公开(公告)号：CN111859286B

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202010536579.9

申请日：2020-06-12

Applicant: 美林数据技术股份有限公司

Inventor： 程宏亮 ,  刘宏 ,  张鹏飞 ,  苟蛟龙 ,  罗艺闯 ,  蒋颖

IPC: G06Q30/0202 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种疫情影响下售电量精准预测方法，包括：构造算法一，由自回归模型拟合售电量曲线，并利用LightGBM集成学习算法预测售电量；构造算法二，利用X13季节分解算法分解售电量曲线处理，以得到预测后的售电量曲线；对算法一的结果以及算法二的结果进行优化估计，得到正常情况下模型最优预测结果。构造算法三，利用均值法得到疫情持续期间的每天影响电量；构造算法四，利用Logistic生长曲线分别预测疫情病例人数和疫情影响时长，并利用综合评价熵权法计算得到每天疫情影响权重；利用算法三和算法四的结果，加权计算每天的疫情影响电量，进而计算整个疫情影响期间的影响电量总量。利用疫情影响的电量计算结果进行修正，得到最终的售电量精准预测结果。

公开(公告)号：CN115809069A

公开(公告)日：2023-03-17

申请号：CN202211470269.7

申请日：2022-11-23

Applicant: 美林数据技术股份有限公司

Inventor： 程宏亮 ,  罗艺闯 ,  张卫东

IPC: G06F8/61 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种Spark流水线模型的轻量化预测方法，包括：步骤一、基于Spark Transformer的算法模型开发，实现模型参数的配置、模型的训练、保存及预测功能，同时开发基于MLeap Bundle的模型算子序列化方法，以实现Spark模型的轻量化输出。步骤二，基于实现的各算法模型，构建Spark流水线模型，同时记录各算法模型间的依赖关系，进而调用各模型算子Bundle序列化方法，生成轻量化后的Spark流水线模型。步骤三、基于MLeap Runtime依据Bundle中各算法模型的依赖关系，加载轻量化后的Spark流水线模型，提供高性能的模型预测服务。从而实现Spark模型不依赖Spark框架，在不损失准确度的情况下，提供高性能、实时预测功能，同时降低了存储及计算资源的消耗，解决了Spark模型在实时预测场景下耗时长、吞吐量低的问题。

公开(公告)号：CN111859286A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010536579.9

申请日：2020-06-12

Applicant: 美林数据技术股份有限公司

Inventor： 程宏亮 ,  刘宏 ,  张鹏飞 ,  苟蛟龙 ,  罗艺闯 ,  蒋颖

IPC: G06F17/18 ,  G06Q30/02 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种疫情影响下售电量精准预测方法，包括：构造算法一，由自回归模型拟合售电量曲线，并利用LightGBM集成学习算法预测售电量；构造算法二，利用X13季节分解算法分解售电量曲线处理，以得到预测后的售电量曲线；对算法一的结果以及算法二的结果进行优化估计，得到正常情况下模型最优预测结果。构造算法三，利用均值法得到疫情持续期间的每天影响电量；构造算法四，利用Logistic生长曲线分别预测疫情病例人数和疫情影响时长，并利用综合评价熵权法计算得到每天疫情影响权重；利用算法三和算法四的结果，加权计算每天的疫情影响电量，进而计算整个疫情影响期间的影响电量总量。利用疫情影响的电量计算结果进行修正，得到最终的售电量精准预测结果。

公开(公告)号：CN114445849A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202111306890.5

申请日：2021-11-05

Applicant: 美林数据技术股份有限公司

Inventor： 程宏亮 ,  刘宏 ,  张鹏飞 ,  苟蛟龙 ,  罗艺闯 ,  胡辉 ,  马草 ,  周鹏辉

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测和图片语义分割算法的吸烟识别方法，包括：YOLOv4模型构建和Unet模型构建，用收集到的图片数据训练多组参数下的YOLOv4和Unet模型；所述YOLOv4模型用于获取图片中手的位置；所述Unet模型用于获取图片中的手中的烟的位置，并同时将图片中带有特殊颜色和形状的像素点提取出来，用于判断图片中是否存在吸烟行为。本发明实用性强，实现自动化对监控视频中吸烟行为的检测，可以发现在禁止吸烟的场合的吸烟行为，防止因吸烟而产生的生产事故，避免人工检测带来的人工成本和可能产生的疏漏和经济损失，意义重大。

公开(公告)号：CN105243160A

公开(公告)日：2016-01-13

申请号：CN201510716380.3

申请日：2015-10-28

Applicant: 西安美林数据技术股份有限公司

Inventor： 程宏亮 ,  卢耀宗 ,  罗艺闯 ,  强劲 ,  张小平

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/3005 ,  G06F17/30194

Abstract: 本发明公开了基于海量数据的分布式视频处理系统，包括：步骤一、视频的读取、分割、封装：首先从HDFS分布式文件系统中获取相应路径下的视频文件，然后对视频文件进行读取、分割，将分割后的视频片段数据封装为对象，以便对视频封进行传输；步骤二、视频分析算法封装：采用视频分析算法用来完成对视频片段数据的分析处理，且视频分析算法通过JNI接口和Hadoop平台进行交互；步骤三、结果整合及存储：采用Hadoop平台，在各节点调用封装的视频分析算法完成视频的分析处理，然后将视频片段数据整合成完整视频。解决了传统的集中式视频处理在存储能力和处理能力不足及不可扩展的问题，通过对Hadoop平台中MapReduce计算框架的数据结构及相关接口进行扩展，实现海量视频的分布式处理和分析。