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公开(公告)号：CN109389615A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811155677.7
申请日：2018-09-29
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习卷积神经网络的硬币识别方法及处理终端，所述方法包括如下步骤：步骤1：获取包括真币和假币的若干张硬币图像的训练集和若干张真硬币图像的验证集；步骤2：将训练集和验证集输入至预设的卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练，获得训练后的卷积神经网络；步骤3：对待识别的硬币图像进行预处理，获得最清晰的硬币图像；步骤4：将最清晰的硬币图像输入至步骤2获得的训练后的神经网络，从而识别出与所述最清晰的硬币图像对应的硬币的真假。本发明能够有效识别硬币的真假，识别率高，适用范围更广。
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公开(公告)号：CN106682628A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611251749.9
申请日：2016-12-30
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多层深度特征信息的人脸属性分类方法，具体步骤如下：S1：假设x是任意角度的人脸图像，S2：使用局部特征区域提取算法将原始图像变换为局部信息，S3：使用多层特征提取算法来提取多层特征信息，S4：利用多特征融合算法来自适应融合多维度的信息。本发明提供了一种基于多层深度信息的人脸属性分类技术，该方法可以有效识别人脸图像中人的属性，从而实现智能视频监控和智能判断，该方法使用深度学习的方法对人脸属性样本进行训练，网络模型分为公共卷积层，特征提取层以及属性分类层。在特征提取层中，连接多层特征，融合多个尺度的信息，有助于提取更加有区分能力的特征。
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公开(公告)号：CN103092670A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201110355388.3
申请日：2011-11-02
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于云计算环境下，跨平台的虚拟计算资源管理方法，能实现对不同虚拟化平台下的虚拟资源统一管理。它由统一接口，通用对象模型，计算资源适配器组成。统一接口定义了操作虚拟计算资源的通用方法，通用对象模型定义虚拟计算资源的统一对象模型，计算资源适配器针对不同虚拟化平台进行适配，使得能方便的管理数据中心不同虚拟化平台的虚拟计算资源。
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公开(公告)号：CN102710742A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210109659.1
申请日：2012-04-11
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 本发明公开了一种云计算虚拟应用下的离线文件同步处理机制，其特征是将云计算的环境下地计算服务与存储服务相分离，存储服务为用户提供数据的存储和访问控制，而计算服务则来云计算服务端，在云计算虚拟应用情景下，用户申请计算资源并将计算结果存放在用户的数据存储空间中，这样既能保证虚拟应用在线时的数据访问，将存储服务提供给用户，也能保证应用离线时文件的安全和同步处理。
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公开(公告)号：CN112488388B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011371303.6
申请日：2020-11-30
申请人： 佳都科技集团股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06F16/9537 , G06F16/21
摘要： 本申请实施例公开了基于概率分布的出站客流预测方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过获取线网实时客流运行数据，基于给定的预测时间段统计线网的站内乘客，并基于历史客流运行数据统计任意两个站点的站间运行时间概率分布信息。进一步基于站间运行时间概率分布信息确定站内乘客到达各个出站站点的时刻到达概率，并确定站内乘客到达各个出站站点的站点到达概率，基于给定的预测时间段、预测站点和对应的站内乘客数量，使用时刻到达概率和站点到达概率计算预测站点在预测时间段内的出站客流量。采用上述技术手段，可以结合不同进站时间，进站站点以及乘客个体行为习惯对出站客流预测的影响，实现更精准的出站客流预测。
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公开(公告)号：CN112001482B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010819584.0
申请日：2020-08-14
申请人： 佳都科技集团股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F123/02
摘要： 本发明实施例公开了一种振动预测及模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，该振动预测方法包括：检测电机连续n次通过皮带驱动地铁站台的闸门开启或关闭时、皮带的振幅，获得n条原始振动曲线；将n条原始振动曲线分别输入卷积神经网络中进行处理，以分别提取n个原始振动特征；将n个原始振动特征按照顺序依次输入n个链式依赖的长短期记忆网络中进行处理，以依次输出n个原始隐含特征；将n个原始隐含特征输入深度神经网络中进行处理，以生成电机下一次通过皮带驱动地铁站台的闸门开启或关闭时、皮带的振幅，获得目标振动曲线。实现实时监测皮带在闸门开启或关闭时的状态，有助于提升开启或关闭闸门的控制效果，从而提升检修皮带的效率。
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公开(公告)号：CN112966218B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110215627.9
申请日：2021-02-26
申请人： 佳都科技集团股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种车厢载客人数实时计算方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过基于历史客流运行数据确定各个乘客的乘车路径，根据乘车路径遍历出对应的预测行程，基于站内行程时间分布信息确定各个预测行程的行程时间，根据各个行程时间与实际路径耗时的比对结果从预测行程中确定各个乘客的实际行程。之后，通过确定当前地铁线网的运行车辆，基于运行车辆的运行位置和运行时间分布信息比对当前乘客实际行程对应的子行程，确定各个车厢的车厢载客人数。采用上述技术手段，可以提升车厢载客人数的计算精度，基于车厢载客人数的精确计算实现更好的轨道交通运行管理效果。
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公开(公告)号：CN110991607B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201911120453.7
申请日：2019-11-15
申请人： 佳都科技集团股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种地铁客流预测方法，包括：获取乘车数据源；将乘车数据源整合为对应的乘车数据，并根据乘车数据构建时间特征；整合分析以获得若干模型输入量；基于模型输入量构建若干个距离待测时刻不同时刻范围的数据特征集并进行归一化处理，构建每一个时间范围分别对应的RTNN模型，且按照时间范围距离待测时刻由远至近的顺序，将每个RTNN模型中的每一个数据特征依次进行传递。本方案中，基于RTNN网络模型不仅克服了现有技术中只能挖掘一个张量内各元素之间的相互关系或时序关系，而可以刻画多个张量间的时序变化，且结合了时间序列之间的传递性，可以有效避免网络中长时间间隔信息损失的问题。
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公开(公告)号：CN112896242B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110215853.7
申请日：2021-02-26
申请人： 佳都科技集团股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC分类号： B61L27/40
摘要： 本申请实施例公开了一种轨道交通的乘客乘车行为状态更新方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过提取线网各个乘客的进站刷卡信息并确定各个乘客的历史乘车路径，基于历史乘车路径、进站刷卡信息、映射关系和行程时间确定当前各个屏蔽门的候车乘客并对应更新屏蔽门信息和乘客乘车行为状态信息；在列车抵达对应站点时，基于列车信息、屏蔽门信息、乘客乘车行为状态信息和车厢最大容纳人数确定各个车厢对应的乘客数据，并基于乘客数据更新列车信息、屏蔽门信息和乘客乘车行为状态信息。采用上述技术手段，能够提升乘客乘车行为状态测算的精准度，基于乘客乘车行为状态的精确测算更新实现更好的轨道交通运行管理效果。
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公开(公告)号：CN111999580B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202010819590.6
申请日：2020-08-14
申请人： 佳都科技集团股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC分类号： G01R31/00 , G01R31/34 , G06F18/214 , G06F18/2431
摘要： 升维修闸门的效率。本发明实施例公开了一种地铁站台闸门的检测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取电机在驱动地铁站台的闸门开启或关闭时的电流，作为目标电流数据，从目标电流数据提取表征沿时间分布趋势的特征，作为目标趋势特征，从目标电流数据中提取表征电机在驱动地铁站台的闸门开启或关闭时运行的特征，作为目标运行状态特征，从目标电流数据中提取属于统计维度的特性，作为目标统计特征，确定与地铁站台的闸门开启或关闭适配的梯度提升决策树，将目标电流数据、目标趋势特征与目标统计(56)对比文件贾建平.地铁站台门智能感知与评价系统的应用《.通讯世界》.2020,第27卷(第6期),第13-16页.贾建平.地铁站台门智能感知与评价系统的应用《.通讯世界》.2020,第27卷(第6期),第13-16页.Frirndman J.Greedy FunctionApproximation：A Gradient BoostingMachine《.Annals of statistics》.2001,第29卷(第5期),第1189-1232页.
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