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公开(公告)号：CN117253071A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310917776.9
申请日：2023-07-25
申请人： 山东建筑大学 , 山东省产品质量检验研究院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06N3/084
摘要： 本发明属于目标检测领域，提供了一种基于多级伪标签增强的半监督目标检测方法及系统，获取原始图像并进行预处理，得到预处理图像；基于预处理图像，利用预先训练好的半监督目标检测网络模型进行目标检测，得到最终的目标检测结果；本发明采用多级伪标签增强技术的方法，给出了不同级别下伪标签增强的统一公式；还提出了一种基于平均置信度得分的自适应加权方法作为新的度量标准来选择正负样本；旨在解决目标检测任务中标记数据稀缺、数据存在较大局限性以及带噪伪标签的准确度对正负样本划分的影响，从而进一步提升目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN117253071B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202310917776.9
申请日：2023-07-25
申请人： 山东建筑大学 , 山东省产品质量检验研究院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06N3/084
摘要： 本发明属于目标检测领域，提供了一种基于多级伪标签增强的半监督目标检测方法及系统，获取原始图像并进行预处理，得到预处理图像；基于预处理图像，利用预先训练好的半监督目标检测网络模型进行目标检测，得到最终的目标检测结果；本发明采用多级伪标签增强技术的方法，给出了不同级别下伪标签增强的统一公式；还提出了一种基于平均置信度得分的自适应加权方法作为新的度量标准来选择正负样本；旨在解决目标检测任务中标记数据稀缺、数据存在较大局限性以及带噪伪标签的准确度对正负样本划分的影响，从而进一步提升目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN117636074B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410100735.5
申请日：2024-01-25
申请人： 山东建筑大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及图像分类技术领域，特别是涉及基于特征交互融合的多模态图像分类方法及系统，其中所述方法包括：获取待分类的第一模态图像和第二模态图像；将第一模态图像和第二模态图像，输入到训练后的多模态图像分类模型中，输出多模态图像的分类结果；其中，训练后的多模态图像分类模型用于对不同模态的图像采用不同的网络结构进行特征提取，分别得到特有特征和共享特征；采用注意力机制对特有特征和共享特征进行融合，采用分类器对融合特征进行分类，本发明利用共享特征与特有特征之间的相互作用，捕获和强化特征之间的关联性，有助于提升分类性能。
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公开(公告)号：CN117743939A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311785616.X
申请日：2023-12-25
申请人： 山东建筑大学 , 济南佰友信息科技有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种风电设备剩余使用寿命预测方法、系统及电子设备，涉及风电设备寿命预测领域，该方法包括获取待预测风电设备的当前监测数据；根据所述当前监测数据，利用剩余使用寿命预测模型，确定所述待预测风电设备的剩余使用寿命；其中，所述剩余使用寿命预测模型是利用训练数据集对并行多尺度融合网络进行训练得到的；所述训练数据集包括训练用风电设备的处理后的监测数据和对应的剩余使用寿命标签。本发明保证了模型的鲁棒性，并且提高了风电设备的剩余使用寿命预测精度。
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公开(公告)号：CN117710385A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410162042.9
申请日：2024-02-05
申请人： 山东建筑大学
IPC分类号： G06T7/10 , G06V10/762
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，提出了基于层次化多轮驱动模糊聚类的图像分割方法及系统，包括如下步骤：对获取的图像，采用带空间约束信息的模糊聚类分割算法进行第一轮第一层次分割，得到多个原子区域；计算原子区域的熵值信息，对熵值超过预设阈值的原子区域进行第二层次分割；对经过第二层次分割后的原子区域，进行第二轮模糊聚类，得到每个原子区域的隶属矩阵；第二轮模糊聚类后，对于不能明确隶属关系的原子区域，使用逻辑回归模型方法确定归属类别；将相同归属类别的原子区域进行合并，得到最终的分割结果。本发明通过合理地利用概率信息、空间信息和邻域信息，能够更精准地分割目标医学图像，得到清晰准确的分割结果。
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公开(公告)号：CN117454327B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311798815.4
申请日：2023-12-26
申请人： 山东建筑大学
摘要： 本发明属于有机废弃物热解技术领域，提供了一种基于多项式回归的有机废弃物热解气组分预测方法及系统，根据预设的生活垃圾、污泥和生物质有机废弃物样本数据，通过多项式回归算法对有机废弃物样本数据进行拟合处理，得到生活垃圾热解气组分预测模型、污泥热解气组分预测模型和生物质热解气组分预测模型；然后，获取待预测的有机废弃物相关数据；对有机废弃物相关数据进行分类，得到生活垃圾数据、污泥数据和生物质数据；通过生活垃圾热解气组分预测模型、污泥热解气组分预测模型和生物质热解气组分预测模型进行预测；考虑了有机废弃物种类的不同对热解气组分的影响，解决了现有技术不能实现多类型有机物原料对热解气组分的预测的问题。
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公开(公告)号：CN118036478B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410436841.0
申请日：2024-04-12
IPC分类号： G06F30/27 , E21B43/20 , G06N3/126 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明属于油田管控技术领域，提供了一种基于自适应差分进化的注水优化方法及系统，首先，利用注水井的日均压力和日均流量，拟合得到注水汇管日注水量；拟合注水汇管日注水量时，以满足日注水量和日配注量，建第一目标函数；基于自适应差分进化，对注水汇管日注水量的拟合进行了优化；然后，利用注水井的日均压力，拟合得到注水汇管压力；拟合注水汇管压力时，以注水汇管日耗电量最少为目标构建第二目标函数；基于自适应差分进化，对注水汇管压力的拟合进行优化；本发明根据日均压力和日均流量历史数据和约束条件，构建了注水优化的目标函数，通过对注水压力的调节和优化，能够在满足注水井日配注量的情况下达到能耗最低的目的。
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公开(公告)号：CN117649528B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410114897.4
申请日：2024-01-29
申请人： 山东建筑大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开了一种半监督图像分割方法、系统、电子设备及存储介质，属于图像分割技术领域。包括获取待分割图像，将待分割图像输入训练好的图像分割模型进行处理，获取图像分割结果；其中，训练所述图像分割模型具体包括：构建标注数据集，基于标注数据集，通过标注驱动的样本自适应加权方法对所述图像分割模型进行监督训练；构建无标注数据集，基于无标注数据集，通过稳定性驱动的样本自适应加权方法对图像分割模型进行无监督训练。能够在抑制确认偏差出现的同时提高了对标记数据中难样本中包含的有价值信息的利用效率，提高对未标记数据集中难样本的利用效率；解决受难样本干扰导致图像分割精度低的问题。
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公开(公告)号：CN117710385B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410162042.9
申请日：2024-02-05
申请人： 山东建筑大学
IPC分类号： G06T7/10 , G06V10/762
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，提出了基于层次化多轮驱动模糊聚类的图像分割方法及系统，包括如下步骤：对获取的图像，采用带空间约束信息的模糊聚类分割算法进行第一轮第一层次分割，得到多个原子区域；计算原子区域的熵值信息，对熵值超过预设阈值的原子区域进行第二层次分割；对经过第二层次分割后的原子区域，进行第二轮模糊聚类，得到每个原子区域的隶属矩阵；第二轮模糊聚类后，对于不能明确隶属关系的原子区域，使用逻辑回归模型方法确定归属类别；将相同归属类别的原子区域进行合并，得到最终的分割结果。本发明通过合理地利用概率信息、空间信息和邻域信息，能够更精准地分割目标医学图像，得到清晰准确的分割结果。
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公开(公告)号：CN117454327A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311798815.4
申请日：2023-12-26
申请人： 山东建筑大学
摘要： 本发明属于有机废弃物热解技术领域，提供了一种基于多项式回归的有机废弃物热解气组分预测方法及系统，根据预设的生活垃圾、污泥和生物质有机废弃物样本数据，通过多项式回归算法对有机废弃物样本数据进行拟合处理，得到生活垃圾热解气组分预测模型、污泥热解气组分预测模型和生物质热解气组分预测模型；然后，获取待预测的有机废弃物相关数据；对有机废弃物相关数据进行分类，得到生活垃圾数据、污泥数据和生物质数据；通过生活垃圾热解气组分预测模型、污泥热解气组分预测模型和生物质热解气组分预测模型进行预测；考虑了有机废弃物种类的不同对热解气组分的影响，解决了现有技术不能实现多类型有机物原料对热解气组分的预测的问题。
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