一种仓储视频处理和快速检索的方法

    公开(公告)号:CN106202333A

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201610516175.7

    申请日:2016-07-02

    Inventor: 徐青

    CPC classification number: G06F16/7867 H04N7/181

    Abstract: 一种仓储视频处理和快速检索的方法涉及模式识别方法,针对仓储过程中一些重要节点抽象成为一类事件,并且针对事件自定义一套事件模板信息,包含了对这个事件的描述信息,事件判断的阈值信息等。建立仓储事件数据库,用于存放和检索仓储的事件信息。同时对货物进行视频监控,当发生了满足某类事件发生条件之后,系统关联相对应的摄像头和事件节点,同时截取事件所对应的视频作为备份视频,事件完成之后系统在事件数据库中插入一条事件记录信息,并将备份视频进行关联保存。输入事件关键字,从时间段、事件类型、货物识别码等多个维度进行查询,根据关键字在事件记录数据库中进行检索,找到相应的事件记录信息,即可定位到相关视频对应的时间节点。

    一种基于SVM分类算法的话单信息中敏感电话发现方法

    公开(公告)号:CN108108756A

    公开(公告)日:2018-06-01

    申请号:CN201711368252.X

    申请日:2017-12-18

    Abstract: 本发明公开一种基于SVM分类算法的话单信息中敏感电话发现方法,包括以下步骤:步骤1、在话单大数据中寻找出用户话单中与一般、普通电话具有根本性差异的具有一系列敏感特征的电话号码;步骤2、对电信运营商话单大数据进行挖掘、分析,在用户话单大数据中提取不同号码的通话记录特征信息;步骤3、把上述特征信息做为训练SVM分类模型的特征向量,在话单大数据中选取一定量已知的话单数据,训练SVM分类模型;步骤4、采用改SVM分类算法模型,对话单中可能的敏感电话号码与正常号码进行区分,寻找出可疑电话。

    一种基于Apriori算法的话单数据深度挖掘和用户行为预测的方法

    公开(公告)号:CN108090787A

    公开(公告)日:2018-05-29

    申请号:CN201711368254.9

    申请日:2017-12-18

    Abstract: 本发明公开一种基于Apriori算法的话单数据深度挖掘和用户行为预测的方法,包括如下步骤:步骤1、根据话单中相关信息和用户对应行为特征,找寻出其中某些特有话单信息与用户后续的一些行为特征的关联关系频度;步骤2、根据上述关联关系发生的频度强度,对上述关系进行排序。将排名靠前的具有较强关联性的相关项找出,进而根据此规则对不同用户的行为进行挖掘、统计;步骤3、基于Apriori算法给出用户相关行为等的预测。

    一种基于用户话单数据中不同基站接入频次加权的基站位置估计方法

    公开(公告)号:CN107613463A

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201710982621.8

    申请日:2017-10-20

    Abstract: 本发明公开一种基于用户话单数据中不同基站接入频次加权的基站位置估计方法,括如下步骤:(1)对于经、纬度信息存疑的基站,在话单大数据中寻找与该基站进行连接了的全部电话号码;(2)对这些电话号码在连接该基站的一定时间范围内的话单数据进行分析,基于时空的连续性,对这些号码连接该存疑基站上、下文基站的信息进行统计;(3)针对上述基站,建立基站集合,根据集合中不同基站出现的频次,计算上述基站在基站估计中的权值,对存疑基站的经、纬度信息进行加权平均计算;(4)对上述目标多天数据进行采集,剔除干扰外点,并采用最小二乘估计算法计算平均值作为最终存疑基站的经、纬度估计值。

    一种基于用户话单大数据特征信息的AdaBoost用户居住地判别方法

    公开(公告)号:CN107609196A

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201710975842.2

    申请日:2017-10-19

    Abstract: 本发明公开一种基于用户话单大数据特征信息的AdaBoost用户居住地判别方法,基于统计方法进行以下3个特征的不同统计向量:1、计算用户一段时间,每天话单中最大未通话时间间隔的重合度;2、计算用户多日话单中重合最大未通话间隔连续的天数;3、计算用户每天话单中的最大未通话时长。根据上述信息获得该话单的多个统计向量,基于AdaBoost分类算法,以及用户的居住地与非居住地样本,对模型进行训练,并使用训练所获得模型对用户的居住地进行判断,通过精准的特征向量选择,使得最终基于AdaBoost算法的分类器分类效果更佳、分类精度更高。

    基于仓单的自动化授信方法

    公开(公告)号:CN106203904A

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201610516198.8

    申请日:2016-07-02

    Inventor: 徐青

    CPC classification number: G06Q10/0875 G06Q40/025 G06Q50/28

    Abstract: 基于仓单的自动化授信方法涉及模式识别方法,思路是:生成包含完整信息的电子仓单,然后在仓单包含的货物包装上安装嵌入式终端,每个嵌入式终端配有唯一的终端身份识别码,通过通信网络与云端服务平台通信连接。嵌入式终端包含GPS定位模块,当货物处于仓库范围之内以及仓储管理人员扫描嵌入式终端上的身份识别码确认之后即视为仓库收到该仓单的抵押,仓储系统将抵押仓单信息通过接口发送给授信库,银行、仓库和被授信企业三方完成确认,银行则根据仓单信息完成对抵押企业的授信。该方法在实现电子化仓单的基础上,加入了对货物的实质抵押的验证,使得货物抵押更加安全可靠,同时缩短了银行授信的流程,提高了企业贷款的效率。

    一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常的发现方法

    公开(公告)号:CN108093423A

    公开(公告)日:2018-05-29

    申请号:CN201711369019.3

    申请日:2017-12-18

    Abstract: 本发明公开一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常的发现方法,包括:针对待检测话单数据,统计预设时间内连接该基站之前与之后连接其他两基站的信息;选取预定数量基站,计算这些基站的中心和中心到这些基站的距离,作为Ransac算法采用的参数模型;利用该参数模型,对剩余基站进行统计,依据Ransac算法原理,如新获得的计算中心参数或中心距参数使符合该参数模型的基站位置信息低于某一阈值时,则判断这个基站为位置异常基站。本发明通过对用户话单中连接该基站之前与之后连接其他两基站相关信息的挖掘、分析与计算,找出当前存疑基站信息。

    一种基于基站分布密度自适应的基站位置纠偏方法

    公开(公告)号:CN108093417A

    公开(公告)日:2018-05-29

    申请号:CN201711366688.5

    申请日:2017-12-18

    Abstract: 本发明公开一种基于基站分布密度自适应的基站位置纠偏方法,包括:步骤1、针对待检测基站,统计预设时间内连接该基站前、后连接其他基站的信息;步骤2、对于这些基站,选取与该判断基站连接频次最高的多个基站,计算这些基站之间的两两距离,进而得出存疑基站所处地区基站的大概距离分布密度;步骤3、基于某一区域地貌、环境状况相近,基站架设距离密度也大致相似的原理,利用该距离分布密度模型,在当前区域选取一点,使该点到上述基站各点距离对这一区域距离密度模型的影响最小;步骤4、通过对距离密度模型统计曲线变动的分析与计算,基于对密度影响最小的原则,给出该基站的最佳经、纬度估计。

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