公开(公告)号：CN112163015B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202011000904.6

申请日：2020-09-22

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 董志勇 ,  时光

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/2455 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明提供了一种物联网时序数据实时监控方法、装置和系统，属于数据处理技术领域，其中，监控方法包括如下步骤：采集各终端产生的时序数据；对采集的时序数据进行自定义协议封装；解析经封装的时序数据获得数据点信息；将数据点信息保存至缓冲区形成数据点集合；对数据点集合进行数据检索，并显示检索结果。本发明能够有效管理时序数据，提高了时序数据的监控管理的灵活性，便于实际监控操作。

公开(公告)号：CN112163015A

公开(公告)日：2021-01-01

申请号：CN202011000904.6

申请日：2020-09-22

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 董志勇 ,  时光

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/2455 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明提供了一种物联网时序数据实时监控方法、装置和系统，属于数据处理技术领域，其中，监控方法包括如下步骤：采集各终端产生的时序数据；对采集的时序数据进行自定义协议封装；解析经封装的时序数据获得数据点信息；将数据点信息保存至缓冲区形成数据点集合；对数据点集合进行数据检索，并显示检索结果。本发明能够有效管理时序数据，提高了时序数据的监控管理的灵活性，便于实际监控操作。

公开(公告)号：CN113470062A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110626899.8

申请日：2021-06-04

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 杨永鹏 ,  吴宇豪 ,  李建林 ,  武文扬 ,  时光 ,  文彦珺

IPC: G06T7/194 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了视频处理技术领域的一种基于高斯尺度混合和广义核范数的视频前背景分离方法及系统。包括：采集视频信息；将采集的视频信息输入构建的基于高斯尺度混合和广义核范数的鲁棒主成分分析模型，获取对应的视频前景和视频背景。通过构建基于高斯尺度混合和广义核范数的鲁棒主成分分析模型，采用非凸广义核范数更能有效的逼近传统的鲁棒主成分分析模型中的秩函数，采用高斯尺度混合函数更能有效的描述传统的鲁棒主成分分析模型中的稀疏度函数，从而获取基于高斯尺度混合和广义核范数的鲁棒主成分分析模型，对视频的前背景分离的效果更优，提取的前景更清晰、轮廓更完整等特点。

公开(公告)号：CN113470061A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110626157.5

申请日：2021-06-04

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 杨永鹏 ,  吴宇豪 ,  李建林 ,  武文扬 ,  时光 ,  文彦珺

IPC: G06T7/194 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了视频处理技术领域的一种视频前背景分离方法及系统，包括：采集视频信息；将采集的视频信息输入构建的基于鲁棒的高斯尺度混合和广义核范数的鲁棒主成分分析模型，提取对应的视频前景和视频背景。采用高斯尺度混合函数来描述视频中稀疏的前景，并采用逼近度较好的广义核范数来描述视频中低秩的背景，通过将噪声项引入到方法中对自然界中的噪声进行建模，增强该方法抗噪声的鲁棒性，具有视频的前背景分离效果更优，提取的前景更清晰、轮廓更完整、抗噪声能力强等特点；通过将该发明应用到视频前背景分离应用中，证明了本发明公开的基于鲁棒的高斯尺度混合和广义核范数的视频前背景分离方法具有较好的视频前背景分离效果和抗噪声优势。