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公开(公告)号:CN119379821A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411961874.3
申请日:2024-12-30
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学 , 中移(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06T9/00 , G06T7/207 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本申请实施例提供一种基于时序感知的动态点云压缩方法及装置,方法包括:对输入的连续两帧点云数据进行稀疏卷积处理得到特征空间中的点云特征,将连续两帧在特征空间中的表示进行局部和全局特征提取并拼接融合得到运动向量,利用精确运动向量对前一帧点云特征进行运动补偿得到当前帧的预测帧;计算预测帧与实际帧之间的残差并进行压缩编码得到残差张量,将预测帧和残差张量相加得到粗粒度预测特征,将粗粒度预测特征与缓冲区中保存的三帧点云特征进行时间对齐和特征融合得到融合预测特征,对融合预测特征进行上采样重建得到最终点云帧;本申请能够有效提高点云数据压缩时的准确率和效率。
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公开(公告)号:CN118227595B
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410650818.1
申请日:2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
IPC: G06F16/21 , G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/28
Abstract: 本申请实施例提供一种基于边缘赋能的数据分类与存储方法及装置,方法包括:根据设定物模型数据中的事件特征、属性特征以及服务特征对预设边缘节点物模型进行模型训练,得到预处理边缘节点物模型;接收所述物联网中的第一设备发出的第一状态信息,根据所述预处理边缘节点物模型判断所述第一状态信息是否满足设定第一场景联动规则中的触发条件和执行条件,若满足,则输出对应的第一执行动作信息;根据所述第一状态信息、所述第一执行动作信息以及设定冷热数据分离规则确定对应的冷数据库和热数据库;按照设定时间频率根据所述设定冷热数据分离规则得到更新后的冷数据库和更新后的热数据库;本申请能够有效统一数据标准,提高访问效率。
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公开(公告)号:CN118250288B
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410650143.0
申请日:2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学 , 浙江中南卡通股份有限公司
IPC: H04L67/1087 , H04L67/2885 , H04L67/51 , H04L67/12
Abstract: 本申请实施例提供一种基于场景组件化的AIoT中台数据处理方法、装置及系统,方法包括:对场景编辑指令进行内容解析,确定对应的场景需求和特定功能,根据场景需求、特定功能以及预设场景知识图谱,确定预设场景原子化组件库中匹配的可插拔组件、场景分析算法以及场景逻辑规则;接收人工智能物联网中的边缘层发送的物联网设备数据,将所述物联网设备数据按照设定数据配置规则配置为所述可插拔组件的组件数据源;通过场景分析算法对所述组件数据源进行数据分析,并根据所述场景逻辑规则对所述可插拔组件进行流程构建,根据经过所述流程构建后的可插拔组件和所述数据分析的结果得到云服务层中台;本申请能够实现高度灵活和可扩展的AIoT服务。
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公开(公告)号:CN118250288A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410650143.0
申请日:2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学 , 浙江中南卡通股份有限公司
IPC: H04L67/1087 , H04L67/2885 , H04L67/51 , H04L67/12
Abstract: 本申请实施例提供一种基于场景组件化的AIoT中台数据处理方法、装置及系统,方法包括:对场景编辑指令进行内容解析,确定对应的场景需求和特定功能,根据场景需求、特定功能以及预设场景知识图谱,确定预设场景原子化组件库中匹配的可插拔组件、场景分析算法以及场景逻辑规则;接收人工智能物联网中的边缘层发送的物联网设备数据,将所述物联网设备数据按照设定数据配置规则配置为所述可插拔组件的组件数据源;通过场景分析算法对所述组件数据源进行数据分析,并根据所述场景逻辑规则对所述可插拔组件进行流程构建,根据经过所述流程构建后的可插拔组件和所述数据分析的结果得到云服务层中台;本申请能够实现高度灵活和可扩展的AIoT服务。
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公开(公告)号:CN118247693A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410659872.2
申请日:2024-05-27
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
IPC: G06V20/20 , G06V10/75 , G06V10/764
Abstract: 本申请涉及一种基于动静态目标分离的多源多模态数据有效信息提取方法,通过接收线下场景的多源多模态数据,确定多源多模态数据中的动态目标和静态目标;将动态目标和静态目标添加至核心关注目标队列或非核心关注目标队列,提取非核心关注目标队列中目标的基础信息;并根据不同模态数据的信息提取复杂度,提取核心关注目标队列中目标的精细化信息对核心关注目标的实时精细化信息提取。同时,核心关注目标的类别和属性可自由定义,只需要更换对应的算法、通过本申请实现了一种软定义的多模态有效信息提取技术,能够提升信息提取的效率和对于不同场景下的适配性,同时提升了虚实叠加的准确性和实时性。
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公开(公告)号:CN119206045A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411116449.4
申请日:2024-08-14
Applicant: 浙江中南卡通股份有限公司 , 浙江工商大学 , 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及三维建模技术领域,具体涉及一种基于注意力机制的变形生成模型的方法,采用如下步骤:S10:首先,准备一个包含任意大小和数量的三维模型数据集,三维模型数据集格式为.ply;对所有模型进行必要的预处理,相应的预处理文件通过符号距离函数来隐式地表示数据集,数据集的格式为.mat;S20:设计一个变形生成模型;S30:训练变形生成模型;S40:反复执行步骤S30,直至达到预设的迭代次数,默认为70轮;每轮遍历所有三维模型;在每一轮迭代结束时,保存模型的参数;它通过巧妙结合变形隐式场模型架构与自注意力模块,充分利用了注意力机制能够捕获全局上下文信息,使得模型能够更全面地建立模型位置之间的联系,从而消除噪声。
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公开(公告)号:CN118247693B
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410659872.2
申请日:2024-05-27
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
IPC: G06V20/20 , G06V10/75 , G06V10/764
Abstract: 本申请涉及一种基于动静态目标分离的多源多模态数据有效信息提取方法,通过接收线下场景的多源多模态数据,确定多源多模态数据中的动态目标和静态目标;将动态目标和静态目标添加至核心关注目标队列或非核心关注目标队列,提取非核心关注目标队列中目标的基础信息;并根据不同模态数据的信息提取复杂度,提取核心关注目标队列中目标的精细化信息对核心关注目标的实时精细化信息提取。同时,核心关注目标的类别和属性可自由定义,只需要更换对应的算法、通过本申请实现了一种软定义的多模态有效信息提取技术,能够提升信息提取的效率和对于不同场景下的适配性,同时提升了虚实叠加的准确性和实时性。
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公开(公告)号:CN118250090A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410650864.1
申请日:2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
Abstract: 本申请实施例提供一种物联网平台信息处理方法及装置,方法包括:接收物联网设备的设备连接请求,根据设备连接请求中的设备标识确定本地预存储的公钥库中匹配的设备公钥,并根据设备公钥对设备连接请求中的设备私钥进行签名验证;在签名验证通过后,通过设定同态加密协议建立与物联网设备的加密信道,通过加密信道向物联网设备返回设备验证成功信号,并通过与网络标识符和网络连接端口对应的平台节点接收物联网设备后续发送的数据上传请求;通过预设边缘计算节点对时序数据库中的上传数据进行数据处理,接收边缘计算节点发送的数据处理的结果;本申请能够有效提高物联网平台通信的信息安全性。
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公开(公告)号:CN118247531B
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410651072.6
申请日:2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于大场景空间的多模态数据空间一致性匹配方法,方法包括:获取场景数据以及对场景空间进行三维建模得到的三维空间模型,场景数据包括图像数据和点云数据;在三维空间模型中构建坐标系,并确定所述场景数据在所述坐标系中的相对位置信息;根据坐标系以及场景数据在所述坐标系中的相对位置信息,获取参考数据集和对比数据集,根据所述参考数据集、对比数据集以及对比数据与所述参考数据集之间的映射关系,对多模态数据空间一致性模型进行训练;根据所述多模态数据空间一致性模型确定目标场景数据在三维空间模型中的位置信息。
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公开(公告)号:CN118381927B
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410819902.1
申请日:2024-06-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学 , 浙江中南卡通股份有限公司
IPC: H04N19/172 , H04N19/597 , H04N19/51
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态双向循环场景流的动态点云压缩方法、系统、存储介质及设备。本发明首先给定连续两帧的点云数据和对应的图片数据,分别提取特征;将图像特征张量与点云特征张量相加,获得融合特征向量;依据特征向量和坐标矩阵得到连续两帧的潜在表示;随后将连续两帧的潜在表示输入至多尺度特征提取模块,获得运动向量。对该运动向量以及前一帧的潜在表示进行运动补偿和压缩。然后基于上下文进行残差压缩,重构残差张量;最后将预测帧和残差张量相加后输入至点云重建模块得到当前帧。本发明利用跨模态信息,实现了不同模态之间的信息互补;从粗到精的方式迭代双向增强特征和场景流估计,在保持高效率的同时显著提高性能。
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