一种馕产业监控场景下的食品安全威胁检测及预警方法

    公开(公告)号:CN114897824A

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202210503594.2

    申请日:2022-05-10

    Abstract: 本发明涉及食品安全监控技术领域,尤其涉及一种馕产业监控场景下的食品安全威胁检测及预警方法,包括基于馕产业监控场景下获取视频数据,并对视频数据进行降噪处理;基于视频数据提取单帧图像,结合单帧图像检测和视频帧间的时空信息,并利用行人检测模型结合时空信息对视频数据的人体目标进行检测,获得背景区域和人体区域;针对人体区域和背景区域进行异常着装检测和异物检测,并根据检测结果发出预警。本技术方案通过监控检测人体,判断其着装是否符合标准,并对人体和背景环境进行切割,由此检测生产环境是否合格,从而极大地保障了食品安全。

    一种基于全特征融合建立目标预判优化模型的方法

    公开(公告)号:CN114842308B

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202210260015.6

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于全特征融合建立目标预判优化模型的方法,包括:一:采集若干待识别图像,并确定出各待识别图像的不规则显著像素簇;二:对待识别图像进行去噪增强处理,得到去噪增强图像;三:引入品质函数,将去噪增强图像转换成空间序列,并基于空间序列得到时序信息、空序信息以及初始预判模型;四:将时序信息与空序信息融合至初始预判模型,并在保留时序信息的情况下,将所有待识别图像的图像帧融合至初始预判模型中,得到基于全特征融合的目标预判模型;五:对目标预判模型进行智能优化,得到目标预判优化模型。该方法赋予模型自学习和自适应能力,使模型能够随着时间推移不断提升识别效率,最终实现熟悉目标的快速检测和高效识别。

    一种数据的衍生处理方法

    公开(公告)号:CN114860797A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210256778.3

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明涉及大数据应用技术领域,尤其涉及一种数据的衍生处理方法,包括基于原子属性信息依次建立层级数据簇,令这些层级数据簇为显性数据簇;基于显性数据簇挖掘原子间的隐性信息,并通过隐性信息建立隐性数据簇;将隐性数据簇更新至显性数据簇所在的数据库;更具所需关注的属性信息获取数据库中的高频原子,并引入热源注意力机制和双向门控循环网络对高频数据进行处理,进一步结合任务场景的对高频原子进行相关性分析,并基于相关性对高频原子进行排序。本技术方案能够高效地将海量数据进行处理,同时能够有效降低大数据算法的时间复杂度,兼顾数据挖掘的深度,在保障原有大数据系统功能的同时,还能够给各相关部门管理人物信息规划新的思路。

    一种数据的衍生处理方法

    公开(公告)号:CN114860797B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202210256778.3

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明涉及大数据应用技术领域,尤其涉及一种数据的衍生处理方法,包括基于原子属性信息依次建立层级数据簇,令这些层级数据簇为显性数据簇;基于显性数据簇挖掘原子间的隐性信息,并通过隐性信息建立隐性数据簇;将隐性数据簇更新至显性数据簇所在的数据库;更具所需关注的属性信息获取数据库中的高频原子,并引入热源注意力机制和双向门控循环网络对高频数据进行处理,进一步结合任务场景的对高频原子进行相关性分析,并基于相关性对高频原子进行排序。本技术方案能够高效地将海量数据进行处理,同时能够有效降低大数据算法的时间复杂度,兼顾数据挖掘的深度,在保障原有大数据系统功能的同时,还能够给各相关部门管理人物信息规划新的思路。

    一种基于全特征融合建立目标预判优化模型的方法

    公开(公告)号:CN114842308A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210260015.6

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于全特征融合建立目标预判优化模型的方法,包括:一:采集若干待识别图像,并确定出各待识别图像的不规则显著像素簇;二:对待识别图像进行去噪增强处理,得到去噪增强图像;三:引入品质函数,将去噪增强图像转换成空间序列,并基于空间序列得到时序信息、空序信息以及初始预判模型;四:将时序信息与空序信息融合至初始预判模型,并在保留时序信息的情况下,将所有待识别图像的图像帧融合至初始预判模型中,得到基于全特征融合的目标预判模型;五:对目标预判模型进行智能优化,得到目标预判优化模型。该方法赋予模型自学习和自适应能力,使模型能够随着时间推移不断提升识别效率,最终实现熟悉目标的快速检测和高效识别。

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