摘要：本发明公开一种基于双模型的视频变化检测方法及系统，涉及智能交通领域，所述方法包括：结合时间模型与空间模型，通过最小归一化残差阈值判定实现变化检测，实现了时空模型互补，时间模型抑制自然动态噪声，空间模型抑制突发性抖动噪声。同时利用低维子空间投影捕获历史帧的时域相关性，动态更新背景估计和标准差，可以低复杂度实时更新子空间基向量，跟踪背景渐变。基于单帧梯度分布预测抖动引起的像素强度变化，通过概率网格计算空间均值和方差，结合帧间缩放因子自适应调整。无需历史抖动数据，直接基于单帧梯度预测抖动影响，提升检测准确性。

摘要：本公开提供了一种信息推送、信息发布方法及装置，其中，该方法包括：获取用户端上传的待发布媒体内容；从所述待发布媒体内容中提取对象集合；所述对象集合中包括至少一个待检测对象；通过对所述至少一个待检测对象进行意图预测，确定所述至少一个待检测对象中的意图对象；将对象推荐库中的待推荐对象与所述意图对象进行相关性匹配，确定与所述意图对象匹配的推荐对象；将所述推荐对象的信息发送给所述用户端。

摘要：本公开提供了一种信息推送方法及装置、信息发布方法及装置，其中，该信息推送方法包括：获取用户端上传的待发布媒体内容；确定所述待发布媒体内容在多个维度下的资源内容，并基于所述多个维度下的资源内容，生成所述待发布媒体内容对应的特征向量；基于媒体内容库中的各个参考媒体内容对应的特征向量，以及所述待发布媒体内容的特征向量，确定所述媒体内容库中与所述待发布媒体内容匹配的参考媒体内容；将确定的所述参考媒体内容对应的话题标签作为推荐话题标签发送给所述用户端。

摘要：本发明公开一种基于概率模型的交通标志图像增强方法及系统，涉及智能交通管理领域，包括如下步骤：将概率图模型应用于交通标志图像增强中，通过对图像中的颜色分布进行建模，来实现对交通标志图像的增强；由于概率图模型是一种基于概率论的图形表示方法，可以有效地处理不同类型的数据，并且所需的图像训练集较少，同时可以直观描述变量之间的关系，从而可以更快、更准确地增强彩色交通标志图像，并且需要更少的训练时间，进而提高了交通标志检测的效率和准确率。

摘要：本公开提供一种推荐方法、推荐装置、电子设备和存储介质。一种推荐方法可包括：响应于接收到用户账户对媒体资源的当前请求，利用推荐模型获取多个候选媒体资源的推荐结果；针对每个候选媒体资源，在候选媒体资源被确定为预设类型的媒体资源的情况下，获取用于调整候选媒体资源的推荐结果的调整参数并利用调整参数对推荐结果进行调整，其中，预设类型的媒体资源的交互次数小于预设次数；根据调整后的推荐结果，在多个候选媒体资源中选择满足预设条件的候选媒体资源，作为向用户账户推荐的媒体资源。本公开通过对预设类型媒体资源（诸如冷门视频）的预测推荐结果进行调控，可确保预设类型媒体资源在推荐系统中被更准确地推荐。

摘要：本申请公开了一种机器人的路径生成方法、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括获取当前环境的栅格地图；从栅格地图中确定出空闲状态的目标栅格；对目标栅格进行膨胀处理，得到栅格膨胀区域；从栅格膨胀区域确定出关键栅格，关键栅格与占据状态的栅格的距离小于第一预设距离且大于第二预设距离，第二预设距离小于第一预设距离；根据关键栅格确定出机器人在当前环境的最优路径。通过上述方式，本申请能够快速准确地生成机器人沿墙路径。

摘要：本申请提出一种目标探索方法、机器人以及计算机存储介质。目标探索方法包括：获取待探索的全局规划地图；基于全局规划地图获取机器人在当前位置的连通区域地图和探索覆盖地图；利用连通区域地图和探索覆盖地图依次遍历全局规划地图中的所有栅格，获取每一栅格的探索状态；存在探索状态为预设边界内状态的第一栅格时，从第一栅格获取距离预设边界最近的目标栅格；将目标栅格所在的地图点作为机器人的探索目标点。通过上述目标探索方法，同时使用了全局规划地图、连通区域地图和探索覆盖地图，并将地图上的各类状态信息融合，以此来寻找探索目标点，这样做有助于探索目标点的快速寻找，同时在一定程度上减轻了路径规划算法在设计路径时的计算压力。

摘要：本发明公开一种交通图像增强处理方法及系统，涉及智能交通管理领域，包括如下步骤：通过求解路面有效区域和路口两两间的重合区域，可以有效减少冗余的车辆检测和坐标变换过程，同时充分利用车辆的特征信息和3D检测位置信息进行目标关联匹配，多维特征与3D位置相结合显著提升了车辆匹配的准确度；并且本发明引入了自适应性算法和智能权重分配策略，根据所述目标关联匹配结果对所述车辆匹配库进行自动更新，从而实现了可根据实际情况自动调整超参数，降低了对手动参数调整的依赖性，从而能够灵活适应不同的交通场景，而不需要频繁地手动调整参数，进而提高了本发明的普适性。

摘要：本申请提出一种地图处理方法、地图处理装置以及计算机存储介质。所述地图处理方法包括：获取全局栅格地图；基于所述全局栅格地图建立低分辨率地图；获取所述低分辨率地图中的凹形低栅格和/或凸形低栅格；利用障碍状态低栅格对所述凹形低栅格和/或所述凸形低栅格进行平滑处理；基于处理后的低分辨率地图更新所述全局栅格地图。通过上述地图处理方法，对地图中凹凸形状的栅格进行了识别并处理，使得地图边界更为平滑。

摘要：本申请提出一种区域探索方法、机器人及计算机存储介质。所述区域探索方法包括：获取区域融合地图；基于机器人在所述区域融合地图中的当前位置点开始搜索，获取所述当前位置点的处于未访问状态的第一相邻栅格点；判断每一第一相邻栅格点是否为值得去的位置点；若是，将所述第一相邻栅格点中值得去的位置点存储为探索目标点。通过上述方式，进一步保证机器人的探索效益，减少寻找探索目标点时的计算量。