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公开(公告)号：CN115310657A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210710551.1
申请日：2022-06-22
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于lstm神经网络的在线分布式光伏发电预测方法，包括：数据预处理；构建lstm神经网络训练模型；处理预测输入特征；模型在线更新。本发明预测时通过相似日规则确定待预测日期的输入特征，并定期加入新数据对模型进行增量训练，进而保证分布式发电预测结果的长期准确有效；通过分析缺失值附近的点，通过knn方法取得与附近点距离较近的几个点，通过加权平均的方式对当前的缺失值进行填充，填充效果好；在对lstm网络进行训练时加入天气预报的气象数据，从而相比于以往单纯依靠时序数据的方式，在一定程度上可以更加充分有效的拟合分布式发电数据的分布情况。
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公开(公告)号：CN119741691A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411691121.5
申请日：2024-11-25
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车挂不匹配的识别方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，摄像头数据采集；步骤2，车牌号码识别；步骤3，车牌号码数据处理，生成车辆轨迹；步骤4，通过规则比对判断，车挂是否不一致；基于规则判断牵引车在每个轨迹点上是否存在车挂不一致；步骤5，告警中心人工处理；步骤6，车挂不一致问题处理，本发明中通过系统化处理方法和人工智能CV识别能力，都可以通过系统自动处理，提升了整体操作的效率，并提升了工作精度，简化了整体工作的操作复杂度。
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公开(公告)号：CN117519850A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311795934.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: G06F9/448 , G06F9/4401 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种AI模型编排方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：分别进行有限状态机和规则引擎的初始化；分别进行有限状态机和规则引擎的实例化；接收外部的输入数据；所述规则引擎根据初始化的配置进行规则执行，将执行结果发送到有限状态机；所述有限状态机根据初始化的配置执行相应的状态转换和动作，调用具体的AI模型；根据AI模型的处理结果，更新所述有限状态机的状态。本申请具有增强灵活性和可解释性、高度可控制和可管理性、能够实时决策和响应的效果。
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公开(公告)号：CN115330040A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210937499.3
申请日：2022-08-05
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的综合能源分布式风力发电预测方法及系统，结合CNN‑GRU深度学习算法对分布式风力发电进行准确预测，首先利用CNN提取各个风力发电机组数据之间的相关性，进而输入GRU，在利用GRU对时序数据的记忆功能的同时，又避免了像LSTM网络权重过多影响训练速度的问题，从而保证了预测的时效性、准确性。针对数据源中存在的缺失值，本发明基于相似性原理，利用与缺失值相似的数据点的加权平均值对缺失值进行填充，避免了丢弃所带来的模型训练数据量不足的问题。本发明通过利用GRU神经网络训练CNN传入的特征数据，在保证临近时间相关性的同时，缩减了模型训练的时间。
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公开(公告)号：CN119810051A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411863221.1
申请日：2024-12-17
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于快速去雾神经网络算法的高速场景能见度评估方法，所述方法如下：步骤1：图像输入：通过高速建设的摄像机，采集获取待评估图像，步骤2：图像预处理：对输入图像进行必要的预处理，包括裁剪、缩放等，步骤3：去雾处理：步骤4：图像纹理提取：步骤5：能见度估值计算：步骤6：结果输出：将计算得到的能见度估值输出；该技术方案高准确性，自动化程度高，实用性强。由于使用了浅层神经网络，大大提高了去雾图像重建性能，在Atlas 300服务器上可以达到102simples/s的速度，远高于现有的去雾网络。并且，能见度系数在固定点位的评估一致性可以达到99％的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115171037A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210668876.8
申请日：2022-06-14
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于视觉识别的危化品存储室安全作业穿戴识别装置及方法，装置包括：实时数据采集模块、行人检测模块、多目标跟踪模块、电子围栏模块、穿戴设备检测模块、穿戴合规分析模块、语音播报模块。本发明结合行人检测技术、目标跟踪技术、目标检测技术，利用高清数字摄像机采集视频流数据，实时对整个安全作业穿戴合规流程通过人工智能进行识别和分析其否合规，与门禁进行联动，并通过语音播报设备对各个不合规部分进行播报，方便作业人员调整，最终完成作业人员进入作业区安全穿戴主动监控，保护了作业人员的人身安全。
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公开(公告)号：CN116563888A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310456513.2
申请日：2023-04-25
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种目标行为检测方法、装置、设备及存储介质，应用在图像处理领域，其中方法包括：获取初始图像数据；对所述初始图像数据进行目标行为检测，得到目标行为检测结果；根据所述目标行为检测结果对所述目标行为进行分类。本申请具有的技术效果是：增加了吸烟行为检测的检测场景。
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公开(公告)号：CN117519850B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202311795934.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: G06F9/448 , G06F9/4401 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种AI模型编排方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：分别进行有限状态机和规则引擎的初始化；分别进行有限状态机和规则引擎的实例化；接收外部的输入数据；所述规则引擎根据初始化的配置进行规则执行，将执行结果发送到有限状态机；所述有限状态机根据初始化的配置执行相应的状态转换和动作，调用具体的AI模型；根据AI模型的处理结果，更新所述有限状态机的状态。本申请具有增强灵活性和可解释性、高度可控制和可管理性、能够实时决策和响应的效果。
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公开(公告)号：CN118467197A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410550250.6
申请日：2024-05-06
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于AI软硬一体计算引擎的数字人优化的方法及系统，所述方法包括：采集数字人相关的原始数据；利用调度器适配器为原始数据分配硬件资源以完成原始数据的并行处理；利用操作系统对处理后的原始数据进行分布式存储；根据数字人的应用场景，利用深度学习框架设计对应场景下的深度学习模型，利用调度器适配器为深度学习模型分配硬件资源以完成分布式训练，获取训练后的深度学习模型；利用硬件对训练好的深度学习模型的推断引擎进行加速推断，生成数字人的外观、动作以及语音；利用调度器适配器为深度学习模型分配硬件资源以完成数字人的实时渲染，获得优化后的数字人；本申请能够实现数字人获取快速交互能力，灵活适应各种业务需求。
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公开(公告)号：CN118363730A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410540961.5
申请日：2024-04-30
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 一种多模态数据的处理方法、系统、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域。在该方法中，当接收到多模态数据时，确定所述多模态数据的数据类型和数据结构，根据所述数据类型从预先注册的数据处理适配器中选择目标数据处理适配器，并根据所述数据结构从预先注册的数据格式处理工厂中选择目标数据格式处理工厂；根据所述多模态数据构建多模态数据提取转换加载任务，并将所述多模态数据提取转换加载任务分解成多个子任务；使用所述目标数据处理适配器和所述目标数据格式处理工厂对多个所述子任务进行并行处理，并对多个所述子任务的处理结果进行聚合。实施本申请提供的技术方案，提高了对多模态数据的处理效率。
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