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公开(公告)号：CN114528396A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111640233.4
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京辰安科技股份有限公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本公开提出一种突发事件的监测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及信息管理技术领域。包括：基于参考词，从网络信息进行遍历中提取包含参考词的候选文本；对候选文本进行语义分析，以确定与突发事件关联的关联文本；对关联文本进行实体提取，以确定关联文本对应的第一实体集；确定第一实体集与突发事件数据集中每个突发事件对应的第二实体集之间的第一相似度；在第一实体集与任一第二实体集间的第一相似度大于第一阈值的情况下，确定关联文本为任一第二实体集对应的第一突发事件的关联文本。由此，将网络信息中包含的突发事件文本进行分析、整理，可以从海量的网络信息中及时发现新的突发事件，而且可以准确地挖掘突发事件的相关信息。
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公开(公告)号：CN114495416A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111642996.2
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京辰安科技股份有限公司
IPC: G08B17/12
Abstract: 本公开提出一种基于无人机的火情监测方法、装置及终端设备，其中，方法包括：获取无人机采集的热成像图；根据热成像图及热成像图的拍摄参数，确定火场区域；确定火场区域对应的地理信息；根据地理信息，确定火场区域对应的火线长度及过火面积。由此，通过无人机采集的热成像图，能够及时的确定火场区域对应的火线长度及过火面积，从而提高了森林火情信息的时效性，进而可以避免错过最佳救援时机。
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公开(公告)号：CN113723178A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110813771.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 清华大学 , 北京辰安科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种视频监控火灾的检测方法和装置，涉及火灾探测技术领域，该方法包括：采集待识别视频图像；将待识别视频图像输入预先训练的视频图像检测模型进行处理，输出待识别视频图像对应的检测结果，其中，预先训练的视频图像检测模型包括由卷积神经网络和小波层组成的小波神经网络，小波神经网络用于获取待识别视频图像的光谱特征。采用上述方案的本申请实施例可以通过小波变换直接将光谱方法集成到基于多解析度分析得卷积神经网络中，从而可以实现将卷积神经网络CNN中的卷积层和池化层看作是一种有限的光谱分析形式，进而实现快速得到待识别视频图像的是否为火灾图像的检测结果。
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公开(公告)号：CN119961283A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510006978.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 北京辰安科技股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2453 , G06N5/022 , G06N3/042 , G06N5/04
Abstract: 本申请提出一种基于自然语言的数据库查询方法、设备和存储介质，其中，该方法包括：在获取针对目标数据库的自然语言查询文本后，从基于目标数据库所构建的数据库语义库中，获取自然语言查询文本匹配的目标数据库语义，并将目数据库语义和自然语言查询文本输入到大语言模型，以通过大语言模型生成与该目标数据库适配的第一数据库查询语句，并对该第一数据库查询语句进行优化处理，以得到执行效率高于第一数据库查询语句的第二数据库查询语句，并在目标数据库中查询第二数据库查询语句，得到自然语言查询文本对应的查询结果。由此，使得用户无需掌握复杂的数据库查询语言，通过自然语言输入即可在数据库中获取所需要的信息。
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公开(公告)号：CN117351283A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311329447.9
申请日：2023-10-13
Applicant: 北京辰安科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V40/20 , G06V10/774
Abstract: 本公开提出一种行为类别的识别方法和装置，其中方法包括：获取骨架拓扑结构；其中，骨架拓扑结构是对待识别图像中的目标对象进行关节关键点检测，并对各关节关键点进行连接得到的；获取骨架拓扑结构所指示的目标对象的骨架的第一特征和第二特征，其中，第一特征用于指示目标对象的全局动作，第二特征用于指示目标对象的局部动作；分别对第一特征和第二特征进行行为类别分数预测，以得到第一得分和第二得分；对第一得分和第二得分进行加权求和，以得到目标得分；根据目标得分，预测目标对象所属的目标行为类别，由此，无需人工监控目标对象的行为，节省了人力和物力，提高了场景内目标对象的行为识别的准确性和时效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112464819A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011367733.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 清华大学 , 北京辰安科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于无人机视频的林火蔓延数据同化方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取火灾发生地的气象数据、基础地理信息数据和K‑1时刻的火线状态分析值；将上述信息输入至林火蔓延模型，获取K时刻的火线预测位置信息；获取基于无人机拍摄的火场区域热成像视频，获取K时刻的火线观测位置信息；根据K时刻的火线预测位置和观测位置，判断是否需要对所述模型进行参数调整；如需调整，根据K时刻的火线预测位置和观测位置调整模型参数，重新计算K时刻的火线预测位置，得到K时刻的火线状态分析值。本申请成本低，可以动态迭代林火蔓延模型，获取准确的火线预测位置，为林火救援争取了宝贵时间。
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公开(公告)号：CN114528396B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202111640233.4
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京辰安科技股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 本公开提出一种突发事件的监测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及信息管理技术领域。包括：基于参考词，从网络信息进行遍历中提取包含参考词的候选文本；对候选文本进行语义分析，以确定与突发事件关联的关联文本；对关联文本进行实体提取，以确定关联文本对应的第一实体集；确定第一实体集与突发事件数据集中每个突发事件对应的第二实体集之间的第一相似度；在第一实体集与任一第二实体集间的第一相似度大于第一阈值的情况下，确定关联文本为任一第二实体集对应的第一突发事件的关联文本。由此，将网络信息中包含的突发事件文本进行分析、整理，可以从海量的网络信息中及时发现新的突发事件，而且可以准确地挖掘突发事件的相关信息。
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公开(公告)号：CN112464819B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202011367733.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 清华大学 , 北京辰安科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于无人机视频的林火蔓延数据同化方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取火灾发生地的气象数据、基础地理信息数据和K‑1时刻的火线状态分析值；将上述信息输入至林火蔓延模型，获取K时刻的火线预测位置信息；获取基于无人机拍摄的火场区域热成像视频，获取K时刻的火线观测位置信息；根据K时刻的火线预测位置和观测位置，判断是否需要对所述模型进行参数调整；如需调整，根据K时刻的火线预测位置和观测位置调整模型参数，重新计算K时刻的火线预测位置，得到K时刻的火线状态分析值。本申请成本低，可以动态迭代林火蔓延模型，获取准确的火线预测位置，为林火救援争取了宝贵时间。
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公开(公告)号：CN116151435A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310003027.5
申请日：2023-01-03
Applicant: 北京辰安科技股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/10 , G06V20/52 , G06V10/774
Abstract: 本公开提出一种景区人群密度预测方法、装置、电子设备及介质，方法包括：获取景区中多个景区单元在初始时刻的真实人群数量；根据各景区单元在初始时刻的真实人群数量，采用人群数量预测模型预测各景区单元在初始时刻之后的目标时刻的预测人群数量；获取多个景区单元在目标时刻的图像信息；根据图像信息，获取各景区单元在目标时刻的观测人群数量和观测人群密度；针对任一景区单元，基于预测人群数量、观测人群数量和观测人群密度，确定景区单元在目标时刻的真实人群密度。由此，同时基于人群数量预测模型预测的预测人群数量，和从图像信息获取的观测人群数量和观测人群密度，可以有效获取景区各景区单元在目标时刻的真实人群密度。
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公开(公告)号：CN116092002A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310003207.3
申请日：2023-01-03
Applicant: 北京辰安科技股份有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种人群密度检测方法、装置、电子设备及介质，其中，方法包括：获取摄像设备采集到的目标画面；对目标画面进行识别，以从目标画面中确定属于地面的第一像素单元和确定属于人头中心位置的第二像素单元；根据目标画面的画面坐标系与地面坐标系之间的目标转换关系，对第一像素单元在画面坐标系中的位置进行转换得到地面坐标系中的第一位置；根据目标转换关系，对第二像素单元在画面坐标系中的位置进行转换得到相对地面坐标系的第二位置，以基于第二位置，确定人在地面的站立位置；根据第一位置和站立位置，确定人群密度。由此，基于人的站立位置和目标画面中属于地面的第一像素单元在地面坐标系的第一位置，有效确定人群密度。
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