赵宏伟
- 作品数：18 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中国石油大学（华东）更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 一种异步的联邦强化学习方法、设备及存储介质
- 本发明提出一种异步的联邦强化学习方法、设备及存储介质。在联邦学习中，由于客服端节点设备性能的差异和训练数据非独立同分布问题，将会导致不同客服端节点之间的训练梯度出现偏移，这种偏移将会降低全局模型的精度，导致联邦学习的收敛...
- 张卫山陈涛赵宏伟禹发
- 一种管道仪表流程图的补全和纠错方法、设备及存储介质
- 本发明提出一种管道仪表流程图的补全和纠错方法、设备及存储介质。在使用目标检测等技术对PDF、纸质的管道仪表流程图进行重绘时，常常会遇见设备、管线类型识别出错、遗漏检测等问题，需要人工对绘制好的图纸进行复查，判断设备、管线...
- 张卫山陈涛张宝宇赵宏伟
- 基于尺度融合的密集人群计数方法研究
- 大规模的人群聚集容易引发踩踏等安全事故,因此对城市中集会等场景的人群聚集密度进行监控十分必要。密集人群计数是计算机视觉领域的一个重要分支,对于城市安全有着重要的意义。然而现实场景中的人群个体自由度较高,导致人群分布混乱无...
- 赵宏伟
- 关键词：多尺度
- 一种标识化关联图谱自优化机制
- 本发明提出了一种基于深度学习的标识化关联图谱自优化机制，该机制结合知识图谱技术与深度学习技术，对于不断采集的数据经过深度学习模型进行标识化处理后加入关联图谱。在关联图谱中通过多个分布式数据存储节点和分布式计算节点进行数据...
- 赵宏伟张卫山张瑞聪
- 文献传递
- 一种基于深度学习的复杂多目标集成开关控制板状态校验方法
- 本方法将深度学习目标检测、模糊坐标修正与弹性坐标矩阵的建立相结合，提出一种基于深度学习的复杂多目标集成开关控制板校验方法。该方法利用深度学习目标检测技术实现控制板上开关的识别以及单个开关的状态分类；利用图像中开关的某一特...
- 张卫山赵宏伟孙浩云
- 一种基于深度学习的管道仪表流程图信息抽取方法及设备
- 本发明提出一种基于深度学习的管道仪表流程图信息抽取方法及设备，属于计算机视觉中的目标检测领域，PDF或纸质的管道仪表流程图要转成CAD格式的文件类型，要花费大量时间进行人工重绘工作，而现有的目标检测算法对管道仪表流程图无...
- 张卫山陈涛张宝宇赵宏伟
- 一种基于主动学习的分布式自优化视频实时解析框架
- 本发明提出了一种基于主动学习的分布式自优化视频实时解析框架，Storm框架对分布式存储的视频数据进行并行训练，并将深度学习模型进行融合构成分布式并行视频解析框架，配合多终端并行服务机制，在Storm框架下实现计算资源最优...
- 赵宏伟张卫山任鹏程
- 文献传递
- 一种异步的联邦强化学习方法、设备及存储介质
- 本发明提出一种异步的联邦强化学习方法、设备及存储介质。在联邦学习中，由于客服端节点设备性能的差异和训练数据非独立同分布问题，将会导致不同客服端节点之间的训练梯度出现偏移，这种偏移将会降低全局模型的精度，导致联邦学习的收敛...
- 张卫山陈涛赵宏伟禹发
- 基于尺度融合的密集人群计数被引量：2
- 2021年
- 现实场景中人群尺度的巨大差异给密集人群计数算法带来了巨大的挑战,因此提出一种基于尺度融合的密集人群计数算法.首先对密度图构建算法进行优化,利用多个头部检测器获取稀疏人群的部分头部尺度,并用径向基差值进行补全,在人群密集区域辅之以距离自适应的人群密度图生成算法,生成更为精确的人群密度图.其次利用移动翻转瓶颈卷积模块设计尺度融合的人群密度图回归神经网络,并加入膨胀卷积模块进一步提升人体头部边缘特征提取能力.最后,通过将人群区域和非人群区域进行区分对人群密度图回归神经网络损失函数进行优化.在实验部分,将该算法在多个数据集上与多个同类算法进行了充分的对比实验与消融实验,实验结果表明提出的方法能够显著提升密集人群计数算法的准确性.
- 赵宏伟徐亮王冶安云云钱华山
- 关键词：多尺度
- 一种基于F-CDSSD的衣物识别与分类方法
- 本发明提出了一种基于F‑CDSSD的轻量级衣物识别分类方法，包括如下内容：采用数据增强技术，解决训练数据集过小的问题，避免过拟合现象；将传统的VGG‑16网络进行替换为ShuffleNet并且对各个卷积层输出的特征图进行...
- 赵宏伟张卫山于强
- 文献传递
