专利交易市场

本发明公开了一种用于实时分析网络餐饮店铺风险的识别方法，涉及食品安全、大数据分析技术领域，其技术方案要点是：采集网络平台上的餐饮数据，根据餐饮数据计算店铺的公示风险值、评论风险值、地址风险值以及平台风险指数，并进行多维度统计。该方法运用大数据流式计算、AI图像识别、自然语言处理(NLP)等技术针对新兴网络餐饮业态进行智慧监管，计算速度快、准确性高，能够为监管人员提供有效的执法依据；解决了有效监管资源和多元复杂的监管对象之间的矛盾，实现高效的靶向性抽检工作；显著提高靶向抽检有效率，辅助监管，及时发现存在假证、一证多用、食品安全等网络餐饮经营问题。

本发明公开了一种贸易信息风险预警模型的构建方法及应用，所述构建方法包括以下步骤：S1、构建复杂网络：从历史商品信息表中提取有效实体信息，将各个有效实体信息作为实体节点，将相互关联的两个实体节点连线构成边，所述实体节点和边构成复杂网络结构；S2：量化复杂网络：统计历史商品信息表的抽查数据计算问题率，以问题率作为实体节点与边关系的量化特征量化实体节点和边的风险值；S3：构建风险预警模型：根据历史商品信息表的抽查数据对实体节点和边的风险值赋权重，得到权重函数，然后加权求和实体节点和边的风险值得到风险预警模型。本发明解决了现有技术导致抽检准确率低、抽检工作量大的问题。

本发明公开一种基于三维卷积网络的捕鱼行为识别方法及系统，包括步骤采集视频数据，基于视频数据得到所需图像序列；将图像序列中连续的多张图像一并输入三维卷积网络，提取输入数据的多维度特征向量；利用输入图像序列的图像宽和高两个维度的信息生成参考锚框；利用所得多维度特征向量与参考锚框，解码出目标所在位置，并分类目标行为，得到捕鱼行为目标。本发明能够对连续输入的视频同时进行目标检测和行为分析的端到端网络结构检测识别，能够在连续的视频文件和复杂背景信息干扰下，有效识别前景目标的行为，从拍摄视频中精确的识别出捕鱼行为。

本发明公开一种证照图片清晰度评价方法，包括步骤：获取原始证照图片；对原始证照图片进行双边滤波处理，获得证照图片的灰度图；对灰度图进行基于梯度的边缘检测，获得梯度图；根据度量像素周围灰度变化矩阵获得隐梯度函数，基于隐梯度函数分析梯度图中每个像素周围灰度的连续变化情况；取分析结果的全局平均值，作为图片清晰度的评价值；对评价值进行标准化处理，得到图片清晰度评分。本发明能够有效对证照图片文字区域的清晰度进行评价；能够直接且有效的判断出证照图片的清晰度，不需要对模糊证照图片进行文字信息提取，尤其在流式处理环境下大大提高整个系统的效率；不仅评价效果好，而且计算量低，节约了大量时间和运行成本。

本发明公开一种基于非概率模型的垃圾网页降级方法，包括通过网络爬虫爬取网页并对其内容进行解析，获取网页URL列表；根据获得的URL列表计算得到节点邻接表；根据节点邻接表构建节点网络图；采用PageRank算法对节点网络图中节点排序，将排名靠前的网页依次分类标注为正常网页或垃圾网页；对已标注的网页赋予评分初始值和跳转概率初始值；采用迭代算法进行值传播，直到算法收敛，获得节点评分值；根据节点评分值对节点网络图中所有节点进行降序排序，得到页面的最终排序结果。本发明实现垃圾网页降级处理，尽最大可能提升正常网页在搜索引擎中的排名，同时降低垃圾网页的排名，有效提高了垃圾网页降级的处理精度和速度。

本发明公开一种判断网络餐饮商家证照缺失的方法，包括数据集收集和存储；构建梯度增强注意力网络模型，所述梯度增强注意力网络模型包括主网络、子网络和注意力模块；所述主网络对输入图片进行变换后得到主网络特征图；子网络用于计算与主网络特征图相同大小的子网络梯度特征图；注意力模块计算子网络梯度特征图与主网络特征图的相似度，得到梯度特征增强的特征图返回给主网络；优化模型参数；预测证件类别；根据预测得到的证件类别，对比得出餐饮商家所缺失的证件。本发明通过建立梯度增强注意力网络模型增强对证件图片中文字区域识别的敏感性，有效提高模型识别准确率，能够从大量网络平台数据中快速且有效地识别出缺失规定证照的商家。