-
公开(公告)号:CN109297492A
公开(公告)日:2019-02-01
申请号:CN201811038405.9
申请日:2018-09-06
申请人: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
摘要: 本发明公开了一种移动轨迹驻停点的确定方法及装置,该方法包括:根据被测目标的移动数据,计算进行每次定位时的地址编码;按照时间顺序,统计所有地址编码中每个地址编码对应的经过频次;根据所有地址编码中每个地址编码对应的经过频次,确定符合预设条件的地址编码作为驻停点。本发明通过统计被测目标的移动轨迹经过的所有地址编码中每个地址编码对应的经过频次,在达到预设条件的情况下,在被测目标的移动轨迹经过的所有地址编码中确定一个或多个的地址编码,并在此基础上将确定的一个或多个的地址编码对应的实际地理位置作为驻停点,以便进行后续部署,使驻停点的位置判断更准确、更符合实际需求。
-
公开(公告)号:CN109376577A
公开(公告)日:2019-02-22
申请号:CN201810980600.7
申请日:2018-08-27
申请人: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC分类号: G06K9/00
摘要: 本发明公开了一种视频综合分析方法及系统,所述方法包括:接收若干图像获取装置发送的图像信息;对所述图像信息进行判断确定图像类型,并利用与确定出的图像类型匹配的分析方法对图像信息进行分析,获得图像特征信息。本发明实施例通过依据人脸分析方法、车辆分析方法、行人分析方法、视频结构化方法、人群分析方法、异常行为分析方法来对视频图像进行识别分析,获得视频图像中的特征信息,若特征信息符合报警条件则进行报警由此解决了现有的技术中误报率高、虚警率高,同时无法准确对被监控场景中的内容进行理解,无法对异常行为的自动预警和报警的问题。
-
公开(公告)号:CN109190658A
公开(公告)日:2019-01-11
申请号:CN201810794177.1
申请日:2018-07-19
申请人: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC分类号: G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种视频觉醒度分类方法、装置及及计算机设备,其中,分类方法包括如下步骤:步骤一:采集测试者观看视频时的脑电图信号,获得脑电图数据;步骤二:对获得的脑电图数据按列进行标准化处理;步骤三:对标准化后的脑电图数据进行特征选择,获得脑电图分类特征;步骤四:依据获得的所述脑电图分类特征对视频进行视频觉醒度分类。本发明实施例通过对采集到的数据进行标准化处理,然后利用SBMLR算法对标准化处理后的数据进行从脑电图信号中提取到的脑电图分类特征,再依据脑电图分类特征对视频进行分类,提高了视频的觉醒度分类准确率。
-
公开(公告)号:CN108228713A
公开(公告)日:2018-06-29
申请号:CN201711248829.3
申请日:2017-12-01
申请人: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
摘要: 本发明提供了一种漏洞库构建方法,包括以下步骤:获取漏洞的标识和数据;根据数据确定该漏洞的类型和危害值;根据若干个漏洞的漏洞信息构建漏洞库,其中漏洞信息包括以下中的一项或几项:漏洞的标识、漏洞的类型、漏洞的危害值。基于漏洞库构建方法,本发明还提供了一种漏洞库构建装置、计算机可读存储介质、及利用上述漏洞库构建方法构建而成的漏洞库。本发明的技术方案利用漏洞的类型和漏洞的危害值共同组建漏洞库,能够使构建得到的漏洞库中的漏洞信息更加全面,从而使漏洞库更好的为用户服务。
-
公开(公告)号:CN109376178A
公开(公告)日:2019-02-22
申请号:CN201810939977.8
申请日:2018-08-17
申请人: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC分类号: G06F16/2458 , G06F16/248
摘要: 本发明公开一种时空大数据轨迹分析平台、方法、服务器及存储介质,通过搜索时空大数据,显示站点位置分布与流量信息,并基于神经网络算法进行站点流量预测,根据时空大数据,搜索并显示预设时间段里被测对象的相关轨迹信息,据时空大数据搜索并显示预设时间段内,被测对象的访问频率超过预设频率阈值的站点信息;根据时空大数据以及各个对象之间的关联关系,按照预设规则,查找与被测对象相关的其他对象;根据时空大数据查找与被测对象伴随出现的对象以及相关地点位置信息;根据预设的轨迹相似性规则,在时空大数据内查找与被测对象轨迹相似的对象。本发明可有效提高对时空大数据分析的可靠性,并可有效提升社会安全风险分析预测能力。
-
公开(公告)号:CN109063721A
公开(公告)日:2018-12-21
申请号:CN201810576742.7
申请日:2018-06-05
申请人: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC分类号: G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种行为特征数据提取的方法及装置,其中,方法包括:在获取到的用户行为数据中提取特征数据,根据特征数据构建特征集;在特征集中逐一选择一特征数据为基准特征数据,按照预设距离阈值将特征集中除基准特征数据以外的特征数据加权分割成邻域和远域,通过互信息评估基准特征数据的权值;将权值反馈到基准特征数据对应的权值向量中,并在特征集中删除权值最小的特征数据;逐次删除权值最小的特征数据,在特征集对应特征数据的数目及权值向量稳定时,输出稳定后的特征数据对应的特征集和阈预置对应的权值向量。由此解决了现有技术中异常检测技术特征提取困难,对规模性异常检测效率低下的技术问题。
-
-
-
-
-