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公开(公告)号：CN115223049B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211140194.6
申请日：2022-09-20
申请人： 山东大学 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 华北电力大学(保定) , 智洋创新科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
摘要： 本发明属于压缩技术领域，具体提供了一种面向电力场景边缘计算大模型压缩的知识蒸馏与量化方法。其包括以下步骤:电力场景任务抽象；双层知识蒸馏网络单元构建；教师模型修饰处理；主从教师监督框架：基于教师‑学生蒸馏网络，使用多个数据集训练不同的教师模型，包括与目标任务类似的场景数据集和实际落地场景的数据集，将这些数据集进行划分，训练多个教师模型，按照数据集与落地场景相似度分配指导权重，分为主教师模型和若干个从教师模型，从而对学生模型进行不同层面的知识引导，提高学生模型在复杂场景下的泛化能力；学生模型压缩感知训练。
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公开(公告)号：CN113158051B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110443619.X
申请日：2021-04-23
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/335 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于信息传播和多层上下文信息建模的标签排序方法，使用标签信息融合机制对标签名字信息和标签描述信息进行融合，初步得到标签的信息表示；构建父标签和子标签之间的交互信息，将父标签的信息传递给子节点，进一步强化标签的语义信息；采用多层上下文信息方法抽取待标记文本的表示，并对多个层次的文本表示进行融合，以及添加位置编码信息；抽取标签相关的待标记文本表示，并使用多层感知机预测文本‑标签之间的相关度，按照相关度对标签进行排序。本发明可以获得多层次文本表示，以及使用不可见标签对文本进行标注，使用不可见标签对文本进行标注，准确度大幅度提高。
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公开(公告)号：CN115220479A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211140267.1
申请日：2022-09-20
申请人： 山东大学 , 南瑞集团有限公司 , 智洋创新科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 华北电力大学(保定) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明属于巡检技术领域，本发明提供了一种动静协同的输电线路精细化巡检方法与系统，通过动静态检测协同配合，实现电力系统大范围覆盖的精细化巡检，采用静态与动态数据的分段式检测提高检测精细化的同时，节省不必要的人力及算力资源。其包括以下步骤：固定采集设备采集回传静态信息；多层感知机融合多类别静态信息评估故障程度；巡检无人机对输电线路进行精细化巡检并上传多角度图像信息：若发生非紧急故障，则调用巡检无人机进行精细化巡检，获取所述巡检无人机的巡检信息，并通过通讯模块将所述巡检信息传输至目标数据控制中心；融合无人机多视角和固定视角图像信息的故障分类模型。
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公开(公告)号：CN115063373A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210730860.5
申请日：2022-06-24
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 泰华智慧产业集团股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06T3/00 , G06T5/00 , G06T7/73 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/40
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度特征智能感知的社交网络的图像篡改定位方法，实现了基于对所有的图像篡改定位数据集的高效篡改定位；方法的具体步骤如下：对篡改图像预处理，提取边缘Groundtrhth图像，利用由sobel算子引导提取边缘特征然后采用多尺度边缘导向的注意力机制，在边缘伪影不一致的基础上挖掘篡改的粗略定位信息；构建多尺度上下文感知融合模块，利用此模块在不同的由边缘监督的尺度上进行局部和全局的搜寻，突出篡改和非篡改之间的差异；进行篡改信息的融合，输出的特征图通过样本不平衡损失来实现篡改区域的定位。本发明基于已知数据集可对其他数据集进行高效的篡改定位，能够有效地在不同篡改数据集上获得改善，并且获得极高的精度。
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公开(公告)号：CN111898575B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202010783039.0
申请日：2020-08-06
申请人： 华北电力大学(保定) , 山东大学 , 智洋创新科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 浙江大华技术股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于Faster R‑CNN检测器的栓母对自动组合方法，包括以下步骤：使用Faster R‑CNN检测器输出并保存螺栓、螺母类别和目标框坐标；基于目标框坐标，分别获得螺栓、螺母四个顶点坐标；根据自动组合规则，组合为栓母对，并计算栓母对区域四个顶点坐标；计算栓母对区域目标框，并对栓母对区域进行数据化处理。本发明提供的基于Faster R‑CNN检测器的栓母对自动组合方法，充分考虑螺栓和螺母关系，提出使用Faster R‑CNN检测并输出螺栓和螺母目标框坐标，结合螺栓和螺母的坐标有规则自动组合栓母对，高效完成栓母对的自动组合，弥补手动裁剪和非自动组合栓母对的不足。
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公开(公告)号：CN113111836B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110447506.7
申请日：2021-04-25
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东大学 , 河钢数字技术股份有限公司 , 河钢集团有限公司
摘要： 一种基于跨模态哈希学习的视频解析方法，实现多模态特征向汉明共空间的特征映射与融合，并利用汉明距离对具有语义相似性的视频片段‑查询语句对，进行高效检索。一方面引入双向时序卷积网络模型，深刻理解视频单元的上下文信息，以及视频内部的长期语义依赖；另一方面，引入基于多头注意力机制的文本语义理解模型，对给定查询语句进行有效表征，从而提高了视频定位的精度。本发明的特征编码模型是相互独立的，即视频片段候选集的生成与查询语句特征集的表征，可以分开独立运行。因此，当我们对给定视频完成相应的候选集生成之后，可以根据不同用户的多样性需求，对当前视频反复进行基于汉明距离度量的高效视频定位。
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公开(公告)号：CN113297397B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110517760.X
申请日：2021-05-12
申请人： 山东大学 , 河钢数字技术股份有限公司
IPC分类号： G06F16/41 , G06F16/45 , G06F16/483 , G06N3/04
摘要： 本发明提供了一种基于层次化多模态信息融合的信息匹配方法及系统，抽取用户多源异构多模态数据的特征表示；基于提取的用户异构多模态数据特征，构建层次化图结构，捕捉用户在社交媒体中存在的外部和内部关系，获取用户不同源的准确表示；根据获取的用户不同源的表示，引入对抗学习，进行语义判别，进一步增强用户表征，实现用户身份信息匹配。本发明能够提高跨社交媒体用户身份识别的建模性能。
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公开(公告)号：CN114842512A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210763141.3
申请日：2022-07-01
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东大学 , 苏州天瞳威视电子科技有限公司 , 泰华智慧产业集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了基于多特征协同和语义感知的遮挡行人重识别和检索方法，属于计算机视觉和模式识别技术领域，实现了对有遮挡的行人重识别数据集的高效识别和检索；方法的具体步骤如下：图像预处理；双链网络模型搭建；双链网络的目标函数构建；基于多特征协同和人体语义感知的有遮挡行人重识别和检索方法；本发明可对现有公开有遮挡的行人重识别数据集进行高效识别和检索，能够有效地解决目标数据集由于遮挡、姿态变化造成的行人信息缺失、特征对齐困难等问题，并且方法收敛速度快。
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公开(公告)号：CN114817629A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210265068.7
申请日：2022-03-17
申请人： 北京达佳互联信息技术有限公司 , 山东大学
IPC分类号： G06F16/738 , G06F16/78 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本公开关于一种视频描述文本生成方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取待处理视频数据对应的至少两种模态数据；将至少两种模态数据输入模态关联网络，得到至少两种模态数据各自对应的模态关联结果；模态关联结果表征至少两种模态数据，各自与待处理视频数据的主题内容之间的关联程度；基于模态关联结果对至少两种模态数据进行过滤，得到过滤后的模态数据；将过滤后的模态数据输入描述文本生成网络，得到待处理视频数据的描述文本；描述文本用于描述主题内容。本公开实施例能够排除某些模态数据的噪声的干扰，进而可以生成更贴合待处理视频数据的主题内容的描述文本，提高描述文本的生成精度。
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公开(公告)号：CN111339882B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202010102769.X
申请日：2020-02-19
申请人： 山东大学 , 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 , 智洋创新科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开一种基于实例分割的输电线路隐患检测方法,是基于实例分割技术利用改进的MASK R‑CNN模型进行电力领域输电线路隐患的自动检测，尤其针对防震锤锈蚀的自动检测效果优势明显。对于无人机拍摄得到的图像，通过该模型对目标区域进行获取，可以实现精确的目标特征提取和分类检测。基于分割得到的目标实例采用图像处理技术检测目标故障隐患程度，结合目标检测结果加权计算，可以准确量化目标故障隐患水平。同时，还会考虑到检测目标的自身特性。本发明利用先验知识进行图像处理、特征提取网络结构调整和非极大值抑制算法改进，引入实例分割与目标检测相结合的方法，实现了目标的自动检测，提高了输电线路中隐患目标的准确性。
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