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公开(公告)号：CN111985715A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010845692.5
申请日：2020-08-20
申请人： 国网山东省电力公司临沂供电公司 , 山东联合电力产业发展有限公司 , 山东师范大学
摘要： 本发明提供一种基于多目标线路走廊路径自动导航方法及设备，获取输电线路预设起点、预设终点以及地标物抓取条件；根据地标物抓取条件，在预设起点与预设终点之间标定地标物；根据标定地标物的设置条件，提取各个标定地标物的特征值；配置标定地标物在输电线路上的走线形式；将预设起点与预设终点之间标定地标物进行连接，形成输电线路导航方案结果。方法针对配电网采用高清航测手段，或者相应的巡测方式，再借助人工智能技术，探索面配电网智能勘测与设计的方法，将影像技术、图像分析识别融合，形成多种铺设方案，给设计人员提供参考方式。根据需要设置输电线路铺设定位点，实现低成本铺设，满足设计要求。
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公开(公告)号：CN111985564A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010844811.5
申请日：2020-08-20
申请人： 国网山东省电力公司临沂供电公司 , 山东联合电力产业发展有限公司 , 山东师范大学
摘要： 本发明涉及一种层次化勘测及多维度标识的勘测标识系统及方法，所述的系统包括数据采集模块；数据处理模块，对采集到的地物影像数据采用以下方式处理：将地物影像数据进行转化，转化后的数据为符合辨识算法的第零层数据集；对第零层数据集进行处理，辨识第零层数据集中的基础地理信息并进行标定，生成第一层数据集；对第一层数据集进行处理，对第一层数据集的地物添加设计标准属性，对地物外延的影响范围以及影响程度进行辨识，生成第二数据集；对第二层数据集进行处理，对第二层数据集的地物添加工程影响因子属性，对带有工程影响因子属性的地物进行多维度辨识，生成第三层数据集；布线规划模块。
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公开(公告)号：CN111985715B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202010845692.5
申请日：2020-08-20
申请人： 国网山东省电力公司临沂供电公司 , 山东联合电力产业发展有限公司 , 山东师范大学
IPC分类号： G06Q10/047 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种基于多目标线路走廊路径自动导航方法及设备，获取输电线路预设起点、预设终点以及地标物抓取条件；根据地标物抓取条件，在预设起点与预设终点之间标定地标物；根据标定地标物的设置条件，提取各个标定地标物的特征值；配置标定地标物在输电线路上的走线形式；将预设起点与预设终点之间标定地标物进行连接，形成输电线路导航方案结果。方法针对配电网采用高清航测手段，或者相应的巡测方式，再借助人工智能技术，探索面配电网智能勘测与设计的方法，将影像技术、图像分析识别融合，形成多种铺设方案，给设计人员提供参考方式。根据需要设置输电线路铺设定位点，实现低成本铺设，满足设计要求。
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公开(公告)号：CN113572821B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110757538.7
申请日：2021-07-05
申请人： 山东师范大学
IPC分类号： H04L67/10 , H04L41/0823 , H04L41/12
摘要： 本发明公开一种边缘云节点任务协同处理方法及系统，包括：构建包括移动边缘云和网络边缘云的边缘云节点池，获取移动边缘云和网络边缘云的时延拓扑以及边缘云节点资源；接收终端业务；根据终端业务的属性以及边缘云节点的业务处理时延、节点资源和业务处理效益选择边缘云节点池内的最优边缘云节点或最优边缘云节点组，以此完成对终端业务的处理。统筹移动边缘云、网络边缘云的节点资源，基于边缘云节点的业务处理时延、节点资源、业务处理效益等选择最优的边缘云节点或节点组，在有效利用边缘云资源的同时，满足用户业务需求及运营商降本增效的需求。
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公开(公告)号：CN117953358A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410170485.2
申请日：2024-02-06
申请人： 山东师范大学
IPC分类号： G06V20/00 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/044 , G06N3/084 , G06F21/62 , G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种基于可逆网络的人脸匿名隐私保护方法，主要包括以下步骤：获取原始人脸并构建基于可逆网络的人脸匿名网络；将原始人脸图像输入到匿名人脸生成架构获得匿名人脸图像；将匿名人脸等信息输入到原始人脸恢复架构获得恢复的原始人脸；利用低频双通道损失引导的总损失来约束整个基于可逆网络的人脸匿名网络的训练。本发明利用基于可逆网络的人脸匿名网络进行隐私保护，实现了对原始人脸的高保真匿名保护和高保真恢复。本发明还利用一种特征混合引导的密度块通过特征混合、密度估计和残差连接来生成深度特征图。同时，低频双通道损失可以促进总损失对网络训练的优化。
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公开(公告)号：CN113535390B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110720826.5
申请日：2021-06-28
申请人： 山东师范大学
摘要： 本发明公开了多接入边缘计算节点资源分配方法、系统、设备及介质，获取终端发起的业务，分析业务需求；基于业务需求分析结果，判断可用计算资源负荷是否达到设定阈值，如果是，则根据求和结果与设定总时延的比较情况，决定是否接收服务；如果拒绝服务，则扩容计算资源；如果接受服务，则分配网络资源和计算资源；其中，所述求和结果是指网络时延和计算时延的求和结果；判断可用网络资源负荷是否达到设定阈值，如果是，则根据求和结果与设定总时延的比较情况，决定是否接收服务；如果拒绝服务，则扩容网络资源；如果接受服务，则分配网络资源和计算资源；在满足业务总时延要求下，选择效益最高的网络资源和计算资源分配方案，以实现资源的分配。
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公开(公告)号：CN114862724A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210635124.1
申请日：2022-06-07
申请人： 山东师范大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06T5/50 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于指数移动平均知识蒸馏的对比式图像去雾方法，主要包括以下步骤：S1、获取图像数据，即获取同一场景成对的有雾图像和无雾图像；S2、采用传统去雾方法对训练集中的图像进行去雾，获得去雾后图像；S3、构建图像去雾模型，以知识蒸馏技术构建双网络模型，模型分为学生网络和教师网络；S4、训练过程中，将具有相同背景不同浓度雾分布的有雾图像分别输入到学生网络和教师网络中，分别获得无雾图像，其中，通过L1损失、改进式对比损失以及一致性损失指导学生网络参数更新，教师网络则通过指数移动平均策略更新参数；S5、测试过程中，采用教师网络作为最终的测试模型。本发明能够在提升模型去雾效果的同时增强模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113220932B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110362915.7
申请日：2021-04-02
申请人： 山东师范大学
IPC分类号： G06F16/65 , G06F16/68 , G06F16/683
摘要： 本发明提供了一种基于多任务学习的音频场景识别方法及装置，该方法在训练阶段提取音频片段的特征矩阵，为其添加音频场景标签；为音频帧添加音频事件标签，构建训练集；构建音频事件与音频场景识别模型；基于交叉熵L1与交叉熵和L2构造损失函数，基于该损失函数对音频事件与音频场景识别模型进行训练，得到训练好的模型。测试阶段，提取待识别音频片段的特征矩阵作为训练好的音频事件与音频场景识别模型的输入，在音频场景识别模型输出层得到待识别音频片段在各个场景类上的概率分布，取具有最大概率值的场景类作为识别结果。本发明可以大幅度减少模型参数数量；可以节省标注成本；对于缺乏音频事件标签的音频场景数据库，本发明同样适用。
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公开(公告)号：CN114549302A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210020470.9
申请日：2022-01-10
申请人： 山东师范大学
摘要： 本发明提供了一种图像超分辨率重建方法及系统，包括：获取低分辨率图像；将低分辨率图像依次输入生成器和鉴别器，得到重建图像；其中，生成器采用卷积层提取低分辨率图像的浅层特征图，浅层特征图经过残差密集分支得到第一特征图，浅层特征经过最小可觉察误差分支得到第二特征图，第一特征图和第二特征图相乘后的结果与第二特征图输入残差块，进行残差操作后，得到第三特征图，将第三特征图依次输入上采样块和重建块后，得到初步重建图像。提高了图像的恢复质量。
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公开(公告)号：CN114429422A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111581236.5
申请日：2021-12-22
申请人： 山东师范大学
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，提供了基于残差通道注意力网络的图像超分辨率重建方法及系统，根据待重建的低分辨率图像和图像超分辨率重建模型，得到高分辨率重建图像；其中，所述图像超分辨率重建模型的构建过程包括：浅层特征提取和深层特征提取，其中经过浅层特征通道得到浅层特征，基于残差通道注意力网络构建深层特征提取模型，根据浅层特征和深层特征提取模型提取深层特征，所述深层特征提取模型包括多个像素和通道注意网络，所述每一个像素和通道注意网络内部并列设置通道注意力单元、像素注意力单元以及Inception单元，并列外层加入残差结构。可以使网络提取更多更有用的信息，以此来实现更高精度的超分辨率重建。
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