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公开(公告)号：CN117634611A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311485731.5
申请日：2023-11-09
申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司
摘要： 本申请公开了一种垂直领域问答的方法，包括：构建目标垂直领域的知识图谱；当每次接收到用户输入的待处理问题时，从目标垂直领域的知识图谱中确定目标路径，该目标路径用于补充待处理问题的问题文本的背景知识；利用大规模语言模型对目标路径和待处理问题的问题文本进行处理，得到待处理问题对应的答案文本。本申请的方案，通过将垂直领域的知识图谱的目标路径与问题文本共同输入给大规模语言模型，使得大规模语言模型在生成答案文本时存在事实依据，并且能够生成更多与问题文本相关的内容，因此本申请的方案生成的答案文本更加准确详实。
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公开(公告)号：CN116708185B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310957445.8
申请日：2023-08-01
申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司
IPC分类号： H04L41/0895 , H04L41/08 , H04L41/14 , H04L67/12 , G06F30/20
摘要： 本申请适用于计算机应用技术领域，提供了一种应用业务集成系统确定方法、装置、终端设备及存储介质，包括：根据多个待构建系统业务需求利用微服务智能化组装引擎对多个多源异构微服务组件进行编排，得到多个待验证应用业务子系统，接着在标准仿真环境下利用大模型对每个待验证应用业务子系统进行仿真计算得到每个待验证应用业务子系统对应的仿真运行数据，再根据仿真运行数据确定多个应用业务子系统，最后将多个应用业务子系统进行编排得到应用业务集成系统。由此，本方案解决了多源异构微服务组件缺乏统一标准、组装难度高以及应用业务集成系统无法精确评估的问题，提升了多源异构微服务组装的灵活性，满足了用户的业务需求。
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公开(公告)号：CN117079079A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311256773.1
申请日：2023-09-27
申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
摘要： 本申请适用于信息处理技术领域，提供了一种视频异常检测模型的训练方法、视频异常检测方法及系统。上述训练方法通过获取训练集；基于训练集对视频异常检测模型进行训练，直至视频异常检测模型收敛；通过在添加伪装异常事件使伪装异常事件不包含真实异常事件，可以避免模型在训练时将同类的真实异常事件所强关联的场景特征纳入学习，以及通过双处理流分别提取外观特征和运动特征，可以将处于前景的目标与场景进行分割，在训练阶段实现了场景迁移，使模型具有良好的跨场景检测能力；且通过添加伪装异常事件生成伪装异常视频，可以克服真实异常视频采集难度高的问题，在提高模型的训练效率的同时提高模型的检测准确性。
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公开(公告)号：CN112288050B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011590026.8
申请日：2020-12-29
申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司
摘要： 本申请适用于社区矫正技术领域，提供了一种异常行为识别方法、识别装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取待识别轨迹数据；利用预设的时序神经网络对所述待识别轨迹数据进行特征提取，得到所述待识别轨迹数据的第一时间加权向量，以及利用预设的空间神经网络对所述待识别轨迹数据进行特征提取，得到所述待识别轨迹数据的第一空间加权向量；将所述第一时间加权向量以及所述第一空间加权向量进行特征融合，得到第一目标向量，并将所述第一目标向量输入至第一预设全连接网络中，得到目标概率值；将属于异常概率区间的目标概率值对应的待识别轨迹数据确定为异常轨迹数据。本申请可以一定程度上解决目前轨迹分析方法的速度慢，准确度不高的问题。
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公开(公告)号：CN111027558A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911010388.2
申请日：2019-10-23
申请人： 中电科新型智慧城市研究院有限公司
摘要： 一种违章车辆车型及车牌识别的方法，包括以下步骤：S10：基于深度学习的目标检测方法检测出车辆；S20：基于视频前后两帧的车辆包围框重叠度，进行车辆跟踪，并计算出车辆的运动轨迹；S30：根据车辆的跟踪轨迹分析是否有违章行为；S40：对违章的车辆进行车型识别；S50：对违章车辆用预训练的Faster-rcnn检测模型检测车牌；S60：对车牌进行识别，并返回识别的车牌结果；S70：输出车型识别及车牌识别结果。本发明中，车型检测精度高，方法简单，极易实现；车牌识别准确率高，在识别车牌之前，先对车牌用深度学习进行检测，使得只识别车牌区域，排除了其他区域的干扰；实时性强，本方法可以实时识别视频中的车型及车牌。
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