公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位方法

为了提高公共区域监控视频的目标定位检测能力,需要进行目标特征跟踪定位算法设计,提出一种基于图像超分辨率重建的公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位方法。构建公共区域监控视频的三维图像重建模型,采用边缘层的高分辨融合方法进行公共区域监控视频图像数据的三维结构重组,提取公共区域监控视频的关键特征点,用图像退化模型进行公共区域监控视频数据目标特征检测,结合线性滤波模型使得监测输出图像满足最优匹配特征解,提高对公共区域监控视频数据目标特征跟踪能力。引入引导滤波方法进行公共区域监控视频数据的图像超分辨重建,实现对目标特征准确跟踪定位。仿真结果表明,采用该方法进行公共区域监控视频数据目标特征跟踪定位的准确性较高,图像重建能力较强,归一化均方根误差较小。     

基于数据中台的智能标签关键技术研究与应用

随着数字化转型浪潮的来临,标签在企业生产中的作用越发重要,但在日益增长的业务需求中,传统标签构建方法暴露出了诸多问题.介绍了基于数据中台建设智能标签的研究和设计方法,包括对现存问题的描述、智能标签的设计及智能标签的展望.基于数据中台所带来的优势,设计构建智能标签的建设方案,能为企业建设智能标签及数字化转型提供相应思路.     

基于大数据算法的电话号码与客户编号对应关系的识别研究与实现

基于95598业务,利用大数据分析挖掘方法,构建统一身份识别模型,有效识别客户来电号码与户号的对应关系。采用大数据文本挖掘技术,有效解析用电地址信息、客户姓名等内容,并计算地址相似度得分、姓名相似度得分,作为对应关系校验以及识别疑似户号的关键因子指标。针对能获取到的对应关系,构建权重划分模型,计算对应关系匹配度得分,根据分值大小,校验对应关系的可靠性。针对找不到户号对应关系的来电号码,基于文本相似度得分构建KNN模型,计算对应关系匹配度得分,依据分值大小,识别疑似户号。     

面向电力用户的群簇核心推荐算法

目前,电力用户的缴费方式仍以线下为主,长期以来造成了电力企业运营成本高、管理压力大等问题.传统的线上引流方法用户增长速度慢,用户粘性差.为快速转变电力用户长期以来所形成的线下缴费方式,提出采用基于群簇核心用户的推荐模型.电力用户的缴费行为表现出一定的群聚性和周期性,群簇核心用户不仅可以精准地代表某一类簇的行为特征,还可以间接地影响相关用户,实现新型缴费方式的快速传播,从而加速线上用户的增长速度.此外,提出的模型具有速度快、可并行、易迁移、易操作等特点,实现了一户一方案的精准推荐,在大规模电力用户数据下表现出了极高的应用价值.仿真实验结果表明,所提算法在进行电力用户精准引流时,在召回率和精确度等指标上具有较好的效果.