一种冗余数据标记及去除方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113672170A

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202110838878.2

    申请日:2021-07-23

    Abstract: 本发明涉及一种冗余数据标记及去除方法,属于数据存储技术领域。所述方法包括:写入文件时,对所述文件进行动态可变长分割,形成不同长度的多个数据块;对所述多个数据块进行分组,得到数据块组,并计算每个数据块以及所述数据块组的布隆值;对所述数据块的布隆值进行处理,形成所述数据块的特征值;判断所述数据块的特征值是否存在于元数据库中;若所述元数据库中已存在所述数据块的特征值,则再次计算所述数据块的布隆值,将其与元数据库中各个数据块组的布隆值进行比较,定位所述数据块的相似组,确定冗余数据块;标记所述冗余数据块,并根据预定的策略删除或保留所述冗余数据块。本方法具有冗余识别率高、高可靠性、高鲁棒性、资源占用少的优点。

    基于污染物的吸烟行为识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117093900A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311076850.5

    申请日:2023-08-24

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明涉及室内控烟环境在线监测技术领域,具体提供一种基于污染物的吸烟行为识别方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取目标场所内的污染物监测数据,所述污染物监测数据包括一种或多种空气污染物对应的监测数据;获取预先构建的吸烟行为识别模型,所述吸烟行为识别模型是通过利用多个具有吸烟行为标签的污染物样本数据进行机器学习训练得到的,所述污染物样本数据包括所述一种或多种空气污染物对应的监测样本数据;利用所述吸烟行为识别模型对所述污染物监测数据进行识别处理,得到识别结果,所述识别结果用于表示所述目标场所中是否存在吸烟行为。本发明的方法实现了吸烟行为的自动识别,提高了吸烟行为的识别效率。

    基于电子鼻的吸烟行为识别模型的构建方法、系统和设备

    公开(公告)号:CN117171620A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311161278.2

    申请日:2023-09-08

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明提供一种基于电子鼻的吸烟行为识别模型的构建方法、系统和设备,该构建方法包括:获取电子鼻识别模型、气味样本数据和视频样本数据,其中电子鼻识别模型用于识别电子鼻采集模块采集到的气味数据,得到对应的气味参数,气味参数用于指示气味是否为香烟;利用气味样本数据和视频样本数据对电子鼻识别模型进行训练,得到吸烟行为识别模型,吸烟行为识别模型用于识别电子鼻采集模块在待检测环境中采集到的气味数据,得到吸烟行为判定结果,其中吸烟行为判定结果用于指示待检测环境中是否存在吸烟行为。通过上述方式,本申请能够提高吸烟行为识别的精度和效率。

    基于电子鼻和污染物的吸烟行为识别方法、装置和设备

    公开(公告)号:CN117150365A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311197181.7

    申请日:2023-09-15

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明提供一种基于电子鼻和污染物的吸烟行为识别方法、装置和设备,该吸烟行为识别方法包括:获取目标场所内的污染物监测数据以及电子鼻气味数据,污染物监测数据包括一种或多种空气污染物对应的监测数据;获取预先构建的吸烟行为识别模型,吸烟行为识别模型是通过利用多个污染物样本数据和气味样本数据进行机器学习训练得到的;利用吸烟行为识别模型对污染物监测数据和电子鼻气味数据进行识别处理,得到识别结果,识别结果用于表示目标场所中是否存在吸烟行为。通过上述方式,本申请能够提高吸烟行为识别的精度和效率。

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