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公开(公告)号:CN116804992A
公开(公告)日:2023-09-26
申请号:CN202310615575.3
申请日:2023-05-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 安徽爱观视觉科技有限公司
IPC: G06F16/26 , G06Q10/063 , G06F16/24
Abstract: 本发明涉及一种物资可视化管理的系统,包括图像解析模块,用来对系统图像进行解析得到物资点位信息;数据服务模块,用来获取外部数据进行数据标准化处理后存入物资信息数据库;业务逻辑模块,用来查询所述物资信息数据库获得相应的物资信息数据,并将所述物资信息数据与物资点位信息整合后通过图像展示模块进行展示。本发明解决了物资设备管理靠人工记忆、在装设备管理缺失、物资管理链条存在断档、无法适应新业务需求等物资管理问题,具有可操作性强、成本低、过程便捷等特点。
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公开(公告)号:CN112749660A
公开(公告)日:2021-05-04
申请号:CN202110044445.X
申请日:2021-01-13
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种视频内容描述信息的生成方法和设备,该方法包括:获取目标视频的图像序列;将图像序列划分为多个子图像序列;多个子图像序列中任意连续两个子图像序列对应不同的场景;针对多个子图像序列中每个子图像序列:根据已训练的第一检测模型对当前子图像序列的首帧图像进行检测,得到对应的静态场景描述信息;根据已训练的第二检测模型对当前子图像序列中除首帧图像之外的图像进行检测,得到对应的动态事件描述信息;根据静态场景描述信息和动态事件描述信息,确定当前子图像序列对应的内容描述信息。如此,不仅可以降低视频理解的难度,还可以减少冗余信息提取,从而可以提高计算效率。
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公开(公告)号:CN112749660B
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202110044445.X
申请日:2021-01-13
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种视频内容描述信息的生成方法和设备,该方法包括:获取目标视频的图像序列;将图像序列划分为多个子图像序列;多个子图像序列中任意连续两个子图像序列对应不同的场景;针对多个子图像序列中每个子图像序列:根据已训练的第一检测模型对当前子图像序列的首帧图像进行检测,得到对应的静态场景描述信息;根据已训练的第二检测模型对当前子图像序列中除首帧图像之外的图像进行检测,得到对应的动态事件描述信息;根据静态场景描述信息和动态事件描述信息,确定当前子图像序列对应的内容描述信息。如此,不仅可以降低视频理解的难度,还可以减少冗余信息提取,从而可以提高计算效率。
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公开(公告)号:CN112085122B
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202010995864.7
申请日:2020-09-21
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于本体的半监督图像场景语义深化方法,包括:检测出图像中的实体,所述实体包括目标实体;得到目标实体的场景信息,该场景信息至少包括目标实体的组成部分;将场景信息与实体本体库中的下位词进行匹配,并根据匹配结果对目标实体进行重命名,从而实现对目标实体的类别的语义深化。使用本发明的方法能够在不提供新的细分类图像数据集的情况下将场景中检测到的实例类别进一步细化,达到深化场景语义描述的效果,同时对于关联谓词检测任务,可以消除不合逻辑的关联谓词,判定从属实体的归属,从而提高谓词检测精度。
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公开(公告)号:CN116805223A
公开(公告)日:2023-09-26
申请号:CN202310626806.0
申请日:2023-05-30
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 安徽爱观视觉科技有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明涉及一种基于成本核算的供应商评估方法及系统。所述方法主要包括以下步骤:根据需要评估的物资种类获取相关数据,基于上述数据分别计算得到每个供应商提供的该物资种类的综合成本,该物资综合成本为物资的取得成本、使用成本、末期成本之和,基于上述物资综合成本对供应商进行排序并展示评估结果。本评估方法所需原始数据自动从工厂的信息化管理系统中提取,无需人工介入,数据分析过程无需评估专家打分或设置权值,无需人工智能/机器学习方面的专家调节超参数,杜绝了人为故意影响评价结果的可能性,同时也减轻了企业的人力负担。
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公开(公告)号:CN112085122A
公开(公告)日:2020-12-15
申请号:CN202010995864.7
申请日:2020-09-21
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于本体的半监督图像场景语义深化方法,包括:检测出图像中的实体,所述实体包括目标实体;得到目标实体的场景信息,该场景信息至少包括目标实体的组成部分;将场景信息与实体本体库中的下位词进行匹配,并根据匹配结果对目标实体进行重命名,从而实现对目标实体的类别的语义深化。使用本发明的方法能够在不提供新的细分类图像数据集的情况下将场景中检测到的实例类别进一步细化,达到深化场景语义描述的效果,同时对于关联谓词检测任务,可以消除不合逻辑的关联谓词,判定从属实体的归属,从而提高谓词检测精度。
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