专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]血压监测方法及监护装置-CN202111509476.4在审
  • 孙白雷;何先梁;金星亮;罗汉源;肖科;张崇明 - 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
  • 2021-12-10 - 2023-06-13 - A61B5/021
  • 一种血压监测方法及监护装置,该方法包括:识别监测对象的身体状态;当识别到所述监测对象的身体状态为睡眠状态或静止状态时,通过所述监测对象佩戴的生理信号传感器采集所述监测对象的生理信号,所述生理信号至少包括血氧信号;根据所述生理信号确定所述监测对象的脉搏波传导时间,并根据所述脉搏波传导时间监测所述监测对象的血压状态。本申请的血压监测方法及监护装置在监测对象处于睡眠状态或静止状态时根据脉搏波传导时间对监测对象的血压状态进行监测,在保证持续监测的同时能够避免打扰到监测对象
  • 血压监测方法监护装置
  • [发明专利]一种内容监测方法及装置-CN201710888264.9有效
  • 葛婷 - 北京国双科技有限公司
  • 2017-09-27 - 2022-09-27 - G06F40/284
  • 本发明提供一种内容监测方法及装置,在获取待监测对象后,获取待监测对象对应的文本内容,并对待监测对象对应的文本内容进行分词处理,得到待监测对象对应的文本内容的至少一个词语,在至少一个词语与待监测对象对应的预设监测内容匹配的情况下,基于匹配的至少一个词语对应的待监测对象,得到所述预设监测内容的曝光信息,这样就可以基于预设监测内容的曝光信息确定预设监测内容在待监测对象中的曝光情况,从而实现对预设监测内容在待监测对象中的曝光情况的监测
  • 一种内容监测方法装置
  • [发明专利]应用异常检测方法及装置-CN202211467459.3在审
  • 朱浩田;蒋炜;王云鹏;李建国 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2022-11-22 - 2023-02-28 - G06F11/07
  • 所述方法包括:当确定目标应用的服务状态发生变更时,从所述目标应用对应的多个业务监测对象中,确定受本次变更影响的第一业务监测对象。根据各业务监测对象监测属性信息,以及各业务监测对象与所述第一业务监测对象的相关性,确定各所述业务监测对象对于本次变更的监测重要程度值。根据各所述业务监测对象分别对应的监测重要程度值,从所述多个业务监测对象中,筛选出与所述目标应用本次变更所对应的目标业务监测对象。基于所述目标业务监测对象对应的所述监测属性信息,对所述目标应用进行业务监测,得到业务监测结果,并根据所述业务监测结果对所述目标应用进行异常检测。
  • 应用异常检测方法装置
  • [发明专利]目标对象监测方法及装置、电子设备和存储介质-CN201910863589.0有效
  • 夏俊;戴娟;吴军 - 深圳市商汤科技有限公司
  • 2019-09-12 - 2022-09-09 - G06V20/52
  • 本公开涉及一种目标对象监测方法及装置、电子设备和存储介质。所述目标对象监测方法包括:获取目标对象监测数据;根据监测数据,对目标对象进行状态评估,得到监测结果;其中,监测数据包括通过对目标对象进行图像识别所获得的情绪识别数据和/或行为识别数据。通过上述过程,可以基于目标对象监测数据,对目标对象的状态进行综合评估,从而获得监测结果;由于监测数据包括通过对目标对象进行图像识别获得的情绪识别数据以及行为识别数据中的至少一种,对目标对象的识别维度较多,因此基于此多维度的监测数据进行状态评估从而得到的监测结果,可靠性较高,更可以较为准确地体现出目标对象的整体状态。
  • 目标对象监测方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种面向连续被监测对象的异常检测方法-CN201711436578.1有效
  • 肖利民;苏书宾;阮利;张周杰;郝海东;李书攀;刘玺;王赵凯 - 北京航空航天大学
  • 2017-12-26 - 2021-01-08 - G06F11/30
  • 本发明提供的一种面向连续被监测对象的异常检测方法,能实时检测连续被监测对象的异常状态。包括以下步骤:1收集表示被监测对象异常状态的参数生成基于滑动窗口的连续监测数据流;2对检测算法进行初始化生成一个基于滑动窗口的数据集和一个被监测对象的异常值序列;3查找当前时刻到达的数据对象的k邻域集合并计算其局部离群系数;4更新当前到达的数据对象的k邻域对象的局部离群系数;5计算历史数据的局部离群系数对被监测对象当前时刻异常状态判断的参考价值;6计算被监测对象当前时刻的离群系数;7判定当前时刻被监测对象的可能异常状态;8更新监测数据流滑动窗口的数据集和被监测对象的异常值序列;9确定被监测对象的异常状态。
  • 一种面向连续监测对象异常检测方法

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