多摄像机覆盖优化方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113538577A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110651548.2

    申请日:2021-06-10

    Abstract: 本发明涉及安防规划技术领域,公开了一种多摄像机覆盖优化方法、装置、设备及存储介质,提高摄像机的覆盖质量。所述方法包括:获取待监控区域的环境模型以及摄像机模型;所述环境模型包括待监控区域的具有高程数据的地形图,所述摄像机模型包括摄像机安装点的经纬度、高度以及摄像机的覆盖半径;对所述环境模型以及所述摄像机模型进行可见性分析,获得摄像机的空间可视范围;将所述空间可视范围划分为栅格,并计算在每个栅格上目标在摄像机成像的像素宽度;选取每一个栅格上的最大像素宽度作为摄像机的最大覆盖质量;基于预设的覆盖优化条件,采用梯度算法对所述最大覆盖质量进行处理,找出像素宽度最小值,并对像素宽度最小值进行优化。

    基站流量分析方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN108770002B

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN201810396528.3

    申请日:2018-04-27

    Inventor: 杜翠凤

    Abstract: 本发明公开了一种基站流量分析方法,包括:采集通信网络中至少两个基站的流量时间序列;根据每个所述基站的流量时间序列,计算每个所述基站的至少一个流量模式特征的特征向量;根据所述特征向量,计算每个流量模式特征的权重;根据所述特征向量和所述权重,生成所述通信网络的基站模式的目标特征矩阵;将所述目标特征矩阵进行聚类,得到聚类结果,以使得可以根据所述聚类结果分析基站模式。本发明还公开了一种基站流量分析的装置、设备及存储介质,可以提高聚类结果的准确性和稳定性,从而提高基站模式预测分析结果的性能。

    用户投诉数据库扩充方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112699099A

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN202011642915.4

    申请日:2020-12-30

    Inventor: 杜翠凤

    Abstract: 本发明提供一种用户投诉数据库扩充方法、装置及存储介质,方法包括:获取无投诉记录的用户和有投诉记录的用户的通信业务数据;基于通信业务数据回溯用户的信令信息,对信令信息进行分析,得到不同信令分析指标对应的分析结果;按照时间序列对每一次用户发生通信业务生成的分析结果进行排序;采用滑动窗口法对排好序的分析结果进行样本重构,得到重构样本;基于深度学习提取重构样本的信令特征;通过K‑NN算法,并根据重构样本的信令特征和有投诉记录的用户的信令特征,确定潜在投诉用户;将潜在投诉用户的信令信息和标签信息添加到用户投诉数据库中。本发明通过挖掘潜在投诉用户,扩充用户投诉数据库,能够提升网络质量评估的准确度。

    用户出行规律分析方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN108647735B

    公开(公告)日:2021-01-12

    申请号:CN201810466939.5

    申请日:2018-05-15

    Inventor: 杜翠凤

    Abstract: 本发明公开了一种用户出行规律分析的方法,包括:获取待分析的移动用户在一段时间内的移动轨迹数据;根据所述移动轨迹数据,构造相应于每条所述移动轨迹的基站连通度拓扑图;对所述基站连通度拓扑图中的基站进行聚类,并根据对应的所述移动轨迹中的所述时间点重构得到所述移动用户的目标移动路径;根据所述目标移动路径,获得所述移动用户的出行频繁模式;根据所述目标移动路径以及所述出行频繁模式,获得所述移动用户的出行规律。本发明还公开了一种用户出行规律分析的装置、设备及存储介质,能够解决用户的移动路径不准确的问题,提高了分析结果的准确性和可靠性。

    一种基于哈希算法和邻域图的跨模态检索方法及装置

    公开(公告)号:CN112199531A

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN202011224930.7

    申请日:2020-11-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于哈希算法和邻域图的跨模态检索方法及装置,检索方法包括:获取多模态原始样本,对多模态原始样本经过特征变换前后得到的残差值进行最小化处理,得到最小化残差值;根据协同矩阵分解方法学习多模态原始样本之间的潜在关联,并根据潜在关联计算得到多模态原始样本的模态间的语义一致性;采用邻域图的流行学习,计算得到多模态原始样本的模态内的语义一致性;将最小化残差值、模态间的语义一致性和模态内的语义一致性,结合避免过度拟合的正则化计算得到目标函数。本发明实施例通过综合考虑多模态的全局特征和模态间的局部特征,计算得到用于跨模态检索的目标函数,以实现提高跨模态检索的全面性和准确性。

    一种情景数据处理方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112183741A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202010908299.6

    申请日:2020-09-01

    Abstract: 本发明公开了一种情景数据处理方法、装置及存储介质,其中方法包括获取当前情景数据,当前情景数据包括当前用户情景数据、当前物理情景数据;基于当前情景数据构建情景空间模型;采用深度Q网络进行增强学习,得到学习后的情景空间模型;采用神经网络算法对学习后的情景空间模型进行训练,得到训练后的情景空间模型的最优参数,并以最优参数更新学习后的情景空间模型;基于更新后的情景空间模型对待推理的情景数据进行处理,得到对应的情景模式。本发明实施例提供的情景数据处理方法、装置及存储介质,通过构建情景空间模型,并采用深度Q学习网络与神经网络算法对情景数据进行处理,降低了情景数据的冗余度,进而提高了情景数据处理的准确率。

    一种小目标的人脸识别方法及装置

    公开(公告)号:CN112069895A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202010770852.4

    申请日:2020-08-03

    Inventor: 杜翠凤 蒋仕宝

    Abstract: 本发明实施例提供一种小目标的人脸识别方法及装置,所述方法包括:对获取到的小目标图像进行背景滤除,得到第一图像;对所述第一图像进行噪声抑制,得到目标图像;将所述目标图像输入到人脸识别模型进行人脸识别,输出识别结果;其中,所述人脸识别模型通过采用人脸图像及与所述人脸图像对应的标签作为卷积神经网络的训练集训练得到。本发明实施例能够提高人脸识别的准确率。

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