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公开(公告)号：CN117095505A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311126684.5
申请日：2023-09-01
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种用于边缘AI设备火焰检测告警方法，其方法包括：S1：边缘AI设备接入外部设备，捕捉环境图像或环境视频；S2：边缘AI设备对环境图像或环境视频进行预处理操作；S3：在边缘AI设备部署基于深度学习训练出火焰检测模型；S4：通过火焰检测模型，分析预处理环境图像或所述预处理环境视频的信息；S5：判断预处理环境图像或所述预处理环境视频结果，边缘AI设备再使用多重检测对比机制；S6:识别到火焰时，边缘AI设备提取连接的传感器信号；S7：确定发生火灾后，触发报警机制，将报警信息发送给第三方平台同时记录日志信息。本发明能够在资源有限的情况下，实现边缘AI设备对火焰的高效检测和报警。
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公开(公告)号：CN117061823A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311127753.4
申请日：2023-09-04
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04N21/44 , H04N21/4402 , H04N21/435 , H04N21/485
Abstract: 本发明公开了一种优化HDR Vivid画面亮度闪烁和暗区细节丢失的方法，解码时，判断视频帧是否为关键帧。如果为关键帧时，才进行场景的判断和获取RGB元数据，包括RGB分量最大值中的最小值、RGB分量最大值中的平均值和RGB分量最大值中的最大值；如果不是关键帧，则认为在此关键帧和下一个关键帧之间的所有帧都是一个场景，以及RGB元数据和此关键帧保持一致。这种方法可以减少因每个帧都进行场景检测导致亮度波动过大的可能性，可以降低亮度闪烁问题的次数，以及减少计算量，提升处理的速度。
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公开(公告)号：CN115174578B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210884368.3
申请日：2022-07-25
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Kubernetes的点播并行转码方法，包括如下步骤S1：通过Kubernetes的API获取集群Node信息；S2：接收源文件进行扫描分析，获取源文件的类型和总时长；S3：基于集群Node信息和源文件的总时长计算预切片的切分时长；S4：根据切分时长对源文件进行依次切片，依次得到若干虚拟切片和相对应的虚拟切片信息，并根据虚拟切片信息对虚拟切片进行同步转码；S5：将同步转码后的若干虚拟切片按序拼接，生成视频，得到目标文件。本发明利用Kubernetes的转码系统缩减虚拟切片所消耗的时间，提升集群资源的利用率，加快音视频文件的转码进程以及效率，为客户提供稳健高效的分布式文件转码系统。
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公开(公告)号：CN116843929A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310914397.4
申请日：2023-07-25
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06V10/74 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/16 , H04N19/186
Abstract: 本发明公开了一种用于边缘AI设备的图片去重方法，针对现有的图像去重方法耗时过长，计算过于复杂的问题，通过对视频流进行解码，当得到两帧视频数据的YUV数据时，就暂停解码，转为对两帧YUV数据的Y分量进行对比，计算两个Y分量的相似度，若相似度大于阈值，则不对数据进行编码，继续对视频流进行解码；若相似度小于阈值，则对这两帧YUV数据进行编码，用于AI人脸识别或AI火焰识别。只对YUV数据的Y分量进行相似度计算，大大降低了相似度计算的复杂度，从而提高图片去重的效率。
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公开(公告)号：CN113992537B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111247546.3
申请日：2021-10-26
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04L43/0817 , H04L43/045 , H04L41/0631 , H04L41/069 , H04L41/0803 , G06F8/71 , G06F9/445 , H04N19/42
Abstract: 本发明公开了在线转码的日志管理方法、系统、设备及存储介质，方法包括：S100，将日志自定义属性标签动态即时更新到音视频终端在线转码应用的日志配置文件中；S200：打印各项在线转码任务的日志源文件，并通过采集、过滤以分开存储日志源文件中的日志内容；S300：按照时间序列提取分开存储的日志内容，通过监控终端按照展示配置实时展示日志内容，并且对触发告警规则的日志内容进行提醒处理。本发明通过在程序外部修改日志配置文件，然后即时替换更新，从而实现不中断程序即可对日志内容自定义管理，并且利用自定义展示的日志内容监控程序的运行情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114374729B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111679325.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04L67/14 , H04L67/141 , H04L67/02 , H04Q5/24
Abstract: 本发明提供了一种语音对讲业务实现方法、设备和存储介质。语音对讲发送端通过调用HTTP接口开启语音对讲会话，并分配相应的端口用于建立会话链路，在语音对讲会话开启的情况下，且在预设时间范围内保持同一会话链情况下，将语音对讲会话调度至满足预设条件的任何一个语音对讲服务器，并调用HTTP接口开启语音对讲传输任务，建立语音对讲能力服务器与语音对讲接收端的交互，根据交互将语音内容对应的语音数据流传输至语音对讲接收端。通过本申请的技术方案，语音对讲支持跨平台部署、私网部署、公网部署、公私网混合部署，支持SSL加密数据传输。此种方式部署简单、使用流程简单，可跨平台使用。
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公开(公告)号：CN112770122B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011642088.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04N21/218 , H04N21/2387 , H04N21/239 , H04N21/43 , H04N21/643 , H04N21/8547 , H04L65/65
Abstract: 本发明涉及云导播技术领域，提供了一种在云导播台视频同步的方法及系统，方法包括：在CDN云服务器上订阅音视频文件的输入流到本地服务器；在本地服务器上通过汇聚模块对音视频文件进行解码，并同时记录UTC时间戳，以作为后续时间同步统一基准；将解码后的音视频文件中的音视频数据通过数据分发器分发至预览、预监、主监任务；包括预览、预监、主监在内的任务，在对音视频数据重新编码时，将UTC时间戳写入音视频数据对应的信息中，将音视频数据发送到前端播放器；前端播放器，在播放时取出音视频数据中的UTC时间戳，实现包括预览、预监、主监在内的任务的视频同步，提升了用户操作和观看体验。
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公开(公告)号：CN115174539A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210740543.1
申请日：2022-06-28
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04L65/65 , H04L69/22 , H04L65/1033 , H04L65/1023
Abstract: 本发明提供一种安防视频流传输方法，包括：获取预览请求，查询可用并且已接入视频流数量最少的流媒体服务实例；基于所述流媒体服务实例生成SSRC，以用于创建媒体收流通道和向设备发送请求视频流信令消息；在媒体收留通道创建成功的情况下，则向设备发送请求视频流信令消息；接收到设备推流后，解析视频流数据包中SSRC，使用对应的收流通道接收所述视频流数据包，并上报该视频流在线状态。将现有媒体服务和信令服务进行分离，SSRC由信令服务来生成。将原来的媒体服务的收流通道与SSRC解绑，每次请求视频流前都需要重新生成一个新的SSRC，生成SSRC是需要排除已经生成正常使用的，避免重复使用。
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公开(公告)号：CN112019828B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010819481.4
申请日：2020-08-14
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04N13/111 , H04N13/128 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及视频维度转换的技术领域，提供了一种视频的2D到3D的转换方法，包括步骤：S1：收集开源的RGB‑D图像数据集并进行扩充，形成深度估计数据集，通过深度估计数据集构建深度估计模型并对深度估计模型进行训练；S2：收集4K高清图片制作图像修复数据集，并进行扩充，通过图像修复数据集构建图像修复模型，并对图像修复模型进行训练；S3：使用预训练Mask‑RCNN模型提取原图像掩码，调整原图和掩码分辨率并送入深度估计模型，根据深度图计算原左右投影图，将左右投影图分别送入图像修复模型以修复黑洞区域。结合深度学习算法和传统算法，使用深度学习模型替换传统DIBR方法中深度图估计算法和黑洞填充算法，实现了在超高分辨率图像上的2D/3D转换。
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公开(公告)号：CN114372933A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111675149.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于Huber函数的视频自适应锐化方法和系统，其方法包括：S1:通过图片数据集训练Huber分段函数的至少参数a，b，c；S2:将预处理的图像YCbCr数据在Y分量上计算梯度信息g，再把取值范围[0,255]的所述梯度信息归一化到区间[0,c]，以完成所述些梯度信息映射到a,b,c三个范围内；S3:根据所述梯度信息来自动调整输出图像的锐化强度。采用L1loss有效的监督学习方式，先计算yg，然后gtg，然后是idx，最后得出这个L1loss。本发明是一种基于Huber函数的视频自适应锐化算法，能够自适应处理多种视频场景，能够达到实时处理的要求，更能突出图像的边缘和细节。
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