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公开(公告)号:CN118333103A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410422430.6
申请日:2024-04-09
申请人: 北京石油化工学院
IPC分类号: G06N3/0455 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及工控数据阶跃特征的改进Informer预测方法、装置及存储介质,应用于油料储运技术领域,包括:通过在现有的Informer模型的基础上,在现有模型架构的编码器的概率稀疏自注意力机制中,引入阶跃点查询模块,通过阶跃点查询模块计算工控数据的梯度表征阶跃特征,并引入滑动窗口策略,使得模型更好地捕捉瞬时的、短期内发生的阶跃变化,并将其引入到后续的解码器中,使Informer中的概率稀疏自注意力机制更关注数据的梯度信息,降低甚至消除阶跃特征的非平稳性对模型预测结果的负面影响,提高数据预测准确度。
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公开(公告)号:CN118505874A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410662899.7
申请日:2024-05-27
申请人: 北京石油化工学院
摘要: 本发明涉及数据拓展技术领域,具体涉及一种基于相机位姿的RGB数据拓展方法和设备,其中,所述方法首先获取危化品仓库静态场景中通过结构光相机进行多角度拍摄的一组RGB图像;然后识别所有RGB图像的相机位姿数据,并构建相机位姿库;根据相机位姿库中的相机位姿数据,通过位姿拓展算法对相机位姿库进行拓展;通过预先训练好的重建模型,对拓展后的相机位姿库进行渲染,实现对RGB图像的拓展。在本申请中,通过位姿拓展的方法,可以灵活的实现场景任意视角的数据拓展,在无法改变真实相机在场景内位置的情况下,实现了新视角的合成,能够对真实图片描述不充分的遮挡区域进一步描述,解决了采集样本难以全覆盖场景导致的场景描述不完全问题。
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公开(公告)号:CN118506317A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410644535.6
申请日:2024-05-23
申请人: 北京石油化工学院
IPC分类号: G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/80 , G06V10/44
摘要: 本申请提供一种交通标志识别方法、装置及设备。其中,提出了MFEC‑YOLOv7网络,以实现可变尺寸和复杂背景下的交通标志准确识别。通过池化层和群卷积的融合,实现多尺度特征的提取和融合。此外,颈部网络引入了双向特征金字塔的协同工作机制,结合了深层和浅层特征,以增强不同网络层之间特征信息的交换。CA模块同时嵌入骨干网和颈部网,增强了交通标志位置特征信息在复杂环境下的特征提取能力。深度可分离卷积的使用减少了参数量,提高了计算速度。因此,采用该模型可以在保证检测速度的同时,避免多干扰因素下对各种尺度的交通标志的漏检和误检,提高检测精度。
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公开(公告)号:CN118312755A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410514762.7
申请日:2024-04-26
申请人: 北京石油化工学院
IPC分类号: G06F18/2113
摘要: 本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种对工控数据特征重排序的方法及设备,应用于神经网络,方法包括:根据数据特征之间的相关性,以及数据特征与标签类别的相关性,生成一个满足空间局部最大相关性的合成矩阵即特征索引矩阵。将样本数据在每种数据特征下的特征值录入填充完毕的特征索引矩阵,得到样本数据对应的特征值矩阵,该特征值矩阵中的数据特征分布相关性高,工控数据表现为特征值矩阵的形式,可以直接应用高维卷积特征提取器进行数据特征的提取。
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