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[发明专利]水上船名联合识别方法、系统、电子装置和存储介质-CN202211444056.7在审
发明人： 解先旭;吴龙乐;郭炜彬;冼允廷;赵搏文 -专利权人：广东优算科技有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V30/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种水上船名联合识别方法、系统、电子装置和存储介质，方法包括：将有船名识别需求的发起者的联合识别船名任务以及待识别船名的图像数据发送至服务器；在服务器上随机选定参与本次识别任务的参与者，将待图像数据下发至参与本次联合识别船名的参与者，并计算每个参与者的地理权重参数；在每个参与者接收到下发的图像数据后，每个参与者使用预先训练的本地模型对图像数据进行识别，得到识别的船名结果；将所有选定的参与者得到的船名结果上传至服务器；根据地理权重系数，在服务器上对所有的船名结果进行权重分配，得到每个船名结果的权重系数；选取权重系数最大值对应的船名结果发送至发起者，完成联合识别船名的任务。
水上船名联合识别方法系统电子装置存储介质

[发明专利]基于区块链的海运服务平台实现方法、系统、装置和介质-CN202211431614.6在审
发明人：吴龙乐;解先旭;徐国涛;冼允廷;赵搏文;张志昌 -专利权人：广东优算科技有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链的海运服务平台实现方法、系统、装置和介质，涉及区块链技术领域，方法包括：预先使用区块链将海运服务平台的参与端的船舶航运数据、海运物流数据、及气象水文数据进行分布式存储；接收发起端的任务需求数据；若任务需求为海运客户发布的海运需求或船舶端的空仓发布及航行路径任务需求，则将发布海运需求的海运客户及船舶端进行自动匹配，并规划船舶端的航行路径；若任务需求为海运客户或船舶端的查询需求，根据查询需求进行查询，并将查询到的信息反馈至查询需求的发起端；本发明充分融合了船舶航运数据、海运物流数据、气象水文数据，提供了可信服务，使得各方利益也较为平衡。
基于区块海运服务平台实现方法系统装置介质

[发明专利]交通工具轨迹检测模型的训练方法、训练装置和检测方法-CN202210182197.X在审
发明人：冼允廷;洪发挺;解先旭;唐吉 -专利权人：广东创亿源智能科技有限公司;广东优算科技有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了交通工具轨迹检测模型的训练方法、训练装置和交通工具轨迹检测方法。其中训练方法包括：提供用于检测交通工具轨迹的异常检测网络，随机初始化异常检测网络参数，其中异常检测网络包括特征提取模块、transformer时序模块和异常分类模块；将交通工具的视频片段输入到特征提取模块中，以提取交通工具视频片段的视觉特征；将提取好的视觉特征输入到Transformer时序模块中，对视频时序进行建模，生成具备全局信息的特征；将生成的具备全局信息的特征输入到异常分类模块中，获得每个视频的级别特征，而后对视频级别特征进行分类。本发明不需要人工标准训练样本中异常变轨的时间段，且能对视频中的时序信息进行有效建模，充分挖掘视频中的有用信息。
交通工具轨迹检测模型训练方法装置

[发明专利]一种公平可信的联邦学习激励方法-CN202111647692.5在审
发明人：冼允廷;赵搏文;毛茹;曾策冲;沈强;解先旭 -专利权人：广东优算科技有限公司;广东创亿源智能科技有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦学习激励方法，包括服务器和n个参与者，该方法包括步骤：S1.系统初始化；S2.参与者提交报价信息；S3.执行逆向拍卖操作；S4.计算后验收益；该方法结合逆向维克里拍卖机制和后验价格机制，通过逆向维克里拍卖使得参与者诚实地提交其报价信息以实现最大化收益，且该方法以参与者拥有的数据量作为报价，当参与者通过一轮逆向维克里拍卖诚实地提交其报价后，再利用后验价格机制为每个参与式计算一个公平的收益，其具有可信度高、兼容性强等诸多优点。
一种公平可信联邦学习激励方法

[发明专利]一种采用联邦学习的隐私保护船名识别模型训练方法-CN202111680336.3在审
发明人：冼允廷;赵搏文;毛茹;曾策冲;沈强;解先旭 -专利权人：广东优算科技有限公司;广东创亿源智能科技有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用联邦学习的隐私保护船名识别模型训练方法，该方法包括步骤：S1.发起联合训练船名识别模型任务；S2.参与者训练本地模型并进行加密；S3.聚合参与者的加密模型并执行联邦平均算法；S4.聚合服务器部分解密聚合模型和S5.参与者部分解密聚合模型；其通过参与者本地训练模型并加密训练模型，将本地训练好的加密模型上传至聚合服务器，聚合服务器在加密的模型上执行联邦平均算法；采用加密的方法以防止攻击者根据模型参数获得训练数据。另外，还采用将私钥分割成部分私钥的方式，由服务器执行一次部分解密，参与者执行一次部分解密，可以在不泄露参与者训练数据的情况下，使得多个参与者能够有效的共同训练一个船名识别模型。
一种采用联邦学习隐私保护船名识别模型训练方法

[发明专利]一种无人船及其自动回收系统-CN201810945471.8在审
发明人：陈灿斌;周武西;仙清光;廖代翔;解先旭 -专利权人：厦门兴康信科技股份有限公司
申请日： 2018-08-20 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： B63B17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人船及其自动回收系统，其中无人船包括船体，船体一端设置有停泊块，停泊块上设置有停泊槽；船体底部设置有船底，船底上设置有第一卡槽、第二卡槽，船体分别与第一卡槽、第二卡槽对应处设有第一收纳槽、第二收纳槽，船体远离停泊块一端上还设有第三收纳槽；第一收纳槽、第二收纳槽、第三收纳槽内分别安装有第一动力杆、第二动力杆、第三动力杆，第一动力杆、第二动力杆两端分别伸出船底，且伸出的两端端上分别安装有第一轮胎、第二轮胎；第三动力杆两端伸出船体，且伸出端分别通过动力连接杆与推进器装配固定。本发明通过机械结构使得无人船可以进行自动定位，其定位效果远远高于通过图像识别定位。
动力杆收纳槽船体无人船卡槽停泊自动回收系统伸出轮胎动力连接杆定位效果机械结构图像识别一端设置自动定位伸出端推进器装配