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公开(公告)号：CN114550255B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210167277.8
申请日：2022-02-23
Applicant: 罗普特(厦门)系统集成有限公司 , 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06F16/51 , G06F16/532 , G06F16/58
Abstract: 本申请涉及人脸识别技术领域，尤其是涉及一种未知身份人员的身份确定方法，其先获取人脸抓拍机中的人脸抓拍数据，然后对未知身份人员抓拍记录进行过滤并形成未知身份人员档案聚集数据，之后获取所述未知身份人员档案聚集数据在所述时间点gatherTime前后一段时间内的未知身份人员抓拍记录和已识别人员抓拍记录，将获取的所述未知身份人员抓拍记录与所述已识别人员抓拍记录建立同一设备相邻抓拍时间的同行关系，最后通过所述未知身份人员同行关系网络，查找与未知身份人员具有同行关系的已识别人员的身份以确定未知身份人员的身份，从而实现对未知身份人员的轨迹进行聚集分析，获取未知身份人员同行关系的相关轨迹记录并确定未知身份人员的身份。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118647053B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411110734.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W4/40
Abstract: 本发明涉及车联网技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的车辆联网方法，包括：根据边缘计算服务器之间的实时负载量差异，判断边缘计算服务器是否需要进行任务迁移，根据不同任务的任务相关数据之间的相似性、任务间车辆的行驶位置的相似性，获得需迁移边缘计算服务器之间不同任务的数据‑位置相似性，获取迁移动作的奖励函数，从而对Q学习算法的Q矩阵进行迭代更新，得到需迁移边缘计算服务器的最优迁移边缘计算服务器，然后对车联网中边缘计算任务进行迁移。本发明减少了边缘计算服务器的能源消耗，提高了总体资源利用率和负载均衡，提升了车辆联网系统的整体性能和可持续性。
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公开(公告)号：CN118647053A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411110734.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W4/40
Abstract: 本发明涉及车联网技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的车辆联网方法，包括：根据边缘计算服务器之间的实时负载量差异，判断边缘计算服务器是否需要进行任务迁移，根据不同任务的任务相关数据之间的相似性、任务间车辆的行驶位置的相似性，获得需迁移边缘计算服务器之间不同任务的数据‑位置相似性，获取迁移动作的奖励函数，从而对Q学习算法的Q矩阵进行迭代更新，得到需迁移边缘计算服务器的最优迁移边缘计算服务器，然后对车联网中边缘计算任务进行迁移。本发明减少了边缘计算服务器的能源消耗，提高了总体资源利用率和负载均衡，提升了车辆联网系统的整体性能和可持续性。
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公开(公告)号：CN114035748A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111328713.7
申请日：2021-11-10
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
IPC: G06F3/06 , G06F12/0811 , G06F16/31
Abstract: 本申请提出了一种数据文件的缓存方法，该方法包括：步骤S1、获取设备ID匹配文件服务进行数据的写入操作，将所述数据文件写入缓存区；以及步骤S2、同时记录设备ID最新的数据采集时间；其中，所述缓存区包括一级缓存、二级缓存以及三级存储，所述一级缓存采用基于Redis组件的内存缓存，所述二级缓存采用基于固态硬盘的存储，所述三级存储采用基于机械硬盘的大数据组件存储。通过根据采集设备ID与数据采集时间根据一定规则来唯一生成数据ID，根据数据ID可以提取到对应的采集设备ID与数据采集时间，提高了对数据文件的缓存效率。
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公开(公告)号：CN114550255A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210167277.8
申请日：2022-02-23
Applicant: 罗普特(厦门)系统集成有限公司 , 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06F16/51 , G06F16/532 , G06F16/58
Abstract: 本申请涉及人脸识别技术领域，尤其是涉及一种未知身份人员的身份确定方法，其先获取人脸抓拍机中的人脸抓拍数据，然后对未知身份人员抓拍记录进行过滤并形成未知身份人员档案聚集数据，之后获取所述未知身份人员档案聚集数据在所述时间点gatherTime前后一段时间内的未知身份人员抓拍记录和已识别人员抓拍记录，将获取的所述未知身份人员抓拍记录与所述已识别人员抓拍记录建立同一设备相邻抓拍时间的同行关系，最后通过所述未知身份人员同行关系网络，查找与未知身份人员具有同行关系的已识别人员的身份以确定未知身份人员的身份，从而实现对未知身份人员的轨迹进行聚集分析，获取未知身份人员同行关系的相关轨迹记录并确定未知身份人员的身份。
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公开(公告)号：CN111353436A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010130149.7
申请日：2020-02-28
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像深度学习算法的超门店经营分析方法和装置，通过获取设置至少一个预置位的摄像机所拍摄的视频数据，其中预置位包括在店面上方的摄像机所监测的单个角度的位置；提取视频数据中的图像，通过图像深度学习算法对图像进行检测，识别出超门店经营行为并进行违章报警；以及对至少一个预置位检测得到的违章报警情况进行合并统计，得到店面超门店经营信息。通过图像深度学习算法对不同预置位获得的视频数据进行自动化检测，分析得到城市超门店经营行为，由于超门店经营是一种持续性的行为，因此通过图像深度学习算法不间断的运算分析可以对同一设备同一类型的违法行为持续地发出预警，让执法者及时进行处理，提升城市化管理效率。
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