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公开(公告)号：CN116610039A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310362100.8
申请日：2023-04-06
Applicant: 海纳云物联科技有限公司 , 青岛海纳云智能系统有限公司 , 青岛海纳云数字科技有限公司
IPC: G05B15/02
Abstract: 本发明提供一种楼宇管理方法、电子设备及可读存储介质。楼宇管理方法包括：响应于识别到人员进入楼宇，获取与所述人员相关联的多个设备中每个的权重信息；基于所获取到的权重信息确定用于控制所述多个设备中的至少一个设备的控制策略；以及根据所确定出的控制策略控制所述至少一个设备。本发明基于与进入楼宇内的人员相关联的多个设备的权重信息确定出控制哪些设备启动的控制策略，不仅可以提前为该人员准备好办公条件，提高工作人员的办公体验，还可以避免自动启动众多设备造成的能源浪费，降低楼宇的设备能耗。
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公开(公告)号：CN119005406A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411036011.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 海纳云物联科技有限公司 , 青岛海纳云智能系统有限公司
Abstract: 本申请属于数据处理技术领域，具体涉及一种客流量预测方法、装置、设备和介质，通过获取历史客流量信息，并对所述历史客流量信息进行分析，得到场地空间数据、位置区域数据、时间序列数据、热搜指数、人体舒适度指数以及历史客流量数据，基于所述历史客流量数据，对所述场地空间数据、所述位置区域数据、所述时间序列数据、热搜指数以及人体舒适度指数进行特征处理，得到第一客流量预测特征，将所述第一客流量预测特征输入至部分冻结注意力机制中进行训练，得到第二客流量预测特征，采用回归卷积法对所述第二客流量预测特征进行处理，确定目标客流量预测特征，使用所述目标客流量预测特征预测客流量数据；该方法提高了客流量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117641061A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210079317.3
申请日：2022-01-24
Applicant: 海纳云物联科技有限公司 , 青岛海纳云智能系统有限公司
IPC: H04N21/4782 , H04N21/426 , H04N21/8547 , H04N21/44 , H04N21/4402
Abstract: 本发明提供了一种基于webassembly的浏览器音视频播放方法，以GOP为单位进行数据解码并在音视频播放过程中基于解码延迟梯度的算法实时评估当前解码器的解码能力，根据评估结果，通过选择不同的调整策略调整所述解码器的解码能力。本发明通过动态调整解码能力需求和解码线程数量之间的关系，在视频解码能力需求较少时，自动减少解码线程数量，释放CPU资源，减少CPU资源的浪费；在视频解码能力需求较大时，自动增加解码线程数量，以满足解码需求，实现高清视频可以在不同配置机器的浏览器上流畅播放的目的；当解码能力达到峰值时，采用丢帧策略，从而缓解解码器的解码压力，保证视频播放的实时性。
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公开(公告)号：CN117471924A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311223173.5
申请日：2023-09-21
Applicant: 海纳云物联科技有限公司 , 青岛海纳云智能系统有限公司 , 青岛海纳云数字科技有限公司
IPC: G05B15/02 , G05B19/418 , G06F16/17 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06V20/40
Abstract: 本发明提供一种楼宇能源管理方法及相关设备。楼宇能源管理方法包括：收集楼宇内人员的视频信息和楼宇内设备的能耗信息；将所述视频信息转化为文本信息，所述文本信息包括人员的时空信息；以及根据所述能耗信息和所述时空信息生成控制信号，所述控制信号用于控制楼宇内设备的工作状态。本发明通过将占用存储空间较大的视频信息转化为占用存储空间较小的文本信息，采用云自检与楼内设备能耗数据相结合的方式，提高数据处理量以及处理精度，从而优化楼宇内设备能耗调整策略，提高楼宇的智能化管理水平和经济效益。
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公开(公告)号：CN115577926A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211196633.5
申请日：2022-09-29
Applicant: 海纳云物联科技有限公司 , 青岛海纳云智能系统有限公司 , 青岛海纳云数字科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM的质量抽检方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：将三维模型转换为BIM轻量化模型，并将所述BIM轻量化模型展示在客户端和移动端；将所述BIM轻量化模型按照楼层和轴网划分区域；选择需要进行质量验收的验收表单，对各个区域中的所述BIM轻量化模型进行随机抽样；获取被验收的BIM轻量化模型自动计入验收表，并自动填入验收表中的相关数据；使用移动端对需要验收的BIM轻量化模型进行定位，并在所述验收表中填报真实数据；对所述验收表进行确认。本发明能够在线上完成待检查构件的随机抽样，并且对现场质量验收部位的整体验收结果、合格率、整改部位分部情况能够在BIM模型中得到完整体现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118378700B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410822792.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 海纳云物联科技有限公司 , 青岛海纳云智能系统有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于大模型的事件抽取方法、装置、设备和介质，涉及自然语言处理领域。该方法包括：对事件实例进行依存句法分析，获取所述事件实例的三元组；根据所述事件实例和所述三元组，通过提取模型，获取所述事件实例对应的特征向量，所述特征向量放置于向量数据库中；根据所述事件实例的事件定义、生成规则、所述向量数据库和待抽取事件确认第一大模型的输入，并通过所述第一大模型获取所述待抽取事件的抽取结果，其中，所述事件定义包括事件类型，所述生成规则用于给所述第一大模型对所述待抽取事件进行抽取提供规则；通过第二大模型根据所述抽取结果，更新所述生成规则。本申请的方法可实现高质量地事件捕捉，提高模型学习能力。
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公开(公告)号：CN115115847B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211050060.5
申请日：2022-08-31
Applicant: 海纳云物联科技有限公司 , 青岛海纳云智能系统有限公司 , 青岛海纳云数字科技有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V20/17 , G06T17/00
Abstract: 本申请涉及图像处理和多视角几何技术领域，具体而言，公开了一种三维稀疏重建方法、装置及电子装置，该三维稀疏重建方法包括：获取多目相机采集的城市航拍图像；将所述航拍图像输入全局特征提取网络，提取特征值；采用第一聚类算法对所述特征值进行处理，确定第一图像分区；通过对所述第一图像分区内的图像对进行特征匹配，获取特征匹配结果，其中，根据所述特征匹配结果可以确定所述第一图像分区内的图像；对所述第一图像分区内的图像进行重建，确定第一相机位姿；基于所述第一图像分区，采用第二聚类算法对所述第一相机位姿进行迭代处理，确定相机位姿。本申请可以提高特征匹配和稀疏重建效率。
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公开(公告)号：CN118552013A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411017595.1
申请日：2024-07-29
Applicant: 海纳云物联科技有限公司 , 青岛海纳云智能系统有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06Q10/047 , G06F17/11
Abstract: 本申请涉及燃气管道安全技术领域，公开一种用于燃气管道泄漏应急方法及装置、计算机可读存储介质，方法包括：根据预测灾害位置和/或预测影响半径和/或预测破坏程度确定救援响应时间和救援覆盖率；根据救援响应时间和救援覆盖率确定目标函数，以使目标函数兼顾最小化救援响应时间和最大化救援覆盖率；利用随机优化算法求得目标函数的最优解，以确定响应的救援队和响应的救援物资。该方法在燃气管道泄漏并获取预测灾害位置、预测影响半径和预测破坏程度后，有利于优化灾害响应资源的配置，提高救援效率和效果。
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公开(公告)号：CN118378700A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410822792.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 海纳云物联科技有限公司 , 青岛海纳云智能系统有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于大模型的事件抽取方法、装置、设备和介质，涉及自然语言处理领域。该方法包括：对事件实例进行依存句法分析，获取所述事件实例的三元组；根据所述事件实例和所述三元组，通过提取模型，获取所述事件实例对应的特征向量，所述特征向量放置于向量数据库中；根据所述事件实例的事件定义、生成规则、所述向量数据库和待抽取事件确认第一大模型的输入，并通过所述第一大模型获取所述待抽取事件的抽取结果，其中，所述事件定义包括事件类型，所述生成规则用于给所述第一大模型对所述待抽取事件进行抽取提供规则；通过第二大模型根据所述抽取结果，更新所述生成规则。本申请的方法可实现高质量地事件捕捉，提高模型学习能力。
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公开(公告)号：CN118447065A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410903742.9
申请日：2024-07-08
Applicant: 海纳云物联科技有限公司 , 青岛海纳云智能系统有限公司
IPC: G06T7/33 , G06T7/90 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/80
Abstract: 本申请属于计算机视觉领域，具体涉及一种双目立体匹配模型训练、预测方法及介质，包括：获取第一图像数据集和第二图像数据集；对所述第一图像数据集中的第一双目图像进行色域迁移，以使第一双目图像转换为第二双目图像的色域，获取样本图像数据集，所述样本图像数据集包括样本双目图像和对应的视差真值，所述样本双目图像包括进行色域迁移后的第一双目图像和第二双目图像；根据所述样本图像数据集中的单组双目图像对双目立体匹配模型进行训练，以获取训练完成的双目立体匹配模型。本方法可以实现合成图像训练数据在特殊场景下减小颜色分布差异，同时能够提取到丰富的图像特征。提高了模型预测的精准度，以及模型在特殊场景下的自适应能力。
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