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公开(公告)号：CN114002744A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111268205.4
申请日：2021-10-29
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的致密砂岩储层流体识别方法，首先对研究区测井数据的层内各点特征进行预处理并拼接成样本；针对层内深度不同的样本进行深度统一化处理；将样本输入卷积神经网络提取高维非线性测井特征；使用双向长短期记忆神经网络进一步融合卷积神经网络输出的特征映射，进一步学习测井数据的多尺度特征；致密砂岩储层流体识别模型输出识别结果。该方案利用了储层之间的相关性，能有效提高储层识别精度。
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公开(公告)号：CN113642403B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110791713.4
申请日：2021-07-13
申请人： 重庆科技学院
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/96 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T7/254 , G06T7/269
摘要： 本发明提供了一种基于边缘计算的人群异动智能安全检测系统，系统主要包括监控设备的部署，边缘计算端和云端平台。监控设备用于实时获取人群聚集场所中人员流动信息；智能预警系统以边缘端设备为载体，用于实现人数监测，人群异动的预警，将结果展示在边缘端服务器上；云端服务器用于智能预警系统模型的训练以及参数的更新。本系统的目的为搭建视频监控报警平台，部署摄像头，添加边缘计算的规则，实现人数监测，人群异常行为报警功能，降低报警时延。
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公开(公告)号：CN114299352A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111003480.3
申请日：2021-08-30
申请人： 重庆科技学院
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于用户画像的网络赌博实时甄别监测系统，其特征在于：通过网络赌博参与人的历史数据、云服务器组成。系统主要包括对网络赌博前期历史数据预处理后进行特征分析，引入具有丰富研判人员的“处理经验值”提取。而后将K‑means与Bayes对原始数据集的运算结果，作为网络赌博参与人员用户画像的输入量，使得用户画像不再是纯粹的标签集合体。随后在LSTM的辅助下对构建的网络赌博用户画像进行“软化”构建基于用户画像的甄别网络赌博实时监测系统。数据端传输的数据均为实时有效数据，减少系统处理滞后性，系统利用反馈数据提取后的特征自主学习并对建立好的模型进行修正，这提高甄别自然人是否参与网络赌博的准确率和实时性。
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公开(公告)号：CN113642403A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110791713.4
申请日：2021-07-13
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明提供了一种基于边缘计算的人群异动智能安全检测系统，系统主要包括监控设备的部署，边缘计算端和云端平台。监控设备用于实时获取人群聚集场所中人员流动信息；智能预警系统以边缘端设备为载体，用于实现人数监测，人群异动的预警，将结果展示在边缘端服务器上；云端服务器用于智能预警系统模型的训练以及参数的更新。本系统的目的为搭建视频监控报警平台，部署摄像头，添加边缘计算的规则，实现人数监测，人群异常行为报警功能，降低报警时延。
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公开(公告)号：CN114002744B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202111268205.4
申请日：2021-10-29
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的致密砂岩储层流体识别方法，首先对研究区测井数据的层内各点特征进行预处理并拼接成样本；针对层内深度不同的样本进行深度统一化处理；将样本输入卷积神经网络提取高维非线性测井特征；使用双向长短期记忆神经网络进一步融合卷积神经网络输出的特征映射，进一步学习测井数据的多尺度特征；致密砂岩储层流体识别模型输出识别结果。该方案利用了储层之间的相关性，能有效提高储层识别精度。
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公开(公告)号：CN114417185A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110791690.7
申请日：2021-07-13
申请人： 重庆科技学院
IPC分类号： G06F16/9537 , G06F16/9538 , G06F16/951 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06Q10/04 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供了一种基于用户画像的人员定位方法，首先，获取真实的个人历史交易记录，然后，通过jieba分词对交易词条进行分词，将分词和创建的行为标签字典进行比对，得到当天的行为标签刻画，并使用词云进行可视化。通过对IP地址以及商品交易地址进行地理编码，得到经纬度，结合地图API进行地图标记。最后使用分别对两个维度进行积分累加处理，最终得到个人的行为标签和地理活动范围。该方法在对用户画像的时空维度进行了详细的刻画，能够准确的分析出个人一段时间内的时空路线，提供未来可能发生违反安保、盗窃财产行为的时间和地点，从而给出有效的治理建议，为实际破案提供辅助，得到对案件起关键作用的线索。该方法可以为破案人员提供破案依据，极大地缩短破案时间，提高执行效率。
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公开(公告)号：CN114328641A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111003494.5
申请日：2021-08-30
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明提供了一种基于多源信息融合的预防网络赌博监测系统，其特征在于：通过历史行为数据、数据端实时数据、智能预防监测系统以及云服务器组成。系统主要包括对网络赌博前期历史行为数据特征分析，数据特征提取过程中将结合研判人员实际处理“经验阈值”，参照数据特征分析建立预防网络赌博参与人员模型，通过模型预防行为人网络赌博知识图谱，在LSTM的辅助下对构建的知识图谱进行“柔滑”构建基于多源信息融合的预防网络赌博监测系统，在对发现的预警数据处理后将该数据变为新的旧数据，用以修正系统，从而实现基于多源信息融合的预防网络赌博监测系统训练及参数更新。该发明将有助于解决现有技术中侦破效率低，处理具有延迟滞后性技术问题。
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