文本处理方法、装置、电子设备和可读存储介质

    公开(公告)号:CN110909550A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911106399.0

    申请日:2019-11-13

    Abstract: 本申请涉及一种文本处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,文本处理方法包括:获取目标文本的目标文本序列,从所述目标文本序列中提取出主题词序列;分别获取所述目标文本序列中各个词语与所述主题词序列之间的语义距离,基于所述语义距离确定所述目标文本的关键词序列;获取所述关键词序列中各个关键词的向量,以构建词向量矩阵;通过预设的随机梯度下降算法获取所述目标文本的语义权重参数矩阵;根据所述词向量矩阵和所述语义权重参数矩阵获取所述目标文本的语义向量。本申请提供的文本处理方法可以更准确地表达目标文本的语义。

    一种目标特性数据的存储方法和系统

    公开(公告)号:CN107180102B

    公开(公告)日:2019-12-31

    申请号:CN201710376521.0

    申请日:2017-05-25

    Abstract: 本发明提供了一种目标特性数据的存储方法和系统,其中的方法包括:预先设置多个用于存储数据的数据存储模块以及对应的存储控制器;客户端向分发器发送携带有数据信息的数据存储请求,数据信息包括:密级信息、共享信息、用户组信息和访问权限信息;分发器根据数据存储请求及各个存储控制器的负载情况选择一个存储控制器,将数据存储请求转发给所选择的存储控制器,并将所选择的存储控制器通知所述客户端;客户端与存储控制器直接进行通信,存储控制器为客户端提供统一的数据读写接口,将客户端上传的数据存储到与存储控制器对应的数据存储模块中。应用本发明可以降低数据存储成本,统一管理和维护数据,保障数据安全,方便数据共享和使用。

    一种目标特性数据库系统和数据同步方法

    公开(公告)号:CN109753494A

    公开(公告)日:2019-05-14

    申请号:CN201910007013.4

    申请日:2019-01-04

    Abstract: 本发明涉及一种目标特性数据库系统和数据同步方法,解决以往目标特性数据库的数据同步操作繁琐、效率低下、无法满足仿真或作战对数据实时性的要求等问题。本发明在网络环境中通过将数据分发记录存储在数据分发表中、将数据文件按照树形结构组织存储、原始库与镜像库建立相同的库表结构等策略,可实现镜像库申请原始库中的数据或原始库主动同步镜像库中的数据两种方式,同步方式灵活高效,同时又有利于目标特性数据的保护。本发明提供的数据同步方法可封装成独立调用的函数,从而实现数据的自动调用。

    一种图像的去雾方法
    74.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104715456B

    公开(公告)日:2018-04-17

    申请号:CN201510117270.5

    申请日:2015-03-17

    Abstract: 本发明公开了一种图像的去雾方法。该方法包括:对输入的图像进行通道筛选,将所述图像分为三个独立的单通道图像;计算所述图像的暗通道;统计所述三个独立的单通道图像的灰度直方图分布;统计所述三个独立的单通道图像的环境光;对所述暗通道进行高斯滤波;计算透射率映射表;进行去雾处理,通过计算得到复原后的各个通道,对复原后的三个通道进行数据合并,输出图像。通过使用本发明所提供的图像的去雾方法,可以在满足去雾功能的同时,可以大大提高图像处理的运行速度。

    一种图像的去雾方法
    76.
    发明公开

    公开(公告)号:CN104715456A

    公开(公告)日:2015-06-17

    申请号:CN201510117270.5

    申请日:2015-03-17

    Abstract: 本发明公开了一种图像的去雾方法。该方法包括:对输入的图像进行通道筛选,将所述图像分为三个独立的单通道图像;计算所述图像的暗通道;统计所述三个独立的单通道图像的灰度直方图分布;统计所述三个独立的单通道图像的环境光;对所述暗通道进行高斯滤波;计算透射率映射表;进行去雾处理,通过计算得到复原后的各个通道,对复原后的三个通道进行数据合并,输出图像。通过使用本发明所提供的图像的去雾方法,可以在满足去雾功能的同时,可以大大提高图像处理的运行速度。

    一种基于视频图像的目标分类方法

    公开(公告)号:CN104657741A

    公开(公告)日:2015-05-27

    申请号:CN201510012901.7

    申请日:2015-01-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像的目标分类方法,包括:根据连续的视频图像进行监控区域的背景学习,获得监控区域静态的当前背景图像BI;根据当前背景图像BI对当前视频帧进行逐像素背景差分操作和图像分割操作,形成目标图像BFMk;从目标图像BFMk中提取目标区域;对各个目标区域进行主成分分析,确定各个目标区域的主方向;将各个目标区域的主方向旋转到水平方向,得到各个旋转后的目标区域;计算各个旋转后的目标区域的矩形饱和度特征;根据矩形饱和度特征和预设的阈值,对各个目标区域进行分类。使用上述方法,可以有效地对视频图像中的人员和车辆目标进行分类,大大提高了分类操作的准确性。

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