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公开(公告)号：CN111674033A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010421553.X
申请日：2020-05-18
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： B29C64/10 , B29C64/386 , B29C64/379 , B07C5/34 , B07C5/36 , B33Y10/00 , B33Y50/00 , B33Y40/20
摘要： 本申请公开了一种基于OCR的发动机铭牌智能打印及分拣方法、系统，用以解决现有的铭牌打印方法需要消耗大量的人力，打印速度较慢，生产效率较低，检测精度不足的问题。该方法通过客户端获取铭牌打印信息；采集空白铭牌图像，发送至服务端，使所述服务端进行光学字符识别，确定所述空白铭牌图像的铭牌类型，并向所述客户端返回第一识别结果；确定所述第一识别结果与所述铭牌打印信息一致时，对空白铭牌进行打印；采集打印完成的铭牌图像，发送至服务端，使所述服务端进行光学字符识别，确定所述打印完成的铭牌图像中的文字，并向所述客户端返回第二识别结果；根据所述第二识别结果，对打印完成的铭牌进行分拣。
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公开(公告)号：CN111652351A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010387398.4
申请日：2020-05-09
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
摘要： 本申请公开了一种神经网络模型的部署方法、设备及介质，包括：在预设的学习框架上训练神经网络模型；根据优化算法对所述神经网络模型中的网络结构进行修改，并根据修改后的网络结构训练所述神经网络模型；将训练好的神经网络模型转化为预先设定的格式，并将转化格式的神经网络模型部署到预先设定的设备中。本申请实施例通过在预设的学习框架上训练神经网络模型，使得神经网络模型的参数量更少，同时，通过优化算法对神经网络模型中的网络结构进行修改，可以减少神经网络模型中的参数量。
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公开(公告)号：CN111652286A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010388387.8
申请日：2020-05-09
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请公开了一种基于图嵌入的物体识别方法、设备及介质，包括：将图像输入至预先训练的物体识别模型，其中，所述物体识别模型包括通过监督学习得出的第一识别模型与通过非监督学习得出的第二识别模型；根据所述第一识别模型输出第一结果，根据所述第二识别模型输出第二结果；若确定所述第一结果与所述第二结果相同，输出所述第一结果或所述第二结果。本申请实施例通过监督学习得出的第一识别模型与非监督学习得出的第二识别模型，同时识别输入的图像，只有在两个模型的识别结果相同时，才会输出识别结果，很大程度提高了识别模型的准确性。
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公开(公告)号：CN111651450A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010313801.9
申请日：2020-04-20
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于区块链的区块复制方法、装置、设备及介质，所述方法包括：根据待复制区块的格式创建空白区块；读取所述待复制区块所处子链的内容，根据预设信息确定出所述待复制区块所处的待复制区域；根据所述待复制区块所处的待复制区域，将所述待复制区块的内容复制到所述空白区块中。在本申请实施例中，区块复制系统通过读取待复制区块所处子链的内容，进而根据预设信息确定出待复制区块所处的待复制区域，最后将待复制区块的内容复制到空白区块中，通过上述方法可以实现将其他子链的区块部分内容复制到空白区块，方便用户对区块链中的区块进行复制操作。
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公开(公告)号：CN111637890A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010678255.9
申请日：2020-07-15
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
摘要： 本发明公开一种结合终端增强现实技术的移动机器人导航方法，涉及导航技术领域；利用终端扫描周围环境，并利用AR SDK获得用于导航的二维平面地图，针对二维平面地图利用目标点绘制导航路径，将终端安置于移动机器人上，利用终端识别周围环境和确定移动机器人自身位置，利用终端通过移动机器人的自身位置计算与目标点之间距离，通过自身的姿态朝向计算目标点的方位，并将计算结果均输入控制算法，形成控制指令，发出控制指令，控制移动机器人移动，并利用终端控制移动机器人避障。
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公开(公告)号：CN111598226A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010417491.5
申请日：2020-05-18
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
摘要： 本发明公开一种用于图像识别的卷积网络可视化方法及装置，涉及人工智能深度学习可视领域；利用Docker容器载入ubuntu镜像，基于docker安装Caffe，利用Docker容器封装前端深度学习可视化工具箱，基于Caffe网络架构，利用相应的卷积神经网络模型识别图像，通过深度学习可视化工具箱的可视化界面逐层展示图像识别过程中卷积神经网络模型的卷积核、以及原图像在经过卷积之后所形成的图像变化及相应参数；通过利用卷积神经网络可视化技术，对整个图像识别过程进行图像化可视解释，有利于对图像做出更加准确的判断，同时对结果提供更有说服力的依据。
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公开(公告)号：CN111598219A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010387381.9
申请日：2020-05-09
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
摘要： 本申请公开了一种深度可分离卷积的量化方法、装置、设备及介质，包括：根据深度卷积层输入特征图的最大值，确定出所述深度卷积层输入特征图对应的第一量化因子，并根据所述深度卷积层输入特征图与所述第一量化因子，确定出第一结果；根据深度卷积层卷积核绝对值的最大值，确定出所述深度卷积层卷积核对应的第二量化因子，并根据所述深度卷积层卷积核与所述第二量化因子，确定出第二结果；将所述第一结果与所述第二结果进行深度卷积，确定出第三结果；根据预先确定的深度卷积层每个通道对应的量化系数，并将所述第三结果量化为预先设定的第一格式数据。
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公开(公告)号：CN111583709A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010472697.8
申请日：2020-05-29
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： G08G1/14 , G08G1/0968 , G07C9/00
摘要： 本发明公开了一种基于C-V2X技术的机场长期停车场订位方法及系统，涉及车联网和电子系统技术领域；所述的系统具体包括：连接模块、感应模块、身份验证模块、订单调取模块、地图传送模块和规划模块；基于C-V2X技术，车载系统将通过蜂窝网络与停车场系统相连接并且停车场系统通过车辆信息从系统中调取该用户的预约信息，省略用户操作，节省时间，提升出行效率。
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公开(公告)号：CN111582377A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010386287.1
申请日：2020-05-09
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于模型压缩的边缘端目标检测方法及系统，属于深度学习领域，本发明要解决的技术问题为如何在损失较小精度的情况下，减少模型体积并加快模型运行速度，确保模型能够顺利部署在边缘端设备，采用的技术方案为：该方法是以SSD网络为框架建立模型，使用MobileNet作为骨干网络提取图像特征，再使用Depth-wiseClassification Layer作为分类层对图像类别进行分类，最后将压缩后的模型部署在边缘端设备上；具体如下：建立模型：从目标检测图像数据中获取图像信息并建立模型；训练模型并对模型中的图像进行分类：使用SSD网络训练模型，并使用Depth-wise Classification Layer作为分类层对图像类别进行分类；压缩模型：将训练好的模型进行压缩；部署边缘端设备：将压缩后的模型部署到边缘端设备。
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公开(公告)号：CN111580427A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010356300.9
申请日：2020-04-29
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： G05B19/042 , G01R1/28
摘要： 本发明公开了一种基于FPGA的波形生成方法，通过接收判决信号；根据所述判决信号确定目标波形的自循环单元的排列顺序，得到波形框架，并确定所述波形框架中的每个所述自循环单元对应的基础波形的循环次数，作为波形循环数据；获取所述波形框架中的多个自循环单元分别对应的基础波形，作为待组装波形组；根据所述波形框架、所述波形循环数据及所述待组装波形组，得到所述目标波形。本发明将所述目标波形分为多个自循环单元，再得到每个自循环单元中的基础波形的循环次数，即可快速拼装得到所述目标波形，大大缩短了波形生成的时间。本发明还提供了一种具有上述优点的基于FPGA的波形生成装置、设备及计算机可读存储介质。
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