原始名称记载: 汉王科技股份有限公司

本申请公开了一种语音转写文本去冗余方法、装置、电子设备，属于文本处理技术领域。所述方法包括：基于预设的文本冗余处理规则对待处理的语音转写文本进行去冗余处理，得到第一去冗余处理文本；采用词性和位置双重加权的统计语言模型方法对第一去冗余处理文本进行去冗余处理，得到第一去冗余处理文本中的候选冗余词；通过计算删除每个候选冗余词前后第一去冗余处理文本中句子的流畅度增益，筛选得到冗余词；根据筛选得到的冗余词对第一去冗余处理文本进行去冗余处理。本方法有效提升了语言信息密度，从而提升了去冗余处理后的语音转写文本的质量。

本公开是关于一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备及存储介质。图像处理方法包括：确定待处理文本图像中的多个图像区域，并确定多个图像区域分别在待处理文本图像中的位置，待处理文本图像包括多个文本段落，每个图像区域包括相应的文本段落。针对多个文本段落进行特征提取，得到多个多模态特征，多模态特征包括相应文本段落的文本特征。根据多个多模态特征以及多个图像区域分别在待处理文本图像中的位置，构建图结构，图结构表征多个文本段落中每两个文本段落在位置以及文本特征上的连接关系。根据图结构，确定多个文本段落的排列顺序。通过本公开，采用图结构充分利用待处理文本图像中的特征，保证最终确定的文本段落排列顺序的准确性。

本公开提供一种模型压缩方法、部署方法、装置、设备和存储介质。其中，一种模型压缩方法包括：获取待压缩的模型；基于预设的约束条件，对所述待压缩的模型进行约束训练，得到训练后模型，其中，所述约束条件满足使训练后模型的权重值处于设定权重分布范围；量化所述训练后模型，以将训练后模型映射为设定位宽的模型，得到压缩后模型。本公开通过在模型训练时，使模型中各权重值处于设定权重分布范围，减小在量化是因缩放系数过大导致的精度下降的影响，提高压缩后模型的性能，进而使得计算能力受限的设备能够部署性能更优的模型。

本公开提出一种目标跟踪方法、装置、设备和存储介质，其中，目标跟踪方法包括：响应于获取到图像序列中的第n帧图像，对所述第n帧图像进行目标检测，并基于所述第n帧之前的m帧图像中已检测到目标的检测框，预测在所述第n帧图像中目标的检测框，得到预测检测框；响应于在所述第n帧图像中检测到目标，确定检测到的目标对应的实际检测框；基于所述预测检测框和所述实际检测框，进行目标跟踪，其中，在所述预测检测框和所述实际检测框不一致但具有重叠区域，且重叠区域在所述实际检测框或所述预测检测框中的占比大于第一阈值的情况下，确定跟踪到目标。该方法能够实现对非刚性目标的跟踪，提高了目标跟踪的可靠性。

本公开是关于一种联动门状态识别方法、装置、电子设备及存储介质。其中，联动门状态识别方法，包括：获取待识别图像，所述待识别图像中包括多道门；将所述待识别图像输入至联动门状态识别模型中进行识别，得到所述多道门中每一道门的开关状态；其中，所述联动门状态识别模型用于基于图像识别门的开关状态，并基于伪量化结点预先训练得到，所述伪量化结点用于将所述联动门状态识别模型中待量化参数的浮点值转化为整型值。通过本公开，提升联动门状态识别效率。

本公开是关于一种图像标注方法、装置、电子设备及存储介质。其中，一种图像标注方法，包括：获取待标注图像，并获取提示词模板以及目标类别，所述提示词模板用于指导从所述待标注图像中识别出对象，所述目标类别用于定义从所述识别出的对象中确定符合对应类别的待标注目标对象；基于所述待标注图像、所述提示词模板以及所述目标类别，得到目标对象的标注信息，基于所述标注信息对所述目标对象进行标注并显示所述标注信息。通过本公开提升图像标注效率。

本公开是关于一种合规性检测方法、装置、电子设备及存储介质。合规性检测方法包括：获取视频，并在所述视频中进行人员检测；识别检测到的人员的身份类别、以及识别所述人员是否携带目标物以及目标物的属性，并识别所述人员的行为；基于所述身份类别、所述属性以及所述行为中的一项或多项，进行合规性检测；其中，满足合规性为：所述视频中包括一类或多类目标身份类别，所述目标身份类别对应有需要携带的目标物，且所述目标身份类别对应有目标行为。通过本公开，可实现多维度多角色的细粒度合规性检测，实现精准的人员监控。