一种视频分类方法及装置
    21.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109902202A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910015462.3

    申请日:2019-01-08

    Abstract: 本发明提供一种视频分类方法及装置,用以解决相关技术中基于显著性引导的分类模型的分类性能较低的问题。该方法包括:提取待分类视频的关键帧;将所述关键帧输入预先根据训练集训练得到的双路神经网络模型,得到所述视频的分类结果以及所述视频的显著图,所述训练集中包括按照视频类型进行分类的视频以及视频显著图,所述双路神经网络模型包括一路用于对所述视频进行分类的第一子神经网络以及一路用于确定所述视频的显著图的第二子神经网络;将得到的所述显著图中置信度高于第一阈值的显著图加入所述训练集;使用所述训练集中的视频显著图重新训练所述第二子神经网络,得到更新后的双路神经网络模型。本发明有效提高了视频分类的性能。

    藏语方言识别方法及系统

    公开(公告)号:CN104036774B

    公开(公告)日:2018-03-06

    申请号:CN201410280868.1

    申请日:2014-06-20

    Abstract: 本发明公开了一种藏语方言识别方法及系统,该方法包括:预先训练语种识别模型,所述语种识别模型包括:多方言DNN并行音素识别器模型、多方言语言模型;接收待识别藏语方言语音信息;提取所述语音信息的声学特征;利用所述多方言DNN并行音素识别器模型获得对应所述声学特征的音素序列;计算各音素序列在每个语言模型上的似然得分;将似然得分最高的语言模型对应的方言作为所述语音信息对应的方言种类。利用本发明,可以提高藏语方言识别效果。

    一种分布式网络地址转换系统

    公开(公告)号:CN104601738A

    公开(公告)日:2015-05-06

    申请号:CN201410746762.6

    申请日:2014-12-09

    CPC classification number: H04L61/2503

    Abstract: 本发明为一种分布式网络地址转换系统,包括接入层、复用层和控制层;接入层中节点为接入点AP;复用层中节点为复用点MP;控制层中节点为控制点CP;AP为接入服务器;AP具有与内网主机通信以及为内网主机选定公有IP资源,并与持有该选定公有IP资源的MP通信并进行地址转换;MP为复用服务器;每个MP均维护各自持有的公有IP资源同时通过各自持有的公有IP资源与外网通信;CP包括资源服务器IPS和配置服务器CC;其中IPS维护系统中所有MP的公有IP地址资源;CC对各层的节点进行配置;AP、MP和CP之间使用隧道进行互联,隧道为传输层连接隧道。该系统用于进行分布式网络地址的转换,可提高NAT系统中IP资源利用率。

    一种基于URL特征的网站首页识别方法及电子装置

    公开(公告)号:CN114201698A

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN202010981078.1

    申请日:2020-09-17

    Abstract: 本发明提供一种基于URL特征的网站首页识别方法及电子装置,包括剔除待识别URL首部的http://字符或者https://字符,获取包含http://字符或https://字符的临时变量t1;按照“/”字符对临时变量t1进行拆分,并进行有效性判断;若不能拆分或仅能拆成两部分且第二部分为空,则判断临时变量t1是否包含是二级、三级或四级域名;若仅能拆成两部分、第二部分不为空且第二部分长度小于第一阈值,则判断第二部分是否包含特定字符;若临时变量t1包含是二级、三级或四级域名或第二部分包含特定字符,则判断待识别URL为首页URL。本发明无需训练分类器、人工标注大量数据集及对URL页面内容进行分析,解决了通过语义无法识别嵌套URL的情况,降低了误报率,节省人力与网络资源,提升了识别速度。

    基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统

    公开(公告)号:CN108052535B

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN201711132235.6

    申请日:2017-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统,包括:根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树,并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心;根据该处理器个数和该聚类中心的个数,建立该聚类中心到各处理器的映射,以在各处理器的本地内存中建立哈希表;根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离,选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项;在每个待查表项上计算查询数据的哈希值,选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点,通过计算该候选点与该查询数据之间的距离,对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率,应对千万规模的数据检索。

    一种语种训练数据获得方法及装置

    公开(公告)号:CN109741731A

    公开(公告)日:2019-05-10

    申请号:CN201910015434.1

    申请日:2019-01-08

    Abstract: 本发明提供一种语种训练数据获得方法及装置,用以解决相关技术中语种训练数据质量较低的问题。该方法包括:训练用于识别各种语种的语种识别模型;使用各语种识别模型识别数据集中的第二音频数据,获得与各语种识别模型对应的得分;确定第二音频数据对应的识别语种;计算数据集中各条第二音频数据的得分信息熵;将所述数据集中,得分信息熵满足第一预设条件且实际语种与识别语种一致的第二音频数据的集合作为训练数据集,训练数据集中的第二音频数据用于训练所述语种识别模型,返回执行所述使用训练数据训练用于识别语种的各语种识别模型的步骤,直至获得的所述训练数据集中的音频数据的数量满足第二预设条件。本发明提高了语种训练数据的质量。

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