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公开(公告)号：CN117670168A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311868390.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种货物运输管理方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：根据道路卡口的历史过车数据，生成货物运输轨迹模式库和货物的集散地和需求地；根据集散地和需求地附近设定范围内的历史过车数据，生成可疑货物运输车辆名单；根据可疑货物运输车辆名单中可疑货物运输车辆的历史轨迹，和货物运输轨迹模式库之间的轨迹相似度，对可疑货物运输车辆名单进行过滤，得到目标非法货物运输车辆名单。本申请中使用的历史过车数据来自现有卡口的抓拍设备，无需额外购买或新建设备，数据获取容易且无需额外费用，另外，大大降低了相似度计算的计算量，且保证了计算结果中的轨迹均具备明确的集散地和需求地嫌疑，减少了误报率。
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公开(公告)号：CN117668490A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311697457.8
申请日：2023-12-11
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N20/00 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供一种时序数据预测方法、装置及设备，该方法包括：获取样本时序表格数据，样本时序表格数据包括多个数据项，针对每个数据项，该数据项包括时间值和该时间值对应的初始序列值，初始序列值为M个通道的初始序列值；获取M个通道对应的通道信息、多个数据项中的时间值对应的时间特征、多个数据项中的初始序列值对应的目标序列值；将通道信息、时间特征和目标序列值输入给初始时间序列预测模型，得到样本时序表格数据对应的参考特征；基于参考特征确定样本时序表格数据对应的目标特征，并基于所述目标特征对初始时间序列预测模型进行训练，得到已训练的目标时间序列预测模型。通过本申请的技术方案，能够节省内存资源，训练效率更高。
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公开(公告)号：CN117523597A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311417430.9
申请日：2023-10-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V30/422 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06T17/00
Abstract: 本申请提供一种CAD图纸的识别方法、装置及设备，该方法包括：将目标CAD图纸分割成N个待识别图纸；针对每个待识别图纸，获取待识别图纸中指定类型的目标图元，基于目标图元生成第一格式图像，将第一格式图像转换为第二格式图像；确定第一格式图像中的目标图元的空间矢量特征，确定第二格式图像的图像特征，基于空间矢量特征和图像特征生成目标图元的目标特征向量，基于目标特征向量进行图元语义识别得到目标图元的语义标签，语义标签表示目标图元对应的建模实体类型；基于所有待识别图纸中的目标图元对应的建模实体类型，生成目标CAD图纸对应的待建模实体，对每个待建模实体进行三维空间建模。通过本申请技术方案，降低图元语义识别的难度。
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公开(公告)号：CN112130137B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010982196.4
申请日：2020-09-17
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种确定车道级轨迹的方法、装置及存储介质，属于数据处理技术领域。在本申请实施例中，先通过降噪处理减少雷视相机得到的轨迹点中的噪声和错误，再通过将车道级路网数据与预处理后的轨迹点结合，来对轨迹点进行纠正，也即进一步减少轨迹点中的噪声和错误，最终能够得到更加精确的车道级轨迹，也即本申请实施例通过车道级地图匹配的方案对轨迹点进行纠正，最终得到更加精确的车道级轨迹。
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公开(公告)号：CN115705370A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110908937.9
申请日：2021-08-09
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/75 , G06F16/78 , G06F16/787
Abstract: 本申请实施例公开了一种轨迹标注方法、装置、设备及存储介质，属于数据标注领域。所述方法包括：确定多个结构化数据，所述多个结构化数据与多个轨迹片段一一对应，所述多个轨迹片段为多个相机所采集的人员的轨迹片段，所述结构化数据包括人员特征和轨迹时空特征。基于所述多个结构化数据，通过第一轨迹关联模型对所述多个轨迹片段进行预分类，以得到m组轨迹片段。对所述m组轨迹片段进行二次聚类，以得到n个聚类结果。如果所述n个聚类结果满足第一收敛条件或者所述第一轨迹关联模型满足第二收敛条件，则基于所述n个聚类结果确定轨迹标注结果。本申请实施例基于n个聚类结果确定轨迹标注结果，提高了轨迹标注结果的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114238267A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111437123.8
申请日：2021-11-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种数据质量的评估方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待评估的时空轨迹数据；根据预设质量评估算法，对时空轨迹数据进行处理，得到各个评估维度对应的评估结果，评估维度包括稳定性维度和准确性维度；基于预设的各个评估维度对应的质量条件，确定不满足对应质量条件的评估结果，并将该评估结果对应的评估维度确定为低质量维度；采用低质量维度对应的预设处理方式，对时空轨迹数据进行质量提升处理，得到处理后的时空轨迹数据。本发明实施例提供的方案不仅能够从多个评估维度来评估时空轨迹数据的质量情况，还能够对时空轨迹数据中的低质量维度进行质量提升处理，提升时空轨迹数据的质量。
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公开(公告)号：CN113033266A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201911357152.6
申请日：2019-12-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请实施例提供了人员运动轨迹追踪方法、装置、系统及电子设备，该方法包括：获取监控图像中各人脸数据及人体数据；将人脸数据与人脸底库中的人脸图像进行比对，确定各人脸数据的身份标识；将同一帧监控图像中的人脸数据与人体数据进行匹配，建立属于同一人员的人脸数据及人体数据的关联关系；根据关联关系及各人脸数据的身份标识，确定各人体数据的身份标识；根据各人体数据的身份标识及各人脸数据的身份标识，确定各人员的图像位置；按照各人员的图像位置信息，确定各人员的实际位置信息；根据各人员的实际位置信息，按照各监控图像的时间顺序，确定各人员的运动轨迹。能够获取各人员的运动轨迹，无需人员随身携带智能设备，适用范围广。
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公开(公告)号：CN112732714A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011619878.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种基于Hbase的时序数据存储方法、装置及设备，该方法包括：获取数据源所产生的一条时序数据；对多个数据标签、至少一个监控指标分别进行排序得到标签排序结果、指标排序结果，并与数据名称相关联得到排序关系；按照预设时间间隔划分时间戳，并记录数据产生时间所对应的时间戳；将数据名称、识别标签和所述数据产生时间所对应的时间戳组成行键，将所述多个数据标签中除识别标签以外的数据标签按照标签排序结果组成标签列簇的列，将所述至少一个监控指标按照指标排序结果组成属性列簇的列，得到多值模型存储结构；将多值模型存储结构、排序关系存储至HBase数据库中。应用本发明能够让数据标签与行键解耦，避免冗余存储。
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公开(公告)号：CN112632058A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910906931.0
申请日：2019-09-24
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供一种轨迹确定方法、装置及设备、存储介质，该方法包括：从不同采集设备获取数据属性，所述数据属性至少包括：采集设备的位置信息，采集设备采集的对象的对象标识ID和采集到对象的时间戳；将所述数据属性存储到第一数据库表中；在需生成轨迹时，确定查找数据属性所需的时间段T1，从所述第一数据库表中查找时间戳处于该时间段T1的数据属性，从查找到的数据属性中找出包含同一对象ID的数据属性，按照时间戳将找出的数据属性中的位置信息进行排序得到对象轨迹。
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公开(公告)号：CN112054804A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010954748.0
申请日：2020-09-11
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H03M7/30
Abstract: 本申请是关于一种压缩数据、解压数据的方法及装置，属于存储领域。所述方法包括：获取M个目标数据，M为大于1的整数，所述M个目标数据是属于同一个参数的参数值；获取第一差值集合，所述第一差值集合包括M‑1个第一差值，所述第一差值集合中的第一差值为第i个目标数据与第i‑1个目标数据之间的差值，i＝2、3、……、M；对所述第一差值集合进行压缩编码得到编码数据，所述编码数据包括压缩编码方式、第一个目标数据和编码信息，所述编码信息用于描述所述第一差值集合。本申请能够减小对存储空间的消耗。
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