CN113610500B - 一种基于3d虚拟现实技术的团队招聘系统 - Google Patents

一种基于3d虚拟现实技术的团队招聘系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113610500B
CN113610500B CN202110908625.8A CN202110908625A CN113610500B CN 113610500 B CN113610500 B CN 113610500B CN 202110908625 A CN202110908625 A CN 202110908625A CN 113610500 B CN113610500 B CN 113610500B
Authority
CN
China
Prior art keywords
enterprise
scene
recruitment
module
job
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
CN202110908625.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113610500A (zh
Inventor
杜量
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.)
Individual
Original Assignee
Individual
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 Individual filed Critical Individual
Priority to CN202110908625.8A priority Critical patent/CN113610500B/zh
Publication of CN113610500A publication Critical patent/CN113610500A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113610500B publication Critical patent/CN113610500B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/10Office automation; Time management
    • G06Q10/105Human resources
    • G06Q10/1053Employment or hiring
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/953Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535Search customisation based on user profiles and personalisation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/006Mixed reality
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/50Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/30Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10028Range image; Depth image; 3D point clouds
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20221Image fusion; Image merging

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,包括求职端:用于查询招聘企业和接收求职简历,并显示招聘企业的3D办公场景;企业端:用于接收求职者的求职简历,通过所述求职简历确定面试求职者,并通知求职者面试时间,根据所述面试时间与云端平台搭建3D面试场景;其中,所述3D面试场景包括个人面试场景和团队面试场景;云端平台:用于通过求职端获取用户形象,根据企业端获取企业场景,并根据所述用户形象构建3D模拟人像,根据所述企业场景,搭建可以实时变换的企业3D场景;其中,所述企业3D场景包括:3D面试场景、3D办公场景、3D环境场景和3D团队场景。

Description

一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统
技术领域
本发明涉及招聘场景技术领域,特别涉及一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统。
背景技术
网络招聘是在全球网络化的基础上,在企业需求人才,人才急需工作的现状,利用网络的数据处理和数据采集功能,为公司寻找符合其需求的各种专业人才;同时也为人才寻找到一份体现自身价值的工作。招聘网站的设置严格遵照市场及公司需求,需要达到人尽其用的招聘目的,需要用户对企业发布的各类招聘信息资源实现高效利用。与传统的现场招聘会相比,网络招聘不限制于环境因素和经济因素,例如:场地、天气、费用、时间等各个方面的因素,并能将参会的各类专业人才的信息进行系统化的分析处理,为企业提供全面的人才数据采集,人才推荐功能。
目前,招聘网站的建设技术简单,进入门槛很低,各种新兴的招聘网站数量急剧增加。通过对招聘网站在开发运营和盈利模式的研究,现阶段的招聘网站主要存在这些问题:
求职者和企业的真实感不高。一般的招聘网站的信息内容主要采用的文字、图片和声音等方式展现,用户在网站浏览过程中,所看到的、听到的、感受到的都是图像信息,用户没有亲
身体验感;
招聘双方交互性不强。传统的招聘网站提供给用户的是一种静态的浏览方式,不能有效的满足用户和企业在招聘中实现互动性、参与性的要求;
求职者信息获取的实用性不强。传统的招聘网站主要通过用户Email投递简历、企业现场面试的方式来实现招聘过程,不仅导致大量无效信息抢占了资源、真实招聘需求得不到有效体现,而且也不能有效地降低应聘者的求职成本等。
发明内容
本发明提供一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,用以克服上述传统招聘方式的缺陷。
一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,包括:
求职端:用于查询招聘企业和接收求职简历,并显示招聘企业的3D办公场景;
企业端:用于接收求职者的求职简历,通过所述求职简历确定面试求职者,并通知求职者面试时间,根据所述面试时间与云端平台搭建3D面试场景;其中,
所述3D面试场景包括个人面试场景和团队面试场景;
云端平台:用于通过求职端获取用户形象,根据企业端获取企业场景,并根据所述用户形象构建3D模拟人像,根据所述企业场景,搭建可以实时变换的企业3D场景;其中,
所述企业3D场景包括:3D面试场景、3D办公场景、3D环境场景和3D团队场景。
作为本发明的一种实施列:所述求职端包括:
招聘信息筛选模块:用于根据求职者的求职简历或求职者的检索信息,进行招聘企业筛选,并确定目标招聘企业;
招聘信息推荐模块:用于根据求职者的求职简历和基于招聘数据库的热门招聘职位,向求职者进行招聘企业推荐;
简历信息识别模块:用于对求职者的求职简历进行内容划分,确定求职者的简历内容、意向企业和优配企业;
求职人员录取模块:用于在求职者被录取时,生成求职者的录取清单,并向求职者显示录取清单内每个招聘企业的聘用信息和企业信息;
场景显示模块:用于在求职者查看招聘企业的详细信息时,通过3D虚拟场景视频显示招聘企业的企业3D场景。
作为本发明的一种实施列:所述求职端还包括:
引导模块:用于对求职者进行系统介绍,并对系统功能的操作方式进行介绍;
界面选择模块:用于根据求职者的操控操作,展示对应的操作界面;
网络面试模块:用于在招聘企业和求职者之间具有网络面试时,通过交互设备进行视频交互;
场景网络优化模块:用于在进行网络面试时,基于流量控制功能进行面试链路的网络优化;
虚拟人像模块:用于在求职者不想暴露自身信息时,生成求职者的虚拟人像,并通过所述虚拟人像进行求职操作;
屏蔽模块:用于根据求职者设定的屏蔽黑名单,并对屏蔽黑名单上的招聘企业隐藏自身求职信息。
作为本发明的一种实施列:所述场景网络优化模块进行网络优化包括:
步骤1:根据所述网络面试,确定网络对接端口,并建立基于网络端口的网络网格的网格集合;
步骤2:确定所网格的实时流量数据,并设定所述网络网格中最大流量网格的流量基准值1,确定每个网络网格对应的流量基准值;
步骤3:根据所述流量基准值,建立网格集合索引,并对所述网络网格进行超准判断,判断是否存在流量超准网格;
步骤4:当存在流量超准时,将流量超准的超流网格添加到警示队列,并判断是否存在无流量网格;
步骤5:当存在无流量网格时,将所述警示队列中的超流量网格于所述无流量网格进行对接,进行网络优化;
步骤7:当不存在无流量网格时,确定网格集合中每个网络网格的流量数据;
步骤8:根据所述流量数据,进行网络网格重置聚类,将所有网络网格的聚类至[0,1]之间,确定聚类数据;
步骤9:根据所述聚类数据,将流量超准的超流网络网格的聚类结果和未流量超准的网络网格的聚类结果进行均衡计算,并确定均衡计算数据;
步骤10:根据所述均衡计算结果,将所述超流网络网格和未流量超准的网络网格进行对接,并进行流量均衡匹配,通过所述未流量超准的网络网格传输所述超流网络网格流量超流部分的数据包,进行面试链路的网络优化;
步骤11:当不存在流量超准时,进行流量监控。
作为本发明的一种实施列:所述企业端包括:
信息发布模块:用于采用Web浏览器的方式展现3D虚拟企业团队的工作场景,并为所述求职者提供场景漫游和交互操作界面;
流程确定模块:用于对3D虚拟企业团队工作场景的发布、仿真和渲染、视频和文字信息的接收和转发、简历投递和评价业务流程的实现;
访问配置模块:用于实现数据库的访问,包括读写数据库以及其它配置文件信息;
虚拟处理模块:用于通过K-means统计向量方法获取与所述企业团队的工作场景对应的指导模型,将所述指导模型经VR处理形成可交互的三维环境,并将所述可交互的三维环境返回给所述求职者端。
作为本发明的一种实施列:所述企业端还包括:
监测模块:用于对投递至招聘企业的预设简历库进行检测,并确定简历库中和公司招聘相关的求职简历;
信息采集模块:用于将招聘公司和求职者进行连接,并通过招聘公司的局域网,对招聘公司内部的环境和人员进行采集;
招聘信息发布模块:用于发布招聘信息,其中,
所述招聘信息包括个人招聘和团队招聘;
访问管理模块:用于统计访问信息,判断是否存在非法访问,并在存在非法访问时,获取网络服务器被非法访问的频率,若被非法访问的频率低于非法访问阈值,则该网络服务器为安全网络服务器。
作为本发明的一种实施列:所述云端平台包括:
形象获取模块:用于在求职者授权的情况下,对求职者的形象特征进行提取,并构建虚拟人像;其中,
所述形象特征:包括五官特征、五官比例、身高特征、三围特征;
企业场景获取模块:用于在招聘企业授权的情况下,通过公司内部的监控设备,获取企业内部的环境场景;其中,
所述环境场景包括:面试场所场景、办公场所场景、企业室外环境分布场景、企业室内环境分布场景、企业团队成员工作场景和团队人物形象;
企业3D场景搭建单元:用于将企业内部的环境场景输入预设场景搭建框架中,并适应性修改场景搭建框架的框架参数,在框架参数修改后,导入团队成员形象,构成企业3D场景。
作为本发明的一种实施列:所述云端平台还包括:
空间分布场景化模块:用于根据所述企业场景,确定企业内部的不同元素的分布比例,并搭建空间分布的虚拟模型;
元素虚拟定位模块:用于设定所述虚拟模型中不同元素的姿态信息及位置信息;
求职视角控制模块:用于根据所述位置信息、姿态信息及不同元素之间的相对位置,获取所述不同元素相对于求职者的直线距离,并基于所述直线距离和求职者虚拟人像的视角,进行对视角方向的元素进行清晰化,将视角之外的场景进行模糊化;
求职关注点增强模块:用于根据求职者的面试信息,判断求职者的场景关注点,调整所述虚拟场景中的对应场景的清晰度、调整所述虚拟场景中的至少部分内容的亮度、对所述虚拟场景中的至少部分内容进行替换。
作为本发明的一种实施列:所述系统还包括:
数据源模块:用于在进行网络面试时,通过交互设备实时采集求职者和招聘者的动态信息;其中,
所述交互设备包括:麦克风和摄像头;
所述动态信息包括:语音、表情和动作姿态;
动态姿态跟踪模块:用于通过ICP算法,对摄像头采集的实时视频和上一时刻视频进行帧点云配准,并确定配准差异,根据配准差异,确定动态变化信息;
空间分配模块:用于确定所述动态变化信息的展示位置,并通过所述展示位置确定其在3D建模时的空间显示位置,并进行对应的空间分配,确定空间位置;
信息融合模块:用于将动态信息和空间位置进行融合,生成3D动态动作。
作为本发明的一种实施列:所述动态姿态跟踪模块进行帧点云配准,包括如下步骤:
获取实时视频在当前时刻的第一帧图像和上一时刻的第二帧图像;
通过三维坐标确定所述第一帧图像和第二帧图像中的区别像素;
根据所述区别像素,进行所述第一帧图像和第二帧图像的点云配准和点云融合;
根据所述点云配准,确定3D建模时的匹配点。
本发明有益效果为:借助于3D虚拟场景模块,求职者能够真实、超真实地了解企业团队的工作场景,使求职者更全面地了解企业团队,从而确定自己是否喜欢企业团队的工作场景,在求职者应聘成功后可以减少离职率,减少了离职给企业团队和求职者带来的经济损失;同时,借助于全景摄像机,招聘企业的面试官可以全面的了解求职者的个人形象、应变能力、谈吐等信息,减少面试的次数,节约了双方的时间成本,因此,双方都可规避招聘过程的不确定性与风险性,提高信息的真实性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例中一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统的系统组成图;
图2为本发明实施例中一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统的求职端组成图;
图3为本发明实施例中一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统的企业端组成图;
图4为本发明实施例中一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统的云端平台组成图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,包括:
求职端:用于查询招聘企业和接收求职简历,并显示招聘企业的3D办公场景;3D办公场景就是企业经营场所员工进行办公的环境场景和人员场景,其作用是能够让求职者对企业的办公环境有一个较好的认知。
企业端:用于接收求职者的求职简历,通过所述求职简历确定面试求职者,并通知求职者面试时间,根据所述面试时间与云端平台搭建3D面试场景;其中,本发明3D面试场景的搭建时间就是约定的面试时间,防止造成资源浪费。
所述3D面试场景包括个人面试场景(单人面试)和团队面试场景(多人同步面试);
云端平台:用于通过求职端获取用户形象,根据企业端获取企业场景,并根据所述用户形象构建3D模拟人像,根据所述企业场景,搭建可以实时变换的企业3D场景;其中,
所述企业3D场景包括:3D面试场景、3D办公场景、3D环境场景和3D团队场景。本发明的目的是为了实现具象化,本发明会用一个虚拟的场景实现线上的面试,如果配有AR设备或者VR设备,可以实现观感上的现场面试。
上述技术方案的工作原理为:本发明通过建立3D虚拟现实网络空间和系统,向求职者实时地展示企业团队的工作场景,基于虚拟空间和求职者端模拟形象,基于虚拟仿真技术实现求职者和招聘企业之间的链接状况。
其中,所述招聘企业端的用户为企业中的企业功能团队中的一个、多个或全部的组合。
上述技术方案的有益效果为:借助于3D虚拟场景模块,求职者能够真实、超真实地了解企业团队的工作场景,使求职者更全面地了解企业团队,从而确定自己是否喜欢企业团队的工作场景,在求职者应聘成功后可以减少离职率,减少了离职给企业团队和求职者带来的经济损失;同时,借助于全景摄像机,招聘企业的面试官可以全面的了解求职者的个人形象、应变能力、谈吐等信息,减少面试的次数,节约了双方的时间成本,因此,双方都可规避招聘过程的不确定性与风险性,提高信息的真实性。
作为本发明的一种实施列:如附图2所示,所述求职端包括:
招聘信息筛选模块:用于根据求职者的求职简历或求职者的检索信息,进行招聘企业筛选,并确定目标招聘企业;求职端主要是求职者使用,所以能够进行企业筛选。其筛选界面至少包括搜索框和推荐框。
招聘信息推荐模块:用于根据求职者的求职简历和基于招聘数据库的热门招聘职位,向求职者进行招聘企业推荐;
简历信息识别模块:用于对求职者的求职简历进行内容划分,确定求职者的简历内容、意向企业和优配企业;
求职人员录取模块:用于在求职者被录取时,生成求职者的录取清单,并向求职者显示录取清单内每个招聘企业的聘用信息和企业信息;
场景显示模块:用于在求职者查看招聘企业的详细信息时,通过3D虚拟场景视频显示招聘企业的企业3D场景。
上述技术方案的工作原理为:本发明为了相对求职者来说,首先会根据求职者的简历,进行相关行业的职业匹配,然后将热门的招聘职位想求职者进行推荐,在这个简历和职业匹配的过程中,本发明会根据求职者简历上的内容划分从多个方面进行匹配,因此本发明会确定求职者的简历内容、意向企业。然后,根据具体的简历内容会匹配优配企业,进而在判断是不是意向企业。本发明还会在求职人员符合录取标准,能够进行录取的时候,生成求职者的录取清单,这个录取清单是面向求职者的,判断其能力符合哪些企业,然后求职者可以在录取清单中任意查看录用企业的信息,并查看企业信息。通过3D虚拟场景视频显示招聘企业的企业3D场景,就是显示企业的工作场景,例如办公室、会议室、打印室、休闲室、以及周边环境。
上述技术方案的有益效果为:可以让求职者对快速的被招聘企业进行筛选,然后求职者也可也确定符合招聘要求的企业,然后求职者可以进行企业筛选。因为,对于现实情况来说,新一代年轻人对于办公环境的要求越来越高,本发明通过企业3D场景的展示,也可以帮助企业用更好的环境福利去吸引求职者。
作为本发明的一种实施列:如附图2所示,所述求职端还包括:
引导模块:用于对求职者进行系统介绍,并对系统功能的操作方式进行介绍;引导模块是一个帮助求职者快速对招聘系统的功能进行学习和指导的技术性功能。
界面选择模块:用于根据求职者的操控操作,展示对应的操作界面;操控操作如点击、双击、删除、返回等操作。
网络面试模块:用于在招聘企业和求职者之间具有网络面试时,通过交互设备进行视频交互;在互联网中,通过网络视频显示设备实现网络沟通。
场景网络优化模块:用于在进行网络面试时,基于流量控制功能进行面试链路的网络优化;在网络面试的因为可能产生信号不稳定,场景不能稳定传输的情况,本发明是以流量控制,判断那些链路网络环境比较好,那些网络差,然后通过流量均衡或者使用空白链路的形式实现流量的稳定传输。
虚拟人像模块:用于在求职者不想暴露自身信息时,生成求职者的虚拟人像,并通过所述虚拟人像进行求职操作;
屏蔽模块:用于根据求职者设定的屏蔽黑名单,并对屏蔽黑名单上的招聘企业隐藏自身求职信息。
上述技术方案的有益效果为:本发明能够根据求职者自身的选择显示对应的界面;通过交互设备实现视频交互,通过流量控制的功能防止出现流量异常,进行网络优化,实现场景视频更加稳定的转换。虚拟人像技术可以维护求职者隐私,还能够实现黑名单的屏蔽功能。
作为本发明的一种实施列:
所述场景网络优化模块进行网络优化包括:
步骤1:根据所述网络面试,确定网络对接端口,并建立基于网络端口的网络网格的网格集合;
步骤2:确定所网格的实时流量数据,并设定所述网络网格中最大流量网格的流量基准值1,确定每个网络网格对应的流量基准值;
步骤3:根据所述流量基准值,建立网格集合索引,并对所述网络网格进行超准判断,判断是否存在流量超准网格;
步骤4:当存在流量超准时,将流量超准的超流网格添加到警示队列,并判断是否存在无流量网格;
步骤5:当存在无流量网格时,将所述警示队列中的超流量网格于所述无流量网格进行对接,进行网络优化;
步骤7:当不存在无流量网格时,确定网格集合中每个网络网格的流量数据;
步骤8:根据所述流量数据,进行网络网格重置聚类,将所有网络网格的聚类至[0,1]之间,确定聚类数据;
步骤9:根据所述聚类数据,将流量超准的超流网络网格的聚类结果和未流量超准的网络网格的聚类结果进行均衡计算,并确定均衡计算数据;
步骤10:根据所述均衡计算结果,将所述超流网络网格和未流量超准的网络网格进行对接,并进行流量均衡匹配,通过所述未流量超准的网络网格传输所述超流网络网格流量超流部分的数据包,进行面试链路的网络优化;
步骤11:当不存在流量超准时,进行流量监控。
上述技术方案的原理在于:因为在进行网络数据传输的过程中,所有的数据都有其对应的网络端口,通过对这些网络端口的统计,可以判断出有多少个端口,将每个端口的信息统计之后,以网络网格的形式体现这些端口;每一个端口代表一个网格。最大流量网格的流量基准值为1,不过,这有一个前提条件,网络是平稳状态,信号良好,场景传输生成的过程完整。网格集合索引,就是基于每个网络网格的特征信息建立的索引词或者关键字,也可以是标定的标记,超准判断就是判断其流量是否超过流量基准值,如果超过了就是流量超准网格。警示队列中所属有的超流网格都是流量超过基准值的网络网格。判断是否存在无流量网格,就是判断有没有一些端口是没有流量的,就是没有数据在传输,进而通过这些端口实现对超出流量的网格进行流量中和,在流量中和后实现网络优化,提高网络的稳定性。但是也存在一些情况下,所有的端口都是有流量的,此时本发明采用了网格重置聚类,也就是将所有的端口进行聚类计算,判断每个网格的流量状况,当聚类值为1的时候,就是满流量传输数据。当聚类值为0.6,说明其还有百分之四十的数据传输的空间没有利用。所以本发明采用了均衡计算,均衡计算就是,将不同端口的数据传输量进行中和,例如:端口1,是1.3的聚类值,端口2是0.2的聚类值,端口3是0.5的聚类值;均衡计算后,这三个端口都是接近0.666的聚类值,实现数据传输的均衡,进而保证网络状态不波动,在网络面试的时候,更稳定的传输应聘者和面试者双方的通讯状态,因为流量只代表这数据传输时数据包的数量,所以在最终进行流量均衡的时候,本发明采用的时将超流网络网格流量超流部分的数据包均衡到流量没有超过基准值的网络网格对应的端口,实现数据包的传输,进而也实现了面试链路的网络优化。
在一个可选实施例中:本发明还可以采用如下方式进行网络优化包括:
步骤A1:根据实时的面试场景,构建实时网络模型:
其中,wi表示实时场景中第i个场景图像的场景特征;hi实时场景中第i个场景图像的场景系数;xi表示实时场景中第i个场景图像的场景内容;yi表示实时场景中第i个场景图像的元素数量;i=1,2,3,……n;n表示场景图像的数量;
步骤A2:根据所述网络模型,构建网络状态模型:
其中,ji表示实时场景中第i个场景图像的场景特征与标准场景特征的距离;di实时场景中第i个场景图像的场景特征与标准场景特征的相关性;
步骤A3:根据所述网络状态模型,进行网络状态优化:
其中,J表示进行网络优化的参数。
本发明除了通过流量监测,还会基于面试的场景实现网络优化,再通过面试场景进行网络优化的过程中,本发明会构建实时的网络模型,这个实时的网络模型其用于表明实时的网络状况,在这个网络状况下,场景特征用于限定是什么场景,表明场景中的环境、人物特征,场景系数是通过映射函数得到,其用于场景转换到3D场景模型,作为从视频影像到3D影像的映射转换系数,用于加强场景真实度。场景内容时表明现有场景有些什么,这个场景在执行什么任务,而元素数量是判断场景内存在多少种元素,元素包括人、植物和环境元素。网络状态模型是一种对比模型,其通过实际场景和标准场景的距离和相关性的差值,以相关性计算的手法,判断网络状态是不是存在波动,而G的值表明波动状态。最后进行网络优化参数的计算,这个计算采用了补偿算法公式,通过其特征减去网络状态和场景参数的比值,进而通过开根对比计算,得到最终的优化参数,也是补偿参数。
作为本发明的一种实施列:如附图3所示,所述企业端包括:
信息发布模块:用于采用Web浏览器的方式展现3D虚拟企业团队的工作场景,并为所述求职者提供场景漫游和交互操作界面;
流程确定模块:用于对3D虚拟企业团队工作场景的发布、仿真和渲染、视频和文字信息的接收和转发、简历投递和评价业务流程的实现;
访问配置模块:用于实现数据库的访问,包括读写数据库以及其它配置文件信息;
虚拟处理模块:用于通过K-means统计向量方法获取与所述企业团队的工作场景对应的指导模型,将所述指导模型经VR处理形成可交互的三维环境,并将所述可交互的三维环境返回给所述求职者端。
上述技术方案的原理在于:本发明通过Wed浏览器展现3D虚拟企业团队的工作场景,这里展示适合大多数通过网络直接能搜到招聘公司,场景漫游就是求职者可以通过wed前端界面观看招聘企业的场景,而交互操作界面就是相互进行查询观看的网络界面;流程确定模块是为了确定整个招聘的流程和求职的流程,以及企业操作本系统的流程和求职者操作本系统的流程。访问配置模块是为了实现求职者在进行企业查询时对数据库的访问和企业在进行人才查询时,对人才信息的查询。虚拟处理模块适用于通过K-means统计向量方(硬聚类)的方式实现对企业的场景和求职者的场景进行快速提取,进而实现快速的三维可视化。
上述技术方案的有益效果在于:本发明能够通过网页端实现面试,简单方便,适用的场景广阔,本发明自主确定系统流程,方便快捷,而且能够更快速的让求职者接受,通过硬聚类的方式实现三维场景的构建,
作为本发明的一种实施列:如附图3所示,所述企业端还包括:
监测模块:用于对投递至招聘企业的预设简历库进行检测,并确定简历库中和公司招聘相关的求职简历;
信息采集模块:用于将招聘公司和求职者进行连接,并通过招聘公司的局域网,对招聘公司内部的环境和人员进行采集;
招聘信息发布模块:用于发布招聘信息,其中,
所述招聘信息包括个人招聘和团队招聘;
访问管理模块:用于统计访问信息,判断是否存在非法访问,并在存在非法访问时,获取网络服务器被非法访问的频率,若被非法访问的频率低于非法访问阈值,则该网络服务器为安全网络服务器。
上述技术方案的原理在于:本发明的检测模块主要是对招聘企业的简历库进行检测,然后根据公司的招聘需求,确定符合公司要求的求职简历。信息采集模块是将招聘公司和求职者连接,因为本发明是网络招聘,所以实现的也是在网络上的连接。对招聘公司的内部环境和人员进行采集是为了实现对企业场景的3D仿真建模,进而向求职者进行展示企业场景。
上述技术方案的有益效果在于:本发明能够对简历库的中的简历进行检测,从而判断本次的招聘的岗位中,那些简历符合,便于提升招聘效率。而通过局域网采集环境就是为了进行企业环境的3D仿真建模,便于求职者更加清晰的了解工作环境。除了岗位,对于新时代的求职者来说,优秀的工作环境也是必不可少的。因为在企业和求职者进行网络连接面试的时候,网络是处于访问状态的,这个访问状态可能是求职者的访问,也可能是竞争对手公司或其他人员的访问,求职者观察企业环境,这种访问应该是正常的访问,也是经过企业授权的,但是如果是竞争对手公司或者其他人员的访问,就属于非法入侵,非法入侵的次数少的情况下,可能是因为误识别,而访问了网络服务器,在明确误识别之后,就不再入侵,而如果非法入侵次数太多的情况下,就表示网络服务器已经不安全,有其他人窃取公司的信息,因此可以起到网络安全预警的功能。
作为本发明的一种实施列:如附图4所示,所述云端平台包括:
形象获取模块:用于在求职者授权的情况下,对求职者的形象特征进行提取,并构建虚拟人像;其中,
所述形象特征:包括五官特征、五官比例、身高特征、三围特征;
企业场景获取模块:用于在招聘企业授权的情况下,通过公司内部的监控设备,获取企业内部的环境场景;其中,
所述环境场景包括:面试场所场景、办公场所场景、企业室外环境分布场景、企业室内环境分布场景、企业团队成员工作场景和团队人物形象;
企业3D场景搭建单元:用于将企业内部的环境场景输入预设场景搭建框架中,并适应性修改场景搭建框架的框架参数,在框架参数修改后,导入团队成员形象,构成企业3D场景。
上述技术方案的原理在于:本发明在会提取求职者的形象特征,进而构建虚拟的人像,因为对于一些服务行业,例如:空乘、迎宾、健身教练、形美等行业,这些方面的职业是需要对身体面貌有一定的需求。在企业授权的情况下,会获取企业内部的环境场景,是因为,在企业内部存在一些企业机密是无法向求职者进行展示的,这个时候对于一些企业的环境和重要的机密地点就需要企业的授权才能判断能不能让求职者观看。预设场景搭建框架是因为大多数同类企业的企业场景可能都相差不多,所以本发明通过设置场景搭建框架的作用,在场景信息3D仿真的时候,只需要输入对应的参数,就能够实现场景的构建。
上述技术方案的有益效果在于:本发明会对求职者的形体进行构建,从而对于一些特殊的对人的身材体貌有特定要的企业,可以通过以形体构建的方式进行审查。而对于企业场景只有企业授权才能采集,可以让企业判断那些场景可以开放给求职者,从而保护一些企业的机密场景。在企业场景面试的时候进行场景仿真的时候,本发明通过预设场景搭建框架提高了场景的搭建效率,为本发明的系统在同时有多个企业进行面试时,实现大量企业同实场景构建,减少服务器的处理量,防止服务器崩溃和卡顿。
作为本发明的一种实施列:如附图4所示,所述云端平台还包括:
空间分布场景化模块:用于根据所述企业场景,确定企业内部的不同元素的分布比例,并搭建空间分布的虚拟模型;
元素虚拟定位模块:用于设定所述虚拟模型中不同元素的姿态信息及位置信息;
求职视角控制模块:用于根据所述位置信息、姿态信息及不同元素之间的相对位置,获取所述不同元素相对于求职者的直线距离,并基于所述直线距离和求职者虚拟人像的视角,进行对视角方向的元素进行清晰化,将视角之外的场景进行模糊化;
求职关注点增强模块:用于根据求职者的面试信息,判断求职者的场景关注点,调整所述虚拟场景中的对应场景的清晰度、调整所述虚拟场景中的至少部分内容的亮度、对所述虚拟场景中的至少部分内容进行替换。
上述技术方案的原理在于:不同元素的分布比例表示的是企业环境中,桌椅分布比例、办公设备分布比例,休闲设备分布比例等等,具体到企业,可以是健身房的跑步机、杠铃等分布比例等。根据这些元素的分布比例搭建虚拟模型。姿态信息就是桌椅设备的摆放姿态,朝向等方式,位置信息就是在办公场所内的位置。求职者视角控制是为了让求职者对需要看到的东西更清晰的显示,因为求职者的面试是通过电脑设备,所以这个求职者的视角具体表现为鼠标的方向控制,如果采用AR设备实现面试时,就可以采用视角方向实现视角场景清晰化,而视角之外模糊化。求职者关注点的增强模块是用于求职者在面试的时候,如果提出了对于企业的某方面场景时,场景显示的页面自动显示对应的场景,例如:求职者如果提出办公场景时,显示界面自动显示对应的办公场景,如果,求着者提出办工具时,假如显示界面已经在显示办公场景时,自动对办公工具进行增加清晰度,或者,如过显示的办公场景没有显示到办公工具时,进行部分场景替换,并替换为办公工具的场景。
上述技术方案的有益效果在于:本发明可以根据虚拟模型提高对办公场景的搭建的效率。可以通过视角控制,可以让求职者根据自己的视角或者鼠标控制,实现对想要观看的场景看的更加清楚。对于求职者在面试时,提出需要了解的场景信息,可以自动显示对应的场景,适应求职者自身的关注点。
作为本发明的一种实施列:所述系统还包括:
数据源模块:用于在进行网络面试时,通过交互设备实时采集求职者和招聘者的动态信息;其中,
所述交互设备包括:麦克风和摄像头;
所述动态信息包括:语音、表情和动作姿态;
动态姿态跟踪模块:用于通过ICP算法,对摄像头采集的实时视频和上一时刻视频进行帧点云配准,并确定配准差异,根据配准差异,确定动态变化信息;
空间分配模块:用于确定所述动态变化信息的展示位置,并通过所述展示位置确定其在3D建模时的空间显示位置,并进行对应的空间分配,确定空间位置;
信息融合模块:用于将动态信息和空间位置进行融合,生成3D动态动作。
上述技术方案的原理和有益效果在于:本发明会通过摄像头和麦克风会采集求职者语音、标签和动作姿态,面试者可以根据这些情况判断求职者自身的状态,例如:如果求职者急于了解求职者的签署的劳动合同,仔细观看劳动合同时,就表示求职者入职意向比较高,从而面试者,也可以根据求职意向,询问求职者的入职时间,判断求职者的薪资接受程度,进行薪资调节。动态姿态跟踪模块时基于ICP算法,基于帧点云对求职者姿态的精确提取。而空间分配时,对动作姿态的空间位置进行分配,从而确定空间位置。最后实现3D显示动作姿态,从而使得求职者在面试时,具有动作变化时,可以进行同步显示3D动作姿态。
作为本发明的一种实施列:所述动态姿态跟踪模块进行帧点云配准,包括如下步骤:
获取实时视频在当前时刻的第一帧图像和上一时刻的第二帧图像;
通过三维坐标确定所述第一帧图像和第二帧图像中的区别像素;
根据所述区别像素,进行所述第一帧图像和第二帧图像的点云配准和点云融合;
根据所述点云配准,确定3D建模时的匹配点。
上述技术方案的原理和有益效果在于:本发明会根据相邻时刻的帧图像,以相邻时刻像素的变化去判断帧图像的点云变化,进而实现点云配准和融合,确定3D建模时的配准点。因为是对相邻时刻帧图像的点云变化,所以可以精确的提取变化的像素实现点云配准和点云融合。在实际实施时,本发明通过帧图像的像素变化,确定求职者的动作变化,基于帧像素的程度,实现求职者动作状态的精确变化。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,其特征在于,包括:
求职端:用于查询招聘企业和接收求职简历,并显示招聘企业的3D办公场景;
企业端:用于接收求职者的求职简历,通过所述求职简历确定面试求职者,并通知求职者面试时间,根据所述面试时间与云端平台搭建3D面试场景;其中,
所述3D面试场景包括个人面试场景和团队面试场景;
云端平台:用于通过求职端获取用户形象,根据企业端获取企业场景,并根据所述用户形象构建3D模拟人像,根据所述企业场景,搭建可以实时变换的企业3D场景;其中,
所述企业3D场景包括:3D面试场景、3D办公场景、3D环境场景和3D团队场景;
所述求职端还包括:
引导模块:用于对求职者进行系统介绍,并对系统功能的操作方式进行介绍;
界面选择模块:用于根据求职者的操控操作,展示对应的操作界面;
网络面试模块:用于在招聘企业和求职者之间具有网络面试时,通过交互设备进行视频交互;
场景网络优化模块:用于在进行网络面试时,基于流量控制功能进行面试链路的网络优化;
虚拟人像模块:用于在求职者不想暴露自身信息时,生成求职者的虚拟人像,并通过所述虚拟人像进行求职操作;
屏蔽模块:用于根据求职者设定的屏蔽黑名单,并对屏蔽黑名单上的招聘企业隐藏自身求职信息;
所述场景网络优化模块进行网络优化包括:
步骤1:根据所述网络面试,确定网络对接端口,并建立基于网络端口的网络网格的网格集合;
步骤2:确定所述网格的实时流量数据,并设定所述网络网格中最大流量网格的流量基准值1,确定每个网络网格对应的流量基准值;
步骤3:根据所述流量基准值,建立网格集合索引,并对所述网络网格对应的实时流量数据是否超过流量基准值进行流量数据超基准值判断,并判断是否存在流量数据超基准值网格;
步骤4:当存在流量数据超基准值时,将流量数据超基准值网格添加到警示队列,并判断是否存在无流量网格;
步骤5:当存在无流量网格时,将所述警示队列中的流量数据超基准值网格与所述无流量网格进行对接,进行网络优化;
步骤7:当不存在无流量网格时,确定网格集合中每个网络网格的流量数据;
步骤8:根据所述流量数据,进行网络网格重置聚类,将所有网络网格聚类至[0,1]之间,确定聚类数据;
步骤9:根据所述聚类数据,将流量数据超基准值网格的聚类结果和流量数据未超基准值网格的聚类结果进行均衡计算,并确定均衡计算数据;
步骤10:根据所述均衡计算数据,将所述流量数据超基准值网格和流量数据未超基准值网格进行对接,并进行流量均衡匹配,通过所述流量数据未超基准值网格传输所述流量数据超基准值网格流量超出部分的数据包,进行面试链路的网络优化;
步骤11:当不存在流量数据超基准值时,进行流量监控。
2.如权利要求1所述的一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,其特征在于,所述求职端包括:
招聘信息筛选模块:用于根据求职者的求职简历或求职者的检索信息,进行招聘企业筛选,并确定目标招聘企业;
招聘信息推荐模块:用于根据求职者的求职简历和基于招聘数据库的热门招聘职位,向求职者进行招聘企业推荐;
简历信息识别模块:用于对求职者的求职简历进行内容划分,确定求职者的简历内容、意向企业和优配企业;
求职人员录取模块:用于在求职者被录取时,生成求职者的录取清单,并向求职者显示录取清单内每个招聘企业的聘用信息和企业信息;
场景显示模块:用于在求职者查看招聘企业的详细信息时,通过3D虚拟场景视频显示招聘企业的企业3D场景。
3.如权利要求1所述的一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,其特征在于,所述企业端包括:
信息发布模块:用于采用Web浏览器的方式展现3D虚拟企业团队的工作场景,并为所述求职者提供场景漫游和交互操作界面;
流程确定模块:用于对3D虚拟企业团队工作场景的发布、仿真和渲染、视频和文字信息的接收和转发、简历投递和评价业务流程的实现;
访问配置模块:用于实现数据库的访问,包括读写数据库以及其它配置文件信息;
虚拟处理模块:用于通过K-means统计向量方法获取与所述企业团队的工作场景对应的指导模型,将所述指导模型经VR处理形成可交互的三维环境,并将所述可交互的三维环境返回给所述求职端。
4.如权利要求1所述的一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,其特征在于,所述企业端还包括:
监测模块:用于对投递至招聘企业的预设简历库进行检测,并确定简历库中和公司招聘相关的求职简历;
信息采集模块:用于将招聘公司和求职者进行连接,并通过招聘公司的局域网,对招聘公司内部的环境和人员进行采集;
招聘信息发布模块:用于发布招聘信息,其中,
所述招聘信息包括个人招聘和团队招聘;
访问管理模块:用于统计访问信息,判断是否存在非法访问,并在存在非法访问时,获取网络服务器被非法访问的频率,若被非法访问的频率低于非法访问阈值,则该网络服务器为安全网络服务器。
5.如权利要求1所述的一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,其特征在于,所述云端平台包括:
形象获取模块:用于在求职者授权的情况下,对求职者的形象特征进行提取,并构建虚拟人像;其中,
所述形象特征:包括五官特征、五官比例、身高特征、三围特征;
企业场景获取模块:用于在招聘企业授权的情况下,通过公司内部的监控设备,获取企业内部的环境场景;其中,
所述环境场景包括:面试场所场景、办公场所场景、企业室外环境分布场景、企业室内环境分布场景、企业团队成员工作场景和团队人物形象;
企业3D场景搭建单元:用于将企业内部的环境场景输入预设场景搭建框架中,并适应性修改场景搭建框架的框架参数,在框架参数修改后,导入团队成员形象,构成企业3D场景。
6.如权利要求1所述的一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,其特征在于,所述云端平台还包括:
空间分布场景化模块:用于根据所述企业场景,确定企业内部的不同元素的分布比例,并搭建空间分布的虚拟模型;
元素虚拟定位模块:用于设定所述虚拟模型中不同元素的姿态信息及位置信息;
求职视角控制模块:用于根据所述位置信息、姿态信息及不同元素之间的相对位置,获取所述不同元素相对于求职者的直线距离,并基于所述直线距离和求职者虚拟人像的视角,进行对视角方向的元素进行清晰化,将视角之外的场景进行模糊化;
求职关注点增强模块:用于根据求职者的面试信息,判断求职者的场景关注点,调整所述虚拟模型中的对应场景的清晰度、调整所述虚拟模型中的至少部分内容的亮度、对所述虚拟模型中的至少部分内容进行替换。
7.如权利要求1所述的一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,其特征在于,所述系统还包括:
数据源模块:用于在进行网络面试时,通过交互设备实时采集求职者和招聘者的动态信息;其中,
所述交互设备包括:麦克风和摄像头;
所述动态信息包括:语音、表情和动作姿态;
动态姿态跟踪模块:用于通过ICP算法,对摄像头采集的实时视频和上一时刻视频进行帧点云配准,并确定配准差异,根据配准差异,确定动态变化信息;
空间分配模块:用于确定所述动态变化信息的展示位置,并通过所述展示位置确定其在3D建模时的空间显示位置,并进行对应的空间分配,确定空间位置;
信息融合模块:用于将动态信息和空间位置进行融合,生成3D动态动作。
8.如权利要求7所述的一种基于3D虚拟现实技术的团队招聘系统,其特征在于,所述动态姿态跟踪模块进行帧点云配准,包括如下步骤:
获取实时视频在当前时刻的第一帧图像和上一时刻的第二帧图像;
通过三维坐标确定所述第一帧图像和第二帧图像中的区别像素;
根据所述区别像素,进行所述第一帧图像和第二帧图像的点云配准和点云融合;
根据所述点云配准,确定3D建模时的匹配点。
CN202110908625.8A 2021-08-09 2021-08-09 一种基于3d虚拟现实技术的团队招聘系统 Active CN113610500B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110908625.8A CN113610500B (zh) 2021-08-09 2021-08-09 一种基于3d虚拟现实技术的团队招聘系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110908625.8A CN113610500B (zh) 2021-08-09 2021-08-09 一种基于3d虚拟现实技术的团队招聘系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113610500A CN113610500A (zh) 2021-11-05
CN113610500B true CN113610500B (zh) 2023-07-28

Family

ID=78307676

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110908625.8A Active CN113610500B (zh) 2021-08-09 2021-08-09 一种基于3d虚拟现实技术的团队招聘系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113610500B (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107104904A (zh) * 2016-02-23 2017-08-29 中国移动通信集团广东有限公司 一种分组传送网流量识别的网络均衡方法及系统

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101621530B (zh) * 2008-07-04 2012-05-30 北京邮电大学 基于光路共享的负载均衡网络资源调度方法及其装置
CN107528731B (zh) * 2017-08-30 2020-07-28 四川易诚智讯科技有限公司 应用于ns3并行仿真的网络分割优化算法
CN110533313A (zh) * 2019-08-22 2019-12-03 北京亮马手信息咨询有限公司 一种基于3d虚拟现实技术的团队招聘系统
US11024098B1 (en) * 2020-02-12 2021-06-01 Disney Enterprises, Inc. Augmenting a physical object with virtual components
CN113064492A (zh) * 2021-04-20 2021-07-02 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 学生模拟面试答题状态监测方法与系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107104904A (zh) * 2016-02-23 2017-08-29 中国移动通信集团广东有限公司 一种分组传送网流量识别的网络均衡方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN113610500A (zh) 2021-11-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10217294B2 (en) Procedural authoring
Bergen et al. The validity of computer-generated graphic images of forest landscape
De Nadai et al. Are safer looking neighborhoods more lively? A multimodal investigation into urban life
US20080183483A1 (en) Office management solution
CN110163076A (zh) 一种图像数据处理方法和相关装置
Ragusa et al. Egocentric visitors localization in cultural sites
CN112132197A (zh) 模型训练、图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN108197203A (zh) 一种门脸头图挑选方法、装置、服务器和存储介质
CN110489749A (zh) 智能办公自动化系统业务流程优化
KR102432158B1 (ko) 스포츠 이벤트 지원 플랫폼 서비스 제공 시스템
Bouras et al. An online real-time face recognition system for police purposes
KR102346137B1 (ko) Gps 기반 ar 콘텐츠를 이용한 지역문화자원 안내 서비스 제공 시스템
CN104766230A (zh) 一种基于人体骨骼追踪的广告效果评价方法
CN110070023A (zh) 一种基于运动顺序性回归的自监督学习方法及装置
CN117611774A (zh) 一种基于增强现实技术的多媒体展示系统及方法
CN113610500B (zh) 一种基于3d虚拟现实技术的团队招聘系统
CN117541202A (zh) 基于多模态知识图谱和预训练大模型融合的就业推荐系统
Oluwafemi et al. Corporate social responsibility: are firms in Nigeria actually giving back or giving away?
Núñez et al. Computational collective intelligence
KR102469474B1 (ko) 건설 현장의 영상입력장치를 이용한 공사일보 자동 작성 시스템
Imadegawa et al. Predicting Impression Evaluation of Building Exterior Appearance Using Street Image Big Data and Deep Learning
KR102674433B1 (ko) 라이브커머스 방송 관리방법 및 시스템
CN110232457A (zh) 一种政务服务大厅系统
KR102586378B1 (ko) 메타버스 기반 기업 전문가 만남 서비스 제공 시스템
KR102656584B1 (ko) 비디오 영상 기반 부동산 정보 관리 서버 및 이를 이용한 부동산 정보 제공 방법

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant