公开(公告)号：CN118331742A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410563416.8

申请日：2024-05-08

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 贺丽君 ,  张淼 ,  赵菼菼 ,  李凡

IPC: G06F9/50 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明智慧农业中基于多任务数据共享的MADDPG资源协同优化方法及装置，该方法包括：1)构建智慧农业场景中多任务数据共享数学模型；多任务数据共享数学模型包括：多个采集不同类型数据的采集设备、存在数据共享的多个农业任务、信道传输条件以及农业物联网中的边缘服务器集群；2)根据多任务数据共享数学模型构建优化问题的目标函数以及优化问题的约束条件；3)利用基于分层奖励函数的多智能体深度确定性策略梯度算法，求解得到优化问题的最优解。该装置包括依次连接的模型构建模块、优化问题构建模块和求解模块。本发明研究智慧农业场景中基于多任务数据共享和多智能体深度强化学习的系统资源协同优化方案，能够减少数据的重复传输，达到减少时延和能耗、提高服务器存储资源利用率的目的。

公开(公告)号：CN117376575A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311343737.9

申请日：2023-10-17

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 贺丽君 ,  刘昊 ,  张淼 ,  李凡

IPC: H04N19/20 ,  H04N19/42

Abstract: 本发明公开了一种基于条件扩散模型的压缩域视频异常检测方法，包括：对输入的压缩视频流进行稀疏采样；将1个I帧和其后3个P帧称为一组GoP；将重构MV与原始MV的均方误差MSE作为异常重构分数；将输入中的最后一个I帧作为目标I帧，对该帧进行扩散操作，然后进行加噪；以加噪后的目标I帧作为输入，重构MV与其时间顺序对应的I帧在通道上的拼接作为条件，输入进噪声预测器Unet中进行噪声预测；将上述步骤得到的异常重构分数和异常预测分数进行加权，即可得到最终的异常分数；对于数据集中不同视频流进行处理，从而得到整个数据集的异常分数，得到最终的压缩域视频的异常检测结果。本发明在保持高检测性能的同时降低了复杂性。

公开(公告)号：CN117376569A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311358700.3

申请日：2023-10-19

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 贺丽君 ,  张淼 ,  刘昊 ,  李凡

IPC: H04N19/154 ,  H04N19/132 ,  H04N19/139 ,  H04N19/172 ,  H04N19/57 ,  H04N19/593

Abstract: 本发明一种基于异常区域定位的视频异常检测系统及方法，该系统包括压缩域视频信息采样模块、MV重建模块、I帧未来帧预测模块和基于运动强度自适应感知异常区域定位模块；该方法包括步骤：在压缩域视频信息采样模块中通过稀疏采样获取MV序列和I帧序列；MV序列输入到MV重建模块获得重建MV序列，计算得到重建MV的均方误差和重建MV的残差；I帧序列输入到I帧未来帧预测模块，在重建MV的残差的引导下预测网络在生成预测的I帧时更加关注异常区域，计算得到预测I帧的均方误差；重建MV的均方误差和预测I帧的均方误差加权得到误差图像，输入到基于运动强度自适应感知异常区域定位模块中，实现对异常区域的定位，并得到当前I帧的异常分数。