CN112783986B - 基于标签的对象分组编制方法及装置、存储介质、终端 - Google Patents

基于标签的对象分组编制方法及装置、存储介质、终端 Download PDF

Info

Publication number
CN112783986B
CN112783986B CN202011010736.9A CN202011010736A CN112783986B CN 112783986 B CN112783986 B CN 112783986B CN 202011010736 A CN202011010736 A CN 202011010736A CN 112783986 B CN112783986 B CN 112783986B
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
area range
node
time node
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011010736.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112783986A (zh
Inventor
葛磊
王夷
李东晓
王龙厚
戚桂洪
俞楠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Xinyi Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Xinyi Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Xinyi Intelligent Technology Co ltd filed Critical Shanghai Xinyi Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202011010736.9A priority Critical patent/CN112783986B/zh
Publication of CN112783986A publication Critical patent/CN112783986A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112783986B publication Critical patent/CN112783986B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/2228—Indexing structures
    • G06F16/2246—Trees, e.g. B+trees
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2477—Temporal data queries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

一种基于标签的对象分组编制方法及装置、存储介质、终端，基于标签的对象分组编制方法包括：获取待生成对象的区域范围以及时间节点；将所述区域范围与各个预设对象的来源位置进行匹配，以及将所述时间节点与各个预设对象的时间范围进行匹配；将来源位置落入所述区域范围，并且时间范围落入所述时间节点的预设对象作为对象的内容；至少根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签。本发明技术方案能够生成对象并保证对象检索的便捷性。

Description

基于标签的对象分组编制方法及装置、存储介质、终端
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于标签的对象分组编制方法及装置、存储介质、终端。
背景技术
近年来，随着互联网技术和人工智能的快速发展，计算机中数据量繁多，对象种类繁杂，通过为对象进行分组编制，有利于用户更好的筛选与查看所需的信息。
但是，将批量数据编制成对象需要用户前期准备大量的对象，严重加大了用户的工作量。不同的用户在命名和分类方面有一定的随意性，导致录入的对象的数据错综复杂，这导致用户不仅在编制对象花费时间，而且在后期检索的对象的时候也会出现无效信息的情况发生，增加用户工作压力。
发明内容
本发明解决的技术问题是如何生成对象并保证对象检索的便捷性。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种基于标签的对象分组编制方法，对象基于标签的对象分组编制方法包括：获取待生成对象的区域范围以及时间节点；将所述区域范围与各个预设对象的来源位置进行匹配，以及将所述时间节点与各个预设对象的时间范围进行匹配；将来源位置落入所述区域范围，并且时间范围落入所述时间节点的预设对象所包含的数据作为对象的内容；至少根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签。
可选的，所述至少根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签包括：根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签，所述对象的标签包括所述区域范围以及时间节点。
可选的，所述至少根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签包括：获取用户信息，所述用户信息包括用户所处的集体类别；根据所述用户信息、所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签，所述对象的标签包括所述用户信息、所述区域范围以及时间节点。
可选的，所述对象基于标签的对象分组编制方法还包括：获取用户信息，所述用户信息包括用户所处的集体类别以及所述用户在其所处的集体类别中的级别；根据所述用户所处的集体类别确定根节点，并根据所述用户在其所处的集体类别中的级别确定所述根节点下的子节点；将所述对象放置在所述子节点的位置。
可选的，所述对象基于标签的对象分组编制方法还包括：将各个对象按照其所在的节点的位置关系进行呈现。
可选的，所述对象基于标签的对象分组编制方法还包括：获取用户输入的关键字以及用户信息，所述用户信息包括用户所处的集体类别；根据所述用户所处的集体类别确定根节点，并将所述关键字与所述根节点下的各个功能子节点进行匹配；将所述对象放置在匹配的功能子节点的位置。
可选的，所述获取待生成对象的区域范围以及时间节点包括：基于用户的输入获取所述待生成对象的区域范围以及时间节点；或者，根据所述用户所使用的设备的物理位置确定所述待生成对象的区域范围，并根据所述用户输入的所述待生成对象的执行时间分析确定所述时间节点。
为解决上述技术问题，本发明实施例还公开了一种基于标签的对象分组编制装置，对象生成装置包括：获取模块，用于获取待生成对象的区域范围以及时间节点；匹配模块，以用于将所述区域范围与各个预设对象的来源位置进行匹配，以及将所述时间节点与各个预设对象的时间范围进行匹配；对象确定模块，用于将来源位置落入所述区域范围，并且时间范围落入所述时间节点的预设对象所包含的数据作为对象的内容；标签生成模块，用于至少根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签。
本发明实施例还公开了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行所述基于标签的对象分组编制方法的步骤。
本发明实施例还公开了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行所述对象基于标签的对象分组编制方法的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
本发明技术方案中，获取待生成对象的区域范围以及时间节点；将所述区域范围与各个预设对象的来源位置进行匹配，以及将所述时间节点与各个预设对象的时间范围进行匹配；将来源位置落入所述区域范围，并且时间范围落入所述时间节点的预设对象作为对象的内容；至少根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签。本发明技术方案通过用户设置的区域范围和时间节点，能够快速地从大量预设对象中抽取出相应的视频对象；并且，通过至少利用区域范围和时间节点来为对象生成标签，使得标签能够指示对象的内容，从而使得用户能够通过标签快速便捷地检索和查看对象，提升用户体验。
进一步地，在根据用户的需求生成对象后，可以将所述对象放置在该用户所处的集体类别中的级别对应的子节点的位置。那么，具有不同级别的用户生成的对象将会被放置在处于不同位置的子节点，能够使用户更加直观地查看各个对象。
附图说明
图1是本发明实施例一种基于标签的对象分组编制方法的流程图；
图2是图1所示步骤S104的一种具体实施方式的流程图；
图3是本发明实施例一种基于标签的对象分组编制方法的部分流程图；
图4是本发明实施例另一种基于标签的对象分组编制方法的部分流程图；
图5是本发明实施例一种基于标签的对象分组编制装置的结构示意图。
具体实施方式
如背景技术中所述，将批量视频编制成对象需要用户前期准备大量的对象，严重加大了用户的工作量。不同的用户在命名和分类方面有一定的随意性，导致录入的对象的数据错综复杂，这导致用户不仅在编制对象花费时间，而且在后期检索的对象的时候也会出现无效信息的情况发生，增加用户工作压力。
本发明技术方案通过用户设置的区域范围和时间节点，能够快速地从大量预设对象中抽取出相应的视频对象；并且，通过至少利用区域范围和时间节点来为对象生成标签，使得标签能够指示对象的内容，从而使得用户能够通过标签快速便捷地检索和查看对象，提升用户体验。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
图1是本发明实施例一种基于标签的对象分组编制方法的流程图。所述对象是智能安防***输出或者生成的对象。该智能安防***可以包括多个摄像头以及与所述多个摄像头相连的服务器，所述对象可以由所述服务器生成或者输出。
所述对象基于标签的对象分组编制方法具体可以包括以下步骤：
步骤S101：获取待生成对象的区域范围以及时间节点；
步骤S102：将所述区域范围与各个采集到的预设对象的来源位置进行匹配，以及将所述时间节点与各个预设对象的时间范围进行匹配；
步骤S103：将来源位置落入所述区域范围，并且时间范围落入所述时间节点的预设对象所包含的数据作为对象的内容；
步骤S104：至少根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签。
需要指出的是，本实施例中各个步骤的序号并不代表对各个步骤的执行顺序的限定。
本实施例中，预设对象可以是预先采集到的，并且预设对象具有来源位置和时间范围。在一个具体的应用场景中，待生成对象可以是视频预案，预设对象可以是监控视频。监控视频可以来自于多个摄像头，多个摄像头可以设置于多个不同的地理位置。预设对象所包含的数据量大，当用户需要对预设对象中的部分数据具有查看需求时，就需要采用图1所示的步骤S101-步骤S104生成对象。
在步骤S101的具体实施中，可以获取待生成对象的区域范围以及时间节点。区域范围以及时间节点可以是由用户根据自身的实际需求预先设置的。
在一个具体实施例中，步骤S101可以包括以下步骤：基于用户的输入获取所述待生成对象的区域范围以及时间节点。
本实施例中，用户可以通过计算机设备输入针对对象的区域范围以及时间节点。其中，区域范围可以是指对象所包含的范围；时间节点可以是指对象所包含的数据的时间范围。所述时间节点可以是一段连续的时间，或者多段连续时间的整合。
具体实施中，用户可以在可视化界面中输入所述待生成对象的区域范围以及时间节点，或者在可视化界面所提供的选项中选择所述待生成对象的区域范围以及时间节点。
在另一个具体实施例中，步骤S101可以包括以下步骤：根据所述用户所使用的设备的物理位置确定所述待生成对象的区域范围，并根据所述用户输入的所述待生成对象的执行时间分析确定所述时间节点。
本实施例中，对象的区域范围可以是根据所述用户所使用的设备的物理位置确定的。具体而言，对象的区域范围可以是以用户所使用的设备的物理位置为中心，半径为预设数值的圆形区域。用户还可以输入待生成对象的执行时间，通过对该执行时间进行分析抽取出时间节点。
继续参照图1，在步骤S102的具体实施中，由于预设对象具有来源位置和拍摄时间，待生成对象具有区域范围和时间节点，因此可以将区域范围与各个预设对象的来源位置进行匹配，以及将所述时间节点与各个预设对象的时间范围进行匹配。
具体而言，各个摄像头所拍摄的预设对象可以预先存储于数据库中。当需要生成对象时，从数据库中调取预设对象的相关属性信息，如来源位置和拍摄时间，以用于匹配。上述匹配操作可以是语义匹配、关键字匹配等方式，本发明实施例对此不作限制。
进而在步骤S103的具体实施中，来源位置落入所述区域范围是指来源位置与区域范围一致，表征同一物理位置。同时，由于预设对象的拍摄时间跨度大，而用户所设置的时间节点仅是其中一部分，因此可以仅将落入所述时间节点的预设对象作为对象的内容。
例如，区域范围为陆家嘴街道，预设对象1的来源位置为世纪大道和东方路路口，则预设对象1的来源位置落入所述区域范围；时间节点为2020年6月17日，预设对象1包含2020年6月全部的视频数据，则视频内容仅为预设对象1中2020年7月17日对应的视频数据。
至此，已获得满足用户关于位置和时间需求的对象。
为了进一步满足用户的检索需求，在步骤S104的具体实施中，可以为各个已生成的对象生成标签。如前所述，对象是根据区域范围以及时间节点来生成的，为了能够准确地表达对象的内容，可以根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签。如所述对象的标签包括所述区域范围以及时间节点。
通过为各个对象采用上述统一的方式建立标签，使得各个对象能够以一种统一的方式进行分类，方便用户直接根据标签查找对象。
本发明实施例通过用户设置的区域范围和时间节点，能够快速地从大量预设对象中抽取出相应的视频对象；并且，通过至少利用区域范围和时间节点来为对象生成标签，使得标签能够指示对象的内容，从而使得用户能够通过标签快速便捷地检索和查看对象，提升用户体验。
在一个具体例子中，步骤S104可以包括以下步骤：根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签，所述对象的标签包括所述区域范围以及时间节点。
本实施例中可以仅根据区域范围以及时间节点生成所述对象的标签。具体而言，可以利用对象的标签为所述对象命名，有助于帮助用户更直观地获知对象的标签。
在另一个具体例子中，请参照图2，图1所示步骤S104可以包括以下步骤：
步骤S201：获取用户信息，所述用户信息包括用户所处的集体类别；
步骤S202：根据所述用户信息、所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签，所述对象的标签包括所述用户信息、所述区域范围以及时间节点。
与前述实施例不同的是，本实施例中在生成标签是还加入了用户信息。其中，用户信息包括用户所处的集体类别，例如，在公安行业，用户所处的集体类别可以包括不同的警种。
可以理解的是，关于集体类别的具体分类可以由用户根据实际的应用环境进行自定义设置，本发明实施例对此不作限制。
由于不同的集体类别之间所需的监控数据是不同的，因此本发明实施例通过将用户信息体现在标签中，可以使得用户能够根据其所处的集体类别来选择相应的对象，避免查看无效监控数据。
请参照图3，本发明实施例还公开了另一种对象基于标签的对象分组编制方法，对象基于标签的对象分组编制方法具体包括以下步骤：
步骤S301：获取用户信息，所述用户信息包括用户所处的集体类别以及所述用户在其所处的集体类别中的级别；
步骤S302：根据所述用户所处的集体类别确定根节点，并根据所述用户在其所处的集体类别中的级别确定所述根节点下的子节点；
步骤S303：将所述对象放置在所述子节点的位置。
上述步骤S301-步骤S303可以在图1所示步骤S101-S104之后执行。
本实施例中，用户在其所处的集体类别中具有级别，用户信息可以包括用户所处的集体类别以及所述用户在其所处的集体类别中的级别。每一集体类别对应一个根节点，相应地，每一集体类别中的各个级别分别对应一个子节点。集体类别及其级别对应的节点能够形成树形结构。也就是说，由于每一用户具有相应的级别，因此每一用户会对应一个子节点。
具体地，用户信息可以是由用户预先配置的。在需要生成对象时，可以直接调取用户信息。例如，用户在对象生成***中注册账户填写个人信息，当用户需要生成对象时，可以直接调取该用户的个人信息来使用。
在根据用户的需求生成对象后，为了使用户更加直观地查看各个对象，可以将所述对象放置在该用户对应的子节点的位置。那么，具有不同级别的用户生成的对象将会被放置在处于不同位置的子节点。至此，各个对象之间也能够形成树形结构。
在本发明一个非限制性的实施例中，图3所示方法还可以包括以下步骤：步骤：将各个对象按照其所在的节点的位置关系进行呈现。
如前所述，用户信息中集体类别及其级别对应的节点能够形成树形结构。对于具有不同用户生成的对象之间也能够形成树形结构。当用户需要查看对象时，可以先根据用户所处的集体类别找到相应的根节点，并将该根节点下各个子节点位置处的各个对象以树形结构进行呈现，也即按照各个对象所在的节点的位置关系进行呈现。
请参照图4，本发明实施例还公开了另一种对象基于标签的对象分组编制方法，对象基于标签的对象分组编制方法具体包括以下步骤：
步骤S401：获取用户输入的关键字以及用户信息，所述用户信息包括用户所处的集体类别；
步骤S402：根据所述用户所处的集体类别确定根节点，并将所述关键字与所述根节点下的各个功能子节点进行匹配；
步骤S403：将所述对象放置在匹配的功能子节点的位置。
上述步骤S401-步骤S403可以在图1所示步骤S101-S104之后执行。
与前述实施例不同的是，本实施例在获取用户信息之后，是将关键字与所述根节点下的各个功能子节点进行匹配。其中，功能子节点具有属性信息，例如名称、功能描述等，通过将关键字与功能子节点的属性信息进行匹配，可以确定与关键字匹配的功能子节点。功能子节点可以是由用户根据实际的应用需求设置的。
进而，由该用户生成的对象可以放置在匹配的功能子节点的位置。
例如用户设置功能子节点“交通大整治”，当用户在生成对象时录入的关键字与“交通大整治”相匹配时，则可以确定用户生成的对象能够放置在该功能子节点的位置。
结合图3和图4，当用户信息同时包括关键字、用户所处的集体类别以及所述用户在其所处的集体类别中的级别时，该用户生成的对象既可以放置在用户在其所处的集体类别中的级别确定所述根节点下的子节点位置，也可以放置在与关键字相匹配的功能子节点的位置。
在一个具体应用场景中，前述对象基于标签的对象分组编制方法的各个步骤可以由智能安防***中的服务器执行。其中，所述服务器可以获取用户输入的地点，并与各个摄像头的位置进行匹配；所述服务器还可以获取用户输入的时间，以选取匹配的摄像头在所述用户输入的时间内拍摄的视频，以生成对象。同时还可以基于上述输入的信息生成标签。进一步地，服务器还可以获取用户所属警种、部门等分类信息，并将生成的对象按照上述分类信息的等级关系进行展示。
请参照图5，本发明实施例还公开了一种对象生成装置50，对象生成装置50包括获取模块501、匹配模块502、对象确定模块503和标签生成模块504。
其中，获取模块501用于获取待生成对象的区域范围以及时间节点；匹配模块502以用于将所述区域范围与各个预设对象的来源位置进行匹配，以及将所述时间节点与各个预设对象的时间范围进行匹配；对象确定模块503用于将来源位置落入所述区域范围，并且时间范围落入所述时间节点的预设对象作为对象的内容；标签生成模块504用于至少根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签。
本发明实施例通过用户设置的区域范围和时间节点，能够快速地从大量预设对象中抽取出相应的视频对象；并且，通过至少利用区域范围和时间节点来为对象生成标签，使得标签能够指示对象的内容，从而使得用户能够通过标签快速便捷地检索和查看对象，提升用户体验。
关于所述对象生成装置50的工作原理、工作方式的更多内容，可以参照图1至图4中的相关描述，这里不再赘述。
本发明实施例还公开了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序运行时可以执行图1-图4所示方法的步骤。所述存储介质可以包括ROM、RAM、磁盘或光盘等。所述存储介质还可以包括非挥发性存储器(non-volatile)或者非瞬态(non-transitory)存储器等。
本发明实施例还公开了一种终端，所述终端可以包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序。所述处理器运行所述计算机程序时可以执行图1-图4所示方法的步骤。所述终端包括但不限于手机、计算机、平板电脑等终端设备。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (6)

1.一种基于标签的对象分组编制方法，其特征在于，包括：
获取待生成对象的区域范围以及时间节点；
将所述区域范围与各个采集到的预设对象的来源位置进行匹配，以及将所述时间节点与各个预设对象的时间范围进行匹配；
将来源位置落入所述区域范围，并且时间范围落入所述时间节点的预设对象所包含的数据作为对象的内容；
至少根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签；
获取用户信息，所述用户信息包括用户所处的集体类别以及所述用户在其所处的集体类别中的级别；
根据所述用户所处的集体类别确定根节点，并根据所述用户在其所处的集体类别中的级别确定所述根节点下的子节点；
将所述对象放置在所述子节点的位置；
所述至少根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签包括：
获取用户信息，所述用户信息包括用户所处的集体类别；
根据所述用户信息、所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签，所述对象的标签包括所述用户信息、所述区域范围以及时间节点。
2.根据权利要求1所述的基于标签的对象分组编制方法，其特征在于，还包括：
将各个对象按照其所在的节点的位置关系进行呈现。
3.根据权利要求1所述的基于标签的对象分组编制方法，其特征在于，所述获取待生成对象的区域范围以及时间节点包括：
基于用户的输入获取所述待生成对象的区域范围以及时间节点；
或者，根据所述用户所使用的设备的物理位置确定所述待生成对象的区域范围，并根据所述用户输入的所述待生成对象的执行时间分析确定所述时间节点。
4.一种基于标签的对象分组编制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待生成对象的区域范围以及时间节点；
匹配模块，以用于将所述区域范围与各个预设对象的来源位置进行匹配，以及将所述时间节点与各个预设对象的时间范围进行匹配；
对象确定模块，用于将来源位置落入所述区域范围，并且时间范围落入所述时间节点的预设对象所包含的数据作为对象的内容；
标签生成模块，用于至少根据所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签；所述标签生成模块还用于获取用户信息，所述用户信息包括用户所处的集体类别以及所述用户在其所处的集体类别中的级别；根据所述用户所处的集体类别确定根节点，并根据所述用户在其所处的集体类别中的级别确定所述根节点下的子节点；将所述对象放置在所述子节点的位置；
具体地，所述标签生成模块获取用户信息，所述用户信息包括用户所处的集体类别；根据所述用户信息、所述区域范围以及时间节点生成所述对象的标签，所述对象的标签包括所述用户信息、所述区域范围以及时间节点。
5.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1至3中任一项所述基于标签的对象分组编制方法的步骤。
6.一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1至3中任一项所述基于标签的对象分组编制方法的步骤。
CN202011010736.9A 2020-09-23 2020-09-23 基于标签的对象分组编制方法及装置、存储介质、终端 Active CN112783986B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011010736.9A CN112783986B (zh) 2020-09-23 2020-09-23 基于标签的对象分组编制方法及装置、存储介质、终端

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011010736.9A CN112783986B (zh) 2020-09-23 2020-09-23 基于标签的对象分组编制方法及装置、存储介质、终端

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112783986A CN112783986A (zh) 2021-05-11
CN112783986B true CN112783986B (zh) 2022-12-13

Family

ID=75750419

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011010736.9A Active CN112783986B (zh) 2020-09-23 2020-09-23 基于标签的对象分组编制方法及装置、存储介质、终端

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112783986B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7363593B1 (en) * 2001-11-30 2008-04-22 Versata Development Group, Inc. System and method for presenting information organized by hierarchical levels
CN108063672A (zh) * 2016-11-07 2018-05-22 北京视联动力国际信息技术有限公司 一种视频会议终端的管理方法和装置
CN109255056A (zh) * 2018-08-16 2019-01-22 北京京东尚科信息技术有限公司 区块链的数据引用处理方法、装置、设备及存储介质
CN109344255A (zh) * 2018-09-26 2019-02-15 平安科技（深圳）有限公司 标签的填充方法及终端设备
CN110633211A (zh) * 2019-08-30 2019-12-31 深圳壹账通智能科技有限公司 对于多接口的测试方法、装置、服务器及介质

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150058363A1 (en) * 2013-08-21 2015-02-26 Robert Lancer Cloud-based enterprise content management system
CN103870574B (zh) * 2014-03-18 2017-03-08 江苏物联网研究发展中心 基于h.264密文云视频存储的标签制作及索引方法
CN103927387B (zh) * 2014-04-30 2017-06-16 成都理想境界科技有限公司 图像检索***及其相关方法和装置
CN103970906B (zh) * 2014-05-27 2017-07-04 百度在线网络技术（北京）有限公司 视频标签的建立方法和装置、视频内容的显示方法和装置
US10504034B2 (en) * 2015-01-27 2019-12-10 Huawei Technologies Co., Ltd. Systems, devices and methods for distributed content interest prediction and content discovery
CN106559634B (zh) * 2015-09-30 2019-12-03 杭州海康威视数字技术股份有限公司 用于交通卡口视频监控的数据存储方法及装置
CN105808782B (zh) * 2016-03-31 2019-10-29 广东小天才科技有限公司 一种图片标签的添加方法及装置
CN105872638A (zh) * 2016-04-19 2016-08-17 乐视控股（北京）有限公司 一种基于地理位置推送视频的方法、推送装置及其服务器
CN105975570B (zh) * 2016-05-04 2019-10-18 深圳市至壹科技开发有限公司 基于地理位置的视频搜索方法及***
CN107370983B (zh) * 2016-05-13 2019-12-17 腾讯科技（深圳）有限公司 用于视频监控***的行踪轨迹的获取方法和装置
CN108540751A (zh) * 2017-03-01 2018-09-14 中国电信股份有限公司 基于视频与电子设备标识的监控方法、装置及***
US20200201904A1 (en) * 2018-12-21 2020-06-25 AdLaunch International Inc. Generation of a video file
CN110032886A (zh) * 2019-02-25 2019-07-19 上德(珠海)数据科技有限公司 资源权限管理的方法及设备
CN110223141B (zh) * 2019-05-24 2021-07-30 深圳市彬讯科技有限公司 一种匹配方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110297943B (zh) * 2019-07-05 2022-07-26 联想(北京)有限公司 标签的添加方法、装置、电子设备及存储介质
CN110430262A (zh) * 2019-08-05 2019-11-08 珠海和一科技有限公司 一种Lora自组网数据采集和存储方法
CN111078319B (zh) * 2019-12-23 2023-08-04 浪潮通用软件有限公司 配置数据管理方法、装置、存储介质和计算机可读介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7363593B1 (en) * 2001-11-30 2008-04-22 Versata Development Group, Inc. System and method for presenting information organized by hierarchical levels
CN108063672A (zh) * 2016-11-07 2018-05-22 北京视联动力国际信息技术有限公司 一种视频会议终端的管理方法和装置
CN109255056A (zh) * 2018-08-16 2019-01-22 北京京东尚科信息技术有限公司 区块链的数据引用处理方法、装置、设备及存储介质
CN109344255A (zh) * 2018-09-26 2019-02-15 平安科技（深圳）有限公司 标签的填充方法及终端设备
CN110633211A (zh) * 2019-08-30 2019-12-31 深圳壹账通智能科技有限公司 对于多接口的测试方法、装置、服务器及介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN112783986A (zh) 2021-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210256320A1 (en) Machine learning artificialintelligence system for identifying vehicles
US11899681B2 (en) Knowledge graph building method, electronic apparatus and non-transitory computer readable storage medium
EP3433732B1 (en) Converting visual diagrams into code
US10909425B1 (en) Systems and methods for mobile image search
US20220383053A1 (en) Ephemeral content management
WO2022007434A1 (zh) 可视化方法及相关设备
CN108694223A (zh) 一种用户画像库的构建方法及装置
US20190163767A1 (en) Image processing method, image processing device, computer device, and computer readable storage medium
US10769196B2 (en) Method and apparatus for displaying electronic photo, and mobile device
CN104933171B (zh) 兴趣点数据关联方法和装置
CN109741108A (zh) 基于情境感知的流式应用推荐方法、装置和电子设备
CN111652658A (zh) 画像融合方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN114511085A (zh) 实体属性值的识别方法、装置、设备、介质及程序产品
CN108345620B (zh) 品牌信息处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN113705293A (zh) 图像场景的识别方法、装置、设备及可读存储介质
CN111191065B (zh) 一种同源图像确定方法及装置
CN112783986B (zh) 基于标签的对象分组编制方法及装置、存储介质、终端
CN113419951B (zh) 人工智能模型优化方法、装置、电子设备及存储介质
CN111797856A (zh) 建模方法、装置、存储介质及电子设备
CN113901077A (zh) 实体对象标签生产方法、***、存储介质及电子设备
CN114492584A (zh) 一种针对安卓中文应用市场的自动内容分级方法
US11762928B2 (en) Feature recommendation based on user-generated content
CN112948251B (zh) 软件自动测试方法及装置
WO2024088031A1 (zh) 一种数据采集方法、装置及相关设备
CN116594628A (zh) 数据溯源方法、装置和计算机设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 200331 room e176, 1f, 406 Gulang Road, Putuo District, Shanghai

Applicant after: Shanghai Xinyi Intelligent Technology Co.,Ltd.

Address before: 200434 10th floor, 1388 Shuidian Road, Hongkou District, Shanghai

Applicant before: Shanghai Xinyi Intelligent Technology Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant