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公开(公告)号：CN118429837A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410523193.2
申请日：2024-04-28
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本发明属于图像识别与处理技术领域，更具体地，涉及一种基于近地遥感与改进YOLOv8s的玉米植株检测方法、装置及计算机可读存储介质，包括通过近地遥感技术获取待处理图像；对待处理图像进行重建，得到重建图像；对重建图像进行自适应切割，适应模型能够处理的最佳尺寸；当重建图像不能被整个切割时，将不足部分使用空白图层填充，最终得到自适应图像；对自适应图像进行标注、数据划分和格式导出，得到数据集；建立玉米植株检测模型，并进行训练；将数据集输入玉米植株检测模型进行检测。本发明解决现有技术中传统模型使用的CIoU计算较为复杂，收敛速度慢，对于小目标检测以及密集目标检测并不能有效地检测。
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公开(公告)号：CN115268352B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210503014.X
申请日：2022-05-09
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC分类号： G05B19/05
摘要： 一种适用于运动控制的PLC指令设计方法，将高速脉冲输入指令配置的硬件资源和三种高速脉冲计数中断源保存入数据库中，用户更加方便、快捷的调用高速计数器模块进行梯形图编程；将高速计数器的底层驱动程序和计数中断函数进行封装，让用户更加方便调用三种高速脉冲计数中断函数。将高速脉冲输出指令配置好的PLC硬件资源存储到数据库中，通过IDE软件端调用PWM指令和PTO指令进行相关的梯形图程序；PTO指令中包括三种高速脉冲输出模式：手动模式、单速连续运行模式和相对位置模式。本发明从用户角度出发，为PTO和PWM指令设计了详细的参数配置交互界面，便于引导编程人员快速使用；还可根据用户配置的参数数据，自动生成曲线，适用于更复杂的曲线运动控制场合。
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公开(公告)号：CN114897059A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210439669.5
申请日：2022-04-25
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/045
摘要： 本发明涉及利用大数据预测机械故障的技术领域，具体为一种基于自适应层次聚类和Subset的机械设备分级故障诊断方法，选择不同故障类型下不分故障程度的训练样本作为自适应层次聚类的输入，采用自适应层次聚类对不同故障类型下不区分故障程度的训练样本进行聚类分析，以根据机械设备的振动信号得出的故障类型的聚类结果作为输出结果；对训练识别出的不同故障类型，按照故障程度分类建立SubDAE模型；预训练与整体微调准确定位故障点，提高了本方法的智能性；优选特征的使用，简化了特征集合，避免了维数灾难，减少了计算负担，提高故障诊断的效率。
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公开(公告)号：CN114046179B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202111084591.1
申请日：2021-09-15
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
摘要： 一种基于CO监测数据智能识别和预测井下安全事故的方法。本发明是基于神经网络模型对煤矿中一氧化碳检测数据进行有效识别，将所述一氧化碳检测数据输入至训练好的神经网络模型中即可实时获得检测数据背后的事故原因，由此，现有技术人员无需再通过人工统计或者数据录入才能实现对一氧化碳数据超标背后的事故原因做客观统计，大大提高了智能识别的效率，即便存在误差，工作人员也只需部分修改数据即可。
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公开(公告)号：CN114046179A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111084591.1
申请日：2021-09-15
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
摘要： 一种基于CO监测数据智能识别和预测井下安全事故的方法。本发明是基于神经网络模型对煤矿中一氧化碳检测数据进行有效识别，将所述一氧化碳检测数据输入至训练好的神经网络模型中即可实时获得检测数据背后的事故原因，由此，现有技术人员无需再通过人工统计或者数据录入才能实现对一氧化碳数据超标背后的事故原因做客观统计，大大提高了智能识别的效率，即便存在误差，工作人员也只需部分修改数据即可。
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公开(公告)号：CN118314114A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410514388.0
申请日：2024-04-26
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提出钢材表面缺陷检测方法及系统，涉及缺陷检测技术领域。包括获取钢材表面图像；将钢材表面图像输入至CSTRNet模型串联的CTR模块中，在每个CTR模块中，利用并行的稀疏自注意力模块和卷积模块分别提取钢材表面图像的全局特征和局部特征；将各中间层CTR模块提取的特征依次输入至串联的双层GDC模块中，并利用双层GDC模块将CTR模块提取的浅层特征和深层特征进行双向融合，得到钢材表面缺陷的预测框位置、缺陷置信度和缺陷分类类别。本发明在模型中加入稀疏自注意力SA模型结构、卷积和Transformer相互协同的CTR模型结构以及GDC瓶颈卷积结构，提升了缺陷检测速度和检测精度。
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公开(公告)号：CN118134877A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410278960.8
申请日：2024-03-12
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本公开涉及钢材表面缺陷检测技术领域，提出了一种基于深度学习的钢材表面缺陷检测方法，包括如下步骤：获取待检测的钢材图片数据并进行预处理；构建视觉Transformer网络与卷积神经网络串联的MTRNet模型，对预处理后的图像，采用瓶颈卷积，基于CTR模块进行微小局部缺陷识别，提取浅层特征；基于ACTR模块捕捉细长划痕缺陷，提取深层特征；对提取的浅层特征和深层特征基于卷积神经网络进行融合；对融合后的特征进行分类，得到缺陷识别结果。构建了算法速度快和检测精度高的新模型MTRNet模型，实现基于深度学习的钢材表面缺陷检测。
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公开(公告)号：CN111308885B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010111248.0
申请日：2020-02-24
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G05B11/42
摘要： 一种自走式农机作业的液压电控驱动装置，包括：核心控制器、控制信号输入端、反馈传感器；所述核心控制器为液压执行部件提供电气信号，所述电气信号为脉冲宽度调制信号，接收对所述液压执行部件检测后反馈传感器检测信号形成闭环的控制。本发明是基于比例控制阀的农机行走系统和农机液压作业系统：行走系统结合行走手柄，操作简单方便，结合行车制动和驻车制动，安全可靠，行走泵占空比调节优化分段设计，控制灵活且稳定。摘果驱动马达和捡拾器驱动马达作业系统结合检测反馈传感器和PID控制系统，构成闭环控制系统，可以极大提高液压驱动装置的控制系统的稳定性和控制精度。
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公开(公告)号：CN112104501A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010972061.X
申请日：2020-09-16
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种农机深松物联网终端设备的软件远程升级的方法，包括：服务器和农机物联网终端，所述服务器为HTTP服务器，所述农机物联网终端是指通过GPRS模块上传数据的终端，其中所述农机物联网终端中加载程序包括：BootLoader终端引导程序和app应用程序；app应用程序的最新版本放在所述HTTP服务器中，并且在app应用程序中增加升级版本检测功能模块；所述版本检测功能模块是指通过比较新旧版本号来判断正在执行的app程序是否需要备份，如果需要备份，则将升级软件和版本号同时备份。本发明通过硬件与软件的优化，继续沿用常规的HTTP服务器，使软件远程升级时无需再重新搭建新的服务器，减少开发和维护成本。
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公开(公告)号：CN106240981B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610870897.2
申请日：2016-09-30
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： B65B69/00
摘要： 本发明提供一种高压电缆薄膜行星转动式拆除装置，解决拆除高压电缆外层薄膜的技术问题。它包括机箱、动力机构、太阳轮机构、行星轮机构和可调式摩擦器；动力机构包括电机和无级变速器，无极变速器的输出轴的上端固定安装驱动带轮；所述的太阳轮机构包括太阳盘和驱动筒，驱动筒的上部外侧安装有行星驱动轮，驱动筒的下部外侧安装有太阳盘从动带轮，太阳盘从动带轮通过皮带与所述的驱动带轮连接；太阳盘固定安装在驱动筒的上端；行星轮机构安装在太阳盘上，包括行星轮、行星轴、可调试摩擦离合器和行星从动轮。本发明的有益效果是：能够实现对高压电缆外层薄膜的高效拆除，并能对拆除后的薄膜进行缠绕。
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