一种基于深度学习的行人检测方法

    公开(公告)号:CN111738164A

    公开(公告)日:2020-10-02

    申请号:CN202010586392.X

    申请日:2020-06-24

    Abstract: 本发明涉及行人检测系统技术领域,具体涉及一种基于深度学习的行人检测方法。包括以下步骤:S1布置摄像机,获取当前分析场景的视频录像,对录像中的行人进行包围框标注,作为深度学习的训练数据集;S2根据训练数据集中行人在图像中各个位置的像素宽度和高度计算出相应的行人像素宽度矩阵W和行人像素高度矩阵H;S3利用矩阵W和矩阵H计算图像中各个区域位置的锚点框的尺度Scale和长宽比Ratio;S4进行深度学习Faster Rcnn模型训练;S5:获取每个行人的位置坐标和宽高,采用训练好的Faster Rcnn模型统计当前场景的总人数或局部密度。本发明提高了检测准确度,降低了误检。

    基于情报数据的文本检索分类方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN111259145A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010048074.8

    申请日:2020-01-16

    Abstract: 本发明公开一种基于情报数据的文本检索分类方法、系统及存储介质,方法包括:对OCR识别出来的文档进行采集,得到非结构化文档,并将文档存入数据库;通过人工或机器自动生成关键词字典,并对关键词字典进行归类;使用已分类的关键词字典对文档进行处理,基于关键词生成倒排索引,其中,在生成倒排索引时,增加每个所述关键词所在的位置信息;根据关键词所在的分类对文档进行分类标注,并将得到的分类结果存入数据库;对分类结果通过机器学习和/或人工标注方式生成新的词汇,并对新的词汇重新进行分类,将新的词汇存入所述关键词字典。本发明在生产索引的时候,增加每个关键字所在的位置信息,因加入了位置相关度信息,使得分类更准确。

    一种针对IO密集型任务的调度方法及系统

    公开(公告)号:CN116841740A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310798007.1

    申请日:2023-06-30

    Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,具体公开了一种针对IO密集型任务的调度方法及系统,包括:任务管理模块接收任务配置,录入任务代码、节点偏好,并将任务代码中的IO操作替换为统一的IO接口;任务调度模块接收任务执行节点上报的节点负载和进度信息,维护活跃节点的负载情况;任务调度模块接收任务执行请求,根据任务偏好、节点负载任务和过往执行耗时情况,得到适合执行的节点,并下发任务;任务执行节点执行接收到的任务请求,并在任务完成后上报任务结果以及执行耗时情况给任务调度模块;任务调度模块将任务执行结果保存,并将任务执行耗时更新到任务管理模块。本发明既提高了CPU的利用率,提高了吞吐量,又避免了平均耗时的明显增加。

    基于情报数据的文本检索分类方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN111259145B

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202010048074.8

    申请日:2020-01-16

    Abstract: 本发明公开一种基于情报数据的文本检索分类方法、系统及存储介质,方法包括:对OCR识别出来的文档进行采集,得到非结构化文档,并将文档存入数据库;通过人工或机器自动生成关键词字典,并对关键词字典进行归类;使用已分类的关键词字典对文档进行处理,基于关键词生成倒排索引,其中,在生成倒排索引时,增加每个所述关键词所在的位置信息;根据关键词所在的分类对文档进行分类标注,并将得到的分类结果存入数据库;对分类结果通过机器学习和/或人工标注方式生成新的词汇,并对新的词汇重新进行分类,将新的词汇存入所述关键词字典。本发明在生产索引的时候,增加每个关键字所在的位置信息,因加入了位置相关度信息,使得分类更准确。

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