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【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智慧监管,具体涉及一种智慧监管方法和系统。
技术介绍
1、在现代商业环境中,市场监管在维护公平竞争、保障消费者权益以及促进市场秩序方面扮演着关键角色。然而,传统的市场监管方法往往受限于人力资源、数据分析能力和监管效率方面的限制,难以全面覆盖广大商户,容易出现监管漏洞和信息滞后。
2、为了应对这些挑战,智能化的监管方法日益受到关注。这些方法借助先进的技术,如云计算、大数据分析、人工智能和图像识别等,以提高监管的时效性、准确性和覆盖面。现有技术中,基于bp神经网络的预警模型以其预测准确性高得到了广泛应用,例如基于bp神经网络的零售户销售假烟行为的预警模型可以对销售假烟行为进行预警。
3、然而,基于bp神经网络的预警模型通常需要大量的高质量、有价值的数据来进行训练和优化,获取高质量、有价值数据需要高昂的成本,例如人力成本、设备成本和时间成本,在一些情况下,需要预测的行为或事件可能是敏感的,商户可能不愿意公开相关数据,这也导致了获取有关特定行为的数据变得困难,从而限制了模型的训练和应用。进一步地,即使数据可获得,数据采集范围有限,可能只涵盖了特定地区、特定类型的商户或特定时间段内的信息,限制了模型的泛化能力,在实际应用过程中的监管效果差。
技术实现思路
1、为了解决当前基于bp神经网络的智慧监管方法获取有价值数据难度大,数据采集范围有限,限制了模型的泛化能力,在实际应用过程中的监管效果差的技术问题,本专利技术提供一种智慧监管方法和系统。
2
3、s101:推送监管检查任务;
4、s102:根据所述监管检查任务,确定检查路线;
5、s103:根据所述检查路线依次检查各个商户;
6、s104:获取商户的门头图像,通过图像识别技术,从所述门头图像中提取门头信息,并与后台的历史门头数据进行比对,以确认是否到达待检查商户;
7、s105:获取商户的营业执照图像,通过图像识别技术,从所述营业执照图像中提取营业执照信息,并与后台的商户基本数据进行比对,以确认商户证件是否合规。
8、第二方面
9、本专利技术提供了一种智慧监管系统,用于执行第一方面中的智慧监管方法。
10、与现有技术相比,本专利技术至少具有以下有益技术效果:
11、(1)在本专利技术中,基于图像识别技术进行智慧监管,获取商户的营业执照图像,通过图像识别技术,从所述营业执照图像中提取营业执照信息,并与后台的商户基本数据进行比对,以确认商户证件是否合规。所需的训练数据仅为营业执照图像,获取有价值数据难度小,数据采集范围广泛,可以提升模型的泛化能力,提升在实际应用过程中的监管效果。
12、(2)在本专利技术中,可以根据监管检查任务,自动化确定检查路线,将存在违规风险的商户优先检查,合理分配监管人员的时间和资源,避免了盲目巡查和资源浪费,将有限的资源集中用于存在违规风险的商户,可以更高效地实施监管任务。
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1.一种智慧监管方法,其特征在于,应用于云数据管理系统,包括:
2.根据权利要求1所述的智慧监管方法,其特征在于,所述S101具体包括:
3.根据权利要求1所述的智慧监管方法,其特征在于,所述S102具体包括:
4.根据权利要求1所述的智慧监管方法,其特征在于,在所述S105之后,还包括:
5.根据权利要求4所述的智慧监管方法,其特征在于,所述S106具体包括:
6.根据权利要求5所述的智慧监管方法,其特征在于,所述图像识别模型的损失函数可表示为:
7.根据权利要求4所述的智慧监管方法,其特征在于,在所述S106之后,还包括:
8.根据权利要求7所述的智慧监管方法,其特征在于,所述S107具体包括:
9.根据权利要求7所述的智慧监管方法,其特征在于,在所述S107之后,还包括:
10.一种智慧监管系统,其特征在于,用于执行权利要求1至9任一项所述的智慧监管方法。
【技术特征摘要】
1.一种智慧监管方法,其特征在于,应用于云数据管理系统,包括:
2.根据权利要求1所述的智慧监管方法,其特征在于,所述s101具体包括:
3.根据权利要求1所述的智慧监管方法,其特征在于,所述s102具体包括:
4.根据权利要求1所述的智慧监管方法,其特征在于,在所述s105之后,还包括:
5.根据权利要求4所述的智慧监管方法,其特征在于,所述s106具体包括:
6.根据权利要...
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