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公开(公告)号：CN117709690A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410162382.1
申请日：2024-02-05
申请人： 人民法院信息技术服务中心 , 山东大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/18
摘要： 本说明书实施例涉及计算机技术领域，提供了一种司法案件任务调度方法及装置，所述方法包括：获取目标司法案件管理系统指定时段的历史司法案件数据，构成时间序列数据；将时间序列数据输入至预训练好的时间序列预测模型，得到预测时间序列数据；计算预测时间序列数据与参考数据之间的距离，根据距离和预设阈值得到司法案件任务处理评估结果；判断司法案件任务处理评估结果是否满足预设结果，若否，则按照预设的案件均衡分配方法，对案件进行重新分配。通过本说明书实施例，能够使司法机构合理安排资源、优化工作流程，从而提高办案效率。
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公开(公告)号：CN117709690B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410162382.1
申请日：2024-02-05
申请人： 人民法院信息技术服务中心 , 山东大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/18
摘要： 本说明书实施例涉及计算机技术领域，提供了一种司法案件任务调度方法及装置，所述方法包括：获取目标司法案件管理系统指定时段的历史司法案件数据，构成时间序列数据；将时间序列数据输入至预训练好的时间序列预测模型，得到预测时间序列数据；计算预测时间序列数据与参考数据之间的距离，根据距离和预设阈值得到司法案件任务处理评估结果；判断司法案件任务处理评估结果是否满足预设结果，若否，则按照预设的案件均衡分配方法，对案件进行重新分配。通过本说明书实施例，能够使司法机构合理安排资源、优化工作流程，从而提高办案效率。
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公开(公告)号：CN118468144B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410932066.8
申请日：2024-07-12
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及基于扩散模型域适应的深海潜水器故障诊断方法及系统，属于深海潜水器传感信号故障诊断技术领域，包括：采集原始数据并进行预处理；将预处理后的数据输入训练好的特征提取模型，提取特征向量；将提取的特征向量输入训练好的检测模型，得到预测值；使用激活函数将预测值转换为故障类别的概率值，其中，最大概率值对应的故障类别作为预测的故障类型。本发明通过域适应方法，可以避免大量的数据标记工作，显著减少人力和时间成本。
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公开(公告)号：CN117743946B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410182575.3
申请日：2024-02-19
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F17/14 , G06F123/02
摘要： 本发明提出了基于融合特征和组卷积ViT网络的信号类型识别方法及系统，属于电磁信号的自动调制识别技术领域，包括：将调制信号变换到时频域，得到时频图，以获取信号的瞬态特性和频率变化信息；采用可视图算法将调制信号转化为时间序列可视化网络；将时频图和时间序列可视化网络的特征进行提取融合，形成更加综合和多维的特征表示即融合特征；融合特征被送入多组卷积残差网络，该网络能够进行多尺度时空信号相关性提取；将组卷积残差网络提取的深度特征送入Transformer Encoder模块中，利用多头自注意力机制对输入的全局建模能力，继续获取信号的全局特征。最后将提取的特征通过全连接层进行分类决策，识别出信号的调制类型。
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公开(公告)号：CN117011335B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202310926896.5
申请日：2023-07-26
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/277 , G06N3/0464
摘要： 本发明属于深度学习、信号处理技术领域，提供了一种基于自适应双解码器的多目标跟踪方法及系统，包括：对视频数据切分为帧，依次通过基于自适应双解码器的目标检测与外观特征提取模型提取其边界框与对应的外观特征；在外观信息关联匹配过程，计算已有轨迹和当前帧检测之间的外观相似度矩阵，通过匈牙利算法实现两两最大匹配；在运动信息关联匹配过程，通过基于宽度预测的噪声自适应卡尔曼滤波预测轨迹在当前帧的预测框，以扩张宽度的方式计算当前帧预测框和预测框之间的DIOU运动相似度矩阵，通过匈牙利算法实现最大匹配；将得到视频的每一帧中每个对象的ID编号和预测框。本发明对于众多领域和高级计算机视觉任务具有重要应用和研究价值。
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公开(公告)号：CN116367288B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202310375786.4
申请日：2023-04-11
申请人： 山东大学
摘要： 本发明涉及一种大规模多层异构网络中基于非线性能量收集的上行传输方法，属于无线通信领域，包括在平面上建模不同基站、用户、PB的位置分布，按照开放式访问协议用户关联到平均接收功率最大的基站；用户利用非线性能量收集模型在时间内从整个平面的所有PB发射的能量信号中收集能量；用户利用收集到能量在剩余的时间内向自己关联的基站实现上行传输。本发明将用户收集到的能量进行非均匀离散化处理，通过最小化中断概率或最大化区域吞吐量，优化了能量收集过程与上行信息传输过程之间的时间切换因子，研究了关键参数对系统性能的影响，能够适用于不同信道衰落情景，实现绿色可持续高效通信，具有重要的理论意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN116311063A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310274653.8
申请日：2023-03-20
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开的监控视频下基于人脸识别的人员细粒度跟踪方法及系统，通过确定监控视频中不同人员目标框的独立时间段，确定了设定时间点视频帧所处时间段的类型，基于多个设定时间点视频帧的身份信息，确定每个人员编号下每个独立时间段的身份识别结果，解决了细粒度场景下因目标跟踪算法存在的ID交换造成的人员身份错误跟踪问题；为提高人员身份确认准确率，提出自适应人脸识别机制，根据标准判断此时是否适合进行人脸识别，以解决人员密集时因人员框重叠造成的人脸误检问题；同时，基于上述改进，本发明能够实现身份的前后向跟踪，在初、后期人脸识别操作难以实施时，也可以根据时间段在身份连续跟踪字典中获取人员身份。
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公开(公告)号：CN110782005B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN201910925715.0
申请日：2019-09-27
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本公开公开了基于弱标注数据进行跟踪的图像标注方法及系统，包括：获取训练用的待跟踪的视频，在训练用的待跟踪视频的首帧图像中，人工标注待跟踪物体的位置；利用至少两种跟踪器对人工标注后的训练用的待跟踪视频进行跟踪，并将每一种跟踪器跟踪后得到的弱标注数据集进行整合，得到整合后的弱标注数据集；将整合后的弱标注数据集输入到深度学习模型中，对深度学习模型进行训练，得到训练好的深度学习模型；基于训练好的深度学习模型，对新的待跟踪视频进行跟踪，获得新的待跟踪视频的每一帧图像的图像标注结果；所述新的待跟踪视频的首帧图像，在输入到训练好的深度学习模型之前，由人工标注待跟踪物体的位置。
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公开(公告)号：CN114898261A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210491273.5
申请日：2022-05-07
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06T7/90 , G06T7/194 , G06T5/30 , G06T5/20 , G06T5/00 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于视频和生理数据融合的睡眠质量评估方法及系统，所述方法包括获取被监测人员的监控视频数据和生理数据；对监控视频数据通过手动选择或自动选择的方式得到视频数据图像掩膜；读取监控视频数据中一帧的图像，通过与视频数据图像掩膜进行逻辑与运算，得到感兴趣区域；通过对感兴趣区域进行图像处理后绘制睡眠状态曲线；将睡眠状态曲线与生理数据融合，生成综合睡眠状态曲线；通过曲线相似度计算综合睡眠状态曲线和平均睡眠曲线的差异，得到被监测人员睡眠质量评估结果。本发明可以经过手动和自动两种方式来对掩膜坐标进行选择，能依据被监测人员的身份不同来选择，使目标区域更加精确。同时使用感兴趣区域减少数字图像处理的工作量，提高了检测效率。
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