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公开(公告)号：CN118485292A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410769593.1
申请日：2024-06-14
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0633 , G06N20/00
Abstract: 本申请实施例提供一种基于人工智能的工作流自动生成和算力分配方法及装置，方法包括：根据工作流生成指令和预设自然语言分析模型确定对应的任务需求和与任务需求对应的模型类型，并根据任务需求和各模型类型之间的依赖关系确定对应的任务结构；根据当前系统算力和预设模型库中各模型类型的算力需求确定对应的算法模型和算力分配策略，根据算法模型和任务结构中的模型搭配关系构建得到任务工作流，并根据算力分配策略为任务工作流中的各算法模型调度相应的系统算力；在实时算力占用数据超过预设算力阈值时，根据当前系统算力和任务工作流中待运行的算法模型的算力需求更新算力分配策略；本申请能够有效提高工作流生成的高效性和准确性。
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公开(公告)号：CN118250090B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410650864.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
Abstract: 本申请实施例提供一种物联网平台信息处理方法及装置，方法包括：接收物联网设备的设备连接请求，根据设备连接请求中的设备标识确定本地预存储的公钥库中匹配的设备公钥，并根据设备公钥对设备连接请求中的设备私钥进行签名验证；在签名验证通过后，通过设定同态加密协议建立与物联网设备的加密信道，通过加密信道向物联网设备返回设备验证成功信号，并通过与网络标识符和网络连接端口对应的平台节点接收物联网设备后续发送的数据上传请求；通过预设边缘计算节点对时序数据库中的上传数据进行数据处理，接收边缘计算节点发送的数据处理的结果；本申请能够有效提高物联网平台通信的信息安全性。
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公开(公告)号：CN118283090A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410715853.7
申请日：2024-06-04
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L12/28 , G06F16/25 , G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06N5/022 , G05B15/02 , G05B19/418 , G16Y10/80 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/35
Abstract: 本申请实施例提供一种基于AIOT中台组件化能力的跨场景物联网应用快速搭建方法，方法包括：通过可视化界面接收用户发送的跨场景编辑指令，根据跨场景编辑指令与预设场景知识图谱进行匹配，确定预设场景原子化组件库中的可插拔组件、预设算法中心中匹配的场景分析算法以及预设场景规则库中匹配的场景逻辑规则；与人工智能物联网中的边缘层建立通信连接，接收边缘层发送的物联网设备数据；根据场景逻辑规则对可插拔组件进行流程构建，确定对应的组件关联关系和组件交互方式，根据组件关联关系、组件交互方式以及关键特征构建得到云服务层中台；本申请能够实现高度灵活和可扩展的跨场景物联网应用快速搭建和AIOT服务。
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公开(公告)号：CN119555027B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510113229.4
申请日：2025-01-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种基于双重矫正的施工升降机高度测量方法及装置，通过融合高精度气压传感器和六轴陀螺仪的数据，建立压力高度映射模型进行初始标定。采用运动状态评估矩阵动态调整传感器权重，结合零漂基准点记录实现误差修正。利用扩展卡尔曼滤波器构建状态转移方程和观测方程，通过预测更新步骤得到高度融合结果。同时，系统具备异常状态监测和传感器模式自动切换功能，实现了测量精度和可靠性的双重保障。该方法有效解决了传统单一传感器测量方案在复杂环境下精度不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN119600029A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510143671.1
申请日：2025-02-10
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/246 , G06T7/269 , G06T7/60 , G06T7/64 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06Q10/20 , G06Q50/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种桥梁裂缝宽度监测方法，方法包括获取桥梁表面的连续视频图像；利用目标检测模型，生成裂缝的像素级分割掩膜图；在对目标检测模型进行预训练时，通过光流计算算法提取第一数据集中相邻帧之间的光流特征，并将光流特征与图像特征进行深度融合；基于裂缝分割掩模图提取裂缝的轮廓像素点，获得裂缝的宽度变化信息与宽度变换速率；根据宽度变化信息和宽度变换速率，利用时间序列预测模型对裂缝宽度变化进行趋势预测，获得裂缝宽度变化的预测结果；在时间序列预测模型的训练过程中，设计基础模型和复杂性捕捉模块，使用加权融合策略优化主模型权重。本申请通过对裂缝的识别和预测，实现高效精准的裂缝宽度监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119555027A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510113229.4
申请日：2025-01-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种基于双重矫正的施工升降机高度测量方法及装置，通过融合高精度气压传感器和六轴陀螺仪的数据，建立压力高度映射模型进行初始标定。采用运动状态评估矩阵动态调整传感器权重，结合零漂基准点记录实现误差修正。利用扩展卡尔曼滤波器构建状态转移方程和观测方程，通过预测更新步骤得到高度融合结果。同时，系统具备异常状态监测和传感器模式自动切换功能，实现了测量精度和可靠性的双重保障。该方法有效解决了传统单一传感器测量方案在复杂环境下精度不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN119551572A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510128574.5
申请日：2025-02-05
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: B66C15/00 , B66C19/00 , B66C15/06 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F16/2455 , G06F16/27 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本申请实施例提供一种基于多源数据融合的桥式起重机智能安全监测方法及装置，通过集成旁压式压力传感器、智能摄像机、位移传感器和电磁传感器，实现重量、图像、位置和断丝数据的多维采集。采用分频采样和时间同步机制处理多源数据流，结合自适应残差块配置的卷积神经网络实现危险区域人员精确检测。系统同时监测吊物重量超限、钢丝绳断裂和吊钩轨迹偏离等多维度安全风险，实现了起重机作业过程的全方位智能监控。本申请有效解决了传统单一监测方案感知能力不足的问题，提升了安全预警的准确性。
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公开(公告)号：CN119380166A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411961913.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/774 , G06V20/52 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/082
Abstract: 本申请实施例提供一种基于大模型与神经网络算法混合的安全监测方法，通过在边缘端部署轻量级卷积神经网络进行实时检测，通过多尺度特征提取和置信度评分机制筛选待复核样本；在云端部署深度神经网络模型执行精细化分析，利用残差结构和注意力机制提取深层语义特征，基于特征敏感度和区域权重进行复核决策。同时，构建双缓存结构维护训练样本池，根据样本重要性实现差异化更新策略，通过知识蒸馏和对比学习持续优化模型性能，有效平衡了边缘计算资源约束与检测精度要求，实现了安全监测系统的智能化升级；本申请能够通过构建边云协同的智能化框架，结合大模型与轻量级神经网络的优势，提升系统的检测准确性和实时响应能力。
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公开(公告)号：CN119195491A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411720278.6
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及建筑工业智能制造技术领域，提供了一种全自动批量抓取绑扎系统，包括龙门架、抓取装置、绑扎装置通过模块化集成设计的抓取绑扎组件，工作时，至少两组所述抓取绑扎组件通过控制第一升降装置带动抓取机械臂下移抓取钢筋并将钢筋放在指定位置，通过抓取绑扎组件抓取的纵向钢筋和横向钢筋叠放成网格状骨架后，控制第二升降装置带动绑扎机械臂下移至网格状骨架的十字交叉位置，绑扎机械臂通过吐丝装置对十字交叉位置吐丝绑扎。本发明所述的全自动批量抓取绑扎系统，通过引入多组龙门架并行工作模式，大大缩短了钢筋绑扎的整体作业时间，提升了施工效率，尤其适用于大型建筑项目中对钢筋绑扎的高强度需求。
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