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公开(公告)号：CN119644855A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411800083.2
申请日：2024-12-09
Applicant: 上海华讯网络系统有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种基于云边端架构的数据采控引擎系统及方法，系统包括：业务端，用于提供任务清单；控制器，用于监听控制中心的心跳变化，并根据任务信息变化和采集器的心跳变化修改任务分配方案；采集器，用于采集数据信息，将运行状态上报至控制中心；控制中心，用于调配控制器和采集器，记录需要分发的任务清单，根据任务的标识选择适用的分组，生成任务信息；根据采集器上报的运行状态，重新调整并为其分发任务。本发明大幅度降低了在微服务架构下，大规模数据采集任务对基础中间件的高度依赖，降低了软件使用的资源消耗；且由于缺少了大量的中间件交互和可量化的性能估算标准，使得日常运维的工作更加的简单，具有较好的实用性。
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公开(公告)号：CN119398831A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411664579.1
申请日：2024-11-20
Applicant: 上海华讯网络系统有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/10 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于深度聚类的服务区客群画像的方法及系统，方法包括：步骤S1：获取服务区的客群信息并进行预处理；步骤S2：对客群信息进行特征加工，得到特征变量；步骤S3：使用训练完毕的模型进一步提取特征变量，得到深层特征；步骤S4：对服务区的客群信息进行聚类分析，输出聚类结果；步骤S5：计算轮廓系数对聚类质量评估；根据评估结果对模型进行优化调整；步骤S6：根据聚类结果将服务区的客群信息分为多种类型构建客群画像。本发明在高速服务区的客群画像中引入了深度聚类算法，有效解决传统方法的局限性，识别不同类型的客户群体，构建精确的客群画像。
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公开(公告)号：CN118861239A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410900438.9
申请日：2024-07-05
Applicant: 上海华讯网络系统有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种知识结构抽取和知识库构建方法及系统，包括：步骤S1：基于包括数据库、上传的文件以及互联网采集多源数据，并对采集的多源数据进行预处理；步骤S2：基于预处理后的多源数据分别进行满足预设要求的关键信息抽取处理；步骤S3：基于抽取的关键信息进行多粒度的切割与合并处理，形成文本语料；步骤S4：基于文本语料利用大语言模型进行文本中的实体、属性和关系抽取处理，从而形成知识库。本发明通过利用大规模预训练语言模型进行知识结构抽取和知识库构建，实现了高效、准确的知识抽取和分类，能有效服务于不同的业务场景。
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公开(公告)号：CN118678047A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410893324.6
申请日：2024-07-04
Applicant: 上海华讯网络系统有限公司
IPC: H04N17/00 , H04N7/18 , H04L67/02 , H04L67/06 , H04L41/0896 , H04L67/1097
Abstract: 本发明提供了一种基于分布式和分组调度的视频图像质量诊断系统及方法，包括步骤S1：设置相关诊断参数；所述参数包括节点参数和被检测的摄像机信息；步骤S2：设置分组检测方案，开启检测过程；步骤S3：若检测到异常图像，则记录此时的摄像机信息并存入数据库进行持久化存储；将异常图像通过分布式文件服务进行上传。本发明能更加快速的处理大规模数量摄像头的质量诊断，提高整体检测效率，同时能对于服务器资源能根据需要进行动态扩容，提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN115331450B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210749036.4
申请日：2022-06-29
Applicant: 上海华讯网络系统有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于全局匹配策略的违停事件识别方法及系统，包括输入图像预处理；深度学习模型进行车辆目标检测；车型与车位自动分组；车型与车位进行绑定；加权停车位占用率计算，计算每个车位的加权停车位占用率，构建带权重车位占用率矩阵；进行匈牙利匹配，对正常占用组合，将步骤S5中生成的带权占用率矩阵作为计算匈牙利匹配代价矩阵的依据，进行匈牙利匹配算法，为每个停车位搜索到最匹配的车辆；进行新型距离计算，对于异常占用的组合，通过计算车辆与车位区域的接近程度来判断停车位占用状态。本发明降低了基于AI视觉算法的违停检测技术的漏检与误检；提高对不文明停车行为检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118282853A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410366507.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 上海华讯网络系统有限公司
IPC: H04L41/0813 , H04L43/12
Abstract: 本发明提供了一种数据平面与控制平面解耦的流量采集控制方法及系统，包括：数据平面流量采集模块采集网络流量，完成配置的初始化；内存共享模块建立和管理数据平面和控制平面之间共享内存的机制，两个平面能够传递配置更新指令；数据平面配置更新模块监听来自控制平面的配置更新指令，响应配置更新事件；控制平面配置输入模块提供配置的输入接口，管理员通过接口来管理和更新流量采集器的配置；控制平面与数据平面通讯模块控制信息交换，控制平面发送的配置更新信息通过共享内存传递给数据平面；控制平面配置检查模块对其进行验证和检查，得到正确且可行的配置。本发明实现了流量采集配置的无缝更新，实现了数据流量采集服务的业务连续性。
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公开(公告)号：CN118262278A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410280165.2
申请日：2024-03-12
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 上海华讯网络系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割与改进目标检测模型的水位识别方法，属于水位识别技术领域，包括以下步骤：获取包含待测水尺与水体的完整图像，通过深度学习语义分割技术对水体进行分割，获取水体分割二值掩码图并进行噪声处理后，利用改进的YOLOv5目标检测模型获取待测水尺的刻度字符；基于去噪后的图像，从水位计算区域提取水位线轮廓，并利用最小二乘线性回归的方法，对水位线进行线性表达，在通过获取离水位线最近的刻度字符检测框的底部中心点到水位线的垂直像素距离，对实际水位高度进行估计；本发明可有效降低环境干扰对水体分割模型精度影响，同时增强目标检测模型的小目标检测能力，从而提高水位识别精度。
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公开(公告)号：CN118072226A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410366511.9
申请日：2024-03-28
Applicant: 上海华讯网络系统有限公司
Abstract: 本发明提供了一种复杂场景下的水体区域提取方法及系统，包括：步骤S1：采集水流数据；步骤S2：基于训练完毕的水体分割模型对水流数据进行预处理；步骤S3：基于水体分割轮廓后处理算法处理水流数据，得到闭合的水体轮廓区域。本发明提出的水体轮廓后处理算法，可用于任何水体分割模型结果做后处理，特别是复杂开放场景下，使用本发明提供的轮廓后处理方法能提高水体轮廓检测的准确率，且能够利用语义分割模型得到轮廓集合后，逐个遍历，去除掉线段不闭合的轮廓和闭合形状不符合实际河流形状的轮廓，保证了算法输出的轮廓为真实的水体区域，具有较高的实用性。
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公开(公告)号：CN118038246A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410366506.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 上海华讯网络系统有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V20/50
Abstract: 本发明提供了一种基于姿态建模的瓷棒歪斜识别方法及系统，包括：步骤S1：对待检测目标进行关键点标注，得到标注后的数据集；步骤S2：构建关键点检测模型；步骤S3：利用标注后的数据集训练关键点检测模型得到训练后的关键点检测模型；步骤S4：对训练后的关键点检测模型进行评估，并基于评估结果对训练后的关键点检测模型进行调优；步骤S5：利用调优后的关键点检测模型进行关键点定位；步骤S6：基于获取的关键点判断瓷棒歪斜；所述关键点检测模型是以CSPDarknet53‑tiny网络作为主干特征提取网络，结合ECA‑Net通道注意力网络实现关键点检测。
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公开(公告)号：CN117746436A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311789029.8
申请日：2023-12-22
Applicant: 上海华讯网络系统有限公司
IPC: G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于交叉熵正则化损失的设备铭牌中文字符识别方法及系统，包括：采集不同水利设备铭牌在不同光照角度、亮度下的中文字符图片，对采集到的中文字符图片进行标注，并将中文字符图片进行缩放处理；基于缩放后的中文字符图片构建SE‑ResNet‑50网络；中文字符图片输入SE‑ResNet‑50网络获取某个中文字符的概率，利用获取的某个中文字符的概率构造交叉熵损失函数，并在交叉熵损失函数中添加最大熵正则项，得到完整的损失函数，并将完整的损失函数中正则项的超参数添加到SE‑ResNet‑50网络；基于SE‑ResNet‑50网络构造中文字符识别模型，并对中文字符识别模型进行训练；对未知的字符图片进行缩放处理，利用训练后的中文字符识别模型进行汉字识别得到该字符图片所属的汉字。
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