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公开(公告)号：CN117035047A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311040324.3
申请日：2023-08-17
申请人： 山东师范大学 , 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T7/10
摘要： 本发明提出了一种医学图像分割模型的并行训练方法及系统，根据医学图像分割模型每层参数量所需内存和算力将医学图像分割模型分成多个子模块；将所述子模块以及子模块对应的训练数据，基于全切片数字并行策略分配至不同图像处理器GPU进行训练；其中，每个图像处理器GPU在训练时更新对应的模型参数，在每个图像处理器GPU模型参数更新后利用all‑gather通信将自身更新的模型参数发送至其他图像处理器GPU；根据每个图像处理器GPU上模型参数量利用Offload技术将图像处理器GPU上的部分模型参数卸载到CPU进行计算。利用全切片数字并行方法和Offload技术相结合的方式对大型的医学图像分割模型进行训练，可减少显存占用，减少了时间和空间开销。
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公开(公告)号：CN114581810A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111538812.8
申请日：2021-12-15
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/32 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06T7/00 , G06T7/70 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F30/27
摘要： 本发明提供一种面向电力焊接作业的防护面罩佩戴合规性检测方法及系统，从电力作业视频监控终端中实时获取视频流，对视频流进行解码并提取待检图像；对所述待检图像进行预处理操作；将预处理后的图像输入YOLOv5模型，获得目标检测结果；分析所述目标检测结果，根据人体、面部、防护面罩、电焊火花四种目标的相对位置关系，输出防护面罩佩戴状态的判断结果；本发明将将图像处理、深度学习与电力作业视频监控系统结合，实时检测焊接作业中防护面罩的使用情况，有效保障安全生产作业。本发明结合电力作业视频监控系统，分析实时视频数据，达到快速、准确地判断防护面罩是否违规佩戴的目的，以促进电力焊接作业施工更加安全、有序。
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公开(公告)号：CN115761803A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211476246.7
申请日：2022-11-23
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/049 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种电力作业区域外围行人安全预警方法，包括以下步骤：步骤S1：获取视频流数据的步骤，该步骤从电力作业现场的视频监控装置中提取作业现场的视频流数据，并对提取的视频流数据进行解码分析以得到待检测图像数据信息；步骤S2：图像数据分割的步骤，将步骤S1中解码分析获得的待检测图像数据输入训练完成的隔离装置分割模型中，并对隔离装置分割模型输出的分割图像进行形态学处理，以获得隔离装置外轮廓数据；步骤S3：获得行人目标框位置数据的步骤，步骤S4：获得行人的人体关键点数据的步骤，步骤S5：对行人运行方向预测的步骤，步骤S6：行人轨迹预测的步骤。
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公开(公告)号：CN114494427A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111550551.1
申请日：2021-12-17
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06T7/73
摘要： 本发明提供一种基于双目视觉及人工智能技术对吊臂下站人的违规行为检测方法、系统及终端，依据起重机的位置设置两个相机；拍摄施工现场视频，并对进行解码获取待检图像；将两张图像输入到训练好的起重机关键点检测模型中，得到起重机关键点在两张图片上像素坐标系的坐标值；左右两幅图像输入到训练好的人体关键点检测模型中，检测图像中人体的多个关键点；将起重机的关键点坐标，输入到双目视觉定位模块中，得到起重机关键点的坐标值，并建立起重机坐标系；将人体关键点在像素坐标系中的坐标值，输入到双目视觉定位模块中，得到均值坐标；根据坐标关系，进行合规性判断。本发明对施工现场的起重机作业的规范性进行监督，减少因违规作业。
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公开(公告)号：CN114494427B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202111550551.1
申请日：2021-12-17
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司
IPC分类号： G06T7/73
摘要： 本发明提供一种基于双目视觉及人工智能技术对吊臂下站人的违规行为检测方法、系统及终端，依据起重机的位置设置两个相机；拍摄施工现场视频，并对进行解码获取待检图像；将两张图像输入到训练好的起重机关键点检测模型中，得到起重机关键点在两张图片上像素坐标系的坐标值；左右两幅图像输入到训练好的人体关键点检测模型中，检测图像中人体的多个关键点；将起重机的关键点坐标，输入到双目视觉定位模块中，得到起重机关键点的坐标值，并建立起重机坐标系；将人体关键点在像素坐标系中的坐标值，输入到双目视觉定位模块中，得到均值坐标；根据坐标关系，进行合规性判断。本发明对施工现场的起重机作业的规范性进行监督，减少因违规作业。
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公开(公告)号：CN115880751A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211465187.3
申请日：2022-11-22
申请人： 山东鲁软数字科技有限公司 , 国网山东省电力公司泰安供电公司
摘要： 本发明涉及一种基于表情识别的用户体验度量方法，包括：S1：获取图像数据信息的步骤，通过视频监控设备获取视频数据流，对视频数据流进行解码处理；S2：人体检测的步骤，根据解码处理获得的图像数据，构建算法训练集以及测试集，通过目标检测网络模型进行训练，获得人体检测的模型输出置信度；S3：人脸检测的步骤，利用人脸检测算法从检测图像中检测人脸的位置；S4：用户身份识别的步骤，利用行人重识别算法识别用户身份，避免重复建立用户体验度量模型；S5：表情识别的步骤，获取人脸图像数据信息，并通过人脸表情分类模型对人脸图像数据信息分析处理，获得表情分类结果；S6：计算用户满意度的步骤；S7：展示用户满意度的步骤。
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