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公开(公告)号：CN112559077B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202011520816.9
申请日：2020-12-21
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于镜像的磁盘自适应分区方法、装置、系统及存储介质，所述方法包括：获取镜像设备信息，确定所述镜像设备中ks.cfg配置文件的位置；基于所述ks.cfg配置文件的位置和所述磁盘的磁盘大小、系统内存大小，确定所述磁盘的分区参数；根据所述分区参数更新所述ks.cfg配置文件。根据本发明的方法、装置、系统及存储介质，结合系统的内存大小以及磁盘大小，按照指定的策略动态地修改ks.cfg配置文件中分区的大小，实现磁盘的自适应分区，从而对资源进行合理配置，提高系统性能，降低维护成本。
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公开(公告)号：CN115442346A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211058070.3
申请日：2022-08-30
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本申请提出了一种基于多规则HTTP数据流匹配方法，其先从用户配置的规则中提取出特征模式串，利用DFA将特征模式串生成有限自动机搜索图，然后利用有限自动机搜索图构建DPI搜索引擎，然后从输入数据流中判断出HTTP数据流，之后标记HTTP数据流中的HTTP特征字段位置信息，将HTTP特征字段位置信息结构化成HTTP期望命中位置信息，再之后利用标记的HTTP特征字段位置信息获取HTTP头部特征字段信息，将HTTP头部特征字段信息提交DPI搜索引擎进行搜索，获取匹配特征的起始与结束位置，将匹配特征的起始与结束位置与HTTP期望命中位置信息进行比较，如果都在期望范围内，则命中该数据流，然后根据用户配置的规则进行相应处理。从而减少不必要的搜索内容，提升DPI搜索性能。
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公开(公告)号：CN110543560B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910731678.X
申请日：2019-08-08
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/279 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于多粒度卷积神经网络的长文本分类识别方法、装置及存储介质，该方法包括：将所述训练样本集中的长文本样本基于所述映射表转换为数字序列得到数字序列形式的训练样本集，使用所述数字序列形式的训练样本集训练多粒度卷积神经网络得到训练后的多粒度卷积神经网络，基于所述映射表将待分类识别的长文本转换为数字序列使用训练后的多粒度卷积神经网络进行分类识别得到分类识别结果。本发明将汉字文本转换为数字序列进行处理，提高了处理速度，且本发明的多粒度卷积神经网络结构，具有提取全局特征和局部特征的分支，由于采用多分支的结构，保留了长文本的整体语义信息及局部关键信息，有效提升长文本分类识别的准确率。
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公开(公告)号：CN112381161B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011296897.9
申请日：2020-11-18
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种神经网络训练方法，包括以下步骤：S1、初步训练，对类别数据不均衡的训练样本数据进行深度学习神经网络训练，得到一个初步最佳训练模型；S2、根据该初步最佳训练模型对训练样本数据进行处理；S3、二次训练，用经过S2处理后的数据在该初步最佳训练模型基础上继续迭代训练至神经网络训练模型收敛。该方法利用DBSCAN聚类结果及已有标签，指导神经网络训练过程中每个batch的数据采样，通过类别间数据的均衡性，单类别内部数据特征多样性，提高了算法模型的收敛速度，提高了算法模型泛化性能。
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公开(公告)号：CN111563438B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010351089.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于视频结构化的目标排重方法和装置，通过目标检测算法检测视频中当前帧所具有的目标的第一位置信息；将第一位置信息输入deepsort网络并与deepsort网络中的卡尔曼跟踪器进行第一次匹配，获得第一次匹配结果；根据第一次匹配结果对卡尔曼跟踪器或第一位置信息进行处理，其中对于第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器所对应的目标通过KCF跟踪器预测得到对应的目标的第二位置信息；将第二位置信息与第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器进行第二次匹配，获得第二次匹配结果；以及根据第二次匹配结果对第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器和第二位置信息进行处理，得到目标排重后的位置信息。通过本发明可以对目标进行跟踪，有效提高算法的性能，提高计算速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111784660B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010605634.5
申请日：2020-06-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于人脸图像的正脸程度的分析方法和系统，包括获取待分析人脸图像中的人脸边界，并根据人脸边界获取人脸中心点在待分析人脸图像中的坐标信息；利用人脸中心点的坐标信息分别获取待分析人脸图像中眼睛、鼻尖和嘴角在待分析人脸图像中的坐标信息；利用坐标信息分别计算获得人脸中心点与待分析人脸图像的中心以及鼻尖与人脸边界的中心点的偏移度、眼睛、嘴角的倾斜度、脸部左右对称度的分值，加权求和获得待分析人脸图像的正脸程度分值Ffront。该方法能给出当前人脸正脸程度得分的置信程度，将其加入人脸质量评价体系中将大大提高评价准确性，适用于各种硬件平台且耗时少，可以确保系统实时性。
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公开(公告)号：CN111783858B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010567257.0
申请日：2020-06-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请实施例公开了生成类别向量的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取第一预设数量个属于预设类别的向量作为第一向量集；获取第二预设数量个属于预设类别的向量作为第二向量集；从第二向量集中确定符合预设条件的目标向量；获取属于预设类别的待替换向量；确定待替换向量是否符合预设替换条件，如果符合，将目标向量替换为待替换向量；基于第一向量集和进行向量替换后的第二向量集，确定表征预设类别的类别向量并存储。该实施方式实现了实时地对第二向量集进行更新，使第二向量集中的向量对预设类别的代表性逐渐增强，提高生成类别向量的精确性。
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公开(公告)号：CN111784658B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010604622.0
申请日：2020-06-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于人脸图像的质量分析方法和系统，包括对待分析人脸图像进行低通滤波处理获取模糊图像，获取待分析人脸图像的清晰度分值Fdefinition；根据人脸边界获取人脸中心点的坐标信息；利用人脸中心点的坐标信息分别获取待分析人脸图像中眼睛、鼻尖和嘴角在待分析人脸图像中的坐标信息；计算获得人脸中心点与待分析人脸图像的中心以及鼻尖与人脸边界的中心点的偏移度、眼睛、嘴角的倾斜度、脸部左右对称度的分值，加权求和获得待分析人脸图像的正脸程度分值Ffront；利用待分析人脸图像的尺寸计算的人脸大小分值Fsize；加权求和获得待分析人脸图像的综合分值。该方法能够定量评价人脸图像质量且对于硬件平台适配性高，可以实时获取人脸图像质量。
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公开(公告)号：CN109766341B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201811607232.8
申请日：2018-12-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/245
Abstract: 本发明公开了一种建立哈希映射表的方法，包括：S1：在数据库中构建第一向量用以顺序存储元素；S2：构建哈希表，哈希表包括n个(n＝1,2,…,i,…,n)哈希桶，第i个哈希桶包括2i+2个链表单元以及free指针，链表单元包括链表数据和下一个链表单元的地址，free指针用以存储后续链表的存储位置；S3：通过哈希算法计算第一向量中的元素的哈希值，通过哈希值对2i+2取余得到表示哈希桶的位置的位置数据，并将相对应的第一向量中的元素所在的位置作为链表数据存储到位置数据表示的哈希桶的位置中，由此建立用于第一向量的哈希映射表。可以有效对数据库中的元素进行查询、增加、删除等操作。
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公开(公告)号：CN114064791A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111368529.5
申请日：2021-11-18
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于时空网络的关联挖掘方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集用于关联分析的数据，将数据时空网格化为时空网格编码后，以哈希表结构进行存储；S2：当接收到待分析关联性的待分析数据时，根据待分析数据的数据类型、时间戳、经纬度，从哈希表中查找关联数据；S3：对查找到的所有关联数据进行有效性判断，得到待分析数据有效关联数据。本发明在低存储成本、低算力成本情况下，能实时挖掘、迭代更新出更有价值的关联信息。
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