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公开(公告)号：CN111738306B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202010487922.5
申请日：2020-06-01
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种基于块卷积神经网络的多视图三维模型检索方法，通过针对多视图图像，使用块卷积层在视图特征的提取过程中挖掘视图之间的内在联系。根据每个视图特征与最大视图池化后的特征之间的余弦相似度来给每个视图分配不同的权重，利用了视图特征之间区分性，得到更有区分性的模型特征。在生成损失函数时不仅考虑了模型特征还考虑了视图特征，可以更好约束网络进行学习。该基于块卷积神经网络的多视图三维模型检索方法在相关的三维模型检索数据集中达到了优良的性能。
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公开(公告)号：CN111737569B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010498841.5
申请日：2020-06-04
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/06
摘要： 一种基于属性感知注意图卷积神经网络的个性化推荐方法，利用属性信息缓解了稀疏性问题；提出了基于用户‑商品‑属性交互图的图卷积神经网络推荐算法缓解了属性缺失问题；通过属性感知的注意力机制对用户偏好建模，提升了模型的推荐效果，并可以通过对用户的偏好建模进行推荐。
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公开(公告)号：CN111737569A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010498841.5
申请日：2020-06-04
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/06
摘要： 一种基于属性感知注意图卷积神经网络的个性化推荐方法，利用属性信息缓解了稀疏性问题；提出了基于用户-商品-属性交互图的图卷积神经网络推荐算法缓解了属性缺失问题；通过属性感知的注意力机制对用户偏好建模，提升了模型的推荐效果，并可以通过对用户的偏好建模进行推荐。
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公开(公告)号：CN111738306A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010487922.5
申请日：2020-06-01
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种基于块卷积神经网络的多视图三维模型检索方法，通过针对多视图图像，使用块卷积层在视图特征的提取过程中挖掘视图之间的内在联系。根据每个视图特征与最大视图池化后的特征之间的余弦相似度来给每个视图分配不同的权重，利用了视图特征之间区分性，得到更有区分性的模型特征。在生成损失函数时不仅考虑了模型特征还考虑了视图特征，可以更好约束网络进行学习。该基于块卷积神经网络的多视图三维模型检索方法在相关的三维模型检索数据集中达到了优良的性能。
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公开(公告)号：CN115238880B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211146873.4
申请日：2022-09-21
申请人： 山东大学 , 华北电力大学(保定) , 智洋创新科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 本发明提供一种输电巡检终端的自适应部署方法、系统、设备以及存储介质，属于人工智能技术领域，通过搭建适配于所有输电巡检终端的超级网络；选择各变化维度中的参数最小值的子网络作为超级网络的基础模型，并对基础模型进行训练；选择单一变化维度作为变量，根据渐进策略获取采样扩展候选集，在采样扩展候选集中搜索设定数量的扩展子网络进行训练，并更新新增的网络参数；直至遍历所有子网络；通过神经网络搜索筛选最佳子网络，并基于最佳子网络对目标输电巡检终端进行部署。本发明在实现了节省计算资源的基础上，达到了确保子网络的精确度，有效缓解子网络之间相互干扰的显著效果。
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公开(公告)号：CN115220479B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211140267.1
申请日：2022-09-20
申请人： 山东大学 , 南瑞集团有限公司 , 智洋创新科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 华北电力大学(保定) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明属于巡检技术领域，本发明提供了一种动静协同的输电线路精细化巡检方法与系统，通过动静态检测协同配合，实现电力系统大范围覆盖的精细化巡检，采用静态与动态数据的分段式检测提高检测精细化的同时，节省不必要的人力及算力资源。其包括以下步骤：固定采集设备采集回传静态信息；多层感知机融合多类别静态信息评估故障程度；巡检无人机对输电线路进行精细化巡检并上传多角度图像信息：若发生非紧急故障，则调用巡检无人机进行精细化巡检，获取所述巡检无人机的巡检信息，并通过通讯模块将所述巡检信息传输至目标数据控制中心；融合无人机多视角和固定视角图像信息的故障分类模型。
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公开(公告)号：CN115272777B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211169230.1
申请日：2022-09-26
申请人： 山东大学 , 智洋创新科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 浙江大华技术股份有限公司 , 华北电力大学(保定) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/772 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及输电线路巡检技术领域，具体涉及一种面向输电场景的半监督图像解析方法，包括以下步骤：S1：数据预处理：人工标注部分输电线路场景的分类数据集和目标检测数据集；S2:数据集的增广和模型优化训练：使用动态参数混合数据增广框架对有标注数据集进行数据增广和模型优化训练，将参数化后的混合数据增广策略融入到判别模型中；S3:半监督训练方法改良：基于S2中经过动态参数混合数据增广优化的模型，使用基于队列优化的鲁棒半监督训练方法，以最优队列的标签筛选策略替换传统的固定高阈值策略，来筛选高置信度伪标签以计算无监督损失；S4:获取S3中预训练好的模型参数，在输电线路图像解析的下游任务中测试效果。
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公开(公告)号：CN115223049B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211140194.6
申请日：2022-09-20
申请人： 山东大学 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 华北电力大学(保定) , 智洋创新科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
摘要： 本发明属于压缩技术领域，具体提供了一种面向电力场景边缘计算大模型压缩的知识蒸馏与量化方法。其包括以下步骤:电力场景任务抽象；双层知识蒸馏网络单元构建；教师模型修饰处理；主从教师监督框架：基于教师‑学生蒸馏网络，使用多个数据集训练不同的教师模型，包括与目标任务类似的场景数据集和实际落地场景的数据集，将这些数据集进行划分，训练多个教师模型，按照数据集与落地场景相似度分配指导权重，分为主教师模型和若干个从教师模型，从而对学生模型进行不同层面的知识引导，提高学生模型在复杂场景下的泛化能力；学生模型压缩感知训练。
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公开(公告)号：CN115220479A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211140267.1
申请日：2022-09-20
申请人： 山东大学 , 南瑞集团有限公司 , 智洋创新科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 华北电力大学(保定) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明属于巡检技术领域，本发明提供了一种动静协同的输电线路精细化巡检方法与系统，通过动静态检测协同配合，实现电力系统大范围覆盖的精细化巡检，采用静态与动态数据的分段式检测提高检测精细化的同时，节省不必要的人力及算力资源。其包括以下步骤：固定采集设备采集回传静态信息；多层感知机融合多类别静态信息评估故障程度；巡检无人机对输电线路进行精细化巡检并上传多角度图像信息：若发生非紧急故障，则调用巡检无人机进行精细化巡检，获取所述巡检无人机的巡检信息，并通过通讯模块将所述巡检信息传输至目标数据控制中心；融合无人机多视角和固定视角图像信息的故障分类模型。
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公开(公告)号：CN110555060A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910849336.8
申请日：2019-09-09
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06F16/2458 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明属于图像分类和迁移学习技术领域，公开了一种基于成对样本匹配的迁移学习方法，实现了对基于不同域的样本内在关系的挖掘。具体包含以下步骤：（1）数据预处理，（2）基于迁移学习的双链模型构建，（3）实例归一化和批量归一化，（4）计算对比损失和最大均值距离损失。本发明的优点是通过结合实例归一化和批归一化同时进行学习，充分挖掘不同图像的风格和语义关联特性，实现在源域辅助下对少量目标域样本的高效识别。
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