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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
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。
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公开(公告)号：CN115546793B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211550233.X
申请日：2022-12-05
Applicant: 安徽大学 , 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V30/146 , G06V10/82 , G06V30/148 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种水尺刻度自动读数方法、系统及电子设备，该方法包括：获取待识别水尺图像；将所述待识别水尺图像输入预先训练好的字符检测器得到字符检测框，并将所述待识别水尺图像输入预先训练好的场景分割器得到场景分割图像；根据所述字符检测框和所述场景分割图像得到水尺最下方数字、所述最下方数字的周围字母E与水面的关系，根据所述最下方数字和所述关系得到水尺读数。该方法可提高水尺刻度读数的准确性，同时保证读数效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115762028A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211370326.4
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
IPC: G08B13/196 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V40/10 , G06F16/29 , G06N5/04 , G08B25/08
Abstract: 本发明涉及入侵检测技术领域，解决了对于危险区域入侵检测不够准确的技术问题，尤其涉及一种车辆行人入侵的检测报警方法，包括以下步骤：S1、根据目标检测模型和特征提取模型构建入侵检测报警模型；S2、获取电子地图上绘制的入侵区域；S3、将视频图像输入至目标检测模型和特征提取模型中得到目标的推理结果并进行跟踪；S4、根据目标的推理结果和入侵区域判断目标所处的危险状态；S5、根据目标所处的危险状态判断是否执行报警指令。本发明能够用于用户自己定义的危险区域的目标入侵预警，当有目标入侵危险区域便执行报警，这样可以大大降低危险发生的概率。
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公开(公告)号：CN115546793A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211550233.X
申请日：2022-12-05
Applicant: 安徽大学 , 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V30/146 , G06V10/82 , G06V30/148 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种水尺刻度自动读数方法、系统及电子设备，该方法包括：获取待识别水尺图像；将所述待识别水尺图像输入预先训练好的字符检测器得到字符检测框，并将所述待识别水尺图像输入预先训练好的场景分割器得到场景分割图像；根据所述字符检测框和所述场景分割图像得到水尺最下方数字、所述最下方数字的周围字母E与水面的关系，根据所述最下方数字和所述关系得到水尺读数。该方法可提高水尺刻度读数的准确性，同时保证读数效率。
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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
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。
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公开(公告)号：CN115810292A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202210848026.6
申请日：2022-07-19
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种航运船舶自动协同调度方法，包括以下步骤：步骤(1).联合调度平台通过船舶过闸预约系统收集待过船舶的参数；步骤(2).联合调度平台通过协同调度服务器计算出初步调度计划，并通过调度发布平台将初步调度计划发送给待过船舶；步骤(3).联合调度平台通过信息收集平台收集到闸船舶信息，包括船舶名称、船舶尺寸、船舶载重量；步骤(4).联合调度平台通过协同调度服务器计算出确定调度计划，步骤(5).联合调度平台并通过调度发布平台将确定调度计划发送给船员。本发明在保证安全过闸的前提下考虑船舶优先级，提高闸室利用率、缩短过闸时间，从而提高通航效率。
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公开(公告)号：CN308849518S
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202330556625.6
申请日：2023-08-29
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：电子设备的监控视频管理系统图形用户界面。
2.本外观设计产品的用途：一种电子设备。
3.本外观设计产品的设计要点：在于电子设备中的图形用户界面的界面内容。
4.最能表明设计要点的图片或照片：界面变化状态图1。
5.图形用户界面的用途：该图形用户界面用于监控视频管理系统，查看并管理监控设备的监控视频画面。
6.图形用户界面的人机交互方式：主视图为登录界面，用户触发主视图中的“立即登录”选项按钮，界面切换至监控视频管理控制面板界面，如界面变化状态图1所示。
用户触发界面变化状态图1中的“实时视频”选项卡片，界面切换至界面变化状态图2，用户可点击触发该界面监控点栏中的监控区选项，查看该区域的监控画面，如界面变化状态图3所示，用户触发该界面中任意监控画面，可对该监控画面进行设置，如界面变化状态图4所示；用户触发界面变化状态图4中视频画面上的抓拍图标，界面切换至界面变化状态图5。
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