CN113947249A - 加油加气站用能策略分析控制装置 - Google Patents

加油加气站用能策略分析控制装置 Download PDF

Info

Publication number
CN113947249A
CN113947249A CN202111234512.0A CN202111234512A CN113947249A CN 113947249 A CN113947249 A CN 113947249A CN 202111234512 A CN202111234512 A CN 202111234512A CN 113947249 A CN113947249 A CN 113947249A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
data
customer
client
refueling
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111234512.0A
Other languages
English (en)
Inventor
梁凯
徐大伟
张飞阳
王艳
刘卫东
李勇敢
陈伟
陈冬
刘健
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Leadot Innovation Technology Co ltd
Original Assignee
Leadot Innovation Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Leadot Innovation Technology Co ltd filed Critical Leadot Innovation Technology Co ltd
Priority to CN202111234512.0A priority Critical patent/CN113947249A/zh
Publication of CN113947249A publication Critical patent/CN113947249A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Loading And Unloading Of Fuel Tanks Or Ships (AREA)

Abstract

本发明公开了加油加气站用能策略分析控制装置，包括：客户信息获取模块，所述客户信息获取模块用于获取客户的身份信息；天气预测模块，所述天气预测模块用于预测未来一段时间内的天气情况数据；数据统计模块，统计每日不同时间段内的天气情况和对应的客户量；计算模块，根据客户信息获取模块的历史数据、数据统计模块的历史数据和数据统计模块的历史数据，同时结合天气数据，预测未来一段时间内的客流量；控制器模块，所述控制器模块根据计算模块的计算结果，控制加油加气站用电设备的数量。能够根据历史数据预测未来一段时间内的客流量，根据客流量实时调节电器设备的使用量，达到节能的目的。

Description

加油加气站用能策略分析控制装置
技术领域
本发明属于加油站用能控制设备技术领域，尤其涉及加油加气站用能策略分析控制装置。
背景技术
加油加气站内需要用到多种电器，例如，空调、灯具、水泵、加油机，其电机在运行过程中需要消耗较多的电能。而加油加气站内不同时间段内的客流量均不相同，如果相应的电器设备在工作日内均保持满负荷运行，则造成了电能的严重损耗，不利于节能环保，如果根据客流量调节电器的使用量，则能够调高电器的工作效率，同时减少了电能的使用量，例如，在客流量较多时，使电器设备满负荷地运行，当客流量较少时，启动少量的电器设备，保留基本营运负载，满足极少客流的服务需求。如何根据历史客流量数据预测未来一段时间内的客流量，根据客流量实时调节电器设备的使用量是当下需要解决的问题。
发明内容
针对现有技术不足，本发明的目的在于提供加油加气站用能策略分析控制装置，能够根据历史数据预测未来一段时间内的客流量，根据客流量实时调节电器设备的使用量，达到节能的目的。
本发明提供如下技术方案：
加油加气站用能策略分析控制装置，包括：客户信息获取模块，所述客户信息获取模块用于获取客户的身份信息，用于判断是随机客户还是固定客户；天气预测模块，所述天气预测模块用于预测未来一段时间内的天气情况数据，根据天气情况数据对加油加气站的客流量进行预判；数据统计模块，统计每日不同时间段内的天气情况和对应的客户量；计算模块，根据客户信息获取模块的历史数据、数据统计模块的历史数据和数据统计模块的历史数据，同时结合天气数据，预测未来一段时间内的客流量；控制器模块，所述控制器模块根据计算模块的计算结果，控制加油加气站用电设备的数量。
优选的，所述客户身份信息包括车辆编码、会员编码、车主姓名中的一种或者多种，若加油加气站未储存有客户以上信息，则判断对随机客户。
优选的，所述用电设备包括空调、灯具、水泵、加油机，所述控制器模块能够控制用电设备工作的数量。
优选的，本装置还包括数据库模块，所述数据库模块用于存储加油加气站的客流量的历史数据。
优选的，所述计算模块对客户身份信息、每日不同时间段内的天气情况所对应的客户量进行训练，获得客户流量预测模型。
优选的，根据客户流量预测模型预测未来2-3小时内的客户消费量。
优选的，所述计算模块包括处理器、存储器和总线，处理器通过总线与存储器之间完成通信。
优选的，本装置还包括摄像模块、图像处理模块、人脸识别模块，当判断客户为随机客户时，对客户样貌特征或者车辆特征进行拍摄，提取有效特征，将特征数据存储至数据库内，供后续对比使用。
优选的，在提取有效特征前，首先对图像进行去噪处理，其去噪方式采用中值滤波、均值滤波和同态滤波中的一种。
优选的，具体地，所述中值滤波方法为：Gi＝Med{fi-v，……，fi-1，fi，fi+1，fi+v}；取一维空间f以i位置为中心、以V长度为范围内的中间值作为新的一维空间g所对应i位置的值。
优选的，具体地，所述均值滤波对二维空间的均值滤波以点(x，y)为中心，一定窗口范围内的所有像素平均值为该点的新像素值。
优选的，所述同态滤波通过对数操作，使图像中信号与乘性噪声的关系变为相加关系，再进行滤波。
优选的，在图像采集过程中，为了解决光照问题，采集的图像采用线性变换法对图像进行处理，所述线性变换法将原图像中灰度值动态范围在[m,M]内的所有像素灰度值都做统一的拉伸或压缩处理至[n,N]范围内，具体公式如下：
Figure BDA0003317254200000031
优选的，所述摄像模块基于自动调焦系统硬件实现，所述图像处理模块负责图像的采集和运算处理，并根据图像处理结果为电机控制单元发送控制信号。FPGA在同步信号的控制下完成信号的采集和图像预处理；处理后的图像数据经DSP的VP口送入，在此进行调焦窗口的构建和图像质量的评价，先将采集到的第一帧图像存入SDRAM中，再继续采集下一帧并送入SDRAM的另一地址区域，同时从SDRAM中取上一帧存放的数据图像进行处理；图像质量评价完成后，根据评价结果制定搜索策略，为执行机构发送控制信号。数据源来自CameraLink数字相机，经CameraLink接收器将LVDS信号转换为FPGA可识别的TTL电平信号；该硬件平台还具有其它单元，光栅尺实时检测镜组所在位置的码值反馈给DSP；平台中的JTAG调试接口、RS-232串口通信接口和复位电路，用以方便电路的调试、通信和复位；上电后程序由Flash直接加载至DSP实现全程自动的调焦。
优选的，每次对客户的特征信息进行提取后与数据库中累计的数据进行对比，若具有相同的特征数据则判断为此客户曾经来过，此时可以将客户定义为潜在固定客户，便于对客户数据进行管理。
优选的，将数据库的客流量数据进行分类，其分类方式包括按一周内不同日期进行分类统计，按天气要素进行分类，提高预测的精确度。
优选的，所述天气预测模块采用基于灰色模型方式对短期天气进行预测。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明加油加气站用能策略分析控制装置，通过设置计算模块，能够根据历史数据预测未来一段时间内的客流量，根据客流量实时调节电器设备的使用量，达到节能的目的。
(2)本发明加油加气站用能策略分析控制装置，通过设置天气预测模块，根据不同的天气对应的客流量数据判断天气对客流量的影响，在判断客流量的时候增加了天气因素，提高了客流量预测的精确度。
(3)本发明加油加气站用能策略分析控制装置，通过对数据库内的客流量数据进行分类，便于对数据进行统计计算，增加了数据预测的准确性。
(4)本发明加油加气站用能策略分析控制装置，通过摄像模块、图像处理模块、人脸识别模块，便于对客户的信息进行判断，有利于对客户信息的管理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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他相关的附图。
图1是本发明的系统示意图。
图2是本发明的实施例二示意图。
图3是本发明的自动调焦系统示意图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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他实施方式，都属于本发明保护的范围。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，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他实施方式，都属于本发明保护的范围。
实施例一：
如图1所示，加油加气站用能策略分析控制装置，包括：客户信息获取模块，所述客户信息获取模块用于获取客户的身份信息，用于判断是随机客户还是固定客户；天气预测模块，所述天气预测模块用于预测未来一段时间内的天气情况数据，根据天气情况数据对加油加气站的客流量进行预判；数据统计模块，统计每日不同时间段内的天气情况和对应的客户量；计算模块，根据客户信息获取模块的历史数据、数据统计模块的历史数据和数据统计模块的历史数据，同时结合天气数据，预测未来一段时间内的客流量；控制器模块，所述控制器模块根据计算模块的计算结果，控制加油加气站用电设备的数量。
所述客户身份信息包括车辆编码、会员编码、车主姓名中的一种或者多种，若加油加气站未储存有客户以上信息，则判断对随机客户。所述用电设备包括空调、灯具、水泵、加油机，所述控制器模块能够控制用电设备工作的数量，控制器模块根据计算模块对未来一段时间的预测结果，控制用电设备的数量，计算模块预测未来3小时内，该加油站无客流量或者极少客流量，极少的客流量发生在2小时后，基于该分析预测，装置自动控制部分负载停运，保留基本营运负载，满足极少客流的服务需求。
本装置还包括数据库模块，所述数据库模块用于存储加油加气站的客流量的历史数据，其数据包括不同天气的客流量数据、不同日期的客流量数据、每日不同时间段内的客流量数据。所述计算模块对客户身份信息、每日不同时间段内的天气情况所对应的客户量进行训练，获得客户流量预测模型，根据客户流量预测模型，结合当下的天气、日期和所处的时间段，预测未来2-3小时内的客户消费量。所述计算模块包括处理器、存储器和总线，处理器通过总线与存储器之间完成通信。
实施例二
结合图2所示，加油加气站用能策略分析控制装置，包括：客户信息获取模块，所述客户信息获取模块用于获取客户的身份信息，用于判断是随机客户还是固定客户；天气预测模块，所述天气预测模块用于预测未来一段时间内的天气情况数据，根据天气情况数据对加油加气站的客流量进行预判；数据统计模块，统计每日不同时间段内的天气情况和对应的客户量；计算模块，根据客户信息获取模块的历史数据、数据统计模块的历史数据和数据统计模块的历史数据，同时结合天气数据，预测未来一段时间内的客流量；控制器模块，所述控制器模块根据计算模块的计算结果，控制加油加气站用电设备的数量。
所述客户身份信息包括车辆编码、会员编码、车主姓名中的一种或者多种，若加油加气站未储存有客户以上信息，则判断对随机客户。所述用电设备包括空调、灯具、水泵、加油机，所述控制器模块能够控制用电设备工作的数量，控制器模块根据计算模块对未来一段时间的预测结果，控制用电设备的数量，计算模块预测未来3小时内，该加油站无客流量或者极少客流量，极少的客流量发生在2小时后，基于该分析预测，装置自动控制部分负载停运，保留基本营运负载，满足极少客流的服务需求。
本装置还包括数据库模块，所述数据库模块用于存储加油加气站的客流量的历史数据，其数据包括不同天气的客流量数据、不同日期的客流量数据、每日不同时间段内的客流量数据。所述计算模块对客户身份信息、每日不同时间段内的天气情况所对应的客户量进行训练，获得客户流量预测模型，根据客户流量预测模型，结合当下的天气、日期和所处的时间段，预测未来2-3小时内的客户消费量。所述计算模块包括处理器、存储器和总线，处理器通过总线与存储器之间完成通信。
本装置还包括摄像模块、图像处理模块，当判断客户为随机客户时，对客户样貌特征或者车辆特征进行拍摄，提取有效特征，将特征数据存储至数据库内，供后续对比使用。每次对客户的特征信息进行提取后与数据库中累计的数据进行对比，若具有相同的特征数据则判断为此客户曾经来过此加油加气站，此时可以将客户定义为潜在固定客户，加油加气站工作人员能够根据实际情况将客户发展为会员，将客户信心录入至数据库内，便于对客户数据进行管理。
在提取有效特征前，首先对图像进行去噪处理，其去噪方式采用中值滤波、均值滤波和同态滤波中的一种。
具体地，所述中值滤波方法为：Gi＝Med{fi-v，……，fi-1，fi，fi+1，fi+v}；取一维空间f以i位置为中心、以V长度为范围内的中间值作为新的一维空间g所对应i位置的值。所述均值滤波对二维空间的均值滤波以点(x，y)为中心，一定窗口范围内的所有像素平均值为该点的新像素值。所述同态滤波通过对数操作，使图像中信号与乘性噪声的关系变为相加关系，再进行滤波。
在图像采集过程中，为了解决光照问题，采集的图像采用线性变换法对图像进行处理，所述线性变换法将原图像中灰度值动态范围在[m,M]内的所有像素灰度值都做统一的拉伸或压缩处理至[n,N]范围内，具体公式如下：
Figure BDA0003317254200000101
结合图3所示，所述摄像模块基于自动调焦系统硬件实现，所述图像处理模块负责图像的采集和运算处理，并根据图像处理结果为电机控制单元发送控制信号。FPGA在同步信号的控制下完成信号的采集和图像预处理；处理后的图像数据经DSP的VP口送入，在此进行调焦窗口的构建和图像质量的评价，先将采集到的第一帧图像存入SDRAM中，再继续采集下一帧并送入SDRAM的另一地址区域，同时从SDRAM中取上一帧存放的数据图像进行处理；图像质量评价完成后，根据评价结果制定搜索策略，为执行机构发送控制信号。数据源来自CameraLink数字相机，经CameraLink接收器将LVDS信号转换为FPGA可识别的TTL电平信号；该硬件平台还具有其它单元，光栅尺实时检测镜组所在位置的码值反馈给DSP；平台中的JTAG调试接口、RS-232串口通信接口和复位电路，用以方便电路的调试、通信和复位；上电后程序由Flash直接加载至DSP实现全程自动的调焦。
将数据库的客流量数据进行分类，其分类方式包括按一周内不同日期进行分类统计，按天气要素进行分类，提高预测的精确度。
实施例三
加油加气站用能策略分析控制装置，包括：客户信息获取模块，所述客户信息获取模块用于获取客户的身份信息，用于判断是随机客户还是固定客户；天气预测模块，所述天气预测模块用于预测未来一段时间内的天气情况数据，根据天气情况数据对加油加气站的客流量进行预判；数据统计模块，统计每日不同时间段内的天气情况和对应的客户量；计算模块，根据客户信息获取模块的历史数据、数据统计模块的历史数据和数据统计模块的历史数据，同时结合天气数据，预测未来一段时间内的客流量；控制器模块，所述控制器模块根据计算模块的计算结果，控制加油加气站用电设备的数量。本装置还包括数据库模块，所述数据库模块用于存储加油加气站的客流量的历史数据，其数据包括不同天气的客流量数据、不同日期的客流量数据、每日不同时间段内的客流量数据。所述计算模块对客户身份信息、每日不同时间段内的天气情况所对应的客户量进行训练，获得客户流量预测模型，根据客户流量预测模型，结合当下的天气、日期和所处的时间段，预测未来2-3小时内的客户消费量。
所述天气预测模块采用基于灰色模型方式对短期天气进行预测，所述灰色模型是利用离散随机数经过生成变为随机性被显著削弱而且较有规律的生成数，建立起的微分方程形式的模型，这样便于对其变化过程进行研究和描述。为了保证GM(1,1)建模方法的可行性，需要对已知数据做必要的检验处理，设原始数据列为x(0)＝(x(0)(1)，x(0)(2)，……，x(0)(n))，计算数列的级比:
λ(k)＝x(0)(k-1)x(0)(k)，(k＝2,3，……，n)，根据GM(1,1)模型，得到预测值为：X(0)(k)＝X(1)(k)-X(1)(k-1)，k＝2，3，……，n。
预测模型采用的预测函数为：P＝f(X1：X2：X3)；上式中，X1为日期因素，X2为天气因素，X3为一天内不同时间段因素；具体地预测函数为：P＝a0+a1·X1+a2·X2+a3·X3；式中a0、a1、a2、a3为相关系数。
在使用过中，根据积累的数据不断增加而修正相关系数，使相关系数逐步接近实际值，增加模型的预测精度。
建立加油站用能点分布图，通过油站用能策略分析控制装置预测未来3小时内，该加油站无客流量或者极少客流量，极少的客流量发生在2小时后，基于该分析预测，装置自动控制部分负载停运，保留基本营运负载，满足极少客流的服务需求。该装置是不断动态调整控制策略，积累的数据量越多，预测的越准，控制的越精确，从而最大实现合理节能的目的。
通过上述技术方案得到的装置是加油加气站用能策略分析控制装置，能够根据历史数据预测未来一段时间内的客流量，根据客流量实时调节电器设备的使用量，达到节能的目的。
以上所述仅为本发明的优选实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化；凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.加油加气站用能策略分析控制装置，其特征在于，包括：客户信息获取模块，所述客户信息获取模块用于获取客户的身份信息，用于判断是随机客户还是固定客户；
天气预测模块，所述天气预测模块用于预测未来一段时间内的天气情况数据，根据天气情况数据对加油加气站的客流量进行预判；
数据统计模块，统计每日不同时间段内的天气情况和对应的客户量；
计算模块，根据客户信息获取模块的历史数据、数据统计模块的历史数据和数据统计模块的历史数据，同时结合天气数据，预测未来一段时间内的客流量；
控制器模块，所述控制器模块根据计算模块的计算结果，控制加油加气站用电设备的数量。
2.根据权利要求1所述加油加气站用能策略分析控制装置，其特征在于，所述客户身份信息包括车辆编码、会员编码、车主姓名中的一种或者多种，若加油加气站未储存有客户以上信息，则判断对随机客户。
3.根据权利要求1所述加油加气站用能策略分析控制装置，其特征在于，所述用电设备包括空调、灯具、水泵、加油机，所述控制器模块能够控制用电设备工作的数量。
4.根据权利要求1所述加油加气站用能策略分析控制装置，其特征在于，本装置还包括数据库模块，所述数据库模块用于存储加油加气站的历史数据。
5.根据权利要求1所述加油加气站用能策略分析控制装置，其特征在于，所述计算模块对客户身份信息、每日不同时间段内的天气情况所对应的客户量进行训练，获得客户流量预测模型。
6.根据权利要求5所述加油加气站用能策略分析控制装置，其特征在于，根据客户流量预测模型预测未来2-3小时内的客户消费量。
CN202111234512.0A 2021-10-22 2021-10-22 加油加气站用能策略分析控制装置 Pending CN113947249A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111234512.0A CN113947249A (zh) 2021-10-22 2021-10-22 加油加气站用能策略分析控制装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111234512.0A CN113947249A (zh) 2021-10-22 2021-10-22 加油加气站用能策略分析控制装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113947249A true CN113947249A (zh) 2022-01-18

Family

ID=79332309

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111234512.0A Pending CN113947249A (zh) 2021-10-22 2021-10-22 加油加气站用能策略分析控制装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113947249A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116307277A (zh) * 2023-05-18 2023-06-23 一站发展(北京)云计算科技有限公司 基于深度学习的人员流量与消费量的预测方法及其系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116307277A (zh) * 2023-05-18 2023-06-23 一站发展(北京)云计算科技有限公司 基于深度学习的人员流量与消费量的预测方法及其系统
CN116307277B (zh) * 2023-05-18 2023-08-01 一站发展(北京)云计算科技有限公司 基于深度学习的人员流量与消费量的预测方法及其系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108875746B (zh) 一种车牌识别方法、装置、系统及存储介质
CN112633998B (zh) 税务大数据决策分析方法及系统
CN109389569B (zh) 基于改进DehazeNet的监控视频实时去雾方法
CN105976383A (zh) 一种基于极限学习机图像识别的输电设备故障诊断方法
CN105070054B (zh) 一种基于流式计算与时间窗动态优化的多源交通状态判别方法
CN103942807A (zh) 一种实时处理的快速图像分块融合系统及融合方法
CN113947249A (zh) 加油加气站用能策略分析控制装置
CN106557765A (zh) 注意检测装置以及注意检测方法
CN114546486A (zh) 向用户推荐指令的方法和装置、存储介质及电子装置
CN105574500A (zh) 提高人脸识别通过率的方法和装置
CN115063331B (zh) 基于多尺度块lbp算子无鬼影多曝光图像融合方法
CN112288334A (zh) 一种基于lightgbm的车联网风险因子的提取方法
CN115205363A (zh) 基于改进ResNet网络的传送带实时判空检测方法与系统
CN117152182B (zh) 一种超低照度网络相机图像处理方法、装置及电子设备
CN117078670B (zh) 一种云相框的生产控制系统
CN109670875B (zh) 一种铁路客票浮动定价优化管理方法
CN112270289A (zh) 一种基于图卷积注意力网络的智能监测方法
CN108847052B (zh) 停车位置确定方法、装置、系统及计算机可读介质
Su et al. Check for updates Study on Clustering Analysis Model of Traffic Congestion State
CN113222266B (zh) 一种基于水表日用量大数据的预测模型匹配方法
CN116681703B (zh) 一种智能开关质量快速检测方法
CN116233312B (zh) 一种基于回归分解的电网客服话务量预测方法
US20230214767A1 (en) Communications server apparatus and method for simulating supply and demand conditions related to a transport service
CN117670384A (zh) 一种基于yolo算法的社区灯光指数反演的房价预测方法
CN118052268A (zh) 一种场景自适应的模型压缩方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination