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公开(公告)号：CN115937506A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310219055.0
申请日：2023-03-09
IPC: G06V10/25 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了用于桥侧坠落点孔位信息定位的方法、系统、设备及介质，其中方法包括：S1：获取大桥两端的监控视频数据；S2：利用训练好的PervasionNET深度学习模型识别桥墩位置信息、江面浮子位置信息与江面行进船只位置信息；S3：基于桥墩位置信息、江面浮子位置信息及江面行进船只位置信息利用桥侧识别算法检测大桥各个孔位的位置信息；S4：利用训练好的PervasionNET模型识别有人坠落后产生的水花位置信息，通过水花位置信息与大桥孔位的位置信息的联合计算，获得落水者所在的孔位信息。依据本发明公开的方法判断坠落者坠落位置对应的孔位编号等信息，将该孔位信息发送至救援人员，提升了搜救效率。
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公开(公告)号：CN114267082A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111088471.9
申请日：2021-09-16
Abstract: 本发明公开了一种基于深度理解的桥侧坠落行为识别方法，利用一直监测大桥的摄像头捕捉到人员从桥侧坠落的信号并发出报警信号，使坠落者能够得到及时救援。系统在江面大桥上的摄像机中嵌入计算机视觉算法，其中包括人员翻越栏杆行为监测模块、人员坠落监测模块、坠落水花监测模块、人员漂浮检测以及救援区域预测模块。本系统通过前三个模块的交叉验证来判定是否有人翻越跨江大桥栏杆以及从桥侧坠落，若检测到，可及时进行报警并呼叫救援，防止错过最佳救援时间；利用后两个模块来预测落水者大致所在的位置并通知救援队，为救援工作创造便利。
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公开(公告)号：CN119597224A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411810437.1
申请日：2024-12-10
Abstract: 本发明公开了一种面向机器学习应用的多版本非结构化数据存储方法，具体包括：(1)非结构化多源数据的分布式存储框架：在数据正式存储前，利用多版本数据存储策略对多源数据进行处理和判断，基于存储空间和检索时间的权衡选择最优的存储策略，而基于神经网络的数据压缩技术会针对不同类型的数据进行相应压缩，以提高分布式数据库的存储效率和机器学习应用在数据访问、处理过程中的便捷性。(2)多版本数据存储策略：面对多源数据持续生成和存储版本不断变化的挑战。该方法可以部署在分布式的非结构化图数据库中，存储过程独立完整且具有全局视角，能够实现数据存储的管理和优化，适用于多类型数据源和高频数据更新的场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113989693B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111083015.5
申请日：2021-09-15
Abstract: 本发明公开了一种基于Yolo Backbone优化的船舶非法卸砂行为识别方法及系统，用于船舶非法卸砂行为的检测，属于计算机视觉领域。本发明针对船舶检测、抓斗检测两个不同场景对Yolo算法的backbone部分进行了不同的优化；通过船舶检测、抓斗检测的结果判定当前船舶是否正在进行卸砂行为；结合视频信号、AIS信号以及手机信号对船舶的非法卸砂行为进行识别。本发明针对不同场景对Yolo算法进行了不同的优化以满足实际检测需求，同时结合视频信号、AIS信号以及手机信号综合判定船舶的卸砂行为是否非法，提高了判定准确度。
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公开(公告)号：CN114267082B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202111088471.9
申请日：2021-09-16
Abstract: 本发明公开了一种基于深度理解的桥侧坠落行为识别方法，利用一直监测大桥的摄像头捕捉到人员从桥侧坠落的信号并发出报警信号，使坠落者能够得到及时救援。系统在江面大桥上的摄像机中嵌入计算机视觉算法，其中包括人员翻越栏杆行为监测模块、人员坠落监测模块、坠落水花监测模块、人员漂浮检测以及救援区域预测模块。本系统通过前三个模块的交叉验证来判定是否有人翻越跨江大桥栏杆以及从桥侧坠落，若检测到，可及时进行报警并呼叫救援，防止错过最佳救援时间；利用后两个模块来预测落水者大致所在的位置并通知救援队，为救援工作创造便利。
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公开(公告)号：CN115937506B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310219055.0
申请日：2023-03-09
IPC: G06V10/25 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了用于桥侧坠落点孔位信息定位的方法、系统、设备及介质，其中方法包括：S1：获取大桥两端的监控视频数据；S2：利用训练好的PervasionNET深度学习模型识别桥墩位置信息、江面浮子位置信息与江面行进船只位置信息；S3：基于桥墩位置信息、江面浮子位置信息及江面行进船只位置信息利用桥侧识别算法检测大桥各个孔位的位置信息；S4：利用训练好的PervasionNET模型识别有人坠落后产生的水花位置信息，通过水花位置信息与大桥孔位的位置信息的联合计算，获得落水者所在的孔位信息。依据本发明公开的方法判断坠落者坠落位置对应的孔位编号等信息，将该孔位信息发送至救援人员，提升了搜救效率。
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公开(公告)号：CN113989693A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111083015.5
申请日：2021-09-15
Abstract: 本发明公开了一种基于Yolo Backbone优化的船舶非法卸砂行为识别方法及系统，用于船舶非法卸砂行为的检测，属于计算机视觉领域。本发明针对船舶检测、抓斗检测两个不同场景对Yolo算法的backbone部分进行了不同的优化；通过船舶检测、抓斗检测的结果判定当前船舶是否正在进行卸砂行为；结合视频信号、AIS信号以及手机信号对船舶的非法卸砂行为进行识别。本发明针对不同场景对Yolo算法进行了不同的优化以满足实际检测需求，同时结合视频信号、AIS信号以及手机信号综合判定船舶的卸砂行为是否非法，提高了判定准确度。
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公开(公告)号：CN309099518S
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202430277059.X
申请日：2024-05-11
Applicant: 南京市公安局
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：带社会治理综合管控平台图形用户界面的手机。
2.本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于一种电子设备。
3.本外观设计产品的设计要点：在于产品的屏幕中的图形用户界面的内容。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
5.手机为现有设计，省略后视图、左视图、右视图、俯视图、仰视图。
6.图形用户界面的用途：产品的图形用户界面为社会治理综合管控平台系统软件界面；主视图是软件的首界面；界面变化状态图1是点击主视图界面中“任务管理”选项后显示的首界面；界面变化状态图2是点击界面变化状态图1界面中最上方一个“公交治安管理”选项卡后显示的界面。
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