公开(公告)号：CN112738476A

公开(公告)日：2021-04-30

申请号：CN202011610841.6

申请日：2020-12-29

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 杨瑞君 ,  赵欢欢

IPC: H04N7/18 ,  G06N20/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习算法的城市风险监控网络系统和方法，该系统包括：前端监控设备、数据传输装置、数据处理装置、后端显示装置以及储存装置，其中：前端监控设备，用于获取监控视频对应的RGB色系图片；数据传输装置，用于将RGB色系图片传输给数据处理装置；数据处理装置，用于通过高斯混合模型对不同角度的RGB色系图片的每个像素点所呈现的颜色进行重新刻画，得到重新刻画的图像序列，并从重新刻画的图像序列中提取出目标帧；后端显示装置，用于显示目标帧；储存装置，用于记录前端监控设备和数据处理装置生成的所有图像数据。从而可以加快对监控视频的处理速率，方便进行数据存储和查看。

公开(公告)号：CN112330212A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011346833.5

申请日：2020-11-25

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 赵欢欢

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了基于机器学习的城市风险监控学习算法研究，包括以下步骤：充分搜集和掌握城市现有的风险，并对风险进行分类辨识和检测，根据城市风险综合指数，对各区域的风险进行评级，对各区域的分类风险指标进行分别描述，从而获得区域分类风险的主要特征；步骤2，基于城市网对比风险分析结果和风险分级标准，将类别风险和点位风险等级进行评级，风险评级包括重大风险区、较大风险区、一般风险区和低风险区四类不同的区域。