CN111415279A - 一种基于云数据的知识产权服务平台 - Google Patents

一种基于云数据的知识产权服务平台 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于云数据的知识产权服务平台，属于知识产权服务平台技术领域，包括云端模块，用于储存用户的历史咨询信息；输入模块，用于接收用户的登录请求，所述登录请求包括认证信息；识别模块，用于接收所述认证信息，并将所述认证信息与数据库的预存信息比对，输出比对结果；判断模块，用于判断所述登录请求是否通过；匹配模块，用于根据所述历史咨询信息为该用户匹配责任顾问，输出含有责任顾问信息的匹配结果；推送模块，用于向责任顾问和用户推送提醒信息。本发明在用户登录请求通过后，根据历史咨询信息为用户分配责任顾问，智能分配责任顾问，避免了责任顾问对用户的基本情况和需求不了解的情况，提高了交流沟通的效率。

Description

一种基于云数据的知识产权服务平台
技术领域
本发明涉及知识产权服务平台技术领域，更具体的，涉及一种基于云数据的知识产权服务平台。
背景技术
知识产权是权利人对其智力劳动所创作的成果和经营活动中的标记、信誉所依法享有的专有权利，包括专利权、商标权等。近年来，知识产权保护力度不断加大，知识产权运营交易多措并举，知识产权金融创新成效明显，知识产权合作交流逐步深化，促进了知识产权行业整体大环境的蓬勃发展。
随着社会的发展与进步，目前的知识产权服务平台为用户提供线上服务，方便用户在线上咨询专业的顾问，以挑选适合的专利进行交易或在线上提供材料进行专利申请。目前的知识产权服务平台在用户进行咨询时，一般采用随机分配的方式为用户匹配顾问，用户每次进行咨询时需重新说明自身基本情况与需求，交流沟通过程较为不便。
发明内容
为了克服现有技术的缺陷，本发明提出一种基于云数据的知识产权服务平台，通过为用户匹配了解用户基本情况与需求的顾问，无需用户再次说明自身基本情况与需求，提高用户与顾问的沟通效率，为用户提供针对性的服务，解决了用户与技术人员交流沟通过程不便的问题。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
本发明提供一种基于云数据的知识产权服务平台，包括云端模块，用于储存用户的历史咨询信息；输入模块，用于接收用户的登录请求，所述登录请求包括认证信息；识别模块，用于接收所述认证信息，并将所述认证信息与数据库的预存信息比对，输出比对结果；判断模块，用于接收所述比对结果，并根据所述比对结果判断所述登录请求是否通过；匹配模块，用于在所述登录请求通过时，从所述云端模块获取该用户的历史咨询信息，并根据所述历史咨询信息为该用户匹配责任顾问，输出含有责任顾问信息的匹配结果；推送模块，用于根据用户的匹配结果，向责任顾问和用户推送提醒信息，其中，还向责任顾问推送该用户的历史咨询信息。
本发明的有益效果为：
本发明中设置各种模块，在用户登录请求通过后，调取用户的历史咨询信息，并根据历史咨询信息为用户分配责任顾问，由服务平台智能分配责任顾问，优选分配与用户领域相关，或之前为该用户服务的责任顾问，避免了责任顾问对用户的基本情况和需求不了解的情况，减少了交流沟通中的无效沟通时间，提高了交流沟通的效率。
附图说明
图1是本发明一实施例的一种基于云数据的知识产权服务平台连接图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
如图1所示，本发明的实施例提供一种基于云数据的知识产权服务平台，包括：云端模块，用于储存用户的历史咨询信息；输入模块，用于接收用户的登录请求，所述登录请求包括认证信息；识别模块，用于接收所述认证信息，并将所述认证信息与数据库的预存信息比对，输出比对结果；判断模块，用于接收所述比对结果，并根据所述比对结果判断所述登录请求是否通过；匹配模块，用于在所述登录请求通过时，从所述云端模块获取该用户的历史咨询信息，并根据所述历史咨询信息为该用户匹配责任顾问，输出含有责任顾问信息的匹配结果；推送模块，用于根据用户的匹配结果，向责任顾问和用户推送提醒信息，所述推送模块还用于向责任顾问推送该用户的历史咨询信息。
当用户需要在本发明的知识产权服务平台上获得服务时，通过输入模块输入带有认证信息的登录请求，认证信息与预存信息比对通过后，登录请求通过，用户登录成功。
而后，匹配模块根据用户的历史咨询信息为该用户匹配责任顾问，匹配的责任顾问需具有能够快速地了解用户自身情况及需求的能力。
匹配成功后，向用户推送提醒信息，用户根据提醒信息咨询责任顾问。同时向责任顾问推送提醒信息以及用户的历史咨询信息，包括其历史交易记录、历史聊天咨询记录等，责任顾问能够快速了解用户基本情况及需求，并为该用户提供针对性服务。
本发明中设置各种模块，在用户登录请求通过后，调取用户的历史咨询信息，并根据历史咨询信息为用户分配责任顾问，由服务平台智能分配责任顾问，优选分配与用户领域相关，或之前为该用户服务的责任顾问，避免了责任顾问对用户的基本情况和需求不了解的情况，减少了交流沟通中的无效沟通时间，提高了交流沟通的效率。
优选地，为该用户匹配责任顾问时，匹配的责任顾问为与该用户领域相关；进一步地，匹配的责任顾问为之前为该用户服务过的责任顾问。
通常地，能够快速了解用户基本情况和需求的责任顾问大多与该用户处于同一领域，或是之前为该用户服务过的责任顾问。因此，优先选择这两类责任顾问，保证责任顾问能够快速了解信息。
在一种实施方式中，所述的根据所述比对结果判断所述登录请求是否通过，具体为：判断认证信息与预存信息是否对应，若是，则登录请求通过，若否，则登录请求不通过。
在一种实施方式中，所述认证信息包括目标字符串，所述预存信息包括标准字符串。本实施方式通过认证密码的方式对用户身份进行验证，方便快捷，但安全性较低。
因此，设置下述实施方式：
在一种实施方式中，所述认证信息包括目标人脸图像，所述预存信息包括标准人脸图像，所述识别模块包括：采集子模块，用于采集所述目标人脸图像；预处理子模块，用于接收所述目标人脸图像，并对所述目标人脸图像进行降噪预处理得出降噪图像；处理子模块，用于计算所述目标人脸图像与所述标准人脸图像的距离；以及结果输出子模块，用于根据所述距离生成认证信息与预存信息的比对结果。
在用户注册时，用户输入标准人脸图像，标准人脸图像作为预存信息被储存在云端模块中，在用户下次输入登录请求，同时输入认证信息时，识别模块调用云端模块中该用户的预存信息进行比对。
人脸识别是一种生物特征识别方式，安全性高，且相较于其它生物特征识别方式，如虹膜识别、指纹识别等，更适用于服务平台的登录识别，原因在于其对于采集子模块的摄像设备要求不高，无需采集指纹中普通摄影设备难以采集的纹路部分，也无需采集瞳孔中普通摄影设备难以采集的虹膜部分。
在一种实施方式中，所述的对所述目标人脸图像进行降噪预处理得出降噪图像，包括：
在目标人脸图像中选取以像素x i,j 为中心像素的、a×b的滤波区域A，其中i,j表示像素的横纵坐标。
获取所述滤波区域内除中心像素x i,j 外的其它像素x i+s,j+t 的像素值T(x i+s,j+t )，其中，-0.5a≤s≤0.5a，-0.5b≤t≤0.5b,s和t均为整数。
根据其像素值T(x i+s,j+t )，计算所述滤波区域内除中心像素x i,j 外的其它像素x i+s,j+t 的加权函数F(x i+s,j+t )。
计算中心像素的像素值T(x i,j )，具体为：
QUOTE
Figure 120938DEST_PATH_IMAGE002
Figure 693870DEST_PATH_IMAGE003
；
以像素值T(x i,j )制作降噪预处理后的降噪图像。
本实施方式中，以滤波区域A为处理对象，以区域中的其它像素x i+s,j+t 的像素值，以及对其它像素的像素值的加权值，计算中心像素x i,j ，对其中心像素x i,j 进行降噪，遍历所述目标人脸图像的所有像素点，即可完成对所述目标人脸图像的降噪。
本实施方式中，考虑了滤波区域A中，不同像素点对于其中心像素的影响不一，在计算中心像素的像素值时，考虑了滤波区域A其它像素的特性，以设置加权函数，能够更加准确地计算中心像素，降噪滤波效果更好。
优选地，a=b。在另一种实施方式中，a不等于b，根据所述目标人脸图像的实际横纵比确定，进一步地，a：b=实际横纵比。
在一种实施方式中，在降噪前，对所述目标人脸图像进行人脸初步识别，以划分人脸区域与其它区域，a：b=人脸区域的横纵比。
在一种实施方式中，计算所述滤波区域内除中心像素x i,j 外的其它像素x i+s,j+t 的加权函数F(x i+s,j+t )，具体为：
QUOTE
Figure 4766DEST_PATH_IMAGE005
Figure 806500DEST_PATH_IMAGE006
，式中，D(x i+s,j+t )为优待系数，G(x i+s,j+t )为像素距离函数。
加权函数分为两部分，其一为优待系数部分，其二为像素距离函数部分，综合考虑了滤波区域A中的其它像素点的各项性质，以保证降噪效果良好。
在一种实施方式中， QUOTE
Figure 152030DEST_PATH_IMAGE008
Figure 630285DEST_PATH_IMAGE009
，其中：
d 1 表示其它像素x i+s,j+t 与中心像素x i,j 的坐标距离， QUOTE
Figure DEST_PATH_IMAGE011
Figure DEST_PATH_IMAGE012
； U 1 为第一阈值； S、H、N分别表示信号像素集合、待定像素集合以及噪音像素集合。
本实施方式中，考虑了两方面因素：其一，为其它像素点与中心像素的坐标距离；其二，为其它像素点的噪音性质。其中，以其它像素点与中心像素的坐标距离为主导，分为坐标距离大于第一阈值U 1 的一部分，以及坐标距离小于第一阈值U 1 的另一部分。
由于与中心像素坐标距离较小的，一般能够较为准确反映中心像素点的性质，反之，与中心像素坐标距离较大的，一般难以反映中心像素点的性质。因此与中心像素坐标距离较小的其它像素的优待系数更高。
在进行降噪前，先对目标人脸图像的所有像素点进行初步分类，得出三个像素集合：信号像素集合、待定像素集合以及噪音像素集合。
为保证降噪后中心像素点与噪音像素存在较大区别，降低了滤波区域A中噪音像素的优待系数，从而降低噪音像素对中心像素的影响。
本实施方式中，综合考虑两方面因素，使得降噪后中心像素的像素值更为准确。
在一种实施方式中，所述信号像素集合S、待定像素集合H以及噪音像素集合N按如下步骤确定：
步骤1，在所述目标人脸图像中，设立以像素x i,j ’为中心像素的、a’×b’的区域B。
步骤2，计算所述区域B内的所有像素的灰度值及其分布的直方图。
步骤3，区域B内所有像素的灰度值由小至大排布，取其灰度值中值M B ，计算像素x i,j ’的灰度值与M B 的差值。
步骤4，若所述差值大于第二阈值U 2 ，则像素x i,j ’属于噪音像素的集合N。若所述差值小于第三阈值U 3 ，则像素x i,j ’属于信号像素的集合S，若所述差值小于等于第二阈值U 2 而大于等于第三阈值U 3 ，则像素x i,j ’属于待定像素的集合H。
一般地，噪音像素的灰度值与一个区域内的所有像素灰度值的中值相差较大。基于此，设置上述过程，以中心像素x i,j ’的灰度值与区域B中所有像素的灰度值的中值对比，设置第二阈值U 2 和第三阈值U 3 ，划分信号像素集合S、待定像素集合H以及噪音像素集合N。
其中，上述集合的确定，在设置滤波区域A之前。
本实施方式中，首先遍历目标人脸图像的所有像素，对所有像素进行初步分类，分类方式简单，计算快捷，不影响整体的降噪计算速度。
在一种实施方式中， QUOTE
Figure DEST_PATH_IMAGE014
Figure 21952DEST_PATH_IMAGE014
,其中，d 2 为中心像素x i,j 和其它像素x i+s,j+t 的加权后的欧氏距离，q为滤波参数，q=11σ，σ表示所述目标人脸图像的噪音标准差。
其中在一种实施方式中，欧氏距离的的加权方式为高斯加权。
本实施方式考虑了其它像素x i+s,j+t 与中心像素x i,j 的欧氏距离，进一步地提高了对中心像素x i,j 的计算准确性。
本发明是通过优选实施例进行描述的，本领域技术人员知悉，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，其他落入本申请的权利要求内的实施例都属于本发明保护的范围。

Claims (9)

1.一种基于云数据的知识产权服务平台，其特征在于，包括：
云端模块，用于储存用户的历史咨询信息；
输入模块，用于接收用户的登录请求，所述登录请求包括认证信息；
识别模块，用于接收所述认证信息，并将所述认证信息与数据库的预存信息比对，输出比对结果；
判断模块，用于接收所述比对结果，并根据所述比对结果判断所述登录请求是否通过；
匹配模块，用于在所述登录请求通过时，从所述云端模块获取该用户的历史咨询信息，并根据所述历史咨询信息为该用户匹配责任顾问，输出含有责任顾问信息的匹配结果；
推送模块，用于根据用户的匹配结果，向责任顾问和用户推送提醒信息，所述推送模块还用于向责任顾问推送该用户的历史咨询信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于云数据的知识产权服务平台，其特征在于，所述的根据所述比对结果判断所述登录请求是否通过，具体为：判断认证信息与预存信息是否对应，若是，则登录请求通过，若否，则登录请求不通过。
3.根据权利要求2所述的一种基于云数据的知识产权服务平台，其特征在于，所述认证信息包括目标人脸图像，所述预存信息包括标准人脸图像，
所述识别模块包括：
采集子模块，用于采集所述目标人脸图像；
预处理子模块，用于接收所述目标人脸图像，并对所述目标人脸图像进行降噪预处理得出降噪图像；
处理子模块，用于计算所述目标人脸图像与所述标准人脸图像的距离；
以及结果输出子模块，用于根据所述距离生成认证信息与预存信息的比对结果。
4.根据权利要求3所述的一种基于云数据的知识产权服务平台，其特征在于，所述的对所述目标人脸图像进行降噪预处理得出降噪图像，包括：
在目标人脸图像中选取以像素x i,j 为中心像素的、a×b的滤波区域A，其中i,j表示像素的横纵坐标；
获取所述滤波区域内除中心像素x i,j 外的其它像素x i+s,j+t 的像素值T(x i+s,j+t )，其中，- 0.5a≤s≤0.5a，-0.5b≤t≤0.5b,s和t均为整数，
根据其像素值T(x i+s,j+t )，计算所述滤波区域内除中心像素x i,j 外的其它像素x i+s,j+t 的加权函数F(x i+s,j+t )，
计算中心像素的像素值T(x i,j )，具体为：
Figure 559216DEST_PATH_IMAGE001
；
以像素值T(x i,j )制作降噪预处理后的降噪图像。
5.根据权利要求4所述的一种基于云数据的知识产权服务平台，其特征在于，a=b。
6.根据权利要求4所述的一种基于云数据的知识产权服务平台，其特征在于，计算所述滤波区域内除中心像素x i,j 外的其它像素x i+s,j+t 的加权函数F(x i+s,j+t )，具体为：
Figure 29380DEST_PATH_IMAGE002
，式中，D(x i+s,j+t )为优待系数，G (x i+s,j+t )为像素距离函数。
7.根据权利要求6所述的一种基于云数据的知识产权服务平台，其特征在于，
Figure 383001DEST_PATH_IMAGE003
，其中：
d 1 表示其它像素x i+s,j+t 与中心像素x i,j 的坐标距离，
Figure 56559DEST_PATH_IMAGE004
；
U 1 为第一阈值；
S、H、N分别表示信号像素集合、待定像素集合以及噪音像素集合。
8.根据权利要求7所述的一种基于云数据的知识产权服务平台，其特征在于，所述信号像素集合S、待定像素集合H以及噪音像素集合N按如下步骤确定：
步骤1，在所述目标人脸图像中，设立以像素x i,j ’为中心像素的、a’×b’的区域B，
步骤2，计算所述区域B内的所有像素的灰度值及其分布的直方图，
步骤3，区域B内所有像素的灰度值由小至大排布，取其灰度值中值M B ，计算像素x i,j ’的灰度值与M B 的差值，
步骤4，若所述差值大于第二阈值U 2 ，则像素x i,j ’属于噪音像素的集合N；若所述差值小于第三阈值U 3 ，则像素x i,j ’属于信号像素的集合S，若所述差值小于等于第二阈值U 2 而大于等于第三阈值U 3 ，则像素x i,j ’属于待定像素的集合H。
9.根据权利要求7所述的一种基于云数据的知识产权服务平台，其特征在于，
Figure 786618DEST_PATH_IMAGE005
,其中，d 2 为中心像素x i,j 和其它像素x i+s,j+t 的加权后的欧氏距离，q为滤波参数，
Figure 111289DEST_PATH_IMAGE006
，σ表示所述目标人脸图像的噪音标准差。
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