CN108769140A - 一种实时图像文字识别缓存加速系统 - Google Patents

一种实时图像文字识别缓存加速系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108769140A
CN108769140A CN201810436632.0A CN201810436632A CN108769140A CN 108769140 A CN108769140 A CN 108769140A CN 201810436632 A CN201810436632 A CN 201810436632A CN 108769140 A CN108769140 A CN 108769140A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
configuration
handling result
result
unit
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.)
Pending
Application number
CN201810436632.0A
Other languages
English (en)
Inventor
方喆君
何跃鹰
卓子寒
张晓明
张嘉玮
赵忠华
董建武
李明哲
刘中金
孙中豪
罗冰
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.)
National Computer Network and Information Security Management Center
Original Assignee
National Computer Network and Information Security Management Center
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 National Computer Network and Information Security Management Center filed Critical National Computer Network and Information Security Management Center
Priority to CN201810436632.0A priority Critical patent/CN108769140A/zh
Publication of CN108769140A publication Critical patent/CN108769140A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/56—Provisioning of proxy services
    • H04L67/568—Storing data temporarily at an intermediate stage, e.g. caching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G06T1/20—Processor architectures; Processor configuration, e.g. pipelining
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/22—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/08—Configuration management of networks or network elements
    • H04L41/0803—Configuration setting
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/2866—Architectures; Arrangements
    • H04L67/30—Profiles
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/55—Push-based network services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/12—Messaging; Mailboxes; Announcements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)

Abstract

本发明提供一种实时图像文字识别缓存加速系统，包括配置管理服务器、处理结果缓存服务器和若干个图像文字识别处理服务器，上述的三种服务器组成局域网。本发明的有益效果为：通过减少对重复文字图像的处理次数就能够极大的加快整个系统的图像文字识别匹配速度，系统中图像的文字识别匹配的结果保存在了处理结果缓存结构中，在对文字图像进行是否为垃圾彩信的判断时，不是直接采用图像文字识别匹配相关算法，而是先在处理结果缓存结构中查找该图像是否被处理过，在处理结果缓存结构中查找处理结果，要比对图像进行文字识别匹配速度快很多。

Description

一种实时图像文字识别缓存加速系统
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种大数据量图像处理过程中的加速缓存系统。
背景技术
目前，我国拥有数量庞大的移动用户群体，短彩信收发仍是其基本应用。但在收发的短彩信内容中，包含着大量的广告、暴力、色情和谣言等垃圾信息，为了提升用户体验，移动运营商和相关管理部门也依据垃圾短彩信管理办法先后出台了垃圾信息的分析、管理办法。短彩信垃圾内容的表现形式多以文字和图像为主，目前，对文字和普通图像进行垃圾内容处理已有很多成熟的方法。但在图像内容中，包含着大量的文字图像内容，由于其自身的特征不适于采取与普通图像处理相类似的特征提取与识别方法，通常需要首先进行文字图片判断，然后进行文字图像OCR(光学字符识别)处理，最后对识别的文字内容进行垃圾处理。其中，我们称文字图像判断和OCR处理为图像的文字识别过程，图像文字识别是高耗时操作，如何及时有效的完成实时图像文字识别仍具有很高的技术难度。
但现有的加速缓存系统当前彩信数据量已经比较巨大，正常进行图像文字识别无法满足该数据量下的实时性要求，这就需要采用特殊的方法加快算法的执行速度的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供一种实时图像文字识别缓存加速系统，以解决但现有的加速缓存系统当前彩信数据量已经比较巨大，正常进行图像文字识别无法满足该数据量下的实时性要求，这就需要采用特殊的方法加快算法的执行速度的问题。
一种实时图像文字识别缓存加速系统，包括配置管理服务器、处理结果缓存服务器和若干个图像文字识别处理服务器，上述的三种服务器组成局域网，如下：
(1)配置管理服务器，用于向图像文字识别服务器和处理结果缓存服务器发送垃圾彩信文字图像配置，配置内容包括垃圾文字图像 MD特征和文字特征。
(2)处理结果缓存服务器，分别接收来自配置管理服务器的垃圾彩信文字图像配置和来自图像文字识别服务器的相关图像垃圾识别处理结果信息，处理结果缓存服务器依据图像的垃圾识别处理结果和相关图像MD值，构造一个以图像MD为键，以垃圾识别结果、命中次数和最近命中时间为键值的处理结果快速查询缓存结构。
(3)图像文字识别处理服务器，接收来自配置管理服务器的垃圾文字图像配置，接收来自处理结果缓存服务器的彩信图像数据，并依据垃圾图像MD特征和文字特征对其进行文字图像识别匹配处理，并将处理结果发送给处理结果缓存服务器。
所述配置管理服务器包括配置管理单元和配置推送单元，如下：
(1)配置管理单元，用于完成配置的管理，包括新增、修改、删除操作。
(2)配置推送单元，用于将更新后的配置信息向局域网中的处理结果缓存服务器和图像文字识别服务器进行配置推送。
所述处理结果缓存服务器包括配置接收单元、配置更新单元、处理结果查找单元、结果缓存区清理单元、处理结果接收单元和图像数据发送单元，如下：
(1)配置接收单元，用于接收来自配置管理服务器发送来的垃圾彩信文字图像配置信息。
(2)配置更新单元，用于在接收到需要修改的垃圾彩信文字图像配置信息后，在本机的处理结果快速查询缓存结构中查找相关对应配置信息，并对该结果对应的配置信息进行修改。
(3)处理结果查找单元，用于计算图像的MD值，并依据该MD 值在本机的处理结果快速查询缓存结构中查找该图像上次处理的结果信息。
(4)结果缓存区清理单元，用于定时使用LRU算法对结果缓存区进行清理。
(5)处理结果接收单元，用于接收来自图像文字识别服务器的图像处理结果数据，并以图像MD为键、以图像处理结果为键值，将该图像的处理结果写入本机的处理结果快速查询缓存结构中。
(6)图像数据发送单元，对于第一次出现的图像数据，在处理结果快速查询缓存结构中找不到相应的图像处理结果时，该单元负责将该图像数据发送给图像文字识别服务器。
所述图像文字识别处理服务器包括配置接收单元、配置更新单元、文字图像判断单元、OCR识别单元、垃圾文字特征匹配单元、垃圾文字特征匹配单元和图像数据接收单元，如下：
(1)配置接收单元，用于接收来自配置管理服务器发送来的垃圾彩信文字图像配置信息。
(2)配置更新单元，用于在接收到需要修改的垃圾彩信文字图像配置信息后，在本机的垃圾彩信文字图像特征结构中查找相关对应的配置信息，并对该图像特征对应的配置信息进行修改。
(3)文字图像判断单元，用于根据图像的前景色、背景色和轮廓等特征对文字图像进行判断。
(4)OCR识别单元，用于对文字图像进行OCR处理。
(5)垃圾文字特征匹配单元，用于对OCR识别的文字结果依据垃圾彩信文字图像特征进行匹配处理，判断文字图像是否为垃圾彩信。
(6)垃圾文字特征匹配单元，用于将图像处理结果信息发送给处理结果缓存服务器。
(7)图像数据接收单元，用于接收来自处理结果缓存服务器的彩信图像数据。
与现有技术相比，本发明有如下优点：
该实时图像文字识别缓存加速系统，通过减少对重复文字图像的处理次数就能够极大的加快整个系统的图像文字识别匹配速度，系统中图像的文字识别匹配的结果保存在了处理结果缓存结构中，在对文字图像进行是否为垃圾彩信的判断时，不是直接采用图像文字识别匹配相关算法，而是先在处理结果缓存结构中查找该图像是否被处理过，在处理结果缓存结构中查找处理结果，要比对图像进行文字识别匹配速度快很多。
附图说明
图1为本申请实时图像文字识别加速处理缓存系统的实施例结构图；
图2为本申请系统的配置管理服务器实施例框图；
图3为本申请系统的处理结果缓存服务器实施例框图；
图4为本申请系统的图像文字识别服务器实施例框图；
图5为本申请系统的配置推送实施例框图；
图6为本申请系统的图像匹配结果快速查找实施例框图；
图7为本申请系统的图像识别匹配实施例框图。
图中：
配置管理服务器-110、处理结果缓存服务器-120、图像文字识别处理服务器-130、配置管理单元-210、配置推送单元-220、配置接收单元-310、配置更新单元-320、处理结果查找单元-330、结果缓存区清理单元-340、处理结果接收单元-350、图像数据发送单元-360、配置接收单元-410、配置更新单元-420、文字图像判断单元-430、OCR 识别单元-440、垃圾文字特征匹配单元-450、垃圾文字特征匹配单元 -460、图像数据接收单元-470。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步描述：
实施例1
一种实时图像文字识别缓存加速系统，包括配置管理服务器110、处理结果缓存服务器120和若干个图像文字识别处理服务器130，上述的三种服务器组成局域网，如下：
(1)配置管理服务器110，用于向图像文字识别服务器130和处理结果缓存服务器120发送垃圾彩信文字图像配置，配置内容包括垃圾文字图像MD5特征和文字特征。
(2)处理结果缓存服务器120，分别接收来自配置管理服务器 110的垃圾彩信文字图像配置和来自图像文字识别服务器130的相关图像垃圾识别处理结果信息，处理结果缓存服务器120依据图像的垃圾识别处理结果和相关图像MD5值，构造一个以图像MD5为键，以垃圾识别结果、命中次数和最近命中时间为键值的处理结果快速查询缓存结构。
(3)图像文字识别处理服务器130，接收来自配置管理服务器 110的垃圾文字图像配置，接收来自处理结果缓存服务器120的彩信图像数据，并依据垃圾图像MD5特征和文字特征对其进行文字图像识别匹配处理，并将处理结果发送给处理结果缓存服务器120。
所述配置管理服务器110包括配置管理单元210和配置推送单元 220，如下：
(1)配置管理单元210，用于完成配置的管理，包括新增、修改、删除操作。
(2)配置推送单元220，用于将更新后的配置信息向局域网中的处理结果缓存服务器120和图像文字识别服务器130进行配置推送。
所述处理结果缓存服务器120包括配置接收单元310、配置更新单元320、处理结果查找单元330、结果缓存区清理单元340、处理结果接收单元350和图像数据发送单元360，如下：
(1)配置接收单元310，用于接收来自配置管理服务器110发送来的垃圾彩信文字图像配置信息。
(2)配置更新单元320，用于在接收到需要修改的垃圾彩信文字图像配置信息后，在本机的处理结果快速查询缓存结构中查找相关对应配置信息，并对该结果对应的配置信息进行修改。
(3)处理结果查找单元330，用于计算图像的MD5值，并依据该MD5值在本机的处理结果快速查询缓存结构中查找该图像上次处理的结果信息。
(4)结果缓存区清理单元340，用于定时使用LRU算法对结果缓存区进行清理。
(5)处理结果接收单元350，用于接收来自图像文字识别服务器130的图像处理结果数据，并以图像MD5为键、以图像处理结果为键值，将该图像的处理结果写入本机的处理结果快速查询缓存结构中。
(6)图像数据发送单元360，对于第一次出现的图像数据，在处理结果快速查询缓存结构中找不到相应的图像处理结果时，该单元负责将该图像数据发送给图像文字识别服务器130。
所述图像文字识别处理服务器130包括配置接收单元410、配置更新单元420、文字图像判断单元430、OCR识别单元440、垃圾文字特征匹配单元450、垃圾文字特征匹配单元460和图像数据接收单元 470，如下：
(1)配置接收单元410，用于接收来自配置管理服务器110发送来的垃圾彩信文字图像配置信息。
(2)配置更新单元420，用于在接收到需要修改的垃圾彩信文字图像配置信息后，在本机的垃圾彩信文字图像特征结构中查找相关对应的配置信息，并对该图像特征对应的配置信息进行修改。
(3)文字图像判断单元430，用于根据图像的前景色、背景色和轮廓等特征对文字图像进行判断。
(4)OCR识别单元440，用于对文字图像进行OCR处理。
(5)垃圾文字特征匹配单元450，用于对OCR识别的文字结果依据垃圾彩信文字图像特征进行匹配处理，判断文字图像是否为垃圾彩信。
(6)垃圾文字特征匹配单元460，用于将图像处理结果信息发送给处理结果缓存服务器110。
(7)图像数据接收单元470，用于接收来自处理结果缓存服务器110的彩信图像数据。
实施例2
一种实时图像文字识别缓存加速系统，系统进行配置推送的步骤如下：
步骤501：配置管理服务器完成配置更新操作，包括配置的新增，现有配置的修改以及删除操作。
其中，本申请实施例中，由配置管理服务器统一对配置信息进行管理，在配置管理服务器中完成配置信息的新增，修改及删除操作。工作人员可以依据现实的工作任务对配置关键字进行修改、增加或删除等。配置管理服务器接收上述操作对配置信息修改后，更新配置信息。
步骤502：配置管理服务器向图像文字识别服务器和处理结果缓存服务器推送配置信息。
在由配置管理服务器、处理结果缓存服务器和图像匹配处理服务组成的局域网内，配置管理服务器和其他服务器之间传输消息和配置信息都可以使用局域网的传输协议进行传输。
一种实时图像文字识别缓存加速系统，系统进行图像匹配结果快速查找的步骤如下：
步骤601：处理结果服务器接收到彩信图像数据。该步骤是整个系统的数据入口，接收来自外部系统彩信图像数据。
步骤602：在处理结果缓存中查找该图像文字识别处理结果。计算图像数据的MD5值，并在本机的处理结果快速查询缓存结构中查找相应图像的上次处理结果。
步骤603：处理结果缓存中是否存在该图像的处理结果数据。依据上一步骤的查找结果对数据进行不同的处理。若查找到结果则将该结果作为图像文字识别处理的最终处理结果返回，若没有找到结果则将该图像数据发送给图像文字识别服务器。
步骤604：直接使用处理结果缓存中的处理结果作为该图像文字识别处理的最终结果。
一种实时图像文字识别缓存加速系统，系统进行图像识别匹配的步骤如下：
步骤701：接收来自处理结果缓存服务器发来的彩信图像数据。该图像数据为本系统未曾处理过的图像数据。
步骤702：对该图像进行文字图像判断处理。若是文字图像，则继续进行OCR识别；若否，则无需进行OCR识别，处理结束。
步骤703：对文字图像进行OCR处理。
步骤704：对已识别的文字与文字图像配置的文字特征进行匹配处理。
步骤705：得到该图像的处理结果并将结果发送给处理结果缓存服务器。
利用本发明所述的技术方案，或本领域的技术人员在本发明技术方案的启发下，设计出类似的技术方案，而达到上述技术效果的，均是落入本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种实时图像文字识别缓存加速系统，包括配置管理服务器(110)、处理结果缓存服务器(120)和若干个图像文字识别处理服务器(130)，上述的三种服务器组成局域网，如下：
(1)配置管理服务器(110)，用于向图像文字识别服务器(130)和处理结果缓存服务器(120)发送垃圾彩信文字图像配置，配置内容包括垃圾文字图像MD5特征和文字特征。
(2)处理结果缓存服务器(120)，分别接收来自配置管理服务器(110)的垃圾彩信文字图像配置和来自图像文字识别服务器(130)的相关图像垃圾识别处理结果信息，处理结果缓存服务器(120)依据图像的垃圾识别处理结果和相关图像MD5值，构造一个以图像MD5为键，以垃圾识别结果、命中次数和最近命中时间为键值的处理结果快速查询缓存结构。
(3)图像文字识别处理服务器(130)，接收来自配置管理服务器(110)的垃圾文字图像配置，接收来自处理结果缓存服务器(120)的彩信图像数据，并依据垃圾图像MD5特征和文字特征对其进行文字图像识别匹配处理，并将处理结果发送给处理结果缓存服务器(120)。
所述配置管理服务器(110)包括配置管理单元(210)和配置推送单元(220)，如下：
(1)配置管理单元(210)，用于完成配置的管理，包括新增、修改、删除操作。
(2)配置推送单元(220)，用于将更新后的配置信息向局域网中的处理结果缓存服务器(120)和图像文字识别服务器(130)进行配置推送。
所述处理结果缓存服务器(120)包括配置接收单元(310)、配置更新单元(320)、处理结果查找单元(330)、结果缓存区清理单元(340)、处理结果接收单元(350)和图像数据发送单元(360)，如下：
(1)配置接收单元(310)，用于接收来自配置管理服务器(110)发送来的垃圾彩信文字图像配置信息。
(2)配置更新单元(320)，用于在接收到需要修改的垃圾彩信文字图像配置信息后，在本机的处理结果快速查询缓存结构中查找相关对应配置信息，并对该结果对应的配置信息进行修改。
(3)处理结果查找单元(330)，用于计算图像的MD5值，并依据该MD5值在本机的处理结果快速查询缓存结构中查找该图像上次处理的结果信息。
(4)结果缓存区清理单元(340)，用于定时使用LRU算法对结果缓存区进行清理。
(5)处理结果接收单元(350)，用于接收来自图像文字识别服务器(130)的图像处理结果数据，并以图像MD5为键、以图像处理结果为键值，将该图像的处理结果写入本机的处理结果快速查询缓存结构中。
(6)图像数据发送单元(360)，对于第一次出现的图像数据，在处理结果快速查询缓存结构中找不到相应的图像处理结果时，该单元负责将该图像数据发送给图像文字识别服务器(130)。
所述图像文字识别处理服务器(130)包括配置接收单元(410)、配置更新单元(420)、文字图像判断单元(430)、OCR识别单元(440)、垃圾文字特征匹配单元(450)、垃圾文字特征匹配单元(460)和图像数据接收单元(470)，如下：
(1)配置接收单元(410)，用于接收来自配置管理服务器(110)发送来的垃圾彩信文字图像配置信息。
(2)配置更新单元(420)，用于在接收到需要修改的垃圾彩信文字图像配置信息后，在本机的垃圾彩信文字图像特征结构中查找相关对应的配置信息，并对该图像特征对应的配置信息进行修改。
(3)文字图像判断单元(430)，用于根据图像的前景色、背景色和轮廓等特征对文字图像进行判断。
(4)OCR识别单元(440)，用于对文字图像进行OCR处理。
(5)垃圾文字特征匹配单元(450)，用于对OCR识别的文字结果依据垃圾彩信文字图像特征进行匹配处理，判断文字图像是否为垃圾彩信。
(6)垃圾文字特征匹配单元(460)，用于将图像处理结果信息发送给处理结果缓存服务器(110)。
(7)图像数据接收单元(470)，用于接收来自处理结果缓存服务器(110)的彩信图像数据。
CN201810436632.0A 2018-05-09 2018-05-09 一种实时图像文字识别缓存加速系统 Pending CN108769140A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810436632.0A CN108769140A (zh) 2018-05-09 2018-05-09 一种实时图像文字识别缓存加速系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810436632.0A CN108769140A (zh) 2018-05-09 2018-05-09 一种实时图像文字识别缓存加速系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108769140A true CN108769140A (zh) 2018-11-06

Family

ID=64009357

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810436632.0A Pending CN108769140A (zh) 2018-05-09 2018-05-09 一种实时图像文字识别缓存加速系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108769140A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112836693A (zh) * 2021-02-04 2021-05-25 北京秒针人工智能科技有限公司 一种光学字符识别重复检测方法和系统
CN113792616A (zh) * 2021-08-26 2021-12-14 南方电网深圳数字电网研究院有限公司 一种基于边缘计算的远程读表系统及其工作方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101005462A (zh) * 2006-01-16 2007-07-25 腾讯科技（深圳）有限公司 一种反垃圾邮件的处理装置和方法
CN101282310A (zh) * 2008-05-23 2008-10-08 华东师范大学 一种反图片垃圾邮件的方法及装置
US20100008579A1 (en) * 2007-08-23 2010-01-14 Kaspersky Lab, Zao System and method for identifying text-based spam in rasterized images
CN101877066A (zh) * 2010-05-21 2010-11-03 电子科技大学 一种反图像型垃圾邮件的方法及装置
CN102480702A (zh) * 2010-11-24 2012-05-30 腾讯科技（深圳）有限公司 短信拦截方法和系统
CN104270304A (zh) * 2014-10-14 2015-01-07 四川神琥科技有限公司 一种图像邮件的检测分析方法
CN104834891A (zh) * 2015-02-16 2015-08-12 北京建筑大学 一种中文图像型垃圾邮件过滤方法及系统
CN106559759A (zh) * 2015-09-30 2017-04-05 北京奇虎科技有限公司 一种在移动设备中拦截彩信的方法和装置
CN106792579A (zh) * 2016-12-01 2017-05-31 北京奇虎科技有限公司 一种彩信拦截方法及装置
CN106815588A (zh) * 2015-12-01 2017-06-09 阿里巴巴集团控股有限公司 垃圾图片过滤方法及装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101005462A (zh) * 2006-01-16 2007-07-25 腾讯科技（深圳）有限公司 一种反垃圾邮件的处理装置和方法
US20100008579A1 (en) * 2007-08-23 2010-01-14 Kaspersky Lab, Zao System and method for identifying text-based spam in rasterized images
CN101282310A (zh) * 2008-05-23 2008-10-08 华东师范大学 一种反图片垃圾邮件的方法及装置
CN101877066A (zh) * 2010-05-21 2010-11-03 电子科技大学 一种反图像型垃圾邮件的方法及装置
CN102480702A (zh) * 2010-11-24 2012-05-30 腾讯科技（深圳）有限公司 短信拦截方法和系统
CN104270304A (zh) * 2014-10-14 2015-01-07 四川神琥科技有限公司 一种图像邮件的检测分析方法
CN104834891A (zh) * 2015-02-16 2015-08-12 北京建筑大学 一种中文图像型垃圾邮件过滤方法及系统
CN106559759A (zh) * 2015-09-30 2017-04-05 北京奇虎科技有限公司 一种在移动设备中拦截彩信的方法和装置
CN106815588A (zh) * 2015-12-01 2017-06-09 阿里巴巴集团控股有限公司 垃圾图片过滤方法及装置
CN106792579A (zh) * 2016-12-01 2017-05-31 北京奇虎科技有限公司 一种彩信拦截方法及装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112836693A (zh) * 2021-02-04 2021-05-25 北京秒针人工智能科技有限公司 一种光学字符识别重复检测方法和系统
CN112836693B (zh) * 2021-02-04 2024-05-24 北京秒针人工智能科技有限公司 一种光学字符识别重复检测方法和系统
CN113792616A (zh) * 2021-08-26 2021-12-14 南方电网深圳数字电网研究院有限公司 一种基于边缘计算的远程读表系统及其工作方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103368992B (zh) 一种信息推送方法及装置
CN103198067B (zh) 一种业务搜索方法及系统
CN103190123B (zh) 用于分发发布的消息的方法和装置
JP5492814B2 (ja) 検索装置、検索システム、方法およびプログラム
CN110149266A (zh) 垃圾邮件识别方法及装置
CN103516586A (zh) 一种即时通信系统的在线用户行为分析系统
US20050188032A1 (en) Mass mail detection system and mail server
CN108769140A (zh) 一种实时图像文字识别缓存加速系统
CN110912826B (zh) 利用acl扩充ipfix表项的方法及装置
CN104618304B (zh) 数据处理方法及数据处理系统
CN106447371A (zh) 一种网页广告的推荐方法和装置
CN111984835B (zh) 一种IPv4掩码五元组规则存储压缩方法及装置
CN106354871A (zh) 一种企业名称的相似性检索方法
CN103678373B (zh) 一种垃圾模板文章识别方法和设备
CN113709110A (zh) 一种软硬结合的入侵检测系统及方法
CN108880980A (zh) 基于微信群信息的数据分析系统
CN109446299B (zh) 基于事件识别的搜索电子邮件内容的方法及系统
CN106919691A (zh) 基于网页库进行检索的方法、装置及检索系统
CN112015865A (zh) 基于分词的全称匹配搜索方法、装置、设备及存储介质
CN111722973A (zh) 一种事件超时监控方法、系统及存储介质
CN108259544A (zh) Url查询方法和url查询服务器
CN104239538B (zh) 一种快照型日志压缩方法、系统及装置
CN110535815A (zh) 一种识别url的方法和装置
CN108280567A (zh) 一种智能云服务工作流引擎控制方法及系统
CN102385577A (zh) 搜索方法和系统

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
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20181106

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication