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公开(公告)号：CN114815845B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210507227.X
申请日：2022-05-10
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： G05D1/43
摘要： 本发明涉及农机自动驾驶技术领域，公开了一种基于HybridA*算法的自动驾驶农机平滑路径规划方法，通过Step4中加入的偏航角信息，可以确保农机转向角度满足最小转弯半径的约束，达到了规划出带有非完整性约束的平滑路径的效果。能够规划出带有非完整性约束的平滑路径，通过Step2中加入启发函数h(n)，可以保证始终朝着终点方向进行路径规划，减少非必须的行驶里程，通过Step2中的多目标代价函数g(n)，可以保证农机尽量直线行驶，有效降低减速再加速的转向及掉头过程，达到有效提高自动驾驶农机作业效率的效果。
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公开(公告)号：CN118628403A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410829268.X
申请日：2024-06-25
IPC分类号： G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明属于信息技术的图像编码技术领域，更具体地，涉及一种木板图像去模糊的方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括获取模糊图像数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；使用Transformer架构作为骨干网络结合前馈神经网络，构建木板图像去模糊模型；基于训练集，对所述木板图像去模糊模型进行训练，并基于验证集，对训练好的木板图像去模糊模型进行验证；基于测试集，采用训练好的木板图像去模糊模型进行去模糊处理，得到红外图像去模糊结果。本发明解决现有技术中在图像恢复过程中，图像的边缘信息容易丢失，由于这些原因，模糊图像不能恢复出很好的结果的问题。
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公开(公告)号：CN118520394A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410589830.6
申请日：2024-05-13
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G01S19/37 , G06N3/048
摘要： 本发明涉及农机运动识别技术领域，具体涉及一种由轨迹分布特征驱动的农机运动模式识别算法、装置、设备及存储介质。该方法包括以下步骤：获取农机运动轨迹原始数据，得到轨迹数据集合；对轨迹数据集合进行数据清洗，将其中的时空重复点、离散点和漂移点移除；计算数据清洗后的轨迹数据集合中每个轨迹点的运动特征和分布特征，并将运动特征和分布特征作为输入特征；分布特征包括密度特征和平行特征；利用深度学习模型从输入特征中提取深层特征，并对农机运动轨迹点进行识别。本发明通过将运动、分布特征与深度学习模型相结合，能够有效提高农机轨迹点的识别准确率，获得更加准确的农机运动模式识别结果。
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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：CN117975442A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410167173.6
申请日：2024-02-06
IPC分类号： G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/082
摘要： 本发明属于果蔬检测特定计算机模型的技术领域，更具体地，涉及一种基于改进YOLOv5s的轻量化番茄成熟度检测系统及方法。所述系统包括骨干网络、颈部结构和头部结构；所述骨干网络中包括Ghostconv模块、C3Ghost模块和SPPF模块，将原C3模块内部的Bott leneck模块替换为GhostBott leneck模块；所述颈部结构的PANet使用加权双向特征金字塔网络BiFPN进行代替；所述头部结构使用EIoU损失函数替换CIoU损失函数。本发明解决了现有技术中YOLOv5s模型的PANet结构在特征融合过程中未考虑到不同特征信息在融合过程中的不同贡献，且没有横向连接充分融合特征信息，导致多尺度特征的表达能力减弱，检测精度降低的问题。
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公开(公告)号：CN113804470B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110945033.3
申请日：2021-08-17
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： G01M99/00 , G06F18/2321
摘要： 一种穴盘育苗流水线的故障检测反馈方法，包括：五级流水线故障检测反馈方法。本发明基于智能补种机构，重点利用穴盘图像的识别结果，对流水线的组成部分进行故障诊断。提出基于五级流水线思想的故障检测反馈方法和基于Grubbs算法的故障检测方法，分别从播种密度和播种率两个方面进行故障检测，能够有效发现流水线补种环节前的故障并及时反馈，能够改善流水线运行环境，提高播种精度和育苗效率。本发明可应用于其他使用穴盘的流水线中，适应性强。
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公开(公告)号：CN116363109A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310358020.5
申请日：2023-03-31
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开一种基于改进DETR模型的木材缺陷检测方法，属于智能识别木材的技术领域，本发明采用DETR模型进行木材缺陷检测，基于无参的离散傅里叶变换进行图片特征的交互，取代了原有DETR中的自注意力层，极大降低了参数量；并且改变了原有DETR中生成目标查询向量的方式，加快了收敛速度，简化了计算的复杂度。本发明具有较好的木材缺陷定位以及分类能力，大大降低了生产成本，实现了木材等级分类的高度自动化，提升了产品质量。
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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：CN117591938A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311615499.2
申请日：2023-11-28
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 本发明属于基于特定计算模型的农机轨迹识别技术领域，更具体地，涉及一种基于神经网络的农机轨迹时空特性提取与行为识别方法。所述方法包括采集农机GNSS轨迹点得到轨迹数据集合，并对数据进行清洗操作；计算出数据清洗后的农机GNSS轨迹每个轨迹点的特征，并将特征与速度、方向进行组合；通过神经网络模型对GNSS轨迹提取时空特征；将提取的时间特征和空间特征通过特征拼接操作实现特征融合；基于特征拼接后的融合特征，通过线性分类器对每个GNSS轨迹进行田间和道路的分类。本发明解决了现有技术中在深层特征提取上具有困难，忽略轨迹数据间的空间关系，并且调参复杂，难以实现准确且实时的田间‑道路行为识别的问题。
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公开(公告)号：CN114996566A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210439549.5
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： G06F16/9535 , G06F16/906 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及计算机推荐技术领域，公开了一种面向工业互联网平台的智能推荐系统及方法，所述的系统包括后台管理模块、用户端、推荐管理模块、前端展示模块；所述的方法包括以下流程：(1)对后台管理模块中平台的信息进行数据预处理；(2)对用户信息进行数据预处理；(3)关于平台文本信息的文本‑主题特征提取；(4)关于企业用户信息的用户‑兴趣特征提取；(5)把流程(3)、(4)所得到的向量yCNN、yAFM通过低阶与高阶特征交互的融合，然后经过sigmoid非线性转换，得到预测喜爱程度的概率输出，然后根据喜爱程度的概率大小将被推荐信息进行排序得到待推荐topk；(6)把待推荐topk传输到到前端展示模块，形成推荐列表推荐给对应的企业用户。
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