福建高校声像档案管理系统数字化公司

    以图搜图查询：这专为图形图像资料检索打造。用户只需上传图片，系统便会依据图片的文本信息或视觉特征展开搜索，精细找出与之相似的图形图像资料。无论是艺术创作找灵感、学术研究寻素材，还是档案管理匹配关联图片，它都能大显身手，让用户获取有利用价值的相似图片资源，极大拓宽资料获取渠道。多维度数据统计：概况统计：运用条形图、饼状图、折线图这些直观可视化的方式，为档案管理者呈现系统档案数量的全貌。能清晰展示馆藏档案总量，各档案处于不同状态（如归档中、已归档、待鉴定等）的数量分布，各门类档案（文书档案、科技档案、声像档案等）的数量对比，以及档案利用情况的动态趋势。管理者一眼就能洞悉档案管理的整体态势，为决策提供有力支撑。详细统计：支持从档案门类、年度、保管期限等多维度切入，对存量档案进行“精细解剖”。不但可以统计档案的条目数量，还能精确到电子文件个数以及电子文件的总容量等关键参数。而且，它还紧跟档案管理流程需求，无缝对接年报统计工作，为每年的档案总结、汇报提供精细数据，确保档案管理的科学性与规范性。系统提供全文检索、人脸检索等多种检索方式，方便用户快速查找所需资料。福建高校声像档案管理系统数字化公司

人脸识别，前沿的人脸图像检索系统开发人脸识别引擎技术，可对上传的人脸照片进行人脸识别，支持对同一张照片中的多张人脸进行识别定位，支持用户选择对应的人脸进行识别，检索出系统中类似人脸声像档案数据。视频文件自定义剪辑系统支持视频文件采集，采集同时支持对视频文件进行著录。视频上传后，支持对视频进行切割、截取等操作，自定义选择截取视频的起止时间后，灵活选择视频截取内容，即可完成视频剪辑，并支持下载已剪辑完成的视频文件。重庆数字化声像档案管理系统售后服务可满足在多个不同平台进行部署的需求。

    系统管理涵盖多个方面。全宗管理可维护系统全宗信息，支持用户自定义全宗。门类设置负责维护档案门类信息，允许自定义档案门类并配置档案元数据。菜单设置能维护档案目录菜单，可自定义生成菜单。部门管理用于维护部门信息，用户管理则维护系统各账号用户信息，还支持自定义用户权限。其他设置可对文件上传路径信息、打印模板信息、时间提醒等参数进行配置。系统日志会记录各用户的操作情况。回收站用于存放已删除的档案数据，并且支持数据还原。系统前台信息展示可将后台发布的照片、音视频、专题等档案信息呈现出来。同时，系统还设有档案捐赠模块，为互联网用户提供档案征集入口。

档案审批

用于专职档案员对兼职档案员上报过来的数据进行审核，主要审核点包括声像档案的立卷、整理、分类、编目信息完善、电子文件关联性检查等。

归档/退回

专职档案员对审批完成的声像档案可直接进行归档操作，档案正式进入归档库，对不符合归档要求的可以直接退回到兼职档案员。

档案查询

系统支持对多媒体档案的条目数据以及电子文件进行检索，支持多种检索模式满足用户不同的检索要求。

条目查询

模糊查询：在检索框中输入关键字实现对全库档案条目信息的检索，显示结果以文件缩略图加元数据方式展示。高级查询：可根据需要设定检索条件，如题名、部门、年度等选择对应关键字和范围进行高级查询 系统平均无故障时间大于1000小时。

数字化转换与高效管理数字化转换：将传统的磁带、胶片等物理媒介保存的声像档案转换为数字形式，这一步骤不仅提高了档案的存储容量，还极大增强了档案的可访问性和利用便利性。数字化转换过程中，需确保选择合适的数字化设备和专业软件，以保证转换质量和稳定性。高效管理系统：声像档案管理系统支持灵活的档案数据采集管理，包括界面导入实现批量声像档案管存，以及通过配置路径等方式，实现第三方数字档案馆系统接口获取数据或对接服务器直采。这有助于实现档案的快速录入和高效管理。契合国产化信创的发展形势。福建高校声像档案管理系统数字化公司

系统可以对存储的数据进行分析和挖掘，提取有用的信息，如人物关系、事件背景等。福建高校声像档案管理系统数字化公司

开发路线

整体采用BS架构。JAVA语言开发。应用当前***的主流J2EE技术框架，包括SpringBoot和SpringCloud框架。底层设计为微服务架构。数据库使用国家档案局***推荐文档型非关系型数据库：MongoDB（DA/T82-2019）。存储底层加入了高效的搜索引擎ElasticSearch。同时应用了Rediscache。集成了ApacheShiro：一个强大且易用的Java安全框架，执行身份验证、授权、密码和会话管理。选择互联网项目开发的业界标准方式：前后端分离。能够支撑大型分布式架构，弹性计算架构，微服务架构，多端化服务等复杂或者高并发场景。前端使用VUE、TypeScript（已完成系统的TS重构）、React、N、Element-UI等前沿技术。应用了人工智能（ArtificialIntelligence）技术。OCR识别、人脸识别、人脸搜索等都用到了机器学习、深度学习、计算机视觉等技术。研发团队能够做到定期进行算法更新。 福建高校声像档案管理系统数字化公司