技术参数及配置要求一、 硬件平台配置如下:1、系统平台:4U 4卡平台,支持2颗Inte1系列可扩展处理器。TDP 270W,提供强大的X86处理平台针对推理和训练应用;带宽翻倍的PCIE Gen4平台上可支持4片RTX系显卡/Tesla GPU,专为**度GPU计算提供多方位支持,支持高速网络:存储和其他IO扩展,8*3.5热插拔盘位,远程管理双口千兆 2200瓦冗电源2、处理器:2颗Intel Gold 5218 CPU 单颗 16核心32线程,主频2.3Ghz3、内存:8条32G DDR4 3200服务器内存,共计:256G内存4、系统盘:2块480G 企业级SSD5、存储盘:3块8T企业级硬盘6、GPU:2块NVIDIA RTX 3090 24G 涡轮7、编辑环境:c/c++ Fortran编程语言 GNU C/C++编译器:GUN Fortran 77/90编译器:高性能计算函数库: LAPACK: BLAS: GOTO: Atlas:★二、智慧政法大数据标注系统功能▲视频标注子系统,手动标注:1.读取视频:上传视频至系统进行播放。2.抓图:截取当前视频帧并保存至文件夹中。3.数据增强:平移、翻转、缩放等操作生成图片数据。4.标注:使用labellmg等标注软件进行标注。▲半自动标注,人脸半自动标注,上传视频至系统,系统将使用自研的人脸检测算法,自动检测图像中的人脸并将人脸抠出,并使用人脸质量评估算法过滤模糊、遮挡等低质量数据。实现筛除没有人脸出现和低质量的视频帧,将抠出的人脸图像保存至文件夹中,若待标注的人脸数据较少,则可使用数据增强功能,生成部分数据以扩充数据集。▲人体半自动标注,上传视频至系统,实现筛除没有人体出现的视频帧,将抠出的人体图像保存至文件夹中,若待标注的人体数据较少,则可使用数据增强功能,生成部分数据以扩充数据集。▲自动标注人脸自动标注,使用手工标注或其他方式标注数据集,将每张图像中的不同人脸使用不同的标签进行标注,以作为训练样本。这些不同的标注将用于训练深度学习模型。之后使用训练好的模型对新的未标注图像进行自动标注。模型将检测图像中的人脸位置并输出标注框。最终的自动标注结果可能仍然存在一些误检和漏检的情况。对于这些情况,系统会返回图像和标签文件供操作者复核,若标签正确,则勾选正确,若标签错误,则操作者纠正该图像属于哪一类。使用更新好的数据对模型进行迭代优化,从而达到自动标注功能。▲人体自动标注,获取训练用的待跟踪的视频,在训练用的待跟踪视频的首帧图像中,人工标注待跟踪人体的位置和ID;利用至少两种跟踪算法(如Deep-sort、ByteTrack等)对人工标注后的人员进行跟踪,并将每一种跟踪器跟踪后得到的弱标注数据集进行整合,得到整合后的弱标注数据集;将整合后的数据集输入到深度学习模型中,对深度学习模型进行训练,得到训练好的深度学习模型;基于训练好的深度学习模型,对待跟踪视频进行跟踪,从而获得新的待跟踪视频的每一帧图像的人员标注结果。对于自动标注的结果,可能需要进行后处理,例如去除冗余标注框、合并重叠的标注框或者通过某种规则进行过滤,以提高标注的准确性,同时系统会返回图像和标签文件供操作者复核。▲文本标注子系统,导入分条功能:导入法律法规数据,自动实现分条显示。条款内容标注功能:标注条款完整内容,为下游任务(例如:条款分类任务、审查任务、条款生成任务)提供完整上下文信息标签。”条款来源标注功能:标注该条款来自XX法(条例/办法)第XX章第XX条。如:source, section and chapter, clause分别指的是法律名称,章节位置,条位置。上位法标注功能:标注该条例所属法律的上位法。条款上位法来源标注功能:标注该条款内容的上位法依据是XX法(条例/办法)第XX章第XX条。条款主题标注功能:自动标注法律法规所属法律领域主题,包含领域主题类型不少于30种。条款关键词标注功能:自动标注条款所包含的子主题类型,一条数据可包含多个子主题关键词标签,子主题标签可由法律法规内容生成。上下位法知识树生成功能: 根据标注的上位法标签,一键生成条款上下位法知识树图谱。数据导出功能:标注数据按json文件格式导出。三、售后服务:原厂质保三年,提供7*24热线支持服务,必须按照品牌型号进行响应,反对恶意竞价,为保证原厂设备需提供原厂授权及原厂质保函;设备需原厂直发至客户指定地点、整机原装不**,设备生产时间不早于合同签订时间。3年内提供一次免费搬迁服务。响应期限:报修后2小时。送货安装时需提供设备使用培训服务。 |