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公开(公告)号：CN119946326A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411969335.4
申请日：2024-12-30
Applicant: 嘉善力通信息科技股份有限公司 , 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心
IPC: H04N21/2343 , H04N21/234 , H04N21/25 , H04N21/231 , H04N21/44 , H04N21/4402 , H04N21/433 , H04N21/466 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种视频数据的处理方法及装置。方法包括：获取待处理视频数据，对所述待处理视频数据进行预处理，生成图像帧数据；对所述图像帧数据进行特征提取，基于图像特征识别所述图像帧数据中的对象；建立所述图像帧数据与所识别的对象之间的关联关系，生成训练数据；基于所述训练数据进行机器学习模型训练，得到对象识别的机器学习模型；利用训练后的机器学习模型对视频数据进行对象识别。本申请提高了视频分析的速度，提升了视频监控和分析的准确性，减少了不必要的帧处理。
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公开(公告)号：CN119782436A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411964685.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心
IPC: G06F16/28 , G06F16/22 , G06F16/951 , G06F16/23 , G06F16/25
Abstract: 本公开提供了一种数据仓库搭建方法、装置、设备及存储介质，包括：基于业务需求收集对应的至少一个目标网站，基于所述至少一个目标网站构建数据源层；利用网络爬虫技术根据数据采集字段对所述至少一个目标网站中的相关数据进行收集，得到第一相关数据，基于所述第一相关数据构建原始数据层；基于所述原始数据层中的数据内容构建数据明细表，基于所述数据明细表中的至少一个相关词条，利用大模型标注至少一个标签，基于所述至少一个标签构建标签表，基于所述标签表和所述明细表构建数据存储层；基于所述数据存储层创建数据查询接口，基于应用服务器创建数据应用层，所述数据应用层基于所述数据查询接口获取所述数据存储层中数据。
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公开(公告)号：CN119723644A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411915489.5
申请日：2024-12-24
Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心
Abstract: 本公开提供了一种人脸识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取种子人脸数据；根据所述种子人脸数据生成合成人脸数据；通过所述正字人脸数据和所述合成人脸数据对初始人脸识别模型进行训练，得到目标人脸识别模型。应用本方法，能够使用较少的种子人脸数据生成合成人脸数据，较好的规避人脸隐私问题，避免隐私数据泄露，最终训练得到的目标人脸识别模型精度较高。
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公开(公告)号：CN119337841A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411875889.8
申请日：2024-12-19
Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心
IPC: G06F40/169 , G06F40/30 , G06V30/18 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种多模态时尚趋势预测和评价方法，包括：根据全量趋势特征参数，对参考目标图片进行打标处理，得到全量特征参数；利用Transformer模型进行降维处理，提取出强相关特征参数，形成趋势特征模版；根据趋势特征模版进行CLIP精调，增强跨模态理解能力，实现图文语义对齐；利用精调后的CLIP模型对参考目标图像数据集做图像标注，得到图像‑文本数据对；对扩散模型进行文生图和图生图类型精调，并进行图像生成，得到服装趋势图像；引入评价机制，对生成的服装趋势图像进行效果评估。通过本发明能够灵活、快速、准确地筛选强相关特征参数，获得更加精准的数据标注，进而生成更加符合时尚趋势的服装图像。
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公开(公告)号：CN117726367A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311718812.5
申请日：2023-12-14
Applicant: 杭州路过网络有限公司 , 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心
IPC: G06Q30/0204 , G06F16/215 , G06F16/951 , G06F16/29 , G06F18/22 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/04
Abstract: 本公开提供了一种智能选址方法及装置、存储介质，所述方法包括：采集待评价对象的第一数据，对第一数据进行清洗，得到第二数据；基于第二数据将待评价对象与其他对象之间进行相似度分析，识别共生关系或互斥关系，通过网络爬虫获取待评价对象和/或其他对象的第三数据；对第三数据至少进行时序分析、位置分析、竞品影响度分析、关联规则挖掘、风险评估分析、反馈整合和可解释性分析，获得相应的分析结果；基于多个角度为待评价对象确定选址，将所确定的地址通过图示方式输出，以及将所确定地址的市场潜力、竞争强度、用户群体的信息输出，形成行业报告。本公开使用户能够轻松查看分析结果，调整参数，并获取最佳的选址建议。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117714515A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311842756.6
申请日：2023-12-27
Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心
IPC: H04L67/133
Abstract: 本公开提供了一种远程调试方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取系统任一节点的第一连接信息，基于所述第一连接信息对所述任一节点的运行状态进行判定，基于所述判定结果确定运行状态异常的节点作为异常节点；或基于所述第一连接信息和第一算法，计算所述任一节点中连接数最少的节点，将所述连接数最少的节点确定异常节点；基于所述异常节点的节点信息暂停新增所述异常节点与用户网络之间的连接，所述异常节点与现存用户网络之间的连接数为零后，建立所述异常节点与调试服务器之间的调试通路；基于所述调试通路对所述异常节点进行线上调试；所述线上调试完成后，基于所述异常节点的节点信息恢复所述异常节点与所述用户网络之间的连接。
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公开(公告)号：CN117671068A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311835417.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心
Abstract: 本申请提供了一种基于垂类知识库的模板化可控图像生成方法，所述方法包括：根据垂类知识库，确定生成目标图像的多维度数据；根据所述多维度数据，生成图像生成模板；接收用户的输入数据，并根据所述输入数据和所述图像生成模板，生成目标图像。如此，通过垂类知识库生成图像生成模板，基于图像生成模板生成目标图像，目标图像为标准化的图像生成模板生成，避免了由于用户输入不准确和多样化导致的图像生成不准确的影响，提高了图像生成的准确性，且图像生成模板基于多维数据生成，使得图像生成可控。
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公开(公告)号：CN119964233A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411972653.6
申请日：2024-12-30
Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心 , 嘉善力通信息科技股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/62 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于图像数据的设定行为识别方法及装置。方法包括：对图像采集单元采集的视频帧进行周期采样，获得采样视频数据；对采样视频数据进行对象识别，将采样视频数据中包含设定对象、且设定对象数量大于等于设定阈值的视频数据，作为有效视频数据；选用相应的视觉处理模型以及自然语言处理型；为所述视觉处理模型生成多模态内容分析的提示语句；利用所述视觉处理模型对有效视频数据进行文本描述，为有效视频数据生成图像字幕；将所述图像字幕输入相应处理模型，以确定所述有效视频数据中是否存在设定行为，并确定存在设定行为的概率，输出所确定的概率。本申请减少了视频帧中特定行为的误判，节省了大量的处理资源。
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公开(公告)号：CN119861914A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411924722.6
申请日：2024-12-25
Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心
Abstract: 本公开提供了一种对象转换方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：获取项目的源代码，基于所述源代码生成所述项目的抽象语法树；在集成开发环境中监听目标操作指令，所述目标操作指令包含源对象和目标对象；从所述抽象语法树中获取所述源对象和目标对象的属性信息；根据所述源对象和目标对象的属性信息以及预设的匹配规则，在实现类生成转换代码。
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公开(公告)号：CN119337841B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411875889.8
申请日：2024-12-19
Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心
IPC: G06F40/169 , G06F40/30 , G06V30/18 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种多模态时尚趋势预测和评价方法，包括：根据全量趋势特征参数，对参考目标图片进行打标处理，得到全量特征参数；利用Transformer模型进行降维处理，提取出强相关特征参数，形成趋势特征模版；根据趋势特征模版进行CLIP精调，增强跨模态理解能力，实现图文语义对齐；利用精调后的CLIP模型对参考目标图像数据集做图像标注，得到图像‑文本数据对；对扩散模型进行文生图和图生图类型精调，并进行图像生成，得到服装趋势图像；引入评价机制，对生成的服装趋势图像进行效果评估。通过本发明能够灵活、快速、准确地筛选强相关特征参数，获得更加精准的数据标注，进而生成更加符合时尚趋势的服装图像。
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