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公开(公告)号：CN114481885A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210280462.8
申请日：2022-03-21
Applicant: 山东高速建设管理集团有限公司 , 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种全自动智能伸缩的高速公路声屏障及其使用方法，包括感知装置、自动伸缩装置、自动消音装置和计算机控制系统，其中，自动伸缩装置包括底座、立柱、吸音板、消音板A、消音板B和液压升降杆，底座一侧设置有立柱，立柱之间设置有吸音板，底座另一侧设置有液压升降杆，液压升降杆的固定外壳之间设置有消音板A，液压升降杆的固定外壳外侧设置有滑道，滑道之间设置有消音板B，消音板B顶端连接至液压升降杆顶端，立柱与液压升降杆之间设置有自动消音装置，液压升降杆和感知装置均连接有计算机控制系统。本发明在大车经过时，消音板B升起，可以很好的吸收和减少噪音，自动化和智能化程度高，全程自动化感知，节省人力物力。
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公开(公告)号：CN109934221B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN201910133724.6
申请日：2019-02-22
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开提出了基于注意力机制的电力设备自动分析识别监控方法及系统，包括：获取能够表明电力设备的运行状态的开关控制板的图像作为原始图像；针对开关控制板中开关和压板的自动检测及状态识别，提取输入图像中的各个开关和压板的状态特征及位置信息；针对开关控制板中指针式仪表的自动检测和读数，采用基于注意力机制的卷积神经网络对指针式仪表的位置进行检测，然后根据位置信息将指针式仪表从原始图像中裁剪出来获得仪表图像后再对图像进行图像处理操作来自动读数。本公开在开关和压板的自动检测及状态识别中，在神经网络中加入Attention模型，让网络学出对不同物体区域加以不同的关注度，从而能更加准确高效控制开关板的进行检测。
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公开(公告)号：CN111372006B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202010139138.5
申请日：2020-03-03
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开提供了一种面向移动端的高动态范围成像方法及系统，对高动态范围图像进行处理，生成相应的低动态范围图像，将低动态范围图像输入到基于编码器‑解码器结构的神经网络模型中，神经网络模型的输入与相应的高动态范围图像在对数域求损失，使用梯度下降法优化神经网络模型，将优化后的神经网络模型移植到移动端，将其视为一个高次映射函数，完成低动态范围图像到高动态范围图像的端到端映射。有效地提高了单帧高动态范围成像方法的实用性。
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公开(公告)号：CN112734803A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011642602.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了基于文字描述的单目标跟踪方法、装置、设备及存储介质：对待跟踪视频按照设定帧数平均划分为若干个视频包；对文字描述提取出第一、二和三文字特征；对每个视频包的第n个采样帧分别提取第一、二和三视觉特征；基于每个视频包第n个采样帧的第一、第二和第三视觉特征分别对第一、第二和第三文字特征进行更新，得到更新后的第一、第二和第三文字特征；对待跟踪目标的样板图像，分别提取第四、第五和第六视觉特征；对搜索区域图像，分别提取第七，第八和第九视觉特征；将更新后的第一、第二和第三文字特征向量，分别与第四到第九视觉特征进行融合，得到融合特征；根据融合特征，得到待跟踪视频的当前视频包中每一帧的目标跟踪结果。
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公开(公告)号：CN111331607B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202010260136.1
申请日：2020-04-03
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机械臂的自主抓取与码垛方法及系统，获取有待码垛物体的抓取区域和码放区域的图像，将图像输入至自动抓取码放网络；自动抓取码放网络根据已学习的抓取策略和码放策略预测抓取位置和码放位置；自动抓取码放网络结合深度强化学习时，采用最大化未来奖励的期望总和的最优策略；机械臂根据预测结果选择抓取区域中所需的物体并将其抓取码放在当前和将来的状态中合适的位置。本公开的技术方案通过抓取码放网络(GSN)同时学习抓取策略和码放策略，可以使机械夹具从桌子上拾取待码放的物体并将其正确码放在恰当的位置上。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111415318A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010201902.7
申请日：2020-03-20
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种基于拼图任务的无监督相关滤波目标跟踪方法及系统。包括了离线预训练和在线微调两个阶段。在离线预训练阶段，基于拼图任务的神经网络的训练过程主要为无监督相关滤波算法训练和拼图任务训练两个任务结合。训练过程大体可分为四个部分：数据处理、深度特征提取、拼图任务训练、无监督相关滤波训练。本发明是在无监督相关滤波算法的训练中，同时引入对图像块位置索引的预测任务，以增加深度神经网络对物体细节特征的提取能力，并通过对不同层的特征进行融合使得算法兼顾语义信息和位置信息，准确性得到提升。
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公开(公告)号：CN111401267A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010195886.5
申请日：2020-03-19
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自学习局部特征表征的视频行人再识别方法及系统，包括：分别获取两段设定时间段内包含待识别行人连续变化图像的视频信息；采用孪生网络结构分别对获取的两段视频信息进行处理，得到对齐的表征行人时空特征的矢量，通过对比得到的矢量信息，判断两段连续图像信息中的行人是否为同一个人，实现行人再识别。本发明提出的残差-循环神经网络，不仅能提取序列之间相关性，而且在结构上构成残差网络，解决了循环神经网络的梯度消失问题，加强空间特征和时间特征的融合。
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公开(公告)号：CN105460185B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201511025530.2
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
CPC classification number: Y02E10/38
Abstract: 一种利用多能互补供电深度可调的海洋观测装置，利用太阳能和潮流能互补发电，实现电力的不间断供给，提高装置的独立性，实现长时间独立观测；通过溢流阀作为背压使用，进一步提高液压建立速度；将液压缸排出的油液储存到储能器中，液压能经过缓冲之后通过调速阀驱动液压马达工作，带动发电机发电，能够产生更加稳定的电能；搭载多种探测装置，可以同时对多种数据进行同步探测。本发明采用太阳能电池板将光能转化为电能，与潮流能产生的电能实现互补，可以实现对检测仪器的循环和不间断供电，从而实现全天候监测。
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公开(公告)号：CN105393912B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201410462339.3
申请日：2014-09-12
Applicant: 山东大学(威海)
IPC: A01H4/00
Abstract: 本发明涉及一种大叶藻体细胞胚的诱导方法，是以大叶藻的佛焰苞花序为外植体，将经表面消毒处理的花序切为3‑5mm长的片段，接种到体细胞胚诱导培养基上，在15‑25℃、黑暗或弱光照条件进行诱导培养，每半月转接一次，培养15‑25d以后可见到花序上组织萌动，产生小突起，逐渐发育为体细胞胚，期间不经历愈伤组织阶段。体细胞胚诱导培养基是以MS、N6培养基为基础培养基、并添加有机添加物、碳源、植物激素（生长素、或生长素与细胞分裂素）和海盐的固体培养基。本发明的方法可不经历愈伤组织诱导培养阶段，在短时间内从花序组织上直接诱导出大叶藻体细胞胚，为大叶藻无菌组培苗再生和组培快速繁殖体系的建立提供了重要的技术支撑，也为海草组织培养的成功奠定了基础。
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公开(公告)号：CN104021518B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410284334.6
申请日：2014-06-23
Applicant: 山东大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了高动态范围图像的可逆数据隐藏方法，包括数据嵌入过程及数据的提取过程，数据的提取过程为数据嵌入过程的逆运算，数据嵌入包括以下步骤：将rgb图像转换为RGBE图像，将欲嵌入数据按序分为三部分，用于嵌入RGBE图像的对应的rgb三个通道；把rgb三个通道的某一嵌入通道的所有像素分为两类：S1及S2，相应的把嵌入数据分为与S1及S2相对应的两类，在嵌入过程中，把其中一类数据嵌入S1，接着重复相同过程嵌入另一类数据到S2中。本申请提出的可逆数据隐藏算法以牺牲最少图像质量达到了嵌入更多数据的目的。该隐藏算法在保证可逆隐藏的同时，较现有的可逆HDR图像隐藏算法隐藏容量进行了提高，并且保证了较好的视觉效果。
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