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公开(公告)号：CN113313091A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110860327.6
申请日：2021-07-29
申请人： 山东新北洋信息技术股份有限公司 , 山东建筑大学
摘要： 一种仓储物流下的基于多重注意力和拓扑约束的密度估计方法，模型中的多重注意力模块可以对目标物体和背景进行区分，让模型更关注目标物体区域。模型中的细节增强模块提取利用小尺寸卷积核提取细节特征，利用多分支多尺寸卷积核提取多尺度特征。通过堆叠卷积核和使用空洞卷积增大感受野。从而提高了模型的计数精确度。利用拓扑约束损失可以使模型学习目标物体与附近目标物体，目标物体自身的空间约束关系，解决同一目标物体多次预测，同一位置多个预测目标物体的语义问题。同时拓扑约束损失加入目标物体计数损失，进一步降低了模型估计目标物体数量的准确性。
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公开(公告)号：CN113313091B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110860327.6
申请日：2021-07-29
申请人： 山东建筑大学 , 山东新北洋信息技术股份有限公司
摘要： 一种仓储物流下的基于多重注意力和拓扑约束的密度估计方法，模型中的多重注意力模块可以对目标物体和背景进行区分，让模型更关注目标物体区域。模型中的细节增强模块提取利用小尺寸卷积核提取细节特征，利用多分支多尺寸卷积核提取多尺度特征。通过堆叠卷积核和使用空洞卷积增大感受野。从而提高了模型的计数精确度。利用拓扑约束损失可以使模型学习目标物体与附近目标物体，目标物体自身的空间约束关系，解决同一目标物体多次预测，同一位置多个预测目标物体的语义问题。同时拓扑约束损失加入目标物体计数损失，进一步降低了模型估计目标物体数量的准确性。
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公开(公告)号：CN118151201B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410564319.0
申请日：2024-05-09
申请人： 山东建筑大学
摘要： 本发明属于工程机械监测领域，提供了一种基于北斗和惯导融合的多模态工程机械监测方法及系统，包括采集原始北斗/GNSS观测信息和惯导加速度计和陀螺仪观测信息；基于原始北斗/GNSS观测信息和惯导加速度计和陀螺仪观测信息进行速度信息解算得到工程机械高精度行进速度信息；根据工程机械高精度行进速度信息和惯导加速度计和陀螺仪观测信息进行工程机械多模态运行状态判别。本发明利用北斗和惯导紧耦合测速技术，实现了高精度北斗速度信息和惯性数据的融合利用，解决了城市复杂场景下工程机械车辆多模态运动监测和运行情况监测，精准判别工程机械怠速、停机、转弯、急变速等。
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公开(公告)号：CN118096376A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410486993.1
申请日：2024-04-23
申请人： 山东建筑大学
IPC分类号： G06Q40/04 , G06Q20/40 , G06F18/213 , G06F18/231
摘要： 本发明涉及证券交易技术领域，具体涉及一种自动化证券交易风险监控系统大数据的智能分析方法。该方法获取证券的交易详情数据的交易合理度，并结合交易详情数据中每笔交易的委托价格与成交价格的差异以及委托时间与成交时间的间隔得到交易特征值；获取用户的历史交易数据的证券特征值，依据历史时间段内证券数量的波动情况得到证券修正系数，利用其调整用户的证券特征值的差异，得到用户的历史交易数据的距离度量指标；并利用其对用户进行聚类，依据聚类簇中用户的证券特征值与当天的交易详情数据的交易特征值监控用户的证券交易风险。本发明利用经过证券信息修正的距离度量指标进行聚类，提高聚类效果，降低证券风险监控出现误差的概率。
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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：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：CN117556365A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410043837.8
申请日：2024-01-12
申请人： 山东建筑大学 , 水发兴业能源(珠海)有限公司 , 水发数字产业(上海)有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 本发明属于计算机技术领域，提供了一种流程数据漂移检测模型训练、漂移检测方法及装置，其技术方案为：使用孪生自编码器网络模型作为数据漂移检测模型，通过使用对比损失函数，将经由孪生自编码器产生的数据嵌入表示与传入的新数据作出正负样本对的区分，通过对比新数据与正负样本对的距离关系判断该数据的分布与训练数据集上的数据分布是否一致来说明数据漂移存在与否，通过在负样本对中设置阈值对新数据判断其嵌入表示是否异常来判断该点是否是异常值以完成数据异常检测。本发明考虑到了因数据漂移所产生的异常数据，且训练过程对标签数据量需求低，可有效提高异常检测系统的效率、准确性和合理性。
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公开(公告)号：CN116958712B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311210822.8
申请日：2023-09-20
申请人： 山东建筑大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/30
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公开(公告)号：CN116664845B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310935833.6
申请日：2023-07-28
申请人： 山东建筑大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本发明属于图像分割技术领域，提供了一种基于块间对比注意力机制的智慧工地图像分割方法及系统。该方法包括，基于待分割的工地场景图像，采用分割模型，预测工地场景图像的目标分割区域；提取工地场景图像训练样本的特征图；基于分割标签，得到若干个标签向量；对特征图进行分块处理和最大池化处理，依据标签向量，得到块级分类标签；将特征图分成若干个块级特征图；在块级分类标签监督下，对块级特征图进行映射，得到若干个块级CAM；基于若干个块级特征图和若干个块级CAM，建立块级相关性矩阵；根据分割模型的输出结果和分割标签，优化分割模型的超参数。本发明能够对工地场景图像进行目标分割处理，有效实现了工地安全的智能监测。
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公开(公告)号：CN113724863B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202111050081.2
申请日：2021-09-08
申请人： 山东建筑大学
摘要： 本发明属于基于医学影像及遗传学的计算机辅助诊断领域，提供了一种自闭症谱系障碍的自动判别系统、存储介质及设备。其中该系统包括脑连接特征提取模块，其用于从被试的多模态磁共振影像中提取功能连接及脑白质连接图谱，作为脑连接特征；特征选择及降维模块，其用于对脑连接特征进行稀疏选择及非线性降维；遗传数据特征提取模块，其用于基于被试的全基因组测序数据及单核苷酸多态性质量筛选，利用基因约束最大似然法提取遗传数据特征；特征融合模块，其用于利用典型相关分析方法融合选择及降维后的脑连接特征和遗传数据特征；分类决策模块，其用于将融合后特征输入至决策模型中，判别出是否属于自闭症谱系障碍类别。
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