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公开(公告)号：CN117456774A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210847996.4
申请日：2022-07-19
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种船舶高精度环境监测预警系统，包括：船舶信息处理系统，所述船舶信息处理系统上连接有若干环境信息收集单元，所述环境信息收集单元安装在船舶上方视野开旷的桅杆上，环境信息收集单元包括船舶信息收集单元、船舶吃水深度检测单元、碰撞预警单元，当船舶信息处理系统收到船舶信息收集单元、船舶吃水深度检测单元、碰撞预警单元的警报信息及时通过船舶报警系统通知船员。本发明可以综合采集船身周围的信息，视频数据通过智能航行服务器柜处理，在综合显控单元上进行实时显示，同时，感知数据通过通讯终端发送向岸基数据中心，决策数据通过控制接口箱发送向动力系统控制单元，提高船体控制精度，保证航行、过闸效率。
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公开(公告)号：CN114564472A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210445169.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/907 , G06F16/22 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种元数据扩充方法以及存储介质、电子设备，元数据扩充方法，包括：获取源数据库的数据列信息，并选取未识别的待识别列；根据数据列信息对待识别列进行识别解析，得到可扩充列识别解析结果；根据可扩充列识别解析结果进行特征匹配，得到相近可扩充列匹配结果；根据相近可扩充列匹配结果进行相近可扩充列的元数据合并去重，得到扩充后的元数据。该元数据扩充方法，可实现元数据的自动扩充和完善，降低管理元数据的人力成本、物力成本和时间成本。
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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：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：CN117058544A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311026196.7
申请日：2023-08-15
Applicant: 安徽大学 , 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于双边特征提取和多层次特征融合的水面漂浮物识别方法，包括：1、获取监控相机拍摄的水面漂浮物图片；2、构建基于双边特征提取的语义分割网络，并对水面漂浮物图像进行推理得到图像的水面区域；3、构建基于多层次特征融合的水面漂浮物病害检测网络，并对水面漂浮物图像进行推理得到图像的漂浮物区域；4、本发明能对水面漂浮物图像分割出水面区域并检测出漂浮物区域。本发明能避免非水面区域干扰，从而能更精准的漂浮物检测，同时检测模型结构设计轻量化，运行速度快，计算资源占用少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114048011B
公开(公告)日：2022-08-19
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：CN114564472B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210445169.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/907 , G06F16/22 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种元数据扩充方法以及存储介质、电子设备，元数据扩充方法，包括：获取源数据库的数据列信息，并选取未识别的待识别列；根据数据列信息对待识别列进行识别解析，得到可扩充列识别解析结果；根据可扩充列识别解析结果进行特征匹配，得到相近可扩充列匹配结果；根据相近可扩充列匹配结果进行相近可扩充列的元数据合并去重，得到扩充后的元数据。该元数据扩充方法，可实现元数据的自动扩充和完善，降低管理元数据的人力成本、物力成本和时间成本。
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公开(公告)号：CN114049523A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111436124.0
申请日：2021-11-29
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V30/19 , G06V20/52 , G06V20/00 , G06V10/44 , G06V10/22 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/194
Abstract: 一种视频监控摄像机分布式树叶遮挡识别系统及方法，属于视频监控技术领域，解决现有技术中对大批量的摄像机进行树叶遮挡识别检测时存在的检测时间长、效率低、流媒体服务器负载大、可靠性低的问题；把检测方案中的摄像机列表按树叶遮挡识别服务器的数量平均分配后发送给各个树叶遮挡识别服务器，采用多线程的手段同时对多路摄像机进行遮挡识别检测，树叶遮挡识别服务器采用Unet网络进行语义分割，采用多尺度残差金字塔注意力网络提取图像深度信息，将图像深度信息作为判断树叶遮挡识别的依据，快速、高效地对大批量的摄像机画面遮挡进行检测，提升了诊断速度、诊断效率，减小了对流媒体服务器的负载。
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公开(公告)号：CN112511724A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011167119.X
申请日：2020-10-27
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
Abstract: 本发明属于视频图像分析采集领域，具体公开了一种具有防护功能的高分辨率视频图像分析采集设备，本发明将视频图像分析采集装置通过连接轴与移动装置进行连接，实现调节视频图像分析采集装置的位置，进而增大视频图像分析采集装置采集信息的范围，设置有防护玻璃，不影响视频图像分析采集装置的正常使用，通过设置的安装盒，起到一定的保护作用，通过底座内侧的固定组件固定位于内侧的安装盒，同时安装盒上端设置有上盖，上盖顶部设置的弧面，落在弧面上的杂物，沿着弧面的两侧滑落，同时上盖靠近防护玻璃的一端高于上盖的另一端，落在弧面表面的杂物沿着弧面向后方滑落，降低杂物滑落过程中杂物影响视频图像分析采集装置采集图像的影响程度。
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公开(公告)号：CN105260427A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510633470.6
申请日：2015-09-29
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30241 , G06F17/3089
Abstract: 本发明提供一种基于互联网的图像全景展示方法，包括：360°全景图像显示、用户信息交互、数据存储，图像资料和热点信息保存在存储服务器中，图像数据库和热点数据库与存储服务器进行数据连接，通过图像数据库和热点数据库来控制和提取存储服务器中的图像资料和热点信息，图像处理服务器对图像资料进行裁剪和显示前加工，热点数据库向图像中添加热点，并分别和AJAX程序进行交互，经由Internet网络最终显示给用户。本发明可以存储、管理、显示和查询在野外采集的360°全景图像以及反映局部地质特征的高分辨率图像信息，为区域地质调查和矿产资源调查提供全面、详尽的野外基础地质信息，为更加广泛、可靠地利用航空、卫星资料奠定了基础。
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