公开(公告)号：CN120067606A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510552459.0

申请日：2025-04-29

Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司

Inventor： 黄彬 ,  刘凯 ,  葛新科 ,  周冬 ,  赵雷雷 ,  魏敏 ,  王国庆

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06N5/04 ,  G06N5/025 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的智慧水利动态监测与预警方法，包括如下步骤：S1、实时采集水利系统的水文数据；S2、利用自适应非平稳高斯过程对水文数据进行动态建模，识别并处理水文数据的非平稳特性；S3、基于优化后的动态预测模型，协同建模水文指标间的时变特性，生成动态预测结果；S4、利用神经符号推理技术，将动态预测结果与物理规则库相结合，生成因果推理结果；S5、基于因果推理结果，对水利系统的灾害风险进行评估，生成预警方案；S6、通过实时反馈机制，自动调整优化后的动态预测模型参数和因果推理规则，持续优化预测精度和应急响应效果。本发明利用深度学习和神经符号推理技术，实时优化水利系统的动态预测与灾害预警。

公开(公告)号：CN119723245A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411801793.7

申请日：2024-12-09

Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司

Inventor： 葛新科 ,  许小明 ,  王可 ,  赵雷雷 ,  魏敏 ,  霍威

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V40/20 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明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：使用训练图像集对步态识别模型进行多次周期性的训练，其中，针对每次训练周期，执行以下操作：获取训练图像集，其中，训练图像集包括原始步态剪影序列及其对应的增广步态剪影序列；将原始步态剪影序列和增广步态剪影序列输入至步态识别模型，得到目标步态特征及其对应的分类概率；根据目标步态特征得到三元组损失函数，根据目标步态特征对应的分类概率得到交叉熵损失函数，根据三元组损失函数和交叉熵损失函数得到总损失函数；根据总损失函数，调整步态识别模型的参数，得到训练好的步态识别模型。该训练方法提高了步态识别模型身份识别准确率。

公开(公告)号：CN119723244A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411801792.2

申请日：2024-12-09

Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司 ,  安徽大学

Inventor： 黄彬 ,  孙峰 ,  赵雷雷 ,  刘凯 ,  李林伟 ,  唐俊 ,  霍威

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V40/20 ,  G06V10/80 ,  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，其中，训练样本集包括步态剪影序列及其对应的真实身份标签；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。

公开(公告)号：CN115223399A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210848000.1

申请日：2022-07-19

Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司

Inventor： 王国庆 ,  孙峰 ,  葛新科 ,  赵全祐 ,  赵雷雷

IPC: G08G3/00 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明提供一种内河航运中船舶船闸控制系统，包括：多级船闸协同管控系统，多级船闸协同管控系统通信连接控制若干船闸控制系统，多级船闸协同管控系统上连接有若干信息收集系统，信息收集系统包括船闸信息收集系统、过闸船闸信息收集系统，船闸信息收集系统、过闸船闸信息收集系统安装在各级船闸上，多级船闸协同管控系统上连接有过闸预约系统，过闸预约系统通过无线通信连接于船舶过闸预约终端，多级船闸协同管控系统采用多闸协同管控方法进行调度排序，本发明构建的多闸协同联合调度模型可以提高内河航运上下游整体航运效率；同时，可以根据当前时刻过闸船舶数目做出相应调整，并且，可以采用串并联结合形式设定船闸参数，提高算法适用性。

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

Inventor： 唐俊 ,  徐威 ,  孙鑫 ,  赵雷雷 ,  赵全祐

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。