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公开(公告)号：CN111046005A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911058081.X
申请日：2019-11-01
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06F16/172 , G06F16/13 , G06F16/51
Abstract: 本发明涉及地理信息技术领域，尤其涉及一种城市三维实景数据的网格化编码方法。它包括以下步骤：S1、获取城市三维实景的整体区域，然后以整体区域的其中一个点作为原点，以设定的分割网格单元对整体区域进行网格化；S2、将网格化后的每个网格内设定位置的点作为位置点，然后根据每个网格的位置点的坐标设定网格名称；S3、设置城市三维实景数据的存储路径，子目录包括以步骤S2得到的各个网格名称命名的文件夹，然后根据城市三维实景数据获取的网格位置信息将城市三维实景数据存储到对应的网格名称文件夹内。这种方法使得存储好的城市三维实景数据带有地理空间标识信息。
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公开(公告)号：CN118860666B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411320942.8
申请日：2024-09-23
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司 , 中图智能科技(浙江)有限公司 , 宝略数字科技(杭州)有限公司
IPC: G06F9/50 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种算力受限下的服务编排方法及计算机可读存储介质，其中服务编排方法包括：获取N个服务器设备组成的算力受限集群，并从算力受限集群中采集每个服务器设备的资源信息以及每个服务器设备中各个服务资源配置使用信息，将上述信息和待编排服务队列中各个服务的资源需求信息组成训练集；构建服务编排模型，并使用训练集对构建的服务编排模型进行训练，得到训练完成后的服务编排模型；将训练完成后的服务编排模型迁移到调度中心；构建待分配服务队列，并将构建的待分配服务队列输入到调度中心，即得到服务编排结果。该方法能够反应服务对资源的利用情况；并且确保了服务调度分配的均衡性，提高了集群服务器设备的利用率。
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公开(公告)号：CN119397258A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510001042.5
申请日：2025-01-02
Applicant: 绍兴文理学院 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 绍兴市低空产业发展有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/006 , G16Y10/75 , G16Y20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的物联网设备识别方法及装置，通过获取包含物联网设备的网络流量的数据集，并进行数据预处理得到多个网络流量，采用多种特征选择算法从网络流量中提取多个流量特征以确定最佳特征子集，输入已训练机器学习模型中进行物联网设备识别得到设备识别结果，基于设备识别结果对应的特征选择算法分别进行对比分析以完成物联网设备识别，采用各种特征选择算法来评估网络流量特征的有效性，以拟合最佳模型并在不同分类器之间实现最佳准确性，引入BGWO来确定物联网设备识别的最佳特征子集，利用了两个公开的物联网网络流量数据集来确保识别结果的可靠性，提高了分类器的性能，BGWO在所有分类器中实现了更高的准确性。
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公开(公告)号：CN119313828A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411854270.9
申请日：2024-12-17
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司 , 宝略数字科技(杭州)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种大场景无人机图像的3D高斯重建方法，包括：利用无人机对大场景进行拍摄获取若干无人机图像；构建全景3D高斯先验模型；利用训练后的全景3D高斯先验模型输出每张无人机图像中每个像素点的真实深度值；将所有的高斯中心点收缩到固定区域内；对得到的固定区域进行均匀分块；依次对每块小区域进行训练；将所有训练后的小区域进行融合得到完整的大场景。该方法通过对大场景分块训练，同时利用深度信息匹配训练所需的图像，从而达到利用高像素的图像训练分块小场景，并对训练后的小场景融合，大大提升模型渲染速度和细节信息，保证了三维高斯重建后的大场景视觉效果，并避免了内存溢出的情况，从而完成高质量的三维重建。
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公开(公告)号：CN119148721A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411612623.4
申请日：2024-11-13
Applicant: 绍兴文理学院 , 绍兴市基础设施建设投资有限公司 , 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应KMeans算法的机器人未知环境探索方法，通过获取机器人在未知环境中移动的未知区域，并基于RRT算法对所述未知区域进行识别得到边界点，采用KMeans算法对所述边界点进行聚类处理，并基于信息增量算法对聚类处理后的边界点进行计算以确定目标点，基于TEB路径规划算法引导所述机器人到达所述目标点，并采用Gmapping算法进行地图构建以完成机器人未知环境探索，可以根据地图采集到的边界点动态调整聚类中心的数量，根据数据的特性和分布情况，智能地决定最佳的聚类中心数目，从而提高聚类的效果和精确度，基于KMeans聚类算法对边界点进行聚类，并通过信息增量算法对目标点进行优化，以提高聚类的准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116980233B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311223709.3
申请日：2023-09-21
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司 , 中图智能科技(浙江)有限公司 , 宝略数字科技(杭州)有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请涉及一种离散型数据高频访问时的授权校验方法、系统以及介质，涉及数据处理技术领域，解决了每次资源请求后都需要通过第三方应用以及资源中心鉴权判断，资源访问效率低的问题，其包括：获取用户关于离散型资源文件的访问请求以及匿名访问地址；分析匿名访问地址在预设时间范围内是否已经过第三方应用以及资源中心的鉴权判断；若为是，则直接通过第三方应用以及资源中心，调取位于存储服务器内的离散型资源文件。本申请具有如下效果：通过对资源访问路径匿名化、唯一化，使资源访问路径和用户、第三方应用一一对应，并且对访问地址设置失效时间，避免资源路径外泄和滥用。这
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公开(公告)号：CN117035408A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310957453.2
申请日：2023-07-31
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639
Abstract: 本申请涉及一种企业经营风险预警方法以及系统，涉及企业经营风险监管领域，解决了不利于负责人了解企业的整体经营性风险，甚至导致企业经营性风险发现延迟的问题，其包括：分析确定不同企业经营风险预警指标的风险度；根据预设的企业经营风险预警指标的权重占比以及不同企业经营风险预警指标的风险度，分析计算出企业经营的整体风险度；若企业经营的整体风险度超过预设整体风险度，则将预警信息发送至预设负责人所持终端。本申请具有如下效果：方便负责人及时了解企业的整体经营性风险，降低企业经营性风险发现延迟的发生概率。
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公开(公告)号：CN116383929A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310259666.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明涉及隧道预警技术领域，具体而言，涉及一种适用于隧道预警的方法、系统、设备及可读存储介质，预先建立隧道的建筑信息模型，建筑信息模型包括若干隧道设施设备和若干监测点的BIM模型，将BIM模型的数据快速提取并植入到现状三维地理信息数据包中，包括以下步骤：步骤1、得到各隧道设施设备和各监测点的定位信息，得到各人员的定位信息；步骤2、基于决策树算法确定对应的应急预案；步骤3、得到安全感知预警的结果；步骤4、根据安全感知预警的结果，发出应急预案的执行指示信息；根据安全感知预警的结果做出相应应急预案的执行指示信息，使险情的发生具备预判性，结合指挥人员的指挥能使险情发生后的救援更加及时。
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公开(公告)号：CN115984318B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310267767.X
申请日：2023-03-20
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明提供了一种基于特征最大关联概率的跨摄像头行人跟踪方法，包括：步骤S1，对可通行空间进行扫描得到虚拟三维点云空间并配置多个虚拟摄像头以及构成导航路网；步骤S2，控制虚拟摄像头对行人进行连续跟踪得到检测图像；步骤S3，于各检测图像中提取得到单摄像头跟踪轨迹坐标点并转换得到行人轨迹路径；步骤S4，根据行人轨迹路径得到行人的平均移动速度；步骤S5，获取候选集；步骤S6，根据候选集建立得到隐马尔可夫模型，获得同一行人的空间移动轨迹。有益效果是本发明通过参照真实的可通行空间得到虚拟三维点云空间，并在设置虚拟摄像头的基础上实现视频空间和地理空间融合的行人跟踪，并降低了运算时间复杂度，提高了鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115984318A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310267767.X
申请日：2023-03-20
Applicant: 宝略科技(浙江)有限公司
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明提供了一种基于特征最大关联概率的跨摄像头行人跟踪方法，包括：步骤S1，对可通行空间进行扫描得到虚拟三维点云空间并配置多个虚拟摄像头以及构成导航路网；步骤S2，控制虚拟摄像头对行人进行连续跟踪得到检测图像；步骤S3，于各检测图像中提取得到单摄像头跟踪轨迹坐标点并转换得到行人轨迹路径；步骤S4，根据行人轨迹路径得到行人的平均移动速度；步骤S5，获取候选集；步骤S6，根据候选集建立得到隐马尔可夫模型，获得同一行人的空间移动轨迹。有益效果是本发明通过参照真实的可通行空间得到虚拟三维点云空间，并在设置虚拟摄像头的基础上实现视频空间和地理空间融合的行人跟踪，并降低了运算时间复杂度，提高了鲁棒性。
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