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公开(公告)号：CN116740194A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310737514.4
申请日：2023-06-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛理工大学 , 山东山科智控数字化科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于改进张正友标定法的图像尺寸标定方法与木材缺陷面积计算方法，在张正友标定法使用L‑M方法求解最大似然估计最小值时易陷入局部极值的问题上，利用遗传算法能够全局寻找最优值的优势来优化L‑M算法易陷入局部极小值的缺点，在遗传算法中根据参数类型选择了二进制编码作为编码类型，在考虑计算效率的基础上选择了使用函数f(x)＝est作为适应度函数，并且选择了高效的轮盘赌法作为选择操作的方法，然后使用简单且有效的一点交叉作为交叉操作的方法，之后通过遗传算法在全局最优解附近只得到一个近似解，然后使用L‑M局部搜索算法对其进行优化，有效地结合了全局遗传算法和局部优化L‑M方法的优点。
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公开(公告)号：CN115393715A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211028769.5
申请日：2022-08-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛理工大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的穴盘种子漏播检测方法，属于智慧农业的技术领域，利用改进的训练网络实现穴盘的识别分类任务；并且提供了一种应用于穴盘种子漏播检测中模型训练的训练网络，包括一种改进的注意力机制ResNet网络，通过添加注意机制模块，对经典的残差网络进行优化，构建了新的残差模块，并且通过引入CBAM注意力机制模块，来指导模型更专注于提取更多的信息特征，提高识别分类的准确率，从而提高穴盘育苗的机械化程度，为种苗移栽提供了技术支撑，促使经济作物种植逐渐工厂化，提高了经济作物的种植效率和经济效益。
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公开(公告)号：CN119205758B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411707363.9
申请日：2024-11-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控科技创新有限公司
Abstract: 本发明提出了一种木材表面缺陷检测方法、系统、介质及设备，属于木材表面缺陷检测技术领域。方法包括：获取桉木单板图像，并进行预处理；将预处理后图像输入至木材缺陷识别网络中，利用反深度可分离茎模块提取图像的特征图并进行特征聚合，得到第一特征图；经过矩形自校准模块提取全局特征，形成第二特征图，再使用自适应频率注意力网络模块提取第二特征图的关键频率成分并输出第三特征图；将第三特征图输入到频率增强通道注意力模块中，得到第四特征图；将第四特征图与第一特征图融合，得到第五特征图并通过分割头预测，输出最终识别的树皮缺陷区域。解决了木材缺陷检测过程中，树皮缺陷所导致的网络提取特征效果差，语义分割精度低的问题。
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公开(公告)号：CN119107304A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411168554.2
申请日：2024-08-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/045 , B07C5/34
Abstract: 本发明属于木材缺陷检测的技术领域，更具体地，涉及一种基于贝叶斯网络的木材表面缺陷检测与分选方法、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法首先对木材缺陷图像进行了图像预处理，使用先进的图像处理技术提取了包括干疤、裂缝、活结、死结等在内的多种特征。这些特征被用来构建贝叶斯网络，该网络能够捕捉到特征之间的依赖关系。基于学到的贝叶斯网络结构和参数，构建木材缺陷分类器。该分类器能够根据输入特征的观测值计算木材样本属于各个类别的后验概率，并进行分类决策。通过这种方式，贝叶斯网络不仅能利用各个特征本身的信息，还能利用特征之间的相互关系，有助于更精确地检测和分类不同等级的木材表面缺陷。
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公开(公告)号：CN118747854A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410770040.8
申请日：2024-06-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06T3/4038 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer‑CNN高效聚合的遥感图像变化检测方法及装置，属于遥感图像检测技术领域，所述方法包括：获取待检测的双时相遥感图像；将双时相遥感图像输入预先训练好的多尺度Transformer编码器和多尺度CNN编码器中进行特征提取操作；利用差异增强模块计算来自Transformer编码器和CNN编码器的变化前和变化后特征的多级增强特征差；利用金字塔结构的多尺度互补解码器将全局和局部的多级增强特征差进行高效融合，得到变化特征图；通过线性分类器对变化特征图进行逐像素分类，得到变化检测结果图。本发明利用局部和全局特征可以提高变化检测的边界完备性，并以金字塔的方式融合多层次的视觉特征，增强了多尺度不变性。
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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 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：CN112907516B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110113679.5
申请日：2021-01-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省农业科学院
Abstract: 一种用于穴盘育苗的甜玉米种子识别方法，分别对穴盘中待育苗的甜玉米种子进行识别，同时采用：基于RGB色彩空间的种子识别方法和基于HSV空间的种子识别方法，分别得到RGB种子识别结果和HSV种子识别结果；再对RGB种子识别结果和HSV种子识别结果利用投票机制得到甜玉米种子的识别结果。本发明是为了识别育苗穴盘中的甜玉米种子，进而分析出甜玉米种子漏播的情况，为机械化补种奠定技术基础，实现甜玉米育苗过程中的精量化、准确化播种，提高育苗机的自动化、智能化水平。
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公开(公告)号：CN114815845A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210507227.X
申请日：2022-05-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05D1/02
Abstract: 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：CN113692814A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110943359.2
申请日：2021-08-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种多级缓存的穴盘补种装置，包括传动穴盘部、识别穴盘空穴部、穴盘补种单元，在所述的穴盘补种单元包括双级缓存模块；所述的双级缓存模块包括：一级缓存单元、二级缓存单元，所述一级缓存单元用于将待补种种子补种入被识别出的空穴中，所述二级缓存单元用于选取待补种的种子。本发明针对现有甜玉米穴盘播种机人工补种效率低、易出错的缺点，设计了一套自动化补种装置及其控制方法，代替了传统的手工补种，并且基于多级缓存的架构设计，本发明的甜玉米穴盘补种装置比传统小麦、水稻等类型补种装置执行动作更加快速，能够胜任高速流水线作业。
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公开(公告)号：CN119740101B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510245695.8
申请日：2025-03-04
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G08G1/01
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，更具体地，涉及一种轨迹交通模式分类方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：对原始轨迹数据进行前期处理操作，以构建轨迹数据目标集合；将所述轨迹数据目标集合作为训练数据输入多级轨迹特征编码器，并结合自回归模型，采用对比学习的方法训练所述多级轨迹特征编码器；利用训练完成的多级轨迹特征编码器提取轨迹数据的高维特征表示，并将该特征表示作为输入，用于训练MLP分类器，使其学习轨迹特征与交通模式之间的映射关系，最终用于轨迹交通模式分类。本发明实现了高效、精准的交通模式分类，满足复杂场景下的应用需求，为智能交通、城市规划和动态交通管理等领域提供了可靠的技术支持。
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