[发明专利]一种基于项目化管理的工程招标代理信息管理系统有效

专利信息
申请号: 202010136946.6 申请日: 2020-03-02
公开(公告)号: CN111461486B 公开(公告)日: 2021-05-25
发明(设计)人: 杨道欣;范良宜;秦至红;杨大田;杨钰树;叶予 申请(专利权)人: 广州高新工程顾问有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q10/10;G06Q30/06;G06Q30/08;G06Q50/08
代理公司: 北京高航知识产权代理有限公司 11530 代理人: 乔浩刚
地址: 510000 广东省广州市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 项目 管理 工程 招标 代理 信息管理 系统
【权利要求书】:

1.一种基于项目化管理的工程招标代理信息管理系统,其特征在于,包括:项目信息获取模块、招标知识服务模块、项目实施过程控制模块、项目结束管理模块和系统管理模块;

所述项目信息获取模块,用于基于招标人的工程项目需求组建招标项目组,并收集招标人的工程项目信息;

所述招标知识服务模块,用于基于招标人的工程项目信息,确定招标方案,并采取相关的项目管理方法,制定项目管理计划;其中,所述的项目管理计划包括:招标项目的工程概括、项目工作描述、项目工作分解WBS、工作流程、项目进度计划与控制、项目资源费用计划、项目质量管理计划、项目沟通计划和项目风险管理计划;

所述项目实施过程控制模块,用于对所述工程项目的招标投标的全过程进行管控;

所述项目结束管理模块,用于对所述工程项目的招标代理的全部资料进行归档,并根据预先建立的综合评价模型进行考核评价,并输出评价结果;

所述系统管理模块,用于对所述工程招标代理信息管理系统进行管理、授权和维护;

所述系统管理模块包括:角色管理子模块、权限管理子模块、用户登录管理子模块、系统日志管理子模块、招标社区服务子模块和数据库;

所述角色管理子模块,用于基于用户的身份,为用户配置不同的角色;

所述权限管理子模块,用于为不同角色配置不同的使用权限;

所述用户登录管理子模块,用于对登录所述工程招标代理信息管理系统的用户的身份进行识别,确定用户的角色以及使用权限;

所述系统日志管理子模块,用于对各用户使用该系统的操作日志进行管理;

所述招标社区服务子模块,用于为用户提供各类招标信息查询、招标文档下载的服务;

所述数据库,用于存储能表征各用户身份的特征参数以及与其身份相匹配的使用权限;

所述用户登录管理子模块包括:信息采集单元、处理单元、融合单元、特征提取单元、鉴权单元和输出单元;

所述信息采集单元,用于采集用户的人脸红外图像和人脸可见光图像;

所述处理单元,用于分别对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行处理;

所述融合单元,用于将处理后的人脸红外图像和人脸可见光图像进行融合,得到融合后的人脸图像;

所述特征提取单元,用于从所述融合后的人脸图像中提取能够表征该用户身份的特征参数;

所述鉴权单元,用于根据所述特征提取单元提取到的特征参数和所述数据库中存储的各用户的特征参数,确定该用户身份以及使用权限,并经由所述输出单元输出鉴权结果;

所述处理单元包括:图像预处理子单元和子带系数显著性计算子单元;

所述图像预处理子单元,用于分别对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行预处理,去除所述人脸红外图像和人脸可见光图像中的随机噪声;

所述子带系数显著性计算子单元,用于采用NSCT变换,分别对预处理后的人脸红外图像和人脸可见光图像作分解处理,得到各自的一个低频子带系数和多个高频子带系数,之后基于得到的高频子带系数,逐点计算两个图像中所有像素点的显著性值,得到各像素点的高频子带系数显著性值;

所述的对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行预处理,去除所述人脸红外图像和人脸可见光图像中的随机噪声,具体为:

(1)将采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点的灰度值进行一次调优,得到一次调优后的各像素点的灰度值;

(2)将经一次调优后得到的人脸红外图像和人脸可见光图像进行小波变换,得到各自的小波系数;

(2)采用下方的调优公式,对得到的小波系数进行二次调优,得到二次调优后的小波系数;

(3)将二次调优后的小波系数进行重构,即可得到去噪后的人脸红外图像和人脸可见光图像;

其中,所述的将采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点的灰度值进行一次调优,具体是:

1a:以像素点P(m,n)为中心,选取一个大小为3×3的滑动窗口ΘP,对该滑动窗口ΘP内的、与像素点P(m,n)相邻的所有像素点q(x,y) 进行噪声检测,判断q(x,y) 是否为噪声点,若为噪声点,则舍弃,反之,则将该像素点q(x,y) 加入到集合ΩP中;

其中,判断像素点q(x,y)是否为噪声点的方法是,若像素点q(x,y)的灰度值且|Gq(x,y)-GP(m,n)|>2,则认为该像素点q(x,y)为噪声点;其中,GP(m,n)为像素点P(m,n)的灰度值,分别为该滑动窗口ΘP内灰度值的最大值和最小值,Gq(x,y)为:与像素点P(m,n)相邻的、且位于该滑动窗口ΘP内的像素点q(x,y)的灰度值;

1b:遍历该滑动窗口内所有像素点,得到一个关于非噪声点构成的集合ΩP,将集合ΩP内像素点的灰度值进行降序排列并获取中间值,该中间值即为一次调优后的像素点P(m,n)的灰度值;

1c:对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点按照步骤1a和1b的方法进行一次调优,即为:一次调优后得到的人脸红外图像和人脸可见光图像;

所述的对得到的小波系数进行二次调优,得到二次调优后的小波系数,具体是:

若|ωi|<Γi,1,则利用如下公式对小波系数ωi进行调优,得到调优后的小波系数

若Γi,1≤|ωi|<Γi,2,则利用如下公式对小波系数ωi进行调优,得到调优后的小波系数

若|ωi|≥Γi,2,则利用如下公式对小波系数ωi进行调优,得到调优后的小波系数

式中,ωi分别为调优前和调优后的小波系数,α为形状调节因子,其取值范围是(0.65,1),β为变化速率调节系数,其用于控制曲线的上升速率,Γi,1、Γi,2为设定的两个阈值,且满足Γi,1=χΓi,2,χ为常数因子,其取值范围是(0,1)。

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