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公开(公告)号:CN119921837A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202411989895.6
申请日:2024-12-31
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本公开提供了基于语音编码及窄带卫星通信的无人机远程控制方法及系统,涉及无人机控制及卫星通信技术领域,包括无人机、发射单元、卫星地面中继基站以及窄带卫星通讯模块,将语音编码信号通过发射单元传输至所述卫星地面中继基站,所述卫星地面中继基站将语音编码信号转发至窄带卫星,窄带卫星通过窄带卫星通讯模块将语音编码信号传输至无人机,无人机的卫星接收单元接收到语音编码信号后,通过无人机的语音解码单元将语音编码信号解码为语音指令,并将语音指令发送至无人机的指令解析单元解析控制参数,再通过控制信号生成单元根据解析出的控制参数生成控制信号,根据控制信号实现对无人机的远程控制。
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公开(公告)号:CN119761484A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411945668.3
申请日:2024-12-27
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及知识图谱领域,具体是一种增强三元组嵌入的知识图谱补全方法、装置及介质。本发明通过在样本内外增强三元组的相互作用以提升嵌入质量,从而提高知识图谱补全的效果。该方法首先组织正负样本,以生成图谱整体嵌入,再通过注意力机制进行三元组嵌入的初步增强。进一步地,本文在三元组内部应用特征感知机制,提升内部嵌入质量,并在三元组间引入相似度增强机制,以优化相似三元组的嵌入。最终,通过组合得分函数和距离惩罚项,本文的知识图谱补全方法有效提高了缺失关系、实体的预测准确度。
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公开(公告)号:CN119721240A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202411778199.0
申请日:2024-12-05
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F40/151 , G06F40/226 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种数学推理训练数据生成方法、设备及介质,属于人工智能技术领域,用以解决现有的数学推理训练数据,通常需要人工标注,难以实现且成本较高的的技术问题。方法包括:取自然语言描述的第一数学问题;将第一数学问题转换为形式化语言描述的第二数学问题;基于形式化语言求解器,生成第二数学问题对应的候选数学推理过程,候选数学推理过程是形式化语言描述的;基于形式化语言验证器,在候选数学推理过程中,确定出第一数学推理过程;将第一数学推理过程转换为自然语言描述的第二数学推理过程;将第一数学问题和对应的第二数学推理过程,确定为数学推理训练数据。本发明通过上述方法实现了低成本、大批量地自动生成数学推理训练数据。
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公开(公告)号:CN119649295A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411713344.7
申请日:2024-11-27
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本申请公开了一种基于大数据超融合的汛情检测方法、设备及介质,方法包括:生成对应的积水区列表和监控区列表;对积水区列表和摄像头列表、水位计传感器列表分别进行空间关联,以确定与积水区存在空间关联关系的摄像头和水位计传感器;针对每个积水区,根据与其存在空间关联关系的摄像头和水位计传感器采集到的水深数据,计算积水区对应的积水区水深,并根据积水区水深,预测积水区在未来的预测积水深度;根据第一摄像头列表、第二摄像头列表和第四摄像头列表,划分出不同等级的摄像头监控分级列表;将汇总后的汛情信息和抓图频率反馈至控制中心,以使得控制中心根据汛情信息进行救援调度,以及对积水区和监控区内部的摄像头进行动态调度。
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公开(公告)号:CN119539156A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411558717.8
申请日:2024-11-04
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种燃气管网故障预测方法及设备,属于机器学习和数据分析技术领域,用于解决现有的燃气管网风险评估方法主要依赖人工巡检和经验判断,难以及时、全面地发现潜在风险的技术问题。方法包括:对预处理后的燃气管网原始数据进行多特征类型下的特征提取处理,得到第一特征集合;将第一特征集合进行有关交叉注意力机制下的融合权重计算,得到融合特征集;对初始化模型进行有关残差负梯度的迭代计算,并构建出梯度直方图;对子树梯度进行分裂点的增益计算,确定出最大增益分裂点;对多轮迭代后融合特征集中的特征元素进行特征预测,得到融合特征预测值;对融合特征预测值进行风险评估,确定出燃气管网的故障风险等级。
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公开(公告)号:CN114677513B
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202210328472.4
申请日:2022-03-30
Applicant: 山东中科先进技术有限公司 , 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种复杂场景图像中的小目标语义分割方法及系统,涉及图像处理技术领域。该种复杂场景图像中的小目标语义分割方法,包括以下内容,建立特征库:选基于深度学习算法对图片进行识别,存储特征信息;设置分割参数:图片的尺像素寸和输入最小分割单元;圈割识别区域:以整个图像的像素尺寸作为分割单元,并且以像素原点和分割单元原点重合为起点,在X方向和Y方向上圈割,并进行分割单元尺寸的变换,直至结束圈割;比对识别:每次圈割后,进行图像识别;分割图像:识别的目标图像进行单独保存。逐步圈选进行图像识别,充分识别图片中的目标。
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公开(公告)号:CN114067228B
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202111249179.0
申请日:2021-10-26
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明属于深度学习、目标检测等领域,提供了一种增强前景与背景区分度的目标检测方法及系统。该方法包括,根据原始图像中目标的标记信息,生成与原始图像大小相同的马克图;基于原始图像,采用不同尺度的特征网络,得到不同尺度特征网络对应的特征输出;引入所述马克图,调整所述马克图的大小,得到不同尺度的马克图;根据不同尺度特征网络对应的特征输出,结合不同尺度的马克图,计算不同尺度下马克图损失;采用所述不同尺度下马克图损失构建的损失函数优化目标检测模型;基于原始图像,采用优化后的目标检测模型,得到目标检测结果。
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公开(公告)号:CN118673147A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202410840255.2
申请日:2024-06-27
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 一种受限域动态类别文本分类方法,涉及人工智能技术领域,通过动态定义的类别标签,构建字符级别的token有限空间域,在大模型输出时输出token有限空间域的token路径,最后计算概率最大的token路径作为最终标签。充分利用大模型的先验知识,避免海量训练样本的标注,同时规避大模型存在的幻觉问题,提升分类准确率。
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公开(公告)号:CN118590613A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410673562.6
申请日:2024-05-28
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于Onvif协议的视频监控设备接入控制平台及方法,包括:设备接入模块,其用于支持Onvif协议的视频监控设备的接入,其中,所述视频监控设备包括网络摄像机和网络设备录像机;通道识别模块,其用于对于接入的视频监控设备,基于通道识别实现视频监控设备的码流获取,其中,对于网络摄像机,基于预设的通道和码流顺序进行码流数据的获取;对于网络设备录像机,基于预先内置的设备厂商通道和码流的排布规则,进行各通道不同码流的获取;设备控制模块,其用于响应于平台侧的控制操作,生成对应视频监控设备的控制指令,实现对视频监控设备的控制;以及,对获取的码流数据进行存储或显示。
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公开(公告)号:CN114330618B
公开(公告)日:2024-07-02
申请号:CN202111663474.0
申请日:2021-12-30
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06K17/00 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种基于伪标签的二分类标签数据优化方法、设备及介质,用于解决如下技术问题:如何基于伪标签技术,有效识别二分类标签数据中的误标签数据。方法包括:将待优化二分类标签数据集划分为预设数量个优化集;基于预设数量个优化集,确定预设数量个训练集,并对待训练模型进行训练,以获得预设数量个初始模型;通过预设数量个初始模型,分别对对应的相应优化集进行验证,以确定相应优化集中各二分类标签数据的类型预测得分;其中,相应优化集为训练得到该初始模型时没有采用的优化集;基于类型预测得分,通过预设的评估规则,确定对应的二分类标签数据是否为误标签数据。本申请通过上述方法可以有效的识别二分类标签数据中的误标签数据。
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