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公开(公告)号：CN112862085B
公开(公告)日：2023-08-22
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：CN113468544A
公开(公告)日：2021-10-01
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
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：CN112149836A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910579427.4
申请日：2019-06-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本申请提供一种机器学习程序更新方法、装置及设备，该方法包括：获取用户输入的机器学习程序更新命令；根据所述机器学习程序更新命令获取用于实现机器学习的第一机器学习程序；若所述第一机器学习程序的性能优于第二机器学习程序的性能，则更新所述第一机器学习程序；所述第二机器学习程序是已经部署到程序集合中的机器学习程序。通过本申请的技术方案，可以不断对算法市场部署的用于实现机器学习的机器学习程序进行更新，不断的提升机器学习程序的性能。
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公开(公告)号：CN107493441B
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201610409337.7
申请日：2016-06-12
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04N5/265 , H04N21/8549 , G06F16/738
Abstract: 本发明实施例提供了一种摘要视频生成方法及装置，所述方法包括：针对至少两个原始视频，对所述至少两个原始视频的采集场景图像进行合并处理，得到目标场景图像；针对每个原始视频，提取该原始视频中包括的各第一运动目标的第一视频信息；识别至少两个原始视频中包括的相同的第二运动目标，并将各第二运动目标在所述至少两个原始视频中的第一视频信息进行合并，得到各第二运动目标的第二视频信息；确定各第一运动目标和各第二运动目标各时刻在所述目标场景图像中的位置；依次将各第一运动目标和第二运动目标显示在所述目标场景图像中，生成摘要视频。本发明实施例能够针对多个视频采集设备采集的视频，生成一个摘要视频，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN109492747A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201710823345.0
申请日：2017-09-13
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 彭剑峰
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明实施例提供了一种神经网络的网络结构生成方法及装置，其中，神经网络的网络结构生成方法包括：在神经网络显示视图中，显示多个待选择网络层标识；确定从多个待选择网络层标识中选择的多个网络层标识，以及各已选择的网络层标识之间的连接关系；据各已选择的网络层标识以及各已选择的网络层标识之间的连接关系，生成神经网络的网络结构。通过本方案可以提高生成神经网络的网络结构的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104639994B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201310554809.4
申请日：2013-11-08
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04N21/8549 , H04N21/845
Abstract: 本发明公开了基于运动目标生成视频摘要的方法、系统及网络存储设备，其中，该方法包括：分离视频码流中的背景图像和运动目标，生成并存储运动目标信息；接收视频摘要生成请求，提取存储的运动目标信息，按照设定时间段对运动目标信息进行划分；按照相对时间顺序对各组运动目标信息进行叠加排序，得到排序后的摘要轨迹信息；按照排序读取摘要轨迹信息中的运动目标信息，根据运动目标信息包含的视频帧号从存储的视频码流中提取相应的视频图像，按照运动目标信息包含的坐标位置从提取的视频图像中截取出运动目标图像，将截取的运动目标图像叠加在背景图像中。本发明方案能够节省成本，减小生成视频摘要的存储容量。
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公开(公告)号：CN107493441A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201610409337.7
申请日：2016-06-12
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04N5/265 , H04N21/8549 , G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供了一种摘要视频生成方法及装置，所述方法包括：针对至少两个原始视频，对所述至少两个原始视频的采集场景图像进行合并处理，得到目标场景图像；针对每个原始视频，提取该原始视频中包括的各第一运动目标的第一视频信息；识别至少两个原始视频中包括的相同的第二运动目标，并将各第二运动目标在所述至少两个原始视频中的第一视频信息进行合并，得到各第二运动目标的第二视频信息；确定各第一运动目标和各第二运动目标各时刻在所述目标场景图像中的位置；依次将各第一运动目标和第二运动目标显示在所述目标场景图像中，生成摘要视频。本发明实施例能够针对多个视频采集设备采集的视频，生成一个摘要视频，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN104639994A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310554809.4
申请日：2013-11-08
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04N21/8549 , H04N21/845
CPC classification number: H04N21/8549 , H04N21/8456
Abstract: 本发明公开了基于运动目标生成视频摘要的方法、系统及网络存储设备，其中，该方法包括：分离视频码流中的背景图像和运动目标，生成并存储运动目标信息；接收视频摘要生成请求，提取存储的运动目标信息，按照设定时间段对运动目标信息进行划分；按照相对时间顺序对各组运动目标信息进行叠加排序，得到排序后的摘要轨迹信息；按照排序读取摘要轨迹信息中的运动目标信息，根据运动目标信息包含的视频帧号从存储的视频码流中提取相应的视频图像，按照运动目标信息包含的坐标位置从提取的视频图像中截取出运动目标图像，将截取的运动目标图像叠加在背景图像中。本发明方案能够节省成本，减小生成视频摘要的存储容量。
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公开(公告)号：CN112149139B
公开(公告)日：2024-08-09
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：CN118070861A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202211479847.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F9/50
Abstract: 本申请实施例提供了一种模型训练方法及装置，涉及深度学习技术领域。方法包括：获取云端发送的浮点格式的网络模型，作为第一网络模型；获取用于部署网络模型的第一图像处理器的网络层算子集，作为第一网络层算子集；针对第一网络模型中的每一网络层，在第一网络层算子集中存在该网络层对应的目标网络层算子的情况下，将第一网络模型中的该网络层替换为目标网络层算子，得到第二网络模型；基于边缘端设备的底层算子库，对第二网络模型进行量化感知训练，得到第三网络模型。应用本申请实施例，在基于第二网络模型得到的第三网络模型对业务数据进行处理时，减少浮点运算的次数，降低边缘端设备的成本。
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