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公开(公告)号：CN113449200B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010224857.7
申请日：2020-03-26
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F16/25 , G06F16/36 , G06Q30/0601 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种物品推荐方法、装置及存储介质，属于信息推荐领域。所述方法包括：根据目标用户的物品行为数据，通过协同过滤模型，确定多个物品的第一预测评分；根据多个物品的第一预测评分，从多个物品中确定k个第一物品；根据k个第一物品和知识图谱向量集，确定k个第一物品的第一实体向量；根据k个第一物品的第一实体向量和目标用户的物品行为数据，确定k个第一物品的第二预测评分；若k个第一物品的第一预测评分与第二预测评分之间的均方误差小于或等于误差阈值，则将k个第一物品推荐给目标用户。本申请的推荐算法在根据物品行为数据确定物品相似性的基础上，充分考虑了的物品属性之间的相似性，进而提高了推荐准确度。
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公开(公告)号：CN111951561B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010898932.8
申请日：2020-08-31
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种关于信号控制方案的调整策略的确定方法及装置，涉及智能交通技术领域。该方法包括：当进入每个预设的调整周期时，获取指定交叉口在当前时刻之前的多个信号周期的车辆通行数据；利用车辆通行数据，计算指定交叉口的各个相位的绿灯利用率；若计算得到的绿灯利用率中，存在小于预设利用率的目标利用率，则确定待调整相位；基于第一相位的当前相位时长，确定待调整相位在当前调整周期内的待设置的相位时长，得到指定交叉口的信号控制方案的调整策略。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以为实现提高道路交叉口的各个相位的相位时长与道路交叉口的车流量匹配度，提供关于相位时长的有效调整依据。
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公开(公告)号：CN112990246B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201911302317.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种孤立树模型建立的方法，属于计算机技术领域，方法包括：获取数据样本，生成根节点作为目标父节点，选取目标父节点的分割参考特征，当分割参考特征为类别型特征时，在分割参考特征的各特征值中选取分割参考特征值。生成目标父节点的第一子节点和第二子节点，将包括分割参考特征值的数据样本作为第一子节点的数据样本，将不包括分割参考特征值的数据样本作为第二子节点的数据样本；将满足预设条件的子节点确定为叶节点，将不满足预设条件的子节点作为目标父节点，转至执行在多个特征中选取分割参考特征的处理，直到将各子节点全部确定为目标孤立树模型的叶节点，生成目标孤立树模型。通过本申请可以提高孤立森林模型的检测准确度。
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公开(公告)号：CN114691721A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210296632.1
申请日：2022-03-24
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/28
Abstract: 本发明实施例提供的一种图数据的查询方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据查询技术领域，可以接收图数据中目标数据文件的查询请求；通过查询请求和预设对应关系，识别得到图数据中目标节点中的目标分区，其中，图数据包括多个节点，各节点包括多个分区；获取目标分区的索引文件，其中，索引文件包括多个数据文件的存储位置信息；根据索引文件查询得到目标数据文件。从而实现通过预先存储的索引文件识别目标数据的存储位置，实现目标数据的快速查找。
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公开(公告)号：CN111833592B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201910314362.0
申请日：2019-04-18
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本申请提供一种交叉口的交通组织优化方法、装置和计算机设备。本申请提供的交叉口的交通组织优化方法，包括：获取待优化的目标交叉口的交通流量信息和原始渠化信息；根据所述交通流量信息和所述原始渠化信息，确定是否对所述目标交叉口进行渠化优化；若是，对所述目标交叉口进行渠化优化，并基于渠化优化后的渠化信息对所述目标交叉口进行信控优化。若否，基于所述原始渠化信息对所述目标交叉口进行信控优化。本申请提供的交叉口的交通组织优化方法、装置和计算机设备，可实现交通组织优化的自动化，减小交通组织优化的工作量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111951543B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201910403621.7
申请日：2019-05-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种流量预测方法及装置，可以将每一对象经由的不同卡口的卡口标识通过连接线连接得到卡口拓扑图，其中任意一个卡口标识作为卡口拓扑图中的节点，关联对应的卡口属性信息；所述卡口拓扑图中两个节点之间的连接线作为所述卡口拓扑图的边，关联对应的边属性信息，依据所述卡口拓扑图确定每一卡口的结构特征信息，所述结构特征信息至少是所述卡口所连接的各边的边属性信息以及与该卡口直连或间接连接的其他卡口标识的映射特征，之后将所述卡口的结构特征信息和卡口属性信息结合生成样本数据，依据样本数据构建流量预测模型，利用所述流量预测模型预测目标卡口的流量。因此使得流量预测结果更精确。
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公开(公告)号：CN114119113A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202210107840.2
申请日：2022-01-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06Q30/02 , G06Q40/02 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本申请公开一种基于多模型融合的交易额预测方法、装置及存储介质，涉及信息技术与计算机技术领域，用于提高交易额预测的准确性。该方法包括：获取目标设备关系网络图；其中，目标设备关系网络图用于表征多个目标设备之间的相似性，目标设备关系网络图中的节点包括多个目标设备的标识，相似度大于阈值的两个目标设备之间存在连边，连边的权重为连边的两个目标设备之间的相似度，多个目标设备包括第一目标设备；根据目标设备关系网络图，采用图挖掘法，确定第一目标设备的关系属性特征；确定第一目标设备的统计特征；至少根据第一目标设备的关系属性特征和第一目标设备的统计特征，确定第一目标设备的目标预测交易额。
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公开(公告)号：CN114091357A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210057292.7
申请日：2022-01-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明实施例提供的交通流预测方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，包括：在交通流预测模型上线应用的过程，获取第一时段的交通流数据，并通过交通流预测模型对第一时段的交通流数据进行分析，得到第二时段的交通流预测结果；根据获取时间信息，判断第一时段的交通流数据是否为白天预设时段获取的数据；若是，则根据获取时间信息计算得到第一时段的交通流数据的时间缺失率；当时间缺失率小于预设缺失率阈值时，获取第二时段的交通流数据，并通过第一时段的交通流数据和第二时段的交通流数据对交通流预测模型进行增量训练，得到增量训练后的网络模型。从而可以通过在交通流预测过程中提高模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN113706574A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010431299.1
申请日：2020-05-20
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明实施例提供了一种轨迹确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取通过指定设备组中各设备对目标进行跟踪得到的多个轨迹片段，作为该指定设备组对应的轨迹片段；其中，各设备是：设置在指定区域内的同一设备类型的信息采集设备；利用指定设备组对应的轨迹片段中轨迹点的时空特征，确定指定设备组对应的轨迹片段中，属于同一目标的各个轨迹片段；针对属于同一目标的各个轨迹片段，基于各个轨迹片段中轨迹点对应的信息采集时间，对各个轨迹片段进行拼接，得到该同一目标的完整移动轨迹。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方法，能够实现针对部署有多个采集设备的指定区域，确定目标在指定区域内的完整移动轨迹。
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公开(公告)号：CN112825044A
公开(公告)日：2021-05-21
申请号：CN201911147892.7
申请日：2019-11-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种任务执行方法，属于信息技术领域。本申请通过机器学习平台上部署的调度引擎接收待处理的DAG任务后，对于该DAG任务包含的多个组件中的任一组件，调度引擎从多个执行引擎中选择加载有该任一组件对应的机器学习框架的执行引擎，指示该选择的执行引擎基于加载的机器学习框架执行该任一组件。由于多个执行引擎中存在至少两个执行引擎加载的机器学习框架不同，因此DAG任务中可以包含需要使用不同机器学习框架的组件，也即是，机器学习平台可以用于处理需要使用混合机器学习框架的复杂任务。这样对于DAG任务中包含的不同组件，调度引擎可以调用加载有不同机器学习框架的执行引擎加以完成，提高了机器学习平台的泛用性。
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