成都大成均图科技有限公司专利技术

成都大成均图科技有限公司共有14项专利

  • 本申请公开了一种分布式数据库的日志存储方法、装置、设备及介质,涉及计算机技术领域。包括获取第一数据,将第一数据存储至至少两个分布式存储器;从至少两个分布式存储器中的第一分布式存储器获取第二数据,根据第二数据,将第二数据与第三数据进行融合...
  • 本申请公开了一种高并发数据的存储方法、装置和设备,涉及数据存储领域。获取第一APP的日志数据即为第一数据;建立与所述第一数据的第一多线程连接句柄;根据所述第一多线程连接句柄,为所述第一线程加第一分布式锁,并设置第一超时时间;将第一数据写...
  • 本申请提供一种报警信息的接收方法及系统,属于安全管理技术领域,该方法基于警情类别与座席的座席技能的匹配分数、座席处理警情类别的优先级以及座席与呼叫请求对应的警情位置之间的距离远近,确定可以快速响应处理该呼叫请求的座席,故可以实现提高呼叫...
  • 本申请公开了一种基于
  • 本发明涉及智能消防技术领域,为一种基于警情地图的多源综合定位方法及装置
  • 本发明涉及人工智能那个技术领域,为一种基于人工智能的自动化本地消防语音识别方法及装置
  • 本发明涉及自动化警务管理技术领域,为一种基于应急多源报警有效警情识别方法及装置。本申请实施例提供的技术方案中,通过构建对于信息识别的识别模型,将报警信息转换为文本语言,并基于多源数据对文本语言中的关键文本特征进行查询,确定在时间段内是否...
  • 本发明涉及自动化警务管理技术领域,为一种应急警情受理信息识别方法及装置。本申请实施例提供的技术方案中,通过构建对应的识别模型能够将得到的语音信息进行识别得到最终的文本信息,并将文本信息进行组合得到对应的事件,提高了整体警务记录的速度和效...
  • 本发明公开了多源数据融合的地图匹配更新方法,包括以下步骤:对源地图的道路信息矢量化处理生成矢量化数据源;对基础地图处理生成多层次空间索引分区;将所述矢量化数据源和所述多层次空间索引分区输入基于隐马尔科夫的路网匹配模型,使得所述矢量化数据...
  • 本发明公开了KNN动态自适应的双图卷积图像分割方法,包括以下步骤:S1:将原始图像中的像素映射为图空间的节点;S2:建立所述节点和对应于所述节点的所述邻居节点的连接关系生成图结构;S3:在所述图结构中更新每个所述节点的特征形成全局推理数...
  • 本发明公开了基于位置数据融合的道路提取方法,包括以下步骤:数据增强处理;生成融合位置数据的原始输入影像;生成多层卷积数据;生成第一输入数据和第二输入数据;生成预测特征图,并将预测特征图作为新的第二输入数据后重复执行直至多层预测模型的层数...
  • 本发明公开了基于高阶空间信息全局自动感知的道路提取方法,包括根据预设的深度卷积分层模型编码生成空间特征;采用双线性池化生成道路提取特征资源池;根据道路提取特征资源池进行带权重的特征空间再分配;带权重的特征空间再分配为根据道路和背景每个局...
  • 本发明公开了基于复杂轨迹网络划分模型的离线地图匹配方法,建立复杂轨迹网络划分模型,并根据交叉路口轨迹划分模型生成单轨迹集合;将单轨迹集合输入优化的权值适配隐马尔科夫模型中,通过可观察的GNSS位置序列确定隐藏的实际位置序列;对隐马尔科夫...
  • 本发明公开了一种项目文件生成方法及平台,该方法包括:项目生成平台接收到客户端发送的请求生成第一项目文件的请求消息;其中,所述第一项目文件中包括至少一个业务;根据所述至少一个业务中每个业务所对应的业务名称获取自身存储的与所述业务名称对应的...
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