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公开(公告)号：CN118411729A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410874316.7
申请日：2024-07-02
Applicant: 山东声通信息科技有限公司 , 上海声通信息科技股份有限公司
IPC: G06V30/148 , G06V30/19 , G06F40/109
Abstract: 本发明公开一种图片中文字抽取识别处理方法及系统，方法包括：将多张输入的完整字体图片与预设的多字体数据库进行比较匹配，获得目标字体数据库；将待检测的完整字体图片与目标字体数据库进行识别获得第一识别结果目标字；获取历史样本图像数据库，收集多张与第一识别结果目标字匹配对应的目标对象输入历史样本图像；对待检测的完整字体图片和多张目标对象输入历史样本图像进行像素点识别，得到目标对象输入历史样本图像的像素点信息和待检测的完整字体图片的像素点信息，计算相似度特征参数；确定多张目标对象输入历史样本图像中匹配度最高的目标对象输入历史样本图像，确定匹配度最高的目标对象输入历史样本图像中的目标最终文字。
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公开(公告)号：CN114281647A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111601112.9
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明提供了一种容器集群环境下容器GPU资源监控系统，该方法包括：主机级GPU资源监控子系统：用以对集群中的各GPU卡进行全局唯一识别，并对主机中的GPU资源进行全局同步监控；容器级GPU资源监控子系统：在每个容器中通过调用API的方式启动新的进程来对容器占据的GPU卡进行实时资源监控。本发明能够实现各主机和各容器的GPU资源的细粒度采集，实现GPU资源配置信息的全局同步，并实现主机级别GPU资源数据的全局同步采集。
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公开(公告)号：CN114491239B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202111678440.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F16/9535 , H04L67/55
Abstract: 本发明提供了一种基于内容分发系统中硬件运算感知的事件匹配方法，包括如下步骤：订阅步骤：提交订阅；发布步骤：生成发布事件；匹配步骤：执行事件匹配来搜索匹配的订阅，将匹配订阅的事件发送给匹配订阅所属的订阅者。本发明与现有工作不同，HEM将订阅状态存储在缓存中，在匹配过程中主要执行一些高效的位或操作，通过充分利用硬件的特性，HEM算法可以显著提升事件匹配的效率。
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公开(公告)号：CN118470013B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410925149.4
申请日：2024-07-11
Applicant: 山东声通信息科技有限公司 , 上海声通信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种工业视频图像中的目标物典型缺陷检测方法和系统；方法包括：获取待检测目标物图像，根据预定图像分割算法对待检测目标物图像进行预分割，得到多个图像子区域，提取每个超像素图像子区域对应的超像素区域的颜色特征和纹理特征，得到超像素区域的特征表示；根据遗传算法对特征表示进行转换，得到超像素区域的染色体表示，对染色体表示进行更新处理，得到满足适应度评价条件的子代种群的个体；对子代种群的个体进行染色体解码，得到目标解分割结果；合并所有图像子区域的目标解分割结果，得到待检测目标物图像的待检测最终分割图像；获取原始目标物缺陷图像的原始最终分割图像；通过两者匹配，判断待检测目标物图像是否存在缺陷。
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公开(公告)号：CN118470012B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410925100.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 山东声通信息科技有限公司 , 上海声通信息科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/54 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及工业巡检识别领域，具体为提供一种图像处理目标物品细节纹理缺陷检测方法、系统，该方法包括：通过CNN网络模型，检测待检测工件图像中的工件的焊纹的目标候选框；根据工件的焊纹的目标候选框，根据目标候选框基于CNN网络模型对当前待检测工件图像进行识别处理，输出的当前待检测工件图像的分类结果；通过CNN网络模型，对待检测工件图像进行随机网格块的扫描处理，然后对每个当前网格块进行相邻网格块的聚类处理，若当前网格块为Ri，对当前网格块Ri相邻的网格块进行第一维度因子的相似度的聚类计算，确定多个目标候选框，并对多个目标候选框进行判断内部是否存在工件的焊纹，从而识别工件图像中的焊纹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118470012A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410925100.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 山东声通信息科技有限公司 , 上海声通信息科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/54 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及工业巡检识别领域，具体为提供一种图像处理目标物品细节纹理缺陷检测方法、系统，该方法包括：通过CNN网络模型，检测待检测工件图像中的工件的焊纹的目标候选框；根据工件的焊纹的目标候选框，根据目标候选框基于CNN网络模型对当前待检测工件图像进行识别处理，输出的当前待检测工件图像的分类结果；通过CNN网络模型，对待检测工件图像进行随机网格块的扫描处理，然后对每个当前网格块进行相邻网格块的聚类处理，若当前网格块为Ri，对当前网格块Ri相邻的网格块进行第一维度因子的相似度的聚类计算，确定多个目标候选框，并对多个目标候选框进行判断内部是否存在工件的焊纹，从而识别工件图像中的焊纹。
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公开(公告)号：CN114491239A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111678440.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F16/9535 , H04L67/55
Abstract: 本发明提供了一种基于内容分发系统中硬件运算感知的事件匹配方法，包括如下步骤：订阅步骤：提交订阅；发布步骤：生成发布事件；匹配步骤：执行事件匹配来搜索匹配的订阅，将匹配订阅的事件发送给匹配订阅所属的订阅者。本发明与现有工作不同，HEM将订阅状态存储在缓存中，在匹配过程中主要执行一些高效的位或操作，通过充分利用硬件的特性，HEM算法可以显著提升事件匹配的效率。
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公开(公告)号：CN119106342A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411100787.9
申请日：2024-08-12
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/211 , G06F18/2131 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于全局注意力和局部注意力的小样本长时序预测方法和系统，包括：首先，采用全局注意力，通过对长序列和短序列进行快速傅里叶变换，以提取周期性及其相应的数量特征；然后，选择类似卷积的方法进行局部注意力，旨在揭示短序列与辅助长序列内不同段落之间的关联；最后，将两种注意力机制结合起来得到最终权重，通过前馈神经网络与残差相结合获得输出。本发明方法有效地挖掘了短序列与辅助长序列之间的相似性，从而实现了准确的小样本预测。
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公开(公告)号：CN118397520B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410851672.7
申请日：2024-06-28
Applicant: 山东声通信息科技有限公司 , 上海声通信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种工业巡检过程的目标物品识别处理方法，通过获取包含目标物体的视频信息；根据视频信息获取连续的多张视频帧图像信息，对每一帧进行独立的识别处理；根据各个视频帧图像信息中的SIFT特征信息进行分析识别，获取目标物体图像，通过SIFT特征信息，在每一帧图像中识别目标物体；根据目标物体图像进行标记，得到视频信息对应的各视频帧图像的目标物体，将识别结果反映到整个视频信息中，使得用户可以在每一帧中了解目标物体的位置和出现情况；从而实现对包含目标物体的视频信息进行准确识别标记，将识别结果反映到整个视频信息中，使得用户可以在每一帧中了解目标物体的位置和出现情况。
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公开(公告)号：CN118034300B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410242721.7
申请日：2024-03-04
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及无人驾驶车辆控制领域，尤其涉及一种无人驾驶车辆的驾驶路线决策方法及系统，该方法通过车载传感器和通信设备收集车辆历史和实时的相关运行数据，并进行预处理；利用虚拟环境构建行为决策模型、局部决策模型和全局决策模型，并使用上述数据对模型进行训练；车辆根据输入的起始点和目标点，通过全局决策模型调用行为决策模型和局部决策模型生成车辆状态跳转的决策指令，控制车辆在局部运行过程中的动作执行。此外，该方法利用实时监测数据进行微调优化，并监测车辆运行状态和异常情况，做出对应的决策调整；通过该方法本发明能够提高无人驾驶车辆的决策效率和安全性，降低交通事故风险，同时具备极高的自适应性和鲁棒性。
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