CN113505681B - 用于监测市场内部地面卫生情况的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的实施例公开了用于监测市场内部地面卫生情况的方法,属于视频监控技术领域。所述方法,包括:根据目标市场出入人员对目标市场的每个监控区域的偏好度对所述监控区域进行监控等级划分;获取每个监控区域内的当前监控图像,对每个当前监控图像进行预处理,获得预处理后的第一监控图像;根据所述第一监控图像确定每个监控区域内的预测清洁度;根据所述监控区域内的预测清洁度,确定各监控区域的地面卫生情况是否合格;将各监控区域的地面卫生情况合格与否的结果提供给用户。本发明能够智能化地根据公共区域的监控图像,确定监控区域内的卫生情况并展示给用户。

Description

用于监测市场内部地面卫生情况的方法
技术领域
本发明属于视频监控技术领域,尤其涉及用于监测市场内部地面卫生情况的方法。
背景技术
目前,许多的公共场合卫生情况全靠保洁人员人工排查,导致很多商场、市场等需要聘请大量保洁人员来排查并保持地面卫生,卫生问题的排查完全依赖于人工,人工排查方式费时费力且容易有遗漏的地方,不可能面面俱到。
为解决该问题,目前也有部分用于地面卫生清洁的智能机器人,该种机器人能够根据目标区域的形状和大小等,定时/不间断地对目标区域进行清洁。但是,一方面,这种清洁机器人由于需要使用电池,续航能力不长,无法适用于大面积的公共场所,往往只能用于家庭和较小面积的目标区域;另一方面,这种清洁机器人对目标区域的清洁是无区别的,例如对于有垃圾的区域和无垃圾的区域都一样清洁,无法自动识别地面区域的具体卫生情况,即无法做卫生监控,清洁效率较低。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供用于监测市场内部地面卫生情况的方法,用于解决现有的智能机器人无法做卫生监控,公共区域的卫生监控人工依赖性强,人工监控费时费力问题且容易有盲区的问题。本发明能够智能化地根据公共区域的监控图像,确定区域内的卫生情况并展示给用户。
第一方面,本发明实施例提供一种用于监测市场内部地面卫生情况的方法,包括以下步骤:
根据目标市场出入人员对目标市场的每个监控区域的偏好度对所述监控区域进行监控等级划分;其中,所述目标市场包括预先划分的多个监控区域;
获取每个监控区域内的当前监控图像,对每个当前监控图像进行预处理,获得预处理后的第一监控图像;
根据所述第一监控图像确定每个监控区域内的预测清洁度;
根据所述监控区域内的预测清洁度,确定各监控区域的地面卫生情况是否合格;
将各监控区域的地面卫生情况合格与否的结果提供给用户。
在一可选实施例中,所述监控等级包括第一监控等级和第二监控等级;所述第一监控等级对应第一数量个监控指标,所述第二监控等级对应第二数量个监控指标;其中,所述第一数量大于第二数量。
在一可选实施例中,在所述根据目标市场出入人员对目标市场的每个监控区域的偏好度对所述监控区域进行监控等级划分之前,还包括:
将所述目标市场内部地面划分为I个等面积的监控区域;
为每个监控区域设置能够至少采集监控区域地面图像的固定位置的旋转监控摄像头。
在一可选实施例中,所述根据所述第一监控图像确定每个监控区域内的预测清洁度,包括:
根据第一公式确定每个监控区域内的预测清洁度;
其中,所述第一公式为:
Figure BDA0003145501510000021
所述第一公式中,Qi表示第i个监控区域内的预测清洁度,i=1,2,…,I,I为所述目标市场包括的监控区域总数;mi表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头的焦距,li表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头与第i个监控区域地面的直线距离,β表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头的焦距与第i个监控区域对应的旋转监控摄像头与第i个监控区域地面的直线距离之间的夹角,cos表示求余弦值,pi表示第i个监控区域内的人流密度,qi表示第i个监控区域内的贸易密集度指数,Si表示为第i个监控区域的区域面积,μi表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头的预设利用系数,Mi表示第i个监控区域所属的监控等级对应的监控指标数量,
Figure BDA0003145501510000031
表示第i个监控区域的第h个监控指标值,f()为预设监控指标值评分函数,e表示为自然常数,取值为2.72。
在一可选实施例中,所述根据所述监控区域内的预测清洁度,确定各监控区域的地面卫生情况是否合格,包括:
判断第i个监控区域内的预测清洁度是否小于预设清洁度阈值;
若第i个监控区域内的预测清洁度小于预设清洁度阈值,则确定第i个监控区域的地面卫生情况不合格;
若第i个监控区域内的预测清洁度不小于预设清洁度阈值,则确定第i个监控区域的地面卫生情况合格。
在一可选实施例中,在所述根据目标市场出入人员对目标市场的每个监控区域的偏好度对所述监控区域进行监控等级划分之前,还包括:
获取各监控区域在预设时间段内的监控视频;
根据各监控区域在预设时间段内的监控视频,确定各监控区域内的人流密度;
根据各监控区域内的人流密度,确定所述目标市场出入人员对各监控区域的偏好度。
在一可选实施例中,所述根据各监控区域在预设时间段内的监控视频,确定各监控区域内的人流密度,还包括:
根据各监控区域在预设时间段内的监控视频,确定在第i个监控区域与其他任意监控区域都出入的人员的数量、第j个出入人员在第i个监控区域内的停留时长以及第i个监控区域内的贸易密集度指数;
所述确定所述目标市场出入人员对各监控区域的偏好度,包括:
根据以下第二公式计算所述目标市场出入人员对第i个监控区域的偏好度:
Figure BDA0003145501510000032
其中,Fi表示所述目标市场出入人员对第i个监控区域的偏好度,i=1,2,…,I,I为所述目标市场包括的监控区域总数;Ni表示在第i个监控区域与其他任意监控区域都出入的人员的数量,Tij表示第j个出入人员在第i个监控区域内的停留时长,j=1,2,…,Ni;T′为所述预设时间段。
本发明提供了一种用于监测市场内部地面卫生情况的方法,首先根据市场出入人员对各个监控区域的偏好度,对各个监控区域进行等级划分,然后再根据各个区域的监控图像,获得各个监控区域的预测清洁度,最后根据此预测清洁度判断各个监控区域卫生是否合格并将结果提供给用户。本发明能够智能并准实时地根据市场中各个监控区域的监控图像,确定区域内的卫生情况是否合格并展示给用户。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的用于监测市场内部地面卫生情况的方法流程图;
图2为步骤S101之前的一种实施方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的用于监测市场内部地面卫生情况的方法流程图。参见图1,该方法包括如下步骤:
S101:根据目标市场出入人员对目标市场的每个监控区域的偏好度对所述监控区域进行监控等级划分;其中,所述目标市场包括预先划分的多个监控区域。
本实施例中,所述监控等级包括第一监控等级和第二监控等级;所述第一监控等级对应第一数量个监控指标,所述第二监控等级对应第二数量个监控指标;其中,所述第一数量大于第二数量。
假设目标市场存在4个区域,如:蔬菜区域、肉类区域、水果区域和熟食区域,根据对监控区域观察,发现蔬菜区域、肉类区域的人明显比水果区域和熟食区域的人多,而且平均呆的更长,明显的,蔬菜区域、肉类区域的偏好度比水果区域和熟食区域的偏好度更高,则可以将蔬菜区域、肉类区域设置为重点监控区域并设置第一数量个监控指标,例如重点监控区域设置5个监控指标R1,R2,R3,R4,R5,将水果区域和熟食区域设置为非重点监控区域并设置第二数量个监控指标,例如非重点监控区域设置3个监控指标R1,R2,R3。从而可以对不同用户偏好度的不同区域进行不同程度的监控,保证该监控区域的卫生监控结果更加严谨和准确以及细致,提高了稳定性。
作为一可选实施例,本步骤S101之前,还包括:
将所述目标市场内部地面划分为I个等面积的监控区域;为每个监控区域设置能够至少采集监控区域地面图像的固定位置的旋转监控摄像头。
作为一可选实施例,如图2所示,本步骤S101之前,还包括:
S201:获取各监控区域在预设时间段内的监控视频。
本实施例中,预设时间段可以灵活设置,如果对实时性要求较高,则可以将预设时间段设置短一些,如果是实时性要求不高,则可以将预设时间段设置长一些。
S202:根据各监控区域在预设时间段内的监控视频,确定各监控区域内的人流密度。
本实施例中,如果监控视频中的人数越多,则人流密度越大。
优选地,本步骤S202,还包括:根据各监控区域在预设时间段内的监控视频,确定在第i个监控区域与其他任意监控区域都出入的人员的数量、第j个出入人员在第i个监控区域内的停留时长以及第i个监控区域内的贸易密集度指数。
S203:根据各监控区域内的人流密度,确定所述目标市场出入人员对各监控区域的偏好度。
优选地,本步骤S203,包括:根据以下第一公式计算所述目标市场出入人员对第i个监控区域的偏好度:
Figure BDA0003145501510000061
其中,Fi表示所述目标市场出入人员对第i个监控区域的偏好度,i=1,2,…,I,I为所述目标市场包括的监控区域总数;Ni表示在第i个监控区域与其他任意监控区域都出入的人员的数量,Tij表示第j个出入人员在第i个监控区域内的停留时长,j=1,2,…,Ni;T′为所述预设时间段,pi表示第i个监控区域内的人流密度,qi表示第i个监控区域内的贸易密集度指数。
S102:获取每个监控区域内的当前监控图像,对每个当前监控图像进行预处理,获得预处理后的第一监控图像。
S103:根据所述第一监控图像确定每个监控区域内的预测清洁度。
优选地,根据第二公式确定每个监控区域内的预测清洁度;
其中,所述第二公式为:
Figure BDA0003145501510000062
所述第一公式中,Qi表示第i个监控区域内的预测清洁度,i=1,2,…,I,I为所述目标市场包括的监控区域总数;mi表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头的焦距,li表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头与第i个监控区域地面的直线距离,β表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头的焦距与第i个监控区域对应的旋转监控摄像头与第i个监控区域地面的直线距离之间的夹角,cos表示求余弦值,Si表示为第i个监控区域的区域面积,μi表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头的预设利用系数,Mi表示第i个监控区域所属的监控等级对应的监控指标数量,
Figure BDA0003145501510000063
表示第i个监控区域的第h个监控指标值,f()为预设监控指标值评分函数,e表示为自然常数,取值为2.72。
S104:根据所述监控区域内的预测清洁度,确定各监控区域的地面卫生情况是否合格;
作为一可选实施例,本步骤S104,包括:
S1041:判断第i个监控区域内的预测清洁度是否小于预设清洁度阈值;是则执行S1042,否则执行S1043;
S1042:确定第i个监控区域的地面卫生情况不合格;
S1043:确定第i个监控区域的地面卫生情况合格。
S105:将各监控区域的地面卫生情况合格与否的结果提供给用户。
本实施例中,监控区域的地面卫生情况再也不需要人工去细致排查,有效地节省了人力成本,提高了用户的体验感。
本实施例提供的用于监测市场内部地面卫生情况的方法,首先根据市场出入人员对各个监控区域的偏好度,对各个监控区域进行等级划分,然后再根据各个区域的监控图像,获得各个监控区域的预测清洁度,最后根据此预测清洁度判断各个监控区域卫生是否合格并将结果提供给用户。本发明能够智能并准实时地根据市场中各个监控区域的监控图像,确定区域内的卫生情况是否合格并展示给用户,再也不需要人工去细致排查每个监控区域的监控图像中的污点区域,节省了人力成本,提高了用户的体验感;另外,通过偏好度对监控区域进行等级划分,接着为不同等级的监控区域设置不同数量的监控指标,保证了监控区域的卫生监控结果更加严谨和准确及细致。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.用于监测市场内部地面卫生情况的方法,用于服务器,其特征在于,包括以下步骤:
根据目标市场出入人员对目标市场的每个监控区域的偏好度对所述监控区域进行监控等级划分;其中,所述目标市场包括预先划分的多个监控区域;
获取每个监控区域内的当前监控图像,对每个当前监控图像进行预处理,获得预处理后的第一监控图像;
根据所述第一监控图像确定每个监控区域内的预测清洁度;
根据所述监控区域内的预测清洁度,确定各监控区域的地面卫生情况是否合格;
将各监控区域的地面卫生情况合格与否的结果提供给用户;
其中,所述监控等级包括第一监控等级和第二监控等级;所述第一监控等级对应第一数量个监控指标,所述第二监控等级对应第二数量个监控指标;其中,所述第一数量大于第二数量;
其中,在所述根据目标市场出入人员对目标市场的每个监控区域的偏好度对所述监控区域进行监控等级划分之前,还包括:
将所述目标市场内部地面划分为I个等面积的监控区域;
为每个监控区域设置能够至少采集监控区域地面图像的固定位置的旋转监控摄像头;
其中,所述根据所述第一监控图像确定每个监控区域内的预测清洁度,包括:
根据第一公式确定每个监控区域内的预测清洁度;
其中,所述第一公式为:
Figure FDA0003754456110000011
所述第一公式中,Qi表示第i个监控区域内的预测清洁度,i=1,2,…,I,I为所述目标市场包括的监控区域总数;mi表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头的焦距,li表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头与第i个监控区域地面的直线距离,β表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头的焦距与第i个监控区域对应的旋转监控摄像头与第i个监控区域地面的直线距离之间的夹角,cos表示求余弦值,pi表示第i个监控区域内的人流密度,qi表示第i个监控区域内的贸易密集度指数,Si表示为第i个监控区域的区域面积,μi表示第i个监控区域对应的旋转监控摄像头的预设利用系数,Mi表示第i个监控区域所属的监控等级对应的监控指标数量,Rh表示第i个监控区域的第h个监控指标值,f()为预设监控指标值评分函数,e表示为自然常数,取值为2.72。
2.如权利要求1所述的用于监测市场内部地面卫生情况的方法,其特征在于,所述根据所述监控区域内的预测清洁度,确定各监控区域的地面卫生情况是否合格,包括:
判断第i个监控区域内的预测清洁度是否小于预设清洁度阈值;
若第i个监控区域内的预测清洁度小于预设清洁度阈值,则确定第i个监控区域的地面卫生情况不合格;
若第i个监控区域内的预测清洁度不小于预设清洁度阈值,则确定第i个监控区域的地面卫生情况合格。
3.如权利要求1-2任一项所述的用于监测市场内部地面卫生情况的方法,其特征在于,在所述根据目标市场出入人员对目标市场的每个监控区域的偏好度对所述监控区域进行监控等级划分之前,还包括:
获取各监控区域在预设时间段内的监控视频;
根据各监控区域在预设时间段内的监控视频,确定各监控区域内的人流密度;
根据各监控区域内的人流密度,确定所述目标市场出入人员对各监控区域的偏好度。
4.如权利要求3所述的用于监测市场内部地面卫生情况的方法,其特征在于,所述根据各监控区域在预设时间段内的监控视频,确定各监控区域内的人流密度,还包括:
根据各监控区域在预设时间段内的监控视频,确定在第i个监控区域与其他任意监控区域都出入的人员的数量、第j个出入人员在第i个监控区域内的停留时长以及第i个监控区域内的贸易密集度指数;
所述确定所述目标市场出入人员对各监控区域的偏好度,包括:
根据以下第二公式计算所述目标市场出入人员对第i个监控区域的偏好度:
Figure FDA0003754456110000031
其中,Fi表示所述目标市场出入人员对第i个监控区域的偏好度,i=1,2,…,I,I为所述目标市场包括的监控区域总数;Ni表示在第i个监控区域与其他任意监控区域都出入的人员的数量,Tij表示第j个出入人员在第i个监控区域内的停留时长,j=1,2,…,Ni;T′为所述预设时间段。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114022664B (zh) * 2022-01-06 2022-03-22 南京路健通工程技术有限公司 一种适用于电子指示牌的清洁度监控方法、装置及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008148281A (ja) * 2006-12-07 2008-06-26 Korea Electronics Telecommun 家庭用モバイルロボットの掃除およびホームモニタリング予約サービスのためのサーバ装置およびそのサービス方法
CN106777950A (zh) * 2016-12-08 2017-05-31 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 一种健康监控方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109919966A (zh) * 2019-01-24 2019-06-21 北京明略软件系统有限公司 区域确定方法、装置、存储介质和处理器
CN113038066A (zh) * 2019-12-09 2021-06-25 青岛海尔洗衣机有限公司 卫生监控方法、设备及系统
CN112560750A (zh) * 2020-12-24 2021-03-26 中建材信息技术股份有限公司 一种基于视频的地面清洁度识别算法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008148281A (ja) * 2006-12-07 2008-06-26 Korea Electronics Telecommun 家庭用モバイルロボットの掃除およびホームモニタリング予約サービスのためのサーバ装置およびそのサービス方法
CN106777950A (zh) * 2016-12-08 2017-05-31 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 一种健康监控方法及装置

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