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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112580550B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202011556291.4
申请日：2020-12-24
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳哈工大科技创新产业发展有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06Q10/04 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种利用人机物时空交互关系的用户意图预测方法及装置，所述方法包括：获取图像数据，对所述图像数据进行检测，确定所述图像数据中包含的对象以及所述对象对应的边框信息和标签信息；根据所述对象以及所述对象对应的边框信息和标签信息确定人和对象间的交互关系信息以及人和对象间的空间关系信息；根据所述人和对象间的交互关系信息、所述人和对象间的空间关系信息分别对用户的动作和场景进行预测，以实现对用户意图的预测。本发明在实施时不需要对场景进行限定，可以应用于多个场景或者变化的场景下对下一步场景及人可能的动作进行预测，有效解决了现有技术中无法对多个场景下或者变化场景下的用户意图进行预测的问题。
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公开(公告)号：CN112580481B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011466467.7
申请日：2020-12-14
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳哈工大科技创新产业发展有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04N19/42 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了基于边缘节点和云端协同视频处理方法、装置、服务器，方法包括：获取边缘节点进行视频图像压缩编码处理后的视频图像像素数据；对视频图像像素数据进行视频图像解码，得到图像解码数据；将图像解码数据进行基于卷积神经网络模型的视觉特征分析训练，得到视频图像视觉特征分析数据。本实施例中通过将边缘节点和云端服务器协同来处理视频数据，使得算力需求较低的任务在边缘节点运行，而算力需求高的任务在云端服务器运行，结合了云端服务器计算的高性能和边缘节点计算的低延迟和私密性，同时使用流水线机制来提高计算任务的吞吐率，从而提高运算效率。
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公开(公告)号：CN112580481A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011466467.7
申请日：2020-12-14
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳哈工大科技创新产业发展有限公司
Abstract: 本发明公开了基于边缘节点和云端协同视频处理方法、装置、服务器，方法包括：获取边缘节点进行视频图像压缩编码处理后的视频图像像素数据；对视频图像像素数据进行视频图像解码，得到图像解码数据；将图像解码数据进行基于卷积神经网络模型的视觉特征分析训练，得到视频图像视觉特征分析数据。本实施例中通过将边缘节点和云端服务器协同来处理视频数据，使得算力需求较低的任务在边缘节点运行，而算力需求高的任务在云端服务器运行，结合了云端服务器计算的高性能和边缘节点计算的低延迟和私密性，同时使用流水线机制来提高计算任务的吞吐率，从而提高运算效率。
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公开(公告)号：CN112580550A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011556291.4
申请日：2020-12-24
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳哈工大科技创新产业发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用人机物时空交互关系的用户意图预测方法及装置，所述方法包括：获取图像数据，对所述图像数据进行检测，确定所述图像数据中包含的对象以及所述对象对应的边框信息和标签信息；根据所述对象以及所述对象对应的边框信息和标签信息确定人和对象间的交互关系信息以及人和对象间的空间关系信息；根据所述人和对象间的交互关系信息、所述人和对象间的空间关系信息分别对用户的动作和场景进行预测，以实现对用户意图的预测。本发明在实施时不需要对场景进行限定，可以应用于多个场景或者变化的场景下对下一步场景及人可能的动作进行预测，有效解决了现有技术中无法对多个场景下或者变化场景下的用户意图进行预测的问题。
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公开(公告)号：CN118611849A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410484472.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/00 , H04L9/08 , H04L67/12 , H04L49/102
Abstract: 本发明公开了基于平行链DAG区块链的工业互联网数据共享方法，涉及工业互联网的数据共享领域；本专利提出了基于Jaccard相似系数的分区方法；然后提出基于Jaccard距离的多样性计算方法，根据共享数据区块的多样性大小为每一个数据区块分配归一化权重，并按照权重依次对区块达成共识，使得实体更倾向于共享有用的数据，保证了共享数据的有用性；最后提出基于平行链DAG的跨分区引用方法，通过不同分区对跨分区共享数据区块的投票表示对该区块的引用，并构建平行链有向无环图账本存储结构，利用有向无环图结构的并行性，实现分区内和分区间数据共享的并行共识，从而提高系统的吞吐量。
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