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公开(公告)号：CN112101266A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011006730.4
申请日：2020-09-25
申请人： 重庆电政信息科技有限公司
摘要： 本发明为基于多ARM的动作识别模型分布式推理方法，属于大数据人工智能领域。该方法包含以下步骤：S1：建立运动视频数据库；S2：将运动视频数据库的视频进行图像采样和预处理后，生成图像数据；S3：利用深度学习技术，建立动作识别模型；S4：对基于多ARM的动作识别模型进行分布式推理训练；S5：将用户实时拍摄视频输入到基于多ARM的动作识别模型进行分布式推理，判断人体动作类别。本发明方法能够有效提取图片特征，实现资源优化配置，缓解深度学习模型训练和推理过程中内存不足和训练和推理时间过长的压力。
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公开(公告)号：CN111709345A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010520863.7
申请日：2020-06-12
申请人： 重庆电政信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了提供一种固定环境内异常物品实时检测方法，能够对固定环境中的正常物品和异常物品进行识别。建立固定环境内正常物品数据库，运用目标识别算法将固定环境中所有物体进行检测，设计感知哈希算法对检测物品和正常物品数据库中物品进行一一比对，获得相似度值。当相似度值低于设定阈值时，即视为异常物品，并加入异常物品数据库。本发明的优点在于：可以检测到场景中本来不应该出现的异常物品，极大地解放了人力，提高了人们的生活质量。对于环境中的物品，可以实时动态监测，加快了预警，提高安全性能。
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公开(公告)号：CN111460960A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010227526.9
申请日：2020-03-27
申请人： 重庆电政信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种运动分类及计数方法，其特征在于，包括：首先对不同人的各种运动进行数据采集，对不同的运动分别标记；然后对拍摄的视频流的时序帧骨架信息构建骨架图，然后利用构造的时序模型和空间模型对构建的骨架图进行卷积操作，并通过事先采集的数据比对进行特征分类从而识别出不同的运动类型；然后对运动量进行统计。本发明的优点在于：该方法不会限制人体运动类型，在人体做动作过程中也不会有束缚和不适感结构简单，精度高，成本低，体积小，功耗低，使用方便，在众多领域具有广泛应用，具有较强的实用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN112101266B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202011006730.4
申请日：2020-09-25
申请人： 重庆电政信息科技有限公司
摘要： 本发明为基于多ARM的动作识别模型分布式推理方法，属于大数据人工智能领域。该方法包含以下步骤：S1：建立运动视频数据库；S2：将运动视频数据库的视频进行图像采样和预处理后，生成图像数据；S3：利用深度学习技术，建立动作识别模型；S4：对基于多ARM的动作识别模型进行分布式推理训练；S5：将用户实时拍摄视频输入到基于多ARM的动作识别模型进行分布式推理，判断人体动作类别。本发明方法能够有效提取图片特征，实现资源优化配置，缓解深度学习模型训练和推理过程中内存不足和训练和推理时间过长的压力。
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公开(公告)号：CN111459665A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010206865.9
申请日：2020-03-27
申请人： 重庆电政信息科技有限公司
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明公开了一种分布式边缘计算系统及分布式边缘计算方法，对位于同一个局域网内的主节点和计算节点采用分布式设计，收集计算节点状态信息分配计算资源；将待分析数据根据计算资源预处理和切分；任务管理模块将分析任务分派至各计算节点的节点管理模块，各计算节点的节点管理模块启动运算模块执行运算；运算完成后，将分析结果传回至主节点进行结果汇聚并整理输出到使用方。本发明的优点在于：利用分布式边缘计算系统可以通过增加计算节点的方式动态扩展并行计算单元的运算能力；利用分布式设计的多个计算节点上的运算模块提升并行计算单元的复杂运算分析能力，实现了去中心化、多接口等功能，节省传输时间和成本，降低数据延迟，增强数据安全。
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