监控方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
雨巷****碧易
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监控方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种监控方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,所述方法包括:获取监控目标的位置;确定所述监控目标的位置所属的目标监控区域,及所述目标监控区域对应的监控设备;根据监控区域与控制参数的对应关系,确定所述目标监控区域对应的控制参数;使用所述控制参数控制所述监控设备将监控区域调整为所述目标监控区域;其中,所述对应关系根据所述监控设备的安装位置和所述监控设备的感光元件尺寸确定。这样在理想情况下能够实现运动路线上的各监控设备对监控目标的监控视频的无缝衔接,并且令所述监控视频中的所述监控目标图像更
集群监控方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本发明涉及人工智能技术,揭露了一种集群监控方法,包括:采集目标集群的硬件资源指标,以及采集目标集群的运行服务指标,对所述目标集群进行可用性检测,得到可用性检测结果,根据所述可用性检测结果构建所述硬件资源指标及所述运行服务指标的指标变化图集合,根据所述指标变化图集合监控所述目标集群的指标变化,得到集群监控结果。此外,本发明还涉及区块链技术,所述集群监控结果可存储在区块链的节点中。本发明还提出一种集群监控方法装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决集群监控效率较低的问题。
异常监控方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质.pdf
本发明提供一种异常监控方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质,应用于人工智能领域,该方法包括:分别对所述业务日志数据以及所述硬件监控数据进行特征提取;将所述业务日志特征以及所述硬件监控特征输入预建立的深度学习异常监控模型得到异常监控结果;其中,所述深度学习异常监控模型包括:多个并行的局部CNN层、连接在多个局部CNN层之后的数据拼合层、连接在所述拼合层之后的全局CNN层、连接在所述全局CNN层之后的LSTM以及连接在所述LSTM输出端的输出层,对CNN与LSTM的混合模型进行了改进,对监控数据进行多维
消费延迟监控方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
本说明书实施例公开了一种消费延迟监控方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中,该方法应用于基于SparkStreaming框架的流处理系统,包括:按照预设时间间隔从Kafka系统中读取流数据,所述流数据中包括多条携带有生产时间戳的业务数据;基于所述流数据中的目标业务数据的生产时间戳确定所述Kafka系统的消费延迟时间,其中,所述目标业务数据为所述流数据中生产时间戳最晚的业务数据;基于所述消费延迟时间,对所述Kafka系统进行消费延迟监控。本申请能够实现对Kafka系统中的消费延迟信息的有效监控。
监控图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请公开了监控图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法包括:获取监控图像,并对监控图像中的人员图像进行身份识别处理,得到身份识别结果;根据身份识别结果确定头部拟真模型,利用人员图像生成对应的人体行为拟真模型,并利用头部拟真模型和人体行为拟真模型构建人员拟真模型;利用人员拟真模型对人员图像进行替换,得到去隐私监控图像;人员拟真模型可以表示与人员图像相同的动作行为,同时可以表征该人员图像的具体身份;由于监控画面中的隐私信息基本与行为人的肢体相关,因此对人员图像进行替换可以起到保护隐私的效果;同时