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公开(公告)号：CN107819781B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201711173735.4
申请日：2017-11-22
Applicant: 北京市博汇科技股份有限公司
IPC: H04L29/06 , G06F16/958
Abstract: 本申请实施例公开了一种视听网站库构建方法、视听网站巡检方法和系统，通过至少一种扫描方式，准确获取本地视听网站，构建本地视听网站库，确定了本地视听网站的巡检监测目标。根据已构建的本地视听网站库，创建本地视听网站的巡检队列，对本地视听网站库中的视听网站进行数据监测，然后将数据监测结果保存至巡检历史信息库，更新本地视听网站库。当对一个本地视听网站完成监测后，根据巡检队列监测下一个网站，实现循环监测巡检队列中的本地视听网站，从而，降低了网站监测时的网络资源和硬件资源的消耗，解决了现有技术中监测效率低、监测不及时、或出现遗漏监测等问题，实现了对本地互联网视听网站进行全面及时地监测。
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公开(公告)号：CN110110252A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910416413.0
申请日：2019-05-17
Applicant: 北京市博汇科技股份有限公司
IPC: G06F16/955 , G06F16/958 , G06F16/738 , G06F16/783 , G06F17/27
Abstract: 本申请提供了一种视听节目识别方法、装置及存储介质，该方法包括获取目标网站的网页数据，将网页数据分解为多组数据集，多组数据集包括分区数据集，该分区数据集为网页数据中的分区节点数据集合；对分区数据集进行布局特征检查，判断分区数据集中的内容是否符合布局特征要求；若分区数据集中的内容符合布局特征要求，则确定目标网站中包含视听节目，具有准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN115062940A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210636768.2
申请日：2022-06-07
Applicant: 北京市博汇科技股份有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/00 , G06F16/29 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的发射台智能可视化巡检方法及系统，基于要素三维模型构建三维台站巡检场景模型，对设备模型创建触发区域并添加设备属性，根据创建的触发区域添加重叠事件，当巡检人员模型进入到所述区域时，自动获取设备运行信息并生成信息页面，并得到巡检导航点数组，自动生成巡检路线导航点，完成台站的自动巡检。三维模型提供了重叠响应及新增属性，具有较好的应用可扩展性；自动生成导航点数组，并可跟随设备位置变化实现导航点位置变化，具有较高的灵活性；创建了有序自动化获取设备信息的巡检过程，可提供一次一组相关设备的信息获取，提高巡检效率和信息相关性。
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公开(公告)号：CN110275958B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910565890.3
申请日：2019-06-26
Applicant: 北京市博汇科技股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06F16/9532 , G06F16/958
Abstract: 本发明提供了一种网站信息识别方法、装置和电子设备，其中，该方法包括：根据目标网站的地址获取目标网站的内容；内容包括：文本内容、图片文件和展示效果截图；根据预设的敏感违规词库对文本内容进行精确匹配和/或自然语言分析处理，确定出目标网站的文本识别结果；根据预设的带有不同类型标签的样本图片对图片文件和展示效果截图分别进行基于深度学习的图像分类识别，确定出目标网站的图片识别结果。本发明在获取目标网站的内容后，对文本内容进行精确匹配和/或自然语言分析处理以获得文本识别结果；对图片文件和展示效果截图进行深度学习以获得图片识别结果。可以有效地判断该网站是否存在不良内容，减少误判率。
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公开(公告)号：CN114092881A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111362132.5
申请日：2021-11-17
Applicant: 北京市博汇科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种人物重识别方法、装置及电子设备，应用于监控系统，监控系统包括摄像头和一个预先构建的监控特征库；监控特征库中包括至少一个人物特征库；每一人物特征库对应一摄像头，人物特征库中包括该摄像头的属性信息、摄像头的每个人物图像的监控特征和拍摄时间信息；所述方法包括：获取目标人物的图像，并从中提取出目标人物的人物特征向量作为待检索特征；针对待检索特征，判断每个人物特征库中是否存在与待检索特征之间的相似度满足第一预设条件的监控特征；若存在，则根据该监控特征确定识别结果，识别结果包括该监控特征对应的拍摄时间信息和摄像头属性信息，所述方法提高从摄像头录像中查找目标人物的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107819781A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201711173735.4
申请日：2017-11-22
Applicant: 北京市博汇科技股份有限公司
CPC classification number: H04L63/306 , G06F16/958
Abstract: 本申请实施例公开了一种视听网站库构建方法、视听网站巡检方法和系统，通过至少一种扫描方式，准确获取本地视听网站，构建本地视听网站库，确定了本地视听网站的巡检监测目标。根据已构建的本地视听网站库，创建本地视听网站的巡检队列，对本地视听网站库中的视听网站进行数据监测，然后将数据监测结果保存至巡检历史信息库，更新本地视听网站库。当对一个本地视听网站完成监测后，根据巡检队列监测下一个网站，实现循环监测巡检队列中的本地视听网站，从而，降低了网站监测时的网络资源和硬件资源的消耗，解决了现有技术中监测效率低、监测不及时、或出现遗漏监测等问题，实现了对本地互联网视听网站进行全面及时地监测。
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公开(公告)号：CN115062940B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210636768.2
申请日：2022-06-07
Applicant: 北京市博汇科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06F16/29 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的发射台智能可视化巡检方法及系统，基于要素三维模型构建三维台站巡检场景模型，对设备模型创建触发区域并添加设备属性，根据创建的触发区域添加重叠事件，当巡检人员模型进入到所述区域时，自动获取设备运行信息并生成信息页面，并得到巡检导航点数组，自动生成巡检路线导航点，完成台站的自动巡检。三维模型提供了重叠响应及新增属性，具有较好的应用可扩展性；自动生成导航点数组，并可跟随设备位置变化实现导航点位置变化，具有较高的灵活性；创建了有序自动化获取设备信息的巡检过程，可提供一次一组相关设备的信息获取，提高巡检效率和信息相关性。
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公开(公告)号：CN113014914A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110109910.3
申请日：2021-01-27
Applicant: 北京市博汇科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于神经网络的单人换脸短视频的识别方法和系统。所述识别方法包括：从待识别单人短视频中抽取出单帧图像后，提取每个单帧图像中人脸区域对应的面部图像，利用神经网络模型确定面部图像经过面部修正的伪造概率，最后根据伪造概率大于预设伪造判定阈值的伪造图像的数量、每个面部图像的伪造概率以及多个预设阈值，确定待识别单人短视频的视频换脸概率。如此，仅对视频中部分单帧图像进行识别，提高了识别效率；同时，并不是一概而论地直接将所有面部图像的伪造概率的平均值作为视频换脸概率，而是根据伪造图像数量以及每个面部图像伪造概率的不同情况确定视频换脸概率，与待识别单人短视频的真实情景更为贴合，识别的准确性较高。
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公开(公告)号：CN113014914B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110109910.3
申请日：2021-01-27
Applicant: 北京市博汇科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于神经网络的单人换脸短视频的识别方法和系统。所述识别方法包括：从待识别单人短视频中抽取出单帧图像后，提取每个单帧图像中人脸区域对应的面部图像，利用神经网络模型确定面部图像经过面部修正的伪造概率，最后根据伪造概率大于预设伪造判定阈值的伪造图像的数量、每个面部图像的伪造概率以及多个预设阈值，确定待识别单人短视频的视频换脸概率。如此，仅对视频中部分单帧图像进行识别，提高了识别效率；同时，并不是一概而论地直接将所有面部图像的伪造概率的平均值作为视频换脸概率，而是根据伪造图像数量以及每个面部图像伪造概率的不同情况确定视频换脸概率，与待识别单人短视频的真实情景更为贴合，识别的准确性较高。
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公开(公告)号：CN114691861A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011576986.9
申请日：2020-12-28
Applicant: 北京市博汇科技股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/194 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种基于主题词语义相似度的话题聚类方法，该方法对每个原始标题进行预处理，获取待聚类标题集合，然后提取目标待聚类标题对应的多个主题词，根据预设的排除词集合及每个待聚类标题对应的多个主题词，生成主题集合，对主题集合中的任一主题对象进行文本数字化处理，获取主题向量化集合，针对目标主题向量化对象，从主题向量化集合中筛选出相似的主题向量化对象，并将目标主题向量化对象与相似的主题向量化对象作为同种话题实现聚类。上述方法在针对大量网络文本数据时，不需要指定K值，通过提取主题词，然后计算相似度，便可以实现话题聚类，且能够保证聚类的主题相似，话题相近，具有覆盖范围大，计算复杂度低的优点。
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