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公开(公告)号：CN118070074B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410469132.2
申请日：2024-04-18
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种道路作业异常识别方法、装置及电子设备。方法包括：获取道路作业数据，其中，道路作业数据包括多个道路作业车辆的作业道路信息和各道路作业车辆的定位数据；根据道路作业数据生成定位初始特征，并根据定位初始特征得到定位异常特征；根据定位异常特征判断道路作业车辆是否存在异常道路作业。该方法，可以实现通过定位数据识别道路作业异常。
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公开(公告)号：CN115690627A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211371137.9
申请日：2022-11-03
Applicant: 安徽大学 , 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/22 , G06V10/24 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及深度学习及目标检测技术领域，解决了现有大多数检测器局限于预测水平框、小目标召回率低、误检率过高、特征不对齐以及角度预测存在边界问题的缺陷，尤其涉及一种航拍图像旋转目标的检测方法，包括以下步骤：S1、获取无人机拍摄的高空图像作为训练数据，并对训练数据进行预处理；S2、采用YOLOv5网络搭建航拍图像旋转目标检测模型；S3、使用经过预处理后的训练数据对航拍图像旋转目标检测模型进行训练得到最优检测模型；S4、将待检测的航拍图像输入至最优检测模型中输出检测结果。本发明达到了消除边界问题的任意角度目标检测，改善了特征不对齐的问题，并提高了检测精度的目的。
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公开(公告)号：CN114048011A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111298725.X
申请日：2021-11-04
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多任务处理方法和系统，方法包括：获取待编排任务及其参数信息，并获取任务编排目标和总体资源限制；根据参数信息、任务编排目标和资源限制，对待编排任务进行编排得到至少一个编排方案；获取优化规则和指令，并根据优化规则和指令从已编排方案中选择优化编排方案，按照优化编排方案执行任务。该多任务处理方法和系统，基于用户需求和限定资源进行任务编排，并根据需要将编排方案排序，选择优化编排方案进行任务执行，可提高数据采集处理任务的任务管理效率，同时提高调度资源的综合利用率。
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公开(公告)号：CN113537421A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110670891.1
申请日：2021-06-17
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智能化船舶过闸调度系统，包括安装在闸门处的闸区端和搭载在船舶上的船舶端，进行远程请求信号的发送，闸区端搭载有识别系统，识别系统用于对船舶上搭载的船舶端进行识别以及获取船舶端远程发送的信号，并反馈给闸区端，闸区端用于将识别系统反馈的信息进行分析计算，并根据分析计算的结果对闸门进行自动化远程控制；所述识别系统具有ETC系统并对船舶端装在的船员智能移动设备进行预先识别；本系统通过预先识别方式，将船舶信息进行报备后，通过闸区端对费用进行计算，远程通过智能移动设备进行支付后，即可根据船舶运行信息精确控制闸门的打开，提高智能化调度效率。
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公开(公告)号：CN119992275A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510473530.6
申请日：2025-04-16
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种水上目标多维融合识别方法及系统，包括如下步骤：S1、采集水面环境中的感知图像数据，并进行预处理；S2、进行多模态融合；S3、将融合图像数据输入EfficientDet目标检测网络，提取特征图，并通过边界框回归子网络和目标分类子网络输出水上目标的类别标签和空间位置信息；S4、构建时间序列输入，输入至Motionformer网络，提取水上目标的运动轨迹特征；S5、生成识别报告；S6、采用增量学习方式对网络参数进行在线更新。本发明融合EfficientDet与Motionformer网络，实现水上目标精准检测与动态识别，具备精度高、稳定性强和自适应优化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119274023A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411801757.0
申请日：2024-12-09
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及步态识别技术领域，公开了一种步态识别模型的训练方法、步态识别方法及介质、控制器，训练方法包括：获取训练样本集；将训练样本集中的步态剪影序列输入至步态识别模型，得到步态剪影序列的步态特征和预测身份标签；根据步态特征构建三元组损失函数，根据预测身份标签和真实身份标签构建交叉熵损失函数，并根据三元组损失函数和交叉熵损失函数构建步态识别模型损失函数；基于步态识别模型损失函数对步态识别模型进行训练，得到训练好的步态识别模型。该训练方法训练得到的步态识别模型，具有步态识别准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN118072259B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410462280.1
申请日：2024-04-17
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V20/40 , G06V20/59 , G06V20/62 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/96 , H04N7/18 , G08G1/017
Abstract: 本发明公开了一种基于AI智能检测的渣土车识别流程方法和智能监控装备，智能监控装备包括：通信模块，用于与远程终端进行通信；接收模块，用于连接多个摄像机，并接收其采集的摄像数据；软件模块，包括中心服务单元和视频分析服务单元，中心服务单元与通信模块、视频分析服务单元连接，用于根据通信模块接收到远程终端发送的监控指令生成待执行任务信息，视频分析服务单元与接收模块连接，用于在有新任务生成时，创建针对新任务的子进程和确定关联的摄像机，通过子进程对摄像机采集的数据进行分析，将分析结果发送给远程终端。该装备可直接对所连接摄像机采集到的摄像数据进行分析，并将分析结果发送至远程终端，整个过程节省流量，人力成本低。
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公开(公告)号：CN118070074A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410469132.2
申请日：2024-04-18
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种道路作业异常识别方法、装置及电子设备。方法包括：获取道路作业数据，其中，道路作业数据包括多个道路作业车辆的作业道路信息和各道路作业车辆的定位数据；根据道路作业数据生成定位初始特征，并根据定位初始特征得到定位异常特征；根据定位异常特征判断道路作业车辆是否存在异常道路作业。该方法，可以实现通过定位数据识别道路作业异常。
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公开(公告)号：CN115546793B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211550233.X
申请日：2022-12-05
Applicant: 安徽大学 , 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V30/146 , G06V10/82 , G06V30/148 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种水尺刻度自动读数方法、系统及电子设备，该方法包括：获取待识别水尺图像；将所述待识别水尺图像输入预先训练好的字符检测器得到字符检测框，并将所述待识别水尺图像输入预先训练好的场景分割器得到场景分割图像；根据所述字符检测框和所述场景分割图像得到水尺最下方数字、所述最下方数字的周围字母E与水面的关系，根据所述最下方数字和所述关系得到水尺读数。该方法可提高水尺刻度读数的准确性，同时保证读数效率。
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公开(公告)号：CN115909196A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211370215.3
申请日：2022-11-03
Applicant: 安徽大学 , 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/60 , G06T7/66
Abstract: 本发明涉及火焰检测技术领域，解决了在对视频图像检测火焰时容易出现火焰误报和漏报的技术问题，尤其涉及一种视频火焰检测方法，该视频火焰检测方法包括以下步骤：S1、使用训练好的火焰检测器对视频火焰的当前帧进行检测，得到初选火焰目标区域；S2、根据RGB颜色模型对初选火焰目标区域进行筛选，得到较为准确的复选火焰目标区域；S3、通过混合高斯背景建模提取复选火焰目标区域的前景火焰，得到没有背景信息的定选火焰目标区域。本发明所提供的检测方法排除了灯光和一些与真实火焰颜色相似的易混淆的目标，大大减少了误报率，提高了火焰检测的准确率，能够在火灾早期进行报警，降低火灾发生蔓延的可能性，将损失降到最低。
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