公开(公告)号：CN111951561A

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN202010898932.8

申请日：2020-08-31

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 毛炳华 ,  燕丽敬 ,  叶赛敏 ,  郝勇刚 ,  姜伟浩

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/07 ,  G08G1/09

Abstract: 本发明实施例提供了一种关于信号控制方案的调整策略的确定方法及装置，涉及智能交通技术领域。该方法包括：当进入每个预设的调整周期时，获取指定交叉口在当前时刻之前的多个信号周期的车辆通行数据；利用车辆通行数据，计算指定交叉口的各个相位的绿灯利用率；若计算得到的绿灯利用率中，存在小于预设利用率的目标利用率，则确定待调整相位；基于第一相位的当前相位时长，确定待调整相位在当前调整周期内的待设置的相位时长，得到指定交叉口的信号控制方案的调整策略。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以为实现提高道路交叉口的各个相位的相位时长与道路交叉口的车流量匹配度，提供关于相位时长的有效调整依据。

公开(公告)号：CN111951543A

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN201910403621.7

申请日：2019-05-15

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 张兴凤 ,  王辉 ,  姜伟浩 ,  浦世亮

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/30

Abstract: 本申请提供一种流量预测方法及装置，可以将每一对象经由的不同卡口的卡口标识通过连接线连接得到卡口拓扑图，其中任意一个卡口标识作为卡口拓扑图中的节点，关联对应的卡口属性信息；所述卡口拓扑图中两个节点之间的连接线作为所述卡口拓扑图的边，关联对应的边属性信息，依据所述卡口拓扑图确定每一卡口的结构特征信息，所述结构特征信息至少是所述卡口所连接的各边的边属性信息以及与该卡口直连或间接连接的其他卡口标识的映射特征，之后将所述卡口的结构特征信息和卡口属性信息结合生成样本数据，依据样本数据构建流量预测模型，利用所述流量预测模型预测目标卡口的流量。因此使得流量预测结果更精确。

公开(公告)号：CN110427362A

公开(公告)日：2019-11-08

申请号：CN201810391040.1

申请日：2018-04-27

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 李凯 ,  浦世亮 ,  姜伟浩 ,  闫春

IPC: G06F16/22 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/28

Abstract: 本申请是关于一种获取数据库类型的方法及装置，属于数据存储领域。所述方法包括：获取数据库表；获取所述数据库表中的数据项的统计信息，所述数据项的统计信息至少包括所述数据库表中的数据记录条数，所述数据库表对应的数据集合和所述数据集合中的各数据的存储次数，所述数据集合包括对所述数据项对应的列中存储的数据进行去重后的数据；根据所述数据库表中的数据项的统计信息，确定所述数据库表的数据库类型。所述装置包括：第一获取模块、第二获取模块和确定模块。本申请可以提高数据库类型的效率。

公开(公告)号：CN119396498B

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510007101.X

申请日：2025-01-02

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 童慧敏 ,  陈诚 ,  姜伟浩

IPC: G06F9/445

Abstract: 本申请公开了一种任务卸载方法及计算机设备，应用于边缘计算系统，包括：获取每一个终端设备的有向无环图任务，基于有向无环图任务确定当前子任务；针对每一个终端设备的当前子任务，获取边缘计算系统当前时刻的状态信息，将当前时刻的状态信息输入多目标强化学习模型中，生成当前子任务对应的任务卸载策略，基于每一个终端设备的当前子任务所对应的任务卸载策略中的任务卸载率，终端设备和/或服务器对当前子任务执行相应的任务卸载操作。本申请能够提供终端设备的有向无环图任务的任务卸载策略，以能够获取最优的任务卸载决策和计算资源分配决策。

公开(公告)号：CN119338130B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411868649.5

申请日：2024-12-18

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 房家鸣 ,  李林森 ,  姜伟浩 ,  朱江

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q40/03 ,  G06Q50/26 ,  G07B15/02 ,  G06N20/20

Abstract: 本申请实施例提供了一种催缴信息确定方法、模型训练方法及停车费管理系统，涉及人工智能技术领域，方法包括：获取历史时间段内在停车场存在欠费的各候选用户的历史停车数据；针对每一候选用户，基于该候选用户的历史停车数据，确定该候选用户的停车特征数据；停车特征数据包括：该候选用户的停车行为特征，和/或，催缴敏感性指数；基于预先训练的催缴预测模型对各候选用户的停车特征数据进行处理，并基于催缴预测模型的输出结果得到各候选用户中推荐催缴的目标用户，可以提高确定催缴的目标用户的准确性，进而提高催缴的成功率。

公开(公告)号：CN119719877A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202311260589.4

申请日：2023-09-26

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 浦世亮 ,  姜伟浩 ,  曹进

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21

Abstract: 本申请提供一种行为检测方法、装置及设备，该方法包括：从验证表集合中选取与目标对象的待检测表对应的多个近邻验证表；针对每个网络模型，基于待检测表与每个近邻验证表的距离、该网络模型对每个近邻验证表的预测标签，确定该网络模型的准确性评估参数；基于该网络模型对每个近邻验证表的预测标签、除该网络模型之外的其它网络模型对每个近邻验证表的预测标签，确定该网络模型的多样性评估参数；基于每个网络模型的准确性评估参数和多样性评估参数从所有网络模型中选取多个候选网络模型，基于多个候选网络模型确定待检测表的目标预测结果，目标预测结果用于检测目标对象是否存在指定类型行为。通过本申请的技术方案，避免目标对象的管理异常。

公开(公告)号：CN119357705A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411919038.9

申请日：2024-12-25

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 万峰 ,  李林森 ,  姜伟浩 ,  朱江 ,  李彬

IPC: G06F18/22 ,  G06N5/022 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请适用于计算机技术领域，提供了一种时序预测方法、时序预测装置、电子设备。该方法包括：获取目标对象的历史时序数据；从至少两个时序数据样本中，确定与所述历史时序数据匹配的K个目标时序数据样本，K为大于零的整数；基于所述K个目标时序数据样本各自对应的专家指标集，确定与所述历史时序数据匹配的至少一个目标专家模型；所述专家指标集包括：M个专家模型与性能指标之间的对应关系，所述性能指标表征对应专家模型在对对应的时序数据样本进行时序预测时的性能，M为大于1的整数；基于所述历史时序数据和各目标专家模型，预测所述目标对象在当前时刻之后的目标时间段的目标时序数据。通过本申请可提高时序预测准确性。

公开(公告)号：CN119338383A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411885484.2

申请日：2024-12-19

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 张浩 ,  邢金彪 ,  姜伟浩 ,  朱江

IPC: G06Q10/087 ,  G06Q30/0601 ,  G06Q10/04

Abstract: 本申请提供一种采购订单生成方法、装置及设备，该方法包括：若待采购物料是非无限供应物料，则获取待采购物料的交货模式；若交货模式为按交期模式，则基于待采购物料和目标供应商获取第一参考特征，基于第一参考特征确定预测提前天数；基于预测提前天数和协商可用日期确定预测可用日期；若交货模式为等通知模式，则基于待采购物料和目标供应商获取物流天数，物流天数是物料从目标供应商送达需求方所需天数；基于交货通知日期和物流天数确定预测可用日期；生成待采购物料的目标采购订单，目标采购订单包括待采购物料、目标供应商、预测可用日期和协商可用日期。通过本申请方案，缩减目标采购订单和真实场景的差距，减少物料供给能力的不确定性。

公开(公告)号：CN118821614A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410994647.4

申请日：2024-07-23

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 万峰 ,  简春菲 ,  李林森 ,  姜伟浩 ,  浦世亮

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请提供一种基于时间序列文本数据的预测方法、装置及设备，该方法包括：获取目标时间序列文本数据，目标时间序列文本数据包括多个文本数据项；获取参考周期集合，参考周期集合包括多个参考周期；针对每个参考周期，基于该参考周期将目标时间序列文本数据划分为多个目标文本片段，目标文本片段包括处于同一参考周期的多个文本数据项；基于多个目标文本片段生成多个目标文本子集，该目标文本子集包括每个目标文本片段中处于同一位置的文本数据项；将每个参考周期对应的多个目标文本子集输入给目标预测模型，由目标预测模型输出第一未来时间点的预测属性值。通过本申请技术方案，文本子集充分体现时序信息，能够充分利用时序信息实现预测。

公开(公告)号：CN118133883B

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410552789.5

申请日：2024-05-06

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 姜伟浩 ,  方超 ,  陈诚 ,  张威

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N5/022

Abstract: 本申请公开一种图采样方法、图谱预测方法及存储介质，涉及数据处理技术领域，用于从图谱中采集到具有代表性的采样点，使得基于采样点对图神经网络进行训练时得到更好的训练结果。该方法包括：对于图谱中的每一个节点，确定节点的出度值，以及节点的属性信息，出度值用于表征图谱中以节点为起点的边的数量；基于节点的出度值以及节点的属性信息，确定概率密度函数；基于概率密度函数，对图谱进行采样，得到子图，子图用于对图神经网络进行训练。