一种基于数据中台数据分级分类方法

    公开(公告)号:CN113268548A

    公开(公告)日:2021-08-17

    申请号:CN202110360550.4

    申请日:2021-04-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据中台数据分级分类方法,具体包括如下步骤:A.建立数据分类标准;B.建立数据分级标准;C.根据数据中台结合。本发明将单个子项组合分类为模块集,并赋予模块集以词向量为基础的名称词源,用于以一个名称词源关联模块集中所有的子项,同时设置以需求为目的的分级模式,设定总递减表,以总递减表为更新基础,能够作为多个不同用户权限的使用基础,实现根据总递减表向下的分支表,最终按照数据矩阵实现快速检索和快速分类目的,达到降低整体数据库的计算流程和复杂程度,主要基于数据库一步形成分级和分类效果,数据结论真实度更高。

    基于极限学习机的复杂背景下目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN104992453B

    公开(公告)日:2018-10-23

    申请号:CN201510410594.8

    申请日:2015-07-14

    Abstract: 本发明涉及一种基于极限学习机的复杂背景下目标跟踪方法,提供一检测模块、一跟踪模块以及一综合模块,所述检测模块与跟踪模块可同时独立运行,用以对需要跟踪的目标进行检测与跟踪;其中所述检测模块内的检测器在上一帧中跟踪目标进行多尺度检测并输出结果;所述跟踪模块内的跟踪器对上一帧中跟踪目标进行跟踪,并输出跟踪结果;所述整合模块接收所述步骤S5中检测模块与跟踪模块输出的结果,并对所有结果进行综合分析,将置信度最高的结果作为当前帧的跟踪目标进行输出;重复上述步骤,直至视频最后帧。在本发明中由于检测模块跟跟踪模块同时并独立运行,整合模块再综合两模块的结果,能够有效提高跟踪的精度和鲁棒性。

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