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公开(公告)号：CN104035577A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410128094.0
申请日：2014-04-01
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06F3/023
Abstract: 本发明提供一种基于声韵的中文输入方法，包括如下步骤：a.设置声韵屏幕键盘，分为起始区和候选区；b.在声韵屏幕键盘上方设汉字显示区；c.对拼音字母排列，分配到起始区的按键中；d.点击起始区按键，所按声母分别与单韵母组合形成起始字母串，显示在候选区；所按单韵母单独显示在候选区，形成起始字母串；e.点击起始字母串，在候选区列出包含该起始字母串的拼音的后续字母串，并在汉字显示区显示该起始字母串表示的汉字；如果点击该后续字母串，执行步骤f；选择点击所需汉字，输入结束；f.汉字显示区显示后续字母串表示的汉字，点击所需汉字，输入结束。该输入方法，最多三次即可确定完整的汉字拼音，输入效率提高。
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公开(公告)号：CN103793369A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410028637.1
申请日：2014-01-22
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种文档在线处理系统，包括一服务器集群与若干用户客户端，所述服务器集群包括一请求分发器以及若干文档服务器，所述服务器集群与用户客户端通过网络连接；所述文档服务器支持主机虚拟架构与多桌面的服务器模式，所述各文档服务器预装有文档处理客户端，所述文档服务器通过多个虚拟桌面打开文档处理客户端，所述文档服务器包括一虚拟桌面管理器；同时本发明提供了一种利用该文档在线处理系统的文档在线处理方法。本发明提供的文档在线处理系统无需再本地安装文档处理客户端，通过用户客户端实现跨平台的对文档进行编辑，并且具有较高的在线处理效率与准确性。
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公开(公告)号：CN103761328A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410043938.1
申请日：2014-01-29
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30233 , G06F17/30557
Abstract: 本发明公开了一种基于单数据库和单文件的进程内虚拟文件系统，基于单数据库和单文件的进程内虚拟文件系统建立在一原生操作系统上，应用于单个应用程序进程内部的一个或多个线程，原生操作系统提供一数据库、在数据库之外的一原生文件，以及原生系统接口层；数据库包括访问接口，原生文件包括读写接口；其中，数据库及访问接口存取虚拟文件的结构和数据块信息，原生文件及读写接口存取虚拟文件的数据内容；基于单数据库和单文件的进程内虚拟文件系统通过原生系统接口层调用访问接口以及读写接口，完成虚拟文件系统的功能。
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公开(公告)号：CN103702061A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310713186.0
申请日：2013-12-23
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04N7/14
Abstract: 本发明提供了一种智能终端视频通话分辨率自动调节方法，其包括以下步骤：S1:本地客户端获取本地终端的视频处理能力，根据本地终端的视频处理能力设置视频分辨率上限；S2:本地客户端获取本地网络的接入方式，对于不同的网络接入方式，本地客户端发送携带不同分辨率信息的协商报文给远端终端；S3：远端终端收到所述协商报文，根据自身编解码能力支持的分辨率格式与网络接入方式选择与所述本地客户端匹配的分辨率，并通过协商报文回复给所述本地客户端。本发明提供的智能终端视频通话分辨率自动调节方法可以智能选择合适的参数，设置合适的分辨率，可达到视频通话中优良的通话质量，降低用户操作的复杂度和难度，实现良好的用户体验。
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公开(公告)号：CN102270109B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110243335.2
申请日：2011-08-23
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06F3/14
Abstract: 本发明涉及一种不同分辨率的用户界面的自转换方法及自传换系统，应用于手持终端上，包括：提供具有基础分辨率的基础用户界面，并获得目标用户界面的目标分辨率；根据基础分辨率和目标分辨率，生成目标用户界面与基础用户界面的转换系数和缩放系数；读取所述基础用户界面的描述文件；根据所述缩放系数和转换系数，并将所述基础用户界面的描述文件转换为目标用户界面的描述文件。本发明所述用户界面的自转换方法及自转换系统能够实现手持终端平台上不同分辨率的用户界面的自转换。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120050468A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510123622.1
申请日：2025-01-26
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04N21/442 , H04N21/433 , H04N21/4402 , H04N21/44 , H04N5/265
Abstract: 本发明涉及多媒体技术领域，公开了一种降低转头时延的8KFOV内容播放方法及系统，所述方法包括：S1：用户转头后，获取新的视角坐标位置，下载新的可视区域分块高清视频内容形成分块高清文件；S2：通过新的文件解析器解析新的所述分块高清文件，并对所述分块高清文件逐个进行独立解码；S3：快速获取已解码的分块的位置信息，将解码的视频内容根据所述位置信息渲染至显示纹理新的区域上，使原来的区域高清视频和新的区域高清视频同时可见。通过上述方法实现一种降低转头时延的8KFOV内容播放系统，用户转头观看其他区域内容，保持原来的播放区域，同时下载新的区域的视频内容，用软件解码，补充新的视频画面到纹理上，用户可以快速看到新的部分视频。
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公开(公告)号：CN119788913A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411972366.5
申请日：2024-12-30
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04N21/442 , H04N21/466
Abstract: 本发明涉及智能轨迹预测技术领域，公开了一种动态获取视口历史坐标预测未来视口的方法及系统，方法包括：通过VR设备实时采集观看沉浸式全景视频的视口轨迹数据，对所述视口轨迹数据进行预处理构造数据集，并将所述数据集拆分成训练集，验证集和测试集；基于隐式集成学习算法构建视口预测模型，利用所述训练集对所述视口预测模型进行训练优化；输入验证集验证训练优化后的视口预测模型，并将所述测试集输入所述视口预测模型进行评估，根据评估结果部署替换所述视口预测模型；使用优化评估后的视口预测模型对沉浸式全景视频流的视口进行未来视口的预测。实时收集观看沉浸式视频的轨迹数据，解决观看模式的多样性问题，提高视口预测模型泛化能力。
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公开(公告)号：CN119763004A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411631918.6
申请日：2024-11-15
Applicant: 上海国际港务(集团)股份有限公司 , 上港集团物流有限公司浦东分公司 , 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于视频分类的佩戴肩闪灯识别方法及系统，获取视频流并获取所述视频流每帧数据中人体的位置坐标；将每帧数据中人体的位置坐标输入追踪器得到每个人的位置坐标信息；持续记录每帧视频帧人体位置坐标信息以识别每个人的移动方向并判断其人体朝向；将每个人两种相反移动方向各自的连续N张人体截图输入视频分类模型以分别获取每个朝向的分类结果，当两个方向识别的分类结果均为未佩戴肩闪灯则触发告警。通过连续帧识别作业人员是否佩戴肩闪灯，捕捉到肩闪灯在时间上的动态变化特征，视频分类模型可以实现自动化监控，减少人工干预，提高监督效率。
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公开(公告)号：CN119743655A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411952400.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04N21/81 , H04N21/44 , H04N21/4402 , H04N21/854
Abstract: 本发明涉及VR视频技术领域，尤其涉及基于tile分片拼接解决8KFOV不规则视角展示方法，包括以下步骤：S1：获取用户当前8KFOV视角，根据当前8KFOV视角确定不规则高清tile分片，根据不规则高清tile分片下载低清图像编码数据；S2：对不规则高清tile分片进行数据合并得到合并数据，并记录行列位置信息，解码器对合并数据进行解码得到解码矩形图像；S3：根据解码矩形图像和排列规则还原高清区域图像，解码低清图像编码数据得到解码低清图形，根据高清区域图像和低清图像进行排列显示。本发明通过FOV视角中心向周边确定距离近的分片组成的不规则分片区域进行合并排列数据进行解码后，并按原来的不规则分片区域替换高清显示，实现用户根据具体需要灵活实时选择高清分片区域。
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公开(公告)号：CN119723280A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411653310.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 上海国际港务(集团)股份有限公司 , 上港集团物流有限公司浦东分公司 , 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于空间位置约束优化的yolov8撑伞识别方法及系统，实时获取视频数据并进行预处理；将预处理后的所述视频数据输入训练好的YOLO v8检测模型，其中，训练好的所述YOLO v8检测模型的CSPDarknet中的Backbone网络使用Swin‑Transformer主干进行代替、PAFPN网络中的Conv卷积使用形变卷积进行替换；所述YOLO v8检测模型基于实时获取的视频数据输出检测结果。通过对yolov8目标检测算法进行网络结构优化、训练过程中通过引入关键点分支和空间位置约束损失辅助模型训练，显著提升了模型对人员违规撑伞识别的准确率和检测效率。
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