一种基于编码和机器学习的多语种识别方法

    公开(公告)号:CN106528535B

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201611001398.6

    申请日:2016-11-14

    Abstract: 本发明提供了一种基于编码和机器学习的多语种识别方法,是计算机对自然语言的处理技术。本方法分别通过机器学习单元和编码识别单元对文本进行语种识别,编码识别时还统计各语种的单词量,当机器学习单元的识别结果在编码识别单元的判定区间内,且二者识别的语言一致时,输出单一识别语言,当编码识别单元识别到多种语言时,进行混合语言规则判断,若第二语言在文本中的单词量比例达到设定比例,则判定文本为混合语言。本发明对长文本可先作随机采样再判定,以提高识别效率。本发明能够准确、高效地实现中文简繁体、日、法、英等97种语言的语种识别,同时支持混合语种文本识别,在海量数据分析以及舆情监控中具有广泛的应用前景。

    一种基于GPU的视频处理方法

    公开(公告)号:CN107920253A

    公开(公告)日:2018-04-17

    申请号:CN201711047172.4

    申请日:2017-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于GPU的视频处理方法,涉及音视频处理技术领域。首先从视频数据源端接收视频数据并存储在缓存队列中,依次读取视频数据进行解封装处理;然后对解封装处理后格式为H.264的视频数据,按顺序读取一帧,并解码为YUV格式数据;将解码出来的YUV数据进行内存映射,并转化为NV12格式后,利用视频转码模块再次转换为YUV420p格式;并分别计算YUV420p格式视频数据的Y分量和UV分量的特征值;最后将两个特征值拷贝到CPU侧的系统内存中,并筛选关键帧。筛选出的关键帧利用基于opencl的CPU和GPU之间的内存拷贝技术拷贝到CPU侧的系统内存中,由存储专用线程将关键帧的YUV数存储到文件。本发明实现了视频处理的加速,提升了视频处理的效率,并有效降低了CPU的资源消耗。

    一种网络数据交互方法及装置

    公开(公告)号:CN107483384A

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201610404248.3

    申请日:2016-06-08

    Abstract: 本发明公开了一种网络数据交互方法及装置,本发明对从网络侧获取的网络数据进行分类,并对分类后的网络数据完成相应的处理后,通过共享内存的方式与后端BT系统进行数据交互,从而解决了相关技术中大规模的动态接入的连接的管理方法效率较低的问题,提高了系统运行效率,提升了服务器的性能。

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