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公开(公告)号：CN102902972B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201210341733.2
申请日：2012-09-14
Applicant: 成都国科海博信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种人体行为特征提取方法、系统及异常行为检测方法和系统；其中人体行为特征提取方法可以包括：在每次进行立方数据更新时，将预设个数的图像帧插入立方数据的图像序列中，及将图像序列中原来存在的对应预设个数的图像帧按照时间顺序删除出立方数据的图像序列中；其中，所述预设个数为大于1且不影响人体运动连续性的图像帧的个数；按照预设的每次扫描立方数据的图像时的掩码模板移动的像素数，对立方数据的图像进行扫描并赋值；其中，所述预设的掩码模板移动的像素数为大于1且不影响人体姿态和轮廓的像素数；提取赋值后的特征，形成人体行为特征。
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公开(公告)号：CN103700011A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201410013846.9
申请日：2014-01-13
Applicant: 重庆大学 , 成都国科海博信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特征抽取方法和装置，应用于一电子设备中，所述方法包括：所述电子设备接收来自服务器所采集的用户-项目历史行为统计数据；将所述统计数据存储在存储模块中；对所述用户-项目历史行为统计数据进行非负用户行为特征抽取，获得特征抽取数据；将所述特征抽取数据存储在所述存储模块中，解决了现有技术中存在不能抽取出能够保证对已知数据的良好还原性和非负性，不能够良好地表征用户行为规律的用户行为特征的技术问题，实现了能抽取出能够保证对已知数据的良好还原性和非负性，能够良好地表征用户行为规律的用户行为特征的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103700011B
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201410013846.9
申请日：2014-01-13
Applicant: 重庆大学 , 成都国科海博信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特征抽取方法和装置，应用于一电子设备中，所述方法包括：所述电子设备接收来自服务器所采集的用户‑项目历史行为统计数据；将所述统计数据存储在存储模块中；对所述用户‑项目历史行为统计数据进行非负用户行为特征抽取，获得特征抽取数据；将所述特征抽取数据存储在所述存储模块中，解决了现有技术中存在不能抽取出能够保证对已知数据的良好还原性和非负性，不能够良好地表征用户行为规律的用户行为特征的技术问题，实现了能抽取出能够保证对已知数据的良好还原性和非负性，能够良好地表征用户行为规律的用户行为特征的技术效果。
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公开(公告)号：CN103778329B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410013757.4
申请日：2014-01-13
Applicant: 成都国科海博信息技术股份有限公司 , 重庆大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种构造数据补足值的方法，应用于一电子设备中，所述方法包括：所述电子设备获得用户-项目行为数据；基于所述用户-项目行为数据，计算项目邻居关键度；将所述项目的邻居集划分为固定最近邻居集和采样邻居集；构造最近邻采样聚合；基于所述固定最近邻居集和所述最近邻采样聚合对应的邻居关键度，以及所述用户-项目行为数据，构造对于缺失所述用户-项目行为数据的补足值，解决了现有技术中现有基于K近邻的协同过滤模型存在准确度无法提高的技术问题，实现了在进行缺失行为值的补足时准确度和覆盖率都有较大提升的技术效果。
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公开(公告)号：CN102930341B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210389800.8
申请日：2012-10-15
Applicant: 成都国科海博信息技术股份有限公司
IPC: G06N5/00
Abstract: 本发明公开了一种协同过滤推荐模型的优化训练方法，属于数据挖掘和个性化推荐技术领域，通过将隐特征矩阵单列，从而消除用户隐特征和项目隐特征在训练过程中的相互依赖性，然后将其划分为基于单列随机梯度下降的用户隐特征训练过程和项目隐特征训练过程，最后并行执行用户隐特征训练过程和项目隐特征训练过程，本发明通过对协同过滤推荐模型的训练进行优化，消除了用户隐特征矩阵与项目隐特征矩阵的相互依赖关系，提高了可扩展性，具备更快的收敛速度，达到收敛所需的训练轮数更少，提高了推荐模型的构建速度。
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公开(公告)号：CN103065124B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201210567733.4
申请日：2012-12-24
Applicant: 成都国科海博信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种烟检测方法、装置及火灾检测装置，该方法包括：获取当前环境的视频图像序列；从所述视频图像序列中获得当前环境中的前景图像；从所述前景图像中分离出与预先获得的烟的颜色特征相符合的疑似烟区域，并将所述疑似烟区域进行二值化；当二值化后的所述疑似烟区域大于预设区域时，判断二值化后的所述疑似烟区域中大于预设灰度值的高频区域对应的灰度值是否发生变化，以及判断二值化后的所述疑似烟区域的轮廓是否发生变化；在上述两个判断结果均为是的情况下，确定所述疑似烟区域为烟。采用本发明实施例提供的方法、装置及火灾检测装置可以降低成本。
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公开(公告)号：CN103778329A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410013757.4
申请日：2014-01-13
Applicant: 成都国科海博信息技术股份有限公司 , 重庆大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种构造数据补足值的方法，应用于一电子设备中，所述方法包括：所述电子设备获得用户-项目行为数据；基于所述用户-项目行为数据，计算项目邻居关键度；将所述项目的邻居集划分为固定最近邻居集和采样邻居集；构造最近邻采样聚合；基于所述固定最近邻居集和所述最近邻采样聚合对应的邻居关键度，以及所述用户-项目行为数据，构造对于缺失所述用户-项目行为数据的补足值，解决了现有技术中现有基于K近邻的协同过滤模型存在准确度无法提高的技术问题，实现了在进行缺失行为值的补足时准确度和覆盖率都有较大提升的技术效果。
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