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公开(公告)号：CN116520150A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310124865.8
申请日：2023-02-16
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/378
Abstract: 本发明涉及电池异常检测技术领域，涉及一种基于动态策略和主动学习的异常检测系统构建系统及方法。该构建系统包括：样本库单元，其用于存放已标注样本集和未标注样本集；模型库单元，其实现异常检测模型的存放及训练；阈值判定单元，其用于对参与训练的样本数是否达到设定阈值进行判定，并在达到设定阈值时使异常检测模型训练完成，否则通过下述的样本信息量评分单元及输出单元选择未标注样本并在完成所选未标注样本的标注后对已标注样本集进行更新；样本信息量评分单元，其用于对每个未标注样本的样本信息量评分进行计算；以及输出单元，其用于抽取B个未标注样本。该构建方法基于上述构建系统实现。本发明能够较佳地实现样本标注成本的降低。
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公开(公告)号：CN114662613B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210419648.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
Inventor： 肖劼
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电池异常检测技术领域，涉及一种基于弹性时间序列相似度网络的异常电池检测系统和方法。该异常电池检测系统具有：异常电池序列库，其用于记载不同异常类别的电池特征时间序列；输入单元，其用于输入待检测电池的电池特征时间序列；转换函数模型，其用于获取的深度序列；距离函数模型，其用于计算特征序列间的欧式距离；弹性函数模型，其用于计算差值序列的二分类结果；相似性度量函数模型，其用于计算电池特征时间序列与电池特征时间序列间的相似度分数；以及输出单元，其用于输出待检测电池的异常类别。该方法基于上述系统实现。本发明能够较佳地实现深层次潜在特征的挖掘及时间序列的对齐，故而具备较佳的精准度。
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公开(公告)号：CN119359316A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411931431.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G06Q30/015 , G06F16/332 , G06Q30/0207 , G06N5/022
Abstract: 本申请涉及一种基于多智能体的一体化客服方法和系统，其中，该方法包括：通过对话管理智能体处理主动呼入用户所提出的咨询问题，得到多维数据信息并以此生成咨询问题的对话响应；基于对话响应后主动呼入用户的反馈，通过意图识别智能体分析得到主动呼入用户的咨询意图；基于主动呼入用户的咨询意图和近期活动记录，通过呼出决策智能体确定需要执行的呼出操作；再通过呼出执行智能体执行该呼出操作。通过本申请，实现了多智能体的一体化客服，多个不同智能体的协同分工，各个专注于其特定的业务流程，从而为客户提供更好的服务，且还可通过分析客户数据来主动呼出联系客户，跟踪客户问题或进行主动营销，有效提高客户的满意度。
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公开(公告)号：CN119155763A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411650045.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种电瓶车中控与电池的通信方法、装置和系统，其中，该方法应用于安装在电瓶车内的中控装置，中控装置用于与电池和云服务器端配合，方法包括：实时获取信号传输参数和数据传输参数，所述信号传输参数包括信号强度、丢包率和数据延迟，所述数据传输参数包括：数据类型和预先获取的数据传输优先级；基于预先获取的动态信号传输模型提取所述信号传输参数和数据传输参数的特征，基于所提取的特征从数据传输方式中确定目标传输方式，所述动态信号传输模型为LSTM模型，所述数据传输方式包括485收发模块传输、蓝牙模块传输和天线模块传输；通过所述目标传输方式与所述电池和云服务器端通信。
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公开(公告)号：CN117689272B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410147379.2
申请日：2024-02-02
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q30/018 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种衡量ESG换电系统价值的方法、电子设备及存储介质，包括：获取骑手的换电订单数据和电池GPS定位数据，并根据电池GPS定位数据确定骑手的固定出发点；根据换电订单数据和电池GPS定位数据得到骑手的真实轨迹数据；将真实轨迹数据中的换电柜位置替换为固定出发点，得到假设轨迹数据；基于假设轨迹数据，通过预先构建的电池电量估算模型计算骑手到达固定出发点时电池的剩余电量，得到电量估算值，并将假设轨迹数据中固定出发点的电池电量替换为所述电量估算值，得到最终假设轨迹数据；分别根据真实轨迹数据和最终假设轨迹数据分析所述ESG换电系统的价值。本发明首次基于假设性数据挖掘换电柜网络存在的价值，使得评估结果更准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117689272A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410147379.2
申请日：2024-02-02
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q30/018 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种衡量ESG换电系统价值的方法、电子设备及存储介质，包括：获取骑手的换电订单数据和电池GPS定位数据，并根据电池GPS定位数据确定骑手的固定出发点；根据换电订单数据和电池GPS定位数据得到骑手的真实轨迹数据；将真实轨迹数据中的换电柜位置替换为固定出发点，得到假设轨迹数据；基于假设轨迹数据，通过预先构建的电池电量估算模型计算骑手到达固定出发点时电池的剩余电量，得到电量估算值，并将假设轨迹数据中固定出发点的电池电量替换为所述电量估算值，得到最终假设轨迹数据；分别根据真实轨迹数据和最终假设轨迹数据分析所述ESG换电系统的价值。本发明首次基于假设性数据挖掘换电柜网络存在的价值，使得评估结果更准确。
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公开(公告)号：CN117061605A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311309347.X
申请日：2023-10-11
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于端云协同的智能锂电池主动式信息推送方法和装置，获取所述电池BMS终端确定的当前电池信息嵌入向量，以及获取所述用户终端确定的当前用户信息嵌入向量；基于获取的当前电池特征数据和当前用户特征数据，确定当前用户电池交互异构网络；采用基于预先训练好的图神经网络模型，根据所述当前用户电池交互异构网络确定目标用户电池交互嵌入向量；基于所述当前电池信息嵌入向量、所述当前用户信息嵌入向量和所述目标用户电池交互嵌入向量，采用预先训练好的多视图融合模型获取推送信息。本申请实现了云端服务器和端设备之间的协同工作，通过将数据收集和处理分布在云端和端设备上，提高了推送信息的效率，并节约了带宽和计算资源。
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公开(公告)号：CN116542005B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310821603.7
申请日：2023-07-06
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06F18/25 , G06F18/211 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的换电柜网络布局方法、系统、装置及介质，根据换电柜的当前特征数据获取所述换电柜的原始特征向量，以及目标点位的落柜标签；确定所述原始特征向量和所述落柜标签之间的相关性系数，并根据所述相关性系数进行特征选择，获取输入数据；采用基于所述换电柜的历史特征数据预先训练好的深度学习网络模型，根据所述输入数据获取预测标签；基于所述预测标签和所述换电柜的点位特征参数，确定所述目标点位的换电柜落柜数量。本发明充分利用多重特征维度信息获取换电柜网络可行性点位的落柜数量，既减小了换电柜网络点位预测的偏差，也减小了由于历史因素信息缺失比较严重时，影响到推荐的落柜点位数量的总体误差。
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公开(公告)号：CN116542498A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310821537.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的电池调度方法、系统、装置及介质，包括：基于换电柜的当前使用特征数据和当前电池特征数据确定当前强化学习参数；获取目标点位的第一电池分布数量；根据所述历史电池特征数据估算第二电池分布数量；基于所述第一电池分布数量和所述第二电池分布数量，确定所述目标点位的电池分布数量。本发明通过充分利用多重特征维度信息，并利用多重特征维度信息和深度强化学习模型输出各城市各换电柜点位中不同电池类型数量分布策略，减少电池分布的方差，能够在中国各城市内进行不同类型电池的抽取和调拨，使换电柜中不同电池类型数量满足骑手的需求，节省成本的同时，也为骑手派单提供有效的保障。
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公开(公告)号：CN119358987A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411930369.2
申请日：2024-12-26
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本申请涉及一种基于多模态融合的出行选址方法，该方法包括：获取候选点位的场所规模数据、热度POI数据和流量时序数据，通过预先构建的多模态融合深度神经网络模型，分别对场所规模数据、热度POI数据和流量时序数据进行特征提取和特征分析，得到规模特征、POI特征和时序特征，以及跨模态特征交互关系，根据跨模态特征交互关系，融合规模特征、POI特征和时序特征，基于融合结果生成候选点位的推荐值。通过本申请，解决了出行选址决策准确度低的问题，考虑多个模态数据，避免单一数据类型导致决策依据片面，并采用深度神经网络融合多模态数据，分析数据间的深层次关联，提高了选址决策的准确度。
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