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公开(公告)号：CN112149835A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910579330.3
申请日：2019-06-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 付尧
Abstract: 本申请提供一种网络重构方法及装置，其中，该方法包括：以原始网络中的节点表征智能体的状态及动作，基于环境回报信息在该原始网络中对该智能体进行强化学习，以使得该智能体学习到该原始网络中的结构拓扑信息以及用于去除该原始网络中的噪声信息的规则；获取经过强化学习的该智能体从该原始网络中的当前节点迁移至下一节点形成的移动路径，并将该下一节点作为当前节点，重复执行该获取移动路径的步骤，直到该原始网络中的节点遍历完毕，将所有移动路径连接成的网络作为该原始网络的重构网络，该重构网络在保留原始网络的重要拓扑结构的同时，可以有效的减少原始网络的噪声、异常边，同时增加一些潜在的关系边。
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公开(公告)号：CN119380055B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411944281.6
申请日：2024-12-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本申请适用于智能交通系统技术领域，提供了一种伪标签生成方法、伪标签生成装置及电子设备。所述方法包括：获取图数据；若所述图数据中存在至少一个标签稀疏子图和至少一个标签稠密子图，则从所述至少一个标签稀疏子图和所述至少一个标签稠密子图中，确定相匹配的目标标签稠密子图和目标标签稀疏子图；基于所述目标标签稠密子图中节点的真实标签，生成所述目标标签稀疏子图中节点的伪标签。通过本申请可有效增加训练数据集的标签。
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公开(公告)号：CN119380055A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411944281.6
申请日：2024-12-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本申请适用于智能交通系统技术领域，提供了一种伪标签生成方法、伪标签生成装置及电子设备。所述方法包括：获取图数据；若所述图数据中存在至少一个标签稀疏子图和至少一个标签稠密子图，则从所述至少一个标签稀疏子图和所述至少一个标签稠密子图中，确定相匹配的目标标签稠密子图和目标标签稀疏子图；基于所述目标标签稠密子图中节点的真实标签，生成所述目标标签稀疏子图中节点的伪标签。通过本申请可有效增加训练数据集的标签。
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公开(公告)号：CN113761286B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202010486192.7
申请日：2020-06-01
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 付尧
IPC: G06F16/901 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本发明实施例提供了一种知识图谱的图嵌入方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：获取第一类节点和第二类节点的拓扑信息，其中，所述拓扑信息为一类节点所表示的对象的特征，所述第一类节点和所述第二类节点所表示的对象间存在交互；分别针对第一类节点和第二类节点中每类节点，根据该类节点的拓扑信息，对该类节点的拓扑信息进行图特征提取，得到该类节点的深层特征；根据所述第一类节点和第二类节点间的交互信息，对所述第一类节点的深层特征和所述第二类节点的深层特征进行图特征提取，得到所述第一类节点的对象表征以及所述第二类节点的对象表征。可以实现减少针对异构知识图谱进行图嵌入时损失的信息。
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公开(公告)号：CN119360602A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411361446.7
申请日：2024-09-26
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/123 , G06N3/048 , G06N3/0442
Abstract: 本申请实施例提供一种车辆轨迹重构方法和设备，涉及智能交通技术领域。包括：获取目标车辆的初始车辆轨迹、目标车辆所处区域的路网数据和信号灯态数据；将初始车辆轨迹、路网数据和信号灯态数据输入目标数据驱动重构模型，得到初始车辆轨迹对应的多个目标轨迹点；基于初始车辆轨迹和多个目标轨迹点，确定初始车辆轨迹对应的重构车辆轨迹；目标数据驱动重构模型通过如下步骤得到多个目标轨迹点：提取初始车辆轨迹中的车辆运动特征；将信号灯态数据与车辆运动特征进行数据融合，并基于融合后的数据预测目标车辆的多个轨迹点；基于路网数据对多个轨迹点坐标进行约束，得到符合路网数据的多个目标轨迹点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113761286A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202010486192.7
申请日：2020-06-01
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 付尧
IPC: G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种知识图谱的图嵌入方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：获取第一类节点和第二类节点的拓扑信息，其中，所述拓扑信息为一类节点所表示的对象的特征，所述第一类节点和所述第二类节点所表示的对象间存在交互；分别针对第一类节点和第二类节点中每类节点，根据该类节点的拓扑信息，对该类节点的拓扑信息进行图特征提取，得到该类节点的深层特征；根据所述第一类节点和第二类节点间的交互信息，对所述第一类节点的深层特征和所述第二类节点的深层特征进行图特征提取，得到所述第一类节点的对象表征以及所述第二类节点的对象表征。可以实现减少针对异构知识图谱进行图嵌入时损失的信息。
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公开(公告)号：CN117854015A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211204599.1
申请日：2022-09-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例提供了一种交通问题检测、模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及数据挖掘技术领域，交通问题检测方法包括：根据交通流之间的流向关系，确定与待检测交通流关联的交通流作为关联交通流；获得多个时间段内待检测交通流与关联交通流的交通数据；根据待检测交通流与关联交通流之间的流向关系以及每一时间段对应的交通数据，提取目标道路场景的交通流在每一时间段对应的空间特征，其中，目标道路场景为：由待检测交通流和关联交通流确定的道路场景；根据提取到的每一时间段对应的空间特征，获得目标道路场景的交通流的时序特征；根据时序特征，检测待检测交通流的交通问题。应用本申请实施例提供的方案能够提高交通问题检测的准确度。
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公开(公告)号：CN113742531B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010462369.X
申请日：2020-05-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/9035
Abstract: 本发明实施例提供了一种图推荐方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：利用偏好信息，按照图嵌入模型对预设的知识图谱进行图嵌入，得到知识图谱的嵌入表示；根据嵌入表示，计算多个物品中的样本物品对于多个用户中的样本用户的推荐度，得到计算结果；根据样本用户与样本用户间的历史交互信息和计算结果的匹配程度，构建损失函数；基于损失函数，调整偏好信息以及图嵌入模型，并返回执行利用偏好信息，按照图嵌入模型对预设的知识图谱进行图嵌入，得到知识图谱的嵌入表示的步骤，直至达到预设收敛条件；当达到预设收敛条件时，根据最新的嵌入表示，计算多个物品中目标物品对于多个用户中目标用户的推荐度。可以提高计算得到的推荐度的可靠性。
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公开(公告)号：CN113742531A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010462369.X
申请日：2020-05-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/9035
Abstract: 本发明实施例提供了一种图推荐方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：利用偏好信息，按照图嵌入模型对预设的知识图谱进行图嵌入，得到知识图谱的嵌入表示；根据嵌入表示，计算多个物品中的样本物品对于多个用户中的样本用户的推荐度，得到计算结果；根据样本用户与样本用户间的历史交互信息和计算结果的匹配程度，构建损失函数；基于损失函数，调整偏好信息以及图嵌入模型，并返回执行利用偏好信息，按照图嵌入模型对预设的知识图谱进行图嵌入，得到知识图谱的嵌入表示的步骤，直至达到预设收敛条件；当达到预设收敛条件时，根据最新的嵌入表示，计算多个物品中目标物品对于多个用户中目标用户的推荐度。可以提高计算得到的推荐度的可靠性。
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公开(公告)号：CN119808943A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411854490.1
申请日：2024-12-16
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种基于知识图谱和大语言模型的问答方法、系统和存储介质，涉及自然语言处理技术领域。方法包括：获取问题信息以及问题信息所属领域的知识图谱；基于知识图谱对问题信息进行n跳推理操作，得到每跳对应的知识总结；n为大于1的整数；基于每跳对应的知识总结和问题信息通过大语言模型确定问题信息对应的回答信息；第i跳推理操作包括：基于第i‑1跳对应的知识总结和问题信息确定第i跳对应的知识线索；第i跳对应的知识线索包括第i主实体和与第i主实体存在关系的第i尾实体；第i主实体为第i‑1跳的知识线索中的第i‑1尾实体；基于第i跳对应的知识线索、第i‑1跳对应的知识总结和问题信息确定第i跳对应的知识总结。
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