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公开(公告)号：CN111981326A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010808502.2
申请日：2020-08-12
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 厦门市政管廊投资管理有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种管廊漏水检测方法和装置，通过分别实时监测管廊区段的进风口和出风口的湿度，获得在进风口检测到的第一湿度以及在出风口监测到的第二湿度；将第一湿度和第二湿度输入由RNN单元和全连接结构构成的神经网络后得到输出结果，神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层包括第一隐藏层和第二隐藏层，第一隐藏层包括4个递归RNN单元；以及通过判断输出结果是否大于等于预设阈值对管廊区段进行漏水预警。通过在管廊区段的进风口和出风口两个位置的湿度数据比对，消除了外界环境对管廊内部的影响，使得管廊内部的湿度变化可以独立观测，从而推断出是否存在漏水现象。因此排除外界环境因素的影响，高效、准确地实时检测出管廊漏水情况。
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公开(公告)号：CN112489402A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011359567.X
申请日：2020-11-27
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 厦门市政管廊投资管理有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
IPC: G08B31/00 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了一种管廊的预警方法、装置、系统及存储介质，管廊中包括监测设备和关联设备，关联设备与监测设备相关联，方法包括：获取监测设备的历史监测数据；基于历史监测数据和时间序列模型计算监测设备在未来一预设时间的预测数据；比较预测数据与相应的数据阈值，并当预测数据大于或等于数据阈值时发出预警信号；根据预警信号控制关联设备动作，以使监测设备在预设时间的实际数据小于相应的数据阈值。根据本发明的车辆的管廊的预警方法、装置、系统及存储介质，基于管廊的历史监测数据和时间序列算法对管廊环境进行实时预测，提前预警以减少或避免事故发生，降低了人力成本和人员的安全威胁，提高了管廊监测的效率和安全性。
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公开(公告)号：CN111981326B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010808502.2
申请日：2020-08-12
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 厦门市政管廊投资管理有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种管廊漏水检测方法和装置，通过分别实时监测管廊区段的进风口和出风口的湿度，获得在进风口检测到的第一湿度以及在出风口监测到的第二湿度；将第一湿度和第二湿度输入由RNN单元和全连接结构构成的神经网络后得到输出结果，神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层包括第一隐藏层和第二隐藏层，第一隐藏层包括4个递归RNN单元；以及通过判断输出结果是否大于等于预设阈值对管廊区段进行漏水预警。通过在管廊区段的进风口和出风口两个位置的湿度数据比对，消除了外界环境对管廊内部的影响，使得管廊内部的湿度变化可以独立观测，从而推断出是否存在漏水现象。因此排除外界环境因素的影响，高效、准确地实时检测出管廊漏水情况。
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公开(公告)号：CN214847088U
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202120435455.1
申请日：2021-03-01
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 , 厦门市政管廊投资管理有限公司
Abstract: 本实用新型涉及市政监测设备技术领域，具体涉及一种智能井盖终端，其结构包括井盖、处理单元、位置传感器、水浸传感器、倾斜角传感器、通信模块，处理单元、位置传感器、水浸传感器、倾斜角传感器和通信模块均固定设置在井盖的内侧面上，处理单元一侧等间距排列固定安装有接线端头管，通信模块与井盖监控管理后端相连接，井盖监控管理后端与用户端连接，本实用新型提供的一种智能井盖终端，通过智能井盖终端结构中前端感知设备以及后端监控管理平台和用户端之间的全系统联动，有效提升安全隐患的感知和响应水平，保证了行人和车辆的安全。
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公开(公告)号：CN116503240A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202210061246.4
申请日：2022-01-19
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
Abstract: 本发明给出了一种环形旋转地面投影全景图片的配置和拼接方法与系统，包括以无人机三维建模得到的正射影像作为基准，将摄像机影像与其匹配，得到正射位置的局部矫正图像，消除各个镜头的焦距差异；先拼接同一个预置角度上多台摄像机的图像；再将得到的局部拼接图像与整体全景做拼接；最后基于镜头的标定参数、透视变换矩阵以及仿射变换矩阵，为所有预置角度的所有摄像头构建映射表，实现高效快速的图像变换。本方法具有成像直观、实时预警、性能稳定的特点，解决了竖排不同焦距多镜头旋转拼接全景成像设备的镜头匹配与拼接问题，实现了高效准确的循环扫描拼接以及实时广域全景与入侵目标检测，推动无人岛礁智能监测技术的革新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114663858A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210291630.3
申请日：2022-03-23
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
Abstract: 本申请提出了一种基于全景视频的超重车辆检测跟踪方法，包括以下步骤：S1、获取目标车辆的车辆信息；S2、获取检测区域的全景画面并导入改进的yolov4目标检测模型中，对所述检测区域中的所述目标车辆进行检测并生成车辆检测框；S3、根据所述目标车辆在第一车道内行驶时所生成的所述车辆检测框的坐标信息，拟合得到所述目标车辆的轨迹方程；S4、将所述目标车辆实际行驶时所生成的所述车辆检测框的坐标信息代入所述轨迹方程中，并将得到的实际轨迹偏差与预设的容许轨迹偏差进行比较，判断得到所述目标车辆的车道信息；S5、根据所述车道信息将所述车牌号码匹配到对应的所述目标车辆上。本申请具有能够对超限超载车辆进行全程跟踪的效果。
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公开(公告)号：CN116863415A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310786865.4
申请日：2023-06-29
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
Abstract: 本发明涉及一种非机动车异常行为抓拍方法及设备，该方法中包括：通过多个摄像头同时对同一个方向进行拍摄；采集各摄像头的视频帧图像并进行全景拼接；通过目标识别模型对全景拼接图像中的异常行为目标进行识别；当识别到异常行为目标后，基于目标跟踪算法，从识别到该异常行为目标的全景拼接图像中或其邻近帧的全景拼接图像中识别该异常行为目标对应的身份识别特征；输出识别到的异常行为目标和对应的身份识别特征。本发明取代传统固定监控抓拍模式，以少量摄像头移动抓拍覆盖广大区域，有效提高非机动车管控力度和违法成本；使用全景拼接的方式关联驾驶员正脸和背后车牌，可在缺少号牌或遮挡正脸的场景下做到数据互补，有效追溯异常行为人员。
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公开(公告)号：CN112862188A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110165574.4
申请日：2021-02-06
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: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F16/215 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种多传感器环境预测方法及系统。其中，该方法包括：获取第一环境数据；将所述第一环境数据进行清洗，得到第二环境数据；根据所述第二环境数据训练环境预测模型；根据所述第二环境数据和训练完毕的所述环境预测模型，生成预测结果。本发明解决了现有技术中对于管廊环境监测都是独立评估，无法融合多个传感器数据进行环境评估的技术问题。
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公开(公告)号：CN112418122A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011364469.5
申请日：2020-11-27
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
Abstract: 本发明公开了一种用于监测管廊异常的方法和装置，通过获取管廊内部在固定视角下的图像，通过行人检测算法检测图像中是否包含人员，若是，则通过人脸识别算法识别人员的身份，否则进行以下步骤：对图像的边长进行缩小；判断图像是否为彩色，若是则提取红色通道，并将图像转换为黑白图像；对图像提取LBP特征；在初始状态下的图像作为基准样本，当前状态下的图像作为当前状态样本，将当前状态样本与基准样本进行比对，根据比对结果判断管廊内部是否出现差异聚集，若是则输出告警信息，并通过人工巡检判断是否出现异常，若未出现异常则将当前状态样本作为基准样本进行更新，并对管廊内部异常情况进行监测，实现多种异常一次检测，达到降本增效的目的。
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公开(公告)号：CN118553235A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411025556.6
申请日：2024-07-30
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G10L15/06 , G10L15/20 , G10L15/16 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L25/51 , G10L21/0208 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及语音识别技术领域，具体涉及一种多模态智能终端的语音识别方法及系统，包括：终端采集到的多模态数据包括视频数据和语音数据，根据语音数据判断是否存在语音交互行为；同时将视频数据和语音数据分别对应输入到两个Transformer网络中进行训练；在训练过程中，当存在语音交互行为时将视频数据与语音数据的Transformer网络的自注意力层进行相互连接，当不存在语音交互行为时，则不进行连接；利用训练好的两个Transformer网络进行语音识别。本发明利用视频数据和语音数据一同进行语音识别，提高了识别的准确率。
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