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公开(公告)号：CN114120009A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111375135.2
申请日：2021-11-19
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率程序推断的刀具识别算法，涉及图像识别技术领域，该算法包括以下步骤：S1：针对任意一个刀具图像，采用边缘检测方法来提取刀具的轮廓数据，并将其转换为数据点集；S2：分别针对直刀和弯刀设计相应的概率程序；S3：对同一个刀具图像分别用直刀概率程序和弯刀概率程序进行推断，得到直刀候选形状和弯刀候选形状，再从候选形状中选择相似度最大的形状作为最终形状。本发明的技术方案使用边缘检测方法得到刀具轮廓并利用概率程序推断进行识别，不易受到噪声干扰，能够输出较为完整的轮廓，以此提高识别的准确率和可信度。
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公开(公告)号：CN115145694B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210921087.0
申请日：2022-08-02
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明提供了一种基于一维灰狼算法云计算任务调度方法、装置及存储介质，所述方法针对云计算环境下的任务调度问题，在灰狼算法中，采用了一维的实数直接编码方式进行编码，使得种群大小等于待调度的任务数，每个灰狼个体表示一个任务到虚拟机节点的分配；进一步地，采用贪心算法对在灰狼算法中所更新的种群进行赋值更新，直到符合结束条件，获取种群适应度值最小的云调度方案作为最终的云计算任务调度方案。本发明将搜索空间降至一维，同时有机整合了进化算法的高性能和贪心算法的高效率的优点，消除了种群大小的超参设置，优化了云计算资源分配，减少了云计算任务的总运行时间，提高了所分配的云计算任务的计算效率。
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公开(公告)号：CN117392342A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311507070.1
申请日：2023-11-13
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明涉及一种三维道路曲线重建方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：采集用于道路曲线拟合的点集，并将其与标准的三维道路曲线模型进行模型拟合，得到多条候选曲线；通过深度强化学习从候选曲线中提取最佳曲线，基于最佳曲线进行道路曲线重建。本发明能够在数据具有大规模、非结构化、分布不均匀的情况下也能够自动鲁棒地识别道路曲线的类型并准确地估计出符合道路几何设计标准的三维道路曲线的参数，并且能一次性拟合出多条的道路曲线，大大提升了重建效率。
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公开(公告)号：CN114266797A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111493200.1
申请日：2021-12-08
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于概率程序推断的锤具识别方法及装置。其中，方法包括以下步骤：S1：针对一个锤具图像，采用边缘检测方法来提取锤具的轮廓数据，并将其转换为数据点集；S2：分别针对羊角锤、石工锤和钳工锤设计相应的概率程序；S3：对同一个锤具图像分别用羊角锤概率程序、石工锤概率程序和钳工锤概率程序进行推断，得到羊角锤候选形状、石工锤候选形状和钳工锤候选形状，再从候选形状中选择相似度最大的形状作为最终形状。本申请提供的基于概率程序推断的锤具识别方法使用边缘检测方法得到锤具轮廓并利用概率程序推断进行识别，不易受到噪声干扰，能够提高识别的准确率和可信度。
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公开(公告)号：CN114120009B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111375135.2
申请日：2021-11-19
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率程序推断的刀具识别算法，涉及图像识别技术领域，该算法包括以下步骤：S1：针对任意一个刀具图像，采用边缘检测方法来提取刀具的轮廓数据，并将其转换为数据点集；S2：分别针对直刀和弯刀设计相应的概率程序；S3：对同一个刀具图像分别用直刀概率程序和弯刀概率程序进行推断，得到直刀候选形状和弯刀候选形状，再从候选形状中选择相似度最大的形状作为最终形状。本发明的技术方案使用边缘检测方法得到刀具轮廓并利用概率程序推断进行识别，不易受到噪声干扰，能够输出较为完整的轮廓，以此提高识别的准确率和可信度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115145694A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210921087.0
申请日：2022-08-02
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明提供了一种基于一维灰狼算法云计算任务调度方法、装置及存储介质，所述方法针对云计算环境下的任务调度问题，在灰狼算法中，采用了一维的实数直接编码方式进行编码，使得种群大小等于待调度的任务数，每个灰狼个体表示一个任务到虚拟机节点的分配；进一步地，采用贪心算法对在灰狼算法中所更新的种群进行赋值更新，直到符合结束条件，获取种群适应度值最小的云调度方案作为最终的云计算任务调度方案。本发明将搜索空间降至一维，同时有机整合了进化算法的高性能和贪心算法的高效率的优点，消除了种群大小的超参设置，优化了云计算资源分配，减少了云计算任务的总运行时间，提高了所分配的云计算任务的计算效率。
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公开(公告)号：CN118608984A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410778269.6
申请日：2024-06-17
Applicant: 集美大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及卫星图像目标检测技术领域，且公开了一种基于深度学习的卫星图像目标检测系统。该系统通过数据采集模块采集车辆卫星图像数据Clsj与飞机卫星图像数据Fjsj，数据预处理模块将上述卫星图像进行图像增强，得到特征提取模块基于数据预处理模块传输的数据，通过深度卷积神经网络进行特征提取，得到飞机特征值Fjtz与车辆特征值Cltz，目标检测算法模型优化模块进行目标检测算法优化，可视化模块基于优化后的算法模型，将检测的飞机与车辆卫星图像进行输出，通过优化后的算法模型对车辆飞机等卫星图像进行检测，提高了目标图像检测的准确度。
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公开(公告)号：CN114266797B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111493200.1
申请日：2021-12-08
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于概率程序推断的锤具识别方法及装置。其中，方法包括以下步骤：S1：针对一个锤具图像，采用边缘检测方法来提取锤具的轮廓数据，并将其转换为数据点集；S2：分别针对羊角锤、石工锤和钳工锤设计相应的概率程序；S3：对同一个锤具图像分别用羊角锤概率程序、石工锤概率程序和钳工锤概率程序进行推断，得到羊角锤候选形状、石工锤候选形状和钳工锤候选形状，再从候选形状中选择相似度最大的形状作为最终形状。本申请提供的基于概率程序推断的锤具识别方法使用边缘检测方法得到锤具轮廓并利用概率程序推断进行识别，不易受到噪声干扰，能够提高识别的准确率和可信度。
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公开(公告)号：CN118736375A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410778483.1
申请日：2024-06-17
Applicant: 集美大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/776 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及受电弓异常检测技术领域，且公开了一种基于深度学习的受电弓异常检测系统。该基于深度学习的受电弓异常检测系统通过数据采集模块采集列车运行信号、列车车号、列车车次以及通过摄像机拍摄的受电弓图像，数据处理模块对受电弓图像数据进行清洗、去噪以及放大操作，深度学习算法模型检测模块通过设置性能评估指标，对算法的性能评估指标进行计算，并对比PPYOLO算法、骨干网络为Darknet‑53的YOLOv3算法以及骨干网络为MobileNet的YOLOv3算法，选取最优算法PPYOLO算法进行受电弓异常检测，并将受电弓检测异常信息传输至数据记录模块进行存储，数据输出模块将受电弓异常信息输出至可视化界面。
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公开(公告)号：CN118628516A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410778739.9
申请日：2024-06-17
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明涉及圆形重建算法技术领域，公开了一种基于强化学习的圆形重建系统，该系统运用马尔可夫决策过程来描述多圆弧的重建过程，即估计一条圆弧的参数即对应做一个决策，估计多条圆弧的参数则对应做多个决策。本发明通过环境模块接收智能体模块输出的动作，使用平均测度估计子来计算该动作产生的奖励，根据该动作转变环境状态，并将产生的奖励和转变后的状态反馈给智能体；通过智能体模块接收环境模块输出的奖励和状态，产生新的动作并反馈给环境模块，并使用PPO强化学习算法优化更新智能体的动作策略；通过记录模块记录智能体和环境交互过程中的最佳分幕，最佳分幕里包含的各个动作。得益于平均测度估计子的高鲁棒性和PPO算法的高稳定性。
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