景的区分能力，提高目标检测精度。
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公开(公告)号：CN114817989B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210465805.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
Abstract: 本申请公开了一种模型生成方法、运行控制方法、装置、设备及可读存储介质，模型生成方法包括：根据专家演示数据确定专家策略模型；对专家策略模型进行差分隐私处理；根据专家隐私策略模型及在差分隐私处理时的偏差界限及目标策略模型确定目标策略模型在深度强化学习中的优化函数；根据优化函数利用深度强化学习从专家隐私策略模型及目标策略模型与环境的交互中对目标策略模型进行迭代更新，得到最终的目标策略模型。本申请公开的技术方案，对专家策略模型进行隐私保护，并根据差分隐私的偏差界限确定目标策略模型的优化函数，且使目标策略模型从专家策略和与环境的交互中更新，以提升模型隐私安全性与性能，从而既保证控制性能又提高隐私安全性。
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公开(公告)号：CN117647820A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311610658.X
申请日：2023-11-29
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
Abstract: 本发明涉及停车管理技术领域，公开了一种泊位信息的获取方法、装置、设备和存储介质，获取道路对应的道路图像和道路点云数据；基于道路图像和道路点云数据、相机坐标和激光雷达坐标对应的坐标系变换方式，确定出相机与激光雷达之间的标定参数。根据各泊位角点标定球对应的点云数据，确定出各泊位角点标定球的球心三维坐标；依据各泊位角点标定球的球心三维坐标以及激光雷达坐标，确定出泊位角点三维坐标信息。按照标定参数包括的第一旋转矩阵和第一标定向量，对泊位角点三维坐标信息进行坐标变换，得到泊位角点图像坐标信息。基于泊位角点三维坐标信息和泊位角点图像坐标信息，进行泊位标定。提升了泊位信息获取的准确性，实现了泊位的准确标定。
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公开(公告)号：CN116822659B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311110625.9
申请日：2023-08-31
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F16/2455 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶运动技能学习方法、系统、设备及计算机介质，应用于自动驾驶领域，获取目标对象在当前轮自动驾驶训练过程中的目标驾驶数据，目标驾驶数据包括目标驾驶状态、第一运动技能参数、第二运动技能参数、目标奖励函数值；基于目标驾驶数据对驾驶策略生成网络进行训练，得到当前轮训练好的驾驶策略生成网络；其中，第一运动技能参数包括驾驶策略生成网络生成的运动技能参数；第二运动技能参数包括人工控制下生成的运动技能参数；目标奖励函数值包括对目标驾驶状态和运动技能参数进行匹配度评价后生成的值；运动技能参数包括轨迹参数和速度曲线参数。提高了模型训练的
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