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公开(公告)号：CN114841209B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210526548.4
申请日：2022-05-13
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度领域自适应的多目标域心电信号分类方法，不需要两个域之间进行特征对齐，侧重于目标域的类别准确率和多样性的预测方法，提高了模型在多目标域上的泛化能力，而且收敛速度快，解决了单一目标域适应算法在多目标域上效果不佳的问题。另外，引入可变形卷积核在模型训练过程中可以自觉调整卷积的感受野，更好的适应多导联心电信号的导联特征。
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公开(公告)号：CN114187567B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111524937.5
申请日：2021-12-14
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶策略生成方法及系统，获取目标车辆的交通场景图像，将获取的交通场景图像输入显著性目标区域检测网络，得到显著性区域特征；获取目标车辆的车速和外部指令，联合显著性区域特征和交通场景图像，输入驾驶策略生成模型，得到目标车辆的驾驶策略；其中，显著性目标区域检测网络通过前向训练、显著目标区域增强和后向训练三种约束共同训练得到。提高了自动驾驶策略生成的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN116756387A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310534153.3
申请日：2023-05-10
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于大数据会话推荐技术领域，提供一种基于时间感知的图神经网络会话推荐方法及系统。该方法包括，获取会话序列，根据会话序列中相邻项目之间的出现次数和时间间隔，分别构建以出现次数为主的第一会话图和以时间间隔为主的第二会话图；学习第一会话图中复杂项目转换关系，生成第一项目表示向量；捕获第二会话图中多跳项目的转换关系，通过权重选择生成第二项目表示向量；基于第一项目表示向量和第二项目表示向量，分别引入软注意力机制区分不同项目的重要性，生成第一全局嵌入向量和第二全局嵌入向量；采用门控注意力机制对第一全局嵌入向量和第二全局嵌入向量进行融合，学习用户的全局兴趣偏好，得到用户偏好表示向量，得到用户会话推荐。
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公开(公告)号：CN115937532A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211383204.9
申请日：2022-11-07
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开涉及车辆重识别技术领域，提出了基于反事实注意力机制的掩膜感知车辆重识别方法及系统，包括如下步骤：获取待识别的车辆图像并进行预处理；对预处理后的车辆图像进行空间特征提取；采用反事实注意力因果推理方法对提取的空间特征进行反事实注意力学习，得到带有反事实注意力的全局特征；对预处理后的车辆图像进行掩膜感知特征提取，得到掩膜感知的局部特征；将全局特征和局部特征进行串联融合得到车辆总特征，基于总特征得到目标车辆重识别结果。本公开通过反事实注意力学习，可以使得网络提取出图像的高判别度特征。加入掩膜感知识别车辆特征，使得网络能够区分出车辆不同区域的特征，解决了不同视图下同一车辆差异大的问题。
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公开(公告)号：CN115861981A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211497127.X
申请日：2022-11-25
Applicant: 山东大学
IPC: G06V20/59 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视频姿态不变性的驾驶员疲劳行为检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域。该发明提出基于面部几何信息的关键帧选择模型和头脸动作信息融合时空网络。首先，对车载摄像捕捉到的驾驶员视频进行序列化处理，并进行图像预处理。随后基于人脸关键点的几何特征和两阶段判决机制来构建基于面部几何信息的关键帧选择模型，并提取视频序列中的关键帧。最后基于面部前向化处理提取任意姿态下的面部动作模态，并联合基于头部姿态估计获取的头部姿态属性构建头脸动作信息融合时空网络，用于检测打哈欠、说话、正常等驾驶员状态。本发明充分考虑头部姿态属性，具有高姿态鲁棒性，可有效区分打哈欠等疲劳行为和其他的驾驶员状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115713753A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211490595.4
申请日：2022-11-25
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨架和语义信息混合的驾驶员行为识别方法及系统，涉及驾驶员行为识别技术领域。将基于语义信息和骨架信息的行为识别方法通过基于驾驶员骨架关键点的空间软注意力机制融合起来，识别驾驶员行为。首先设计了一种基于驾驶员骨架关键点信息的空间软注意力模块，该模块在驾驶员手部和头部的语义信息上赋予较大权值，而抑制全局背景信息，以针对性提升驾驶员行为相关的语义特征提取性能；然后设计了一种基于驾驶员骨架和语义信息的混合网络，用于提取驾驶员行为识别相关的语义和时间特征。此外，在夜间驾驶员行为识别任务中，引入自适应直方图均衡化和迁移学习方法解决夜间驾驶数据亮度低和数量少的问题。
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公开(公告)号：CN103321228B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310249086.7
申请日：2013-06-21
IPC: E02D15/00
Abstract: 一种高水材料地裂缝充填系统及充填治理方法，适用于西部干旱矿区老采空区采动地裂缝治理。包括车体和发动机，所述车体上分别设有空气压缩机、充填浆液生产系统和注浆系统，通过注浆管向地裂缝内部注入高水充填浆液，当充填高度到达距离地表约0.5米时，停止注浆；待高水充填浆液充分凝固后，在地裂缝内的高水充填浆液凝固体上覆土，覆土后将土壤夯实，夯实土体的干容重不低于1.3t/m3，以适宜植被种植为宜；在覆土的上表面构建出深度为0.1m-0.2m的弧形裂缝槽；在裂缝槽上种植草毯或者种植乔灌木植物。其工艺简单、成本低廉、充填密实，保水性能好，植被成活率高。
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公开(公告)号：CN119636794A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411684413.6
申请日：2024-11-22
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人机协作的强化学习自动驾驶方法及系统，属于自动驾驶技术领域。包括：获取自动驾驶车辆的当前状态；将自动驾驶车辆的当前状态输入训练好的自动驾驶网络进行处理，以获取自动驾驶车辆当前时刻的决策动作；引入无奖励策略学习方法，以人类接管成本最小化、动作分布熵和平稳度最大化为目标，通过显式干预机制和隐式干预机制对自动驾驶网络进行训练。设计了显式和隐式干预的价值函数，以最小的人类接管成本和舒适度最大化为目标，训练智能体在不可见的交通场景中进行驾驶；解决自动驾驶汽车在复杂动态交通环境中的策略优化问题。
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公开(公告)号：CN115690153A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211296223.8
申请日：2022-10-21
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开的一种智能体轨迹预测方法及系统，属于智能体轨迹预测技术领域，包括：获取当前场景视频，构建当前场景中智能体的动态时空图；对动态时空图进行识别，获得智能体的轨迹分布信息；通过终点驱动模块对智能体的轨迹分布信息进行识别，获得智能体预测的未来轨迹终点；将轨迹分布信息和预测的未来轨迹终点进行连接后，输入正向解码器中，获得正向隐藏状态，将轨迹分布信息输入反向解码器中，获得反向隐藏状态，将正向隐藏状态和反向隐藏状态相连接后，对智能体未来轨迹进行预测，获得轨迹预测结果。提高了智能体轨迹预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117877067A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311791152.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种瞬时行人过马路意图预测方法、系统、介质及设备，涉及交通安全技术领域。该方法包括步骤：获取目标行人过马路时的非可视化观测信息和可视化观测信息，非可视化观测信息和可视化观测信息均为瞬时观测信息；提取瞬时观测信息中的短时特征；使用短时特征匹配长时特征池中相应的伪长时特征，并将伪长时特征与短时特征拼接，完成对多模态长短时特征的提取；根据不同模态之间的关联强度对多模态长短时特征进行融合操作，得到融合特征；对融合特征进行过马路意图预测，得到预测结果。本发明解决了现有方法未考虑到的瞬时观测导致的特征缺失和多模态长短时特征融合问题，提高了在瞬时观测下行人过马路意图预测方法的准确性和稳定性。
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