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公开(公告)号:CN119832024A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411712150.5
申请日:2024-11-27
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于多路安防视频的目标轨迹生成方法,属于技术领域。本发明面向安防视频中的目标轨迹生成问题,针对单一采用目标检测与重识别导致的目标丢失、匹配程度不高的现状,提供一种基于多路安防视频的目标轨迹生成方法。针对多路安防视频来说,存在四个重要特点:一是多路视频存在安防区域重叠与目标在多处重复出现的情况;二是多路视频安防区域存在接驳或邻接关系;三是视频为流数据,而非视频片段,匹配范围更广;四是对目标时空伴随的应用可行性更强。为此,本发明充分利用安防视频的这四个特点与辅助信息,基于多路视频、多方法融合、多目标关联性提高目标跟踪与轨迹生成的准确性,提高重识别精度。
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公开(公告)号:CN115481110A
公开(公告)日:2022-12-16
申请号:CN202211176712.X
申请日:2022-09-26
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/21 , G06F16/23 , G06F16/25 , G06F16/215 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/907 , G06Q10/10
Abstract: 本发明涉及一种基于元数据的资源共享交换设计方法,属于软件工程领域。本发明通过对数据资源交换过程的分析,建立与其实际情况相适应的数据资源目录发布审批流程,将数据资源目录的发布审批与工作流相结合,对粗放管理模式下的审批规则及过程进行细化,落实权责;按部门、数据业务类型等不同维度建立相关知识库、专题库进行分类管理、标签管理,支持通过关键字进行资源检索,同时建立以按需分配和主动推送相结合的方式对数据资源进行共享;对数据资源目录进行版本管理,实现数据资源目录的可追溯;对数据资源目录进行生命周期全过程管理。本发明满足了指挥控制领域高动态化、实时性场景下对数据共享交换效率和数据质量控制管理需求。
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公开(公告)号:CN119719381A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202411685755.X
申请日:2024-11-23
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/36 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及一种借助知识图谱生成关系型数据的方法,属于人工智能技术领域。本发明通过使用Graph Transformer,利用多头注意力机制和前馈神经网络的邻域聚合,能有效捕捉节点之间的语义关联与重要性,从而在新生成的图谱中保留了原始结构的特征,保证新生成的图谱结构和原始图谱结构保持一致;通过使用大语言模型(LLM)结合提示工程进行数据增强,在上下文和实体级别应用增强策略,在保持原有三元组结构的同时,通过替换策略确保增强文本内容与现实逻辑一致。微调预训练模型以适应实体识别和关系抽取任务,进一步提高了生成内容的可靠性和现实应用价值。
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公开(公告)号:CN116910663A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202310838184.8
申请日:2023-07-10
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F16/215 , G06F16/28
Abstract: 本发明涉及一种军事领域内可视化的多模态数据质量校验系统,属于数据融合治理领域。本发明的系统包括:校验规则管理模块、校验任务管理模块、质量问题修正模块、质量报告管理模块和质量问题分析模块。该系统以客户业务系统数据为数据来源,引接多种类型的数据,包含结构化数据、非结构化数据、半结构化数据和流式数据,将这些数据进行归集处理,统一存储后再进行数据治理。本发明能提供较好的数据质量,会改善客户体验、提高生产力、大大降低成本。
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公开(公告)号:CN119720991A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202411699658.6
申请日:2024-11-26
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F40/194 , G06F16/353 , G06F40/279 , G06F40/186 , G06F40/30 , G06F40/12 , G06F40/216 , G06F18/22 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于语义相似度对文本提取数据相似度匹配方法,属于自然语言处理领域。本发明获取并处理实体数据作为实体数据的标准词库,初始语义相似度模型训练,选取文档中的候选文本,获得文档主题及其分布,计算文档主题和各个事件领域的主题相似度来确定文档的类别,利用标准的事件领域划分方法,创建事件抽取模板,根据文档主题类别抽取文档数据至对应的事件抽取模板,将非结构化数据转化为结构化数据,从结构化数据中,识别实体数据作为待匹配文本,利用语义相似度模型确定待匹配文本和目标文本之间的相似度。本发明实现了对非结构化文档中的名词类文本与标准实体文本的自动匹配。
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公开(公告)号:CN116932685A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310911137.1
申请日:2023-07-24
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/31 , G06F16/2457 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及一种基于规则算法抽取和实体消歧算法构建实体画像的方法,属于数据融合处理领域。本发明通过规则算法将非结构化数据涉及到的实体、实体与实体之间的关系、属性的信息抽取到结构化数据库中。本发明采用实体消歧算法解决信息重复或者歧义的信息,对于实体重复信息,通过构建实体画像,建立多维度的特征模型的方法建立一套标准的实体数据。本发明通过实体画像建模将各类实体表间的字段关联匹配、信息融合,从多维度、多特征构建成实体画像模型,助于用户快速、高效、直观了解实体的多维特征,更好的理解实体数据含义。
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