一种电视台体育赛事信息处理系统

    公开(公告)号:CN108012200A

    公开(公告)日:2018-05-08

    申请号:CN201711367615.8

    申请日:2017-12-18

    CPC classification number: H04N21/4884 H04N21/47214 H04N21/4886

    Abstract: 本发明提出了一种电视台体育赛事信息处理系统,包括数据接收系统、数据处理系统、包装数据处理、数据查询系统和基础信息管理,所述数据接收系统、数据处理系统、包装数据处理、数据查询系统、基础信息管理与中央信息处理系统相连接;外部数据源中的数据经过中央信息处理系统处理后与演播室在线包装系统相连,通过演播室在线包装系统显示出来;所述中央信息处理系统处理后的内容还可通过Web显示出来。本发明电视台体育赛事信息处理系统具有跨平台、跨系统的特性,并且可以处理海量数据、适应数据变化快、稳定性良好,可靠性和扩展性高。

    一种基于Hadoop的智能家居信息处理系统

    公开(公告)号:CN108111377A

    公开(公告)日:2018-06-01

    申请号:CN201711389935.3

    申请日:2017-12-18

    CPC classification number: H04L67/025 H04L12/2816 H04L67/1097 H04L67/12

    Abstract: 本发明提出了一种基于Hadoop的智能家居信息处理系统,包括门禁系统、温度系统、湿度系统、室内滴灌系统、照明系统和控制系统,所述门禁系统、温度系统、湿度系统、室内滴灌系统、照明系统通过控制系统控制,所述控制系统通过土壤的相对湿度控制室内灌溉系统;所述门禁系统、温度系统、湿度系统、室内滴灌系统、照明系统和控制系统之间的数据通过服务器集群进行处理。本发明基于Hadoop的智能家居信息处理系统具有扩容能力强、成本低廉、效率高、可靠性高、免费开源及良好的可移植性,实现对海量数据的并行处理,有效解决了成本和计算瓶颈问题。

    一种提升机的控制系统
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108069300A

    公开(公告)日:2018-05-25

    申请号:CN201711354498.1

    申请日:2017-12-15

    CPC classification number: B66B1/06 B66B5/0018

    Abstract: 本发明提出了一种提升机的控制系统,包括提升机低压配电系统低压电源(辅助、控制)系统:双回~380V低压电源,均引自本配电室内辅助变压器,一回工作,一回备用。采用GGD型低压辅助电源柜为提升机配套设备(如液压站、电动机通风装置等)、机房辅助设施及电控系统各设备供电。有6路以上备用(每路考虑30~100A),配置UPS电源,以备主电源故障时,实现提升机的可靠制动。为计算机提供电源,保证计算机的运行和数据保持。~380V供电系统为中性点直接接地系统。

    一种无人船控制系统
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108037761A

    公开(公告)日:2018-05-15

    申请号:CN201711351037.9

    申请日:2017-12-15

    CPC classification number: G05D1/0206

    Abstract: 本发明提出了一种无人船控制系统,包括无人船端和远程监控系统,所述无人船端和远程监控系统通过通信模块连接,所述无人船端包括动力驱动模块、信息采集模块和航行控制模块;所述远程控制中心包括数据处理模块、遥控操作、自航设置模块和地图显示模块。本发明解决了解决系统的环境防护、抗振、安全、系统模块扩充、快速维护等问题,也解决了无人船端和远程监控系统与视频模块、语音模块等模块的系统兼容性和适配性问题。

    一种基于Ransac算法的鲁棒AdaBoost分类器构建方法

    公开(公告)号:CN108090512A

    公开(公告)日:2018-05-29

    申请号:CN201711353247.1

    申请日:2017-12-15

    CPC classification number: G06K9/6257 G06K9/6267

    Abstract: 本发明提出了一种基于Ransac算法的鲁棒AdaBoost分类器构建方法,包括以下步骤:根据Ransac算法,构建立样本子集;抽取样本;利用AdaBoost算法训练强分类器;计算分类模型对应分类精度;构建分类器模型Ci;判断满足该新构建分类器模型的全部训练样本;重复上述步骤,直到基于Ransac算法估计下的一个模型Ci和其对应的一致集;判断已建立的不同分类器模型数量是否已超过Nmax;确定为最终选取的分类器模型,计算对应分类精度。本发明构建方法由含有外点的样本建立了最佳的分类器模型,并且利用Ransac算法的迭代过程去除了外点对分类器模型构建的影响。

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