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公开(公告)号：CN118780693A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411272903.5
申请日：2024-09-12
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06F18/2415 , G06N3/092 , G06N7/01
摘要： 本发明涉及管理评价技术领域，尤其涉及一种巡检员工作评价方法、系统、电子设备及介质，先获取巡检员工作数据，生成数据样本；再构建并训练深度强化学习模型，将数据样本输入到构建的深度强化学习模型中，通过多步决策，完成推理，输出评价权重结果；然后调整评价权重，使用评价权重和巡检员工作数据，分析巡检员工作状态，给出评价得分，实现了对巡检员工作状态、工作量等信息的科学动态量化评价，能够根据不同工作环境，科学精准地做出最优决策。
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公开(公告)号：CN118674875A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411169882.4
申请日：2024-08-26
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明涉及三维建模技术领域，特别涉及一种基于视频三维重建的实时数字车场构建方法，先建立三维地图，获得车场及其周边的数字模型；再对齐监控覆盖区域和三维地图，然后获取视频数据并对视频目标分析，最后生成目标三维模型并合成数字车场，将某一时刻所有监控中包含的目标的三维模型与三维地图进行合并，形成当前时刻下的数字车场，避免了重复建模，提高了建模效率和三维模型的准确性，满足实时数据车场对实时性的要求。
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公开(公告)号：CN118229255B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410649224.9
申请日：2024-05-24
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/1093 , G06Q10/047 , G06Q10/0639 , G07C1/20
摘要： 本发明涉及智能化管理技术领域，特别涉及一种基于混合整数规划的巡检员自动排班方法及系统先收集各个路内停车场停车订单情况和各巡检员的工作能力数据并进行数据分析，再建立巡检路线规划模型，并使用Lingo工具进行求解得到每一条巡检路径；然后进行巡检员自动排班，最后评估最优方案的路内停车场收益和巡检员关于工作安排的反馈情况，根据评估结果对巡检员自动排班方案进行调整和优化，智能的找出巡检员的排版方案，提高巡检效率，达到用最小成实现最大停车费追缴的效果。
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公开(公告)号：CN118410931A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410888168.4
申请日：2024-07-04
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/047 , G08G1/14 , G08G1/01 , G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及路径推荐技术领域，特别是一种路内车场最佳巡检时段与路径推荐方法及系统，先收集车场运营数据，并通过公开渠道获得包括学校的放学时间、节假日安排的外部数据，再对数据进行预处理与分析得到各路内车场的使用情况；然后建立巡检员巡检时间段及巡检路径的优化模型，并应用粒子群优化算法对建立的优化模型进行求解，得到最优的巡检时段和路径规划方案后对结果进行评估与方案调整，最后根据得到的最佳巡检时间段及巡检路径配置方案，对巡检员的派遣进行调度，能精确地确定每个车场的巡检需求，在较短的时间内搜索到最优解，提高巡检效率；而且能够根据实际情况和特殊需求，为每个车场提供个性化的巡检推荐方案，实现了智能化管理。
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公开(公告)号：CN117975734A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410369757.1
申请日：2024-03-29
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明涉及交通控制技术领域，特别涉及一种基于多目标跟踪的道路交通状态预测方法及系统，先使用改进后的YOLOv8模型检测视频中的车辆，获取车辆的相关特征信息，再采用DeepSORT多目标跟踪算法分配车辆ID并对车辆进行跟踪；然后对车辆计数和车辆平均速度评估，最后依据车辆平均速度和车流量，判断道路是否拥堵，将改进后的YOLOv8与DeepSORT算法相结合，使用轻量级网络进行车流量统计、车辆平均速度和道路拥堵情况的评估，降低计算资源需求，便于在各种硬件环境下部署。
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公开(公告)号：CN117962916A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410294345.6
申请日：2024-03-14
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： B60W50/14 , B60W40/08 , G09B9/042 , G09B9/052 , G06V40/18 , G06N3/006 , G06V10/80 , G06V20/59
摘要： 本发明属于汽车驾驶辅助技术领域，尤其涉及一种基于眼动数据的汽车驾驶辅助方法，通过收集经验丰富的驾驶员在驾驶过程中的眼动数据，分析驾驶员驾驶过程中眼动意图，从而通过深度学习网络实现智能化分析，并辅助普通驾驶员驾驶车辆，能够在驾驶员驾驶的过程中提供驾驶辅助，在遇到突发情况时候及时提供预警，同时能够在驾校培训中辅助教练和学院驾驶培训。
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公开(公告)号：CN117953216A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410121443.X
申请日：2024-01-30
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06V10/26 , G06V20/00 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/048
摘要： 本发明属于街景分割技术领域，涉及一种基于Transformer的半监督式城市街景分割方法，在面临有标签数据的方法中，嵌入Transformer架构提取城市街景图中的全局特征，设计细节解码模块在全局特征的基础上捕捉城市街景图中的局部特征，将最终的特征经过处理形成分割结果图，对于无标签数据，会先对曝光的图片进行暗化，对于过暗的图片进行亮度增强，然后将处理后的图像与原始图片传递到双分支结构进行处理后获取两种分割结果，通过分割结果细化策略来处理后生成最终的分割结果，不仅仅可以用来应对与训练集类似场景的街景图进行分割，还可以用来解决一些未知场景的分割问题，有效地降低人工标注所带来的时间和资金成本，提升在城市街景分割中的准确率。
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公开(公告)号：CN117952877A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410345587.3
申请日：2024-03-26
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06T5/90 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于层次化结构建模的低质图像矫正方法，先收集低质图像构建数据集，再将数据集中的一张低质图像通过特征提取器提取低质图像特征后输入层次化结构建模模块进行层次化结构建模得到增强后的特征；然后增强后的特征输入图像矫正模块进行矫正生成矫正后的高质量图像，通过深入学习图像的复杂特征和结构，能够高效而精确地还原图像，使其达到接近或甚至超过原始高质量图像的视觉表现。
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公开(公告)号：CN115100639B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210940986.5
申请日：2022-08-08
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06V20/62 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/24 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明属于车牌识别技术领域，涉及一种利用单个字符矫正的车牌识别方法，先使用卷积神经网络提取特征，再利用空间和通道分组修正模块来进一步提取车牌区域的信息，将车牌区域分割出来后在分割区域内选取对应区域的字符中心点和初始外框，然后利用两层全连接网络把提取的初始外框的四个顶点回归到真实顶点坐标，根据得到的每个字符的顶点，与预设尺寸的车牌字符坐标进行仿射变换得到每个字符矫正后的图片，最后利用分类网络实现每个字符的分类，从左往右依次输出字符的识别结果完成整个车牌的识别，不仅能用于侧方位车牌识别，还能用于高位和低位摄像头采集图像的车牌识别问题，在CCPD车牌识别旋转数据集中，识别精度高达97.8%。
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公开(公告)号：CN117319610A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311594580.7
申请日：2023-11-28
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： H04N7/18 , G06V20/10 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06V10/80
摘要： 本发明属于交通控制技术领域，涉及一种基于高位全景相机区域增强的智慧城市道路监控方法，先构建城市高位全景视频监控数据集，对高位全景视频监控进行等距投影和六面体投影后再进行融合，然后基于全局信息引导的局部信息融合，并采用人工标记生成局部推荐后进行基于广角度感受野的推荐区域增强，采用区域增强网络得到基于显著性区域推荐的全景监控内容推荐，最后动态调节监控内容和人工干预监控内容；能实现智慧城市全方位无死角的视频监控，高清晰度的观察推荐区域发生的事件，而且提供的监控推荐能够任意调节观看监控角度，并且能够观看的角度清晰，极大的方便城市管理，甚至可以应用于需要监控的其他场合，为智慧城市提供方便。
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