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公开(公告)号：CN111381956A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201811628664.7
申请日：2018-12-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请提供一种任务处理的方法、装置及云分析系统，所述云分析系统包括任务调度节点以及至少一个计算节点，当所述方法应用于任务调度节点时，所述方法包括：接收待进行任务分析的目标任务；依据已获取的各计算节点中分析芯片的优先级确定用于执行所述目标任务的目标分析芯片；将所述目标任务发送至所述目标分析芯片所处的计算节点，以由该计算节点将所述目标任务下发至所述目标分析芯片进行处理。本申请保障了云分析系统中的各分析芯片的处理任务达到负载均衡，保证了系统能够稳定的运行，避免出现任务堆积在某一个分析芯片上导致出现单个芯片寿命异常的问题。
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公开(公告)号：CN119323609A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411346095.2
申请日：2024-09-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06T9/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本申请实施例提供一种图像存储方法、装置、电子设备及存储介质，应用于图像技术领域。本申请实施例的方法，可以通过深度学习模型的编码器对待存储图像进行编码，分类器对编码后的第一图像特征进行分类，解码器对采样后的第一潜在空间特征进行解码，得到第一解码图像。根据第一解码图像与待存储图像计算第二损失值，根据第一分类结果与提取码计算第一损失值；通过损失值调整深度学习模型的参数，实现深度学习模型的训练。本申请是通过对深度学习模型的训练来实现对待存储图像的存储，将待存储图像编码后的第一编码信息存储在潜在空间，存储设备无法直接观看到待存储图像，且需要提取码才可读取到图像，从而提高图像存储的安全性。
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公开(公告)号：CN118261193A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202211695658.X
申请日：2022-12-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种模型部署方法及装置，涉及人工智能技术领域，包括：获得经过原平台训练得到的原始网络模型；检测所述原始网络模型中不属于预设转换格式中基础算子的目标算子；针对各所述目标算子，获取与所述目标算子实现相同运算且由所述基础算子组成的算子，作为所述目标算子对应的私有算子；将所述原始网络模型中的各所述目标算子替换为所述目标算子对应的所述私有算子，得到待转换网络模型；将所述待转换网络模型转换为所述预设转换格式，得到中间网络模型；将所述中间网络模型转换为目标平台所支持的网络格式，得到目标网络模型，并将所述目标网络模型部署于所述目标平台。应用上述方案可以提高模型部署效率。
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公开(公告)号：CN114387635A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110057029.3
申请日：2021-01-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本公开提供一种更新生物特征库的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。所述生物特征库包括至少一个基准生物特征，更新生物特征库的方法，包括：获取所述输入生物特征与目标基准生物特征比对的相似度，其中，所述输入生物特征为从多媒体数据中提取的生物特征，所述目标基准生物特征为所述至少一个基准生物特征中与所述输入生物特征的身份匹配度最大的基准生物特征；当所述相似度大于第一阈值时，对所述输入生物特征与所述目标基准生物特征进行特征融合，得到融合后特征；将所述目标基准生物特征更新为所述融合后特征。
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公开(公告)号：CN108615077B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201611132262.9
申请日：2016-12-09
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于深度学习网络的缓存优化方法及装置，其中缓存优化方法包括：对深度学习网络的第N层进行模拟运算；模拟运算后检测第一预定缓存块是否被占用，如果被占用，则为第N层的输出数据分配第二预定缓存块，并在满足预设条件时，释放被占用的所述第一预定缓存块。通过本发明能够解决深度学习网络每层训练中，缓存优化繁琐的问题，并使得缓存的优化和分配变得更加简单和高效，特别是能够适应不同的网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862085A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911184271.6
申请日：2019-11-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种存储空间优化方法及装置，属于机器学习领域。所述方法包括：获取训练网络和测试网络；确定测试网络的第一网络层，第一网络层为测试网络的任一网络层；如果训练网络存在与第一网络层相同的第二网络层，则将第二网络层的第一数据存储空间分配给第一网络层使用，第一数据存储空间用于存储第二网络层的数据。本申请通过将训练网络的某个网络层的数据存储空间分配给测试网络中的相同网络层使用，实现了测试网络和训练网络的相同网络层对数据存储空间的复用，从而减小了深度学习网络在训练中对数据存储空间的占用，减小了容易出现存储空间不足的风险。
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公开(公告)号：CN112149139A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910577602.6
申请日：2019-06-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/60
Abstract: 本申请公开了一种权限管理方法及装置，属于数据处理领域。所述方法包括：确定深度学习项目包括的M个任务流程，以及每个任务流程关联的用户账号；为M个任务流程中的每个任务流程关联的用户账号配置执行对应任务流程的第一用户权限；根据M个流程关联的用户账号的第一用户权限，对M个流程关联的用户账号执行对应任务流程的操作进行管理。本申请可以为不同的用户配置不同的流程权限，从而对深度学习项目中的各个流程进行权限控制，使得权限控制更加严谨，提高了工作效率和深度学习平台的安全性。
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公开(公告)号：CN119227828A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202310792920.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种深度学习算法的运行与生成方法、装置，涉及深度学习领域。该方法包括：接收算法模型生成端发送的目标算法的算法模型文件；当算法模型文件为能够被算法模型运行端运行的可执行文件时，基于可执行文件，实现目标算法。应用本发明实施例提供的方案，通过接收算法模型生成端发送的算法模型文件，当算法模型文件为可执行文件时，用户端或边缘端等能力有限的设备只需基于可执行文件，就可以运行算法模型，从而实现目标算法，可以使用户端或边缘端等能力有限的设备实现深度学习算法的运行。
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公开(公告)号：CN113468544B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010238628.0
申请日：2020-03-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F21/32 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例提供了一种应用模型的训练方法及装置，该方法包括：获取随机密钥；利用随机密钥对训练文件和训练数据进行加密，得到加密文件；利用根密钥对随机密钥进行加密，得到加密密钥；基于加密文件和加密密钥，生成输入文件；将输入文件输入预设训练框架进行训练，得到应用模型。应用本申请实施例提供的技术方案，能够解决训练文件容易被窃取外泄的问题，降低应用模型的生产厂商利益损失。
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公开(公告)号：CN116821892A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210289206.5
申请日：2022-03-22
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 彭剑峰
Abstract: 本申请实施例提供了一种程序运行方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：从目标程序对应的列表文件中，获取目标程序的每个依赖文件的路径；按照每个依赖文件的路径，对每个依赖文件分别进行扫描，得到每个依赖文件的第一标识；根据每个依赖文件的第一标识，检测目标程序的多个依赖文件中是否存在被改动文件；若存在，则退出目标程序；若不存在，则运行目标程序。这样，可以降低因目标程序的依赖文件被替换或修改而导致程序运行错误的概率，也可以降低目标程序内运行的算法模型结构的信息泄露的风险，提高目标程序的安全性。
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