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公开(公告)号:CN111723700A
公开(公告)日:2020-09-29
申请号:CN202010514524.8
申请日:2020-06-08
申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明实施例提供了一种人脸识别方法、装置及电子设备,获取待识别人脸图像;所述待识别人脸图像为遮挡条件下的人脸图像;对所述待识别人脸图像进行形状特征提取,得到所述待识别人脸图像的形状特征;基于所述形状特征,确定所述待识别人脸图像的遮挡率;当所述遮挡率大于预设遮挡率阈值时,获取与所述待识别人脸图像对应的待识别红外人脸图像;基于预先训练完成的穴位特征提取模型,得到所述待识别红外人脸图像的穴位间距特征;基于所述形状特征和穴位间距特征,采用预先训练完成的分类器模型进行类别划分,得到人脸识别结果。本发明实施例中的穴位间距特征,为从图像中提取到的真实特征,提高了人脸识别的准确度。
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公开(公告)号:CN111723700B
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202010514524.8
申请日:2020-06-08
申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明实施例提供了一种人脸识别方法、装置及电子设备,获取待识别人脸图像;所述待识别人脸图像为遮挡条件下的人脸图像;对所述待识别人脸图像进行形状特征提取,得到所述待识别人脸图像的形状特征;基于所述形状特征,确定所述待识别人脸图像的遮挡率;当所述遮挡率大于预设遮挡率阈值时,获取与所述待识别人脸图像对应的待识别红外人脸图像;基于预先训练完成的穴位特征提取模型,得到所述待识别红外人脸图像的穴位间距特征;基于所述形状特征和穴位间距特征,采用预先训练完成的分类器模型进行类别划分,得到人脸识别结果。本发明实施例中的穴位间距特征,为从图像中提取到的真实特征,提高了人脸识别的准确度。
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公开(公告)号:CN112637211A
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN202011551808.0
申请日:2020-12-24
申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明实施例提供了一种基于区块链的跨域访问的认证方法及系统,应用于计算机技术领域。该方法包括:目标设备在进行针对目标信任域的跨域访问时,利用目标设备的域内私钥和跨域私钥,对自身的设备标识进行签名并加密,得到第一信息,将第一信息发送至第一网关;第一网关利用第二网关的域内公钥和跨域公钥对第一信息中所包括信息进行加密,得到目标设备的第二信息,向目标信任域内的第二网关发送携带有第二信息的访问请求;第二网关利用第二网关的跨域私钥和域内私钥,对第二信息解密,得到目标设备的设备标识,对目标设备的设备标识进行验证,在验证通过后,确定目标设备对目标信任域进行跨域访问时的密钥。解决了云服务器的管理压力的问题。
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公开(公告)号:CN112637211B
公开(公告)日:2022-09-20
申请号:CN202011551808.0
申请日:2020-12-24
申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明实施例提供了一种基于区块链的跨域访问的认证方法及系统,应用于计算机技术领域。该方法包括:目标设备在进行针对目标信任域的跨域访问时,利用目标设备的域内私钥和跨域私钥,对自身的设备标识进行签名并加密,得到第一信息,将第一信息发送至第一网关;第一网关利用第二网关的域内公钥和跨域公钥对第一信息中所包括信息进行加密,得到目标设备的第二信息,向目标信任域内的第二网关发送携带有第二信息的访问请求;第二网关利用第二网关的跨域私钥和域内私钥,对第二信息解密,得到目标设备的设备标识,对目标设备的设备标识进行验证,在验证通过后,确定目标设备对目标信任域进行跨域访问时的密钥。解决了云服务器的管理压力的问题。
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公开(公告)号:CN113438214A
公开(公告)日:2021-09-24
申请号:CN202110648348.1
申请日:2021-06-10
申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明适用于互联网技术领域,提供了一种域名管理系统,包括:主链以及与主链连接的至少一个从链,各个从链对应不同的地域;主链中的主链节点为顶级域名服务器,主链节点用于对主链中的域名交易进行记账和确认;从链中的从链节点为次级域名服务器,从链节点用于对从链中的域名交易进行记账和确认;主链与从链通过网关节点连接;其中,网关节点为主链和从链的共有节点,网关节点用于将从链中的域名交易签名后提交至主链。本发明能够有效提高DNS系统的安全性和服务性能。
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公开(公告)号:CN113438214B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202110648348.1
申请日:2021-06-10
申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04L61/4511 , H04L67/1097 , H04L9/40 , H04L9/32
摘要: 本发明适用于互联网技术领域,提供了一种域名管理系统,包括:主链以及与主链连接的至少一个从链,各个从链对应不同的地域;主链中的主链节点为顶级域名服务器,主链节点用于对主链中的域名交易进行记账和确认;从链中的从链节点为次级域名服务器,从链节点用于对从链中的域名交易进行记账和确认;主链与从链通过网关节点连接;其中,网关节点为主链和从链的共有节点,网关节点用于将从链中的域名交易签名后提交至主链。本发明能够有效提高DNS系统的安全性和服务性能。
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公开(公告)号:CN116506578B
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202310537732.3
申请日:2023-05-12
申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04N7/18 , H04N23/57 , H04N23/695 , H04N23/90 , B60R11/04
摘要: 本发明提供了一种变电站多自由度视频监控设备,属于变电站视频监控技术领域,包括高点监控装置、低点监控装置、角落反射装置和监控终端,高点监控装置在变电站的高处运行,以对变电站高处进行监控;低点监控装置在变电站的地板上运行,以对变电站低处进行监控;角落反射装置设在变电站内,以反射预定位置的图像,供高点监控装置和低点监控装置获取图像;监控终端用于控制高点监控装置和低点监控装置的运动,并接收述高点监控装置和低点监控装置传递来的数据信号。本发明使得对变电站的监控几乎没有死角,能够替代大部分的人力巡查工作,节省大量的人力,并提升监控和巡查工作的安全性。
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公开(公告)号:CN115102753A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210692540.5
申请日:2022-06-17
申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04L9/40 , H04L67/1097 , H04L67/12 , H04L67/141
摘要: 本发明公开了一种基于主从链的电网终端数据安全管理方法,包括电网设备、网关、云服务器以及云平台,步骤如下:主从链的电网终端数据真实性确认、安全性管理、存储以及比对。本发明数据存储模块负责对云服务器内发送至云平台内数据的存储工作,便于后期数据的查找,节省时间,并且,据比对模块负责电网设备发送的数据与云平台内存储的数据的比对工作,若相同则直接确定数据的真实性,节能网关处理时间,若不同则通过网关进行再处理,以及数据检验模块负责对发送至云平台内数据的检验工作,防止对数据进行重复存储,增加云平台的内存负担,节省存储内存,使其对于主从链的电网终端数据的安全管理更好,有利于现实中使用。
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公开(公告)号:CN115098067A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210691693.8
申请日:2022-06-17
申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于混合云平台的微服务开发方法,包括以下步骤:混合云平台的微服务任务创建、任务开发、代码获取以及检验存储。本发明通过混合云平台的微服务任务创建、任务开发以及代码获取,从而实现混合云平台的微服务开发,并且通过增加混合云平台的微服务检验存储,对编写代码进行检验,从而得到可执行的微服务并启动运行,运行成功,则对代码进行存储,便于微服务再开发代码的直接使用,节省时间,运行失败,则对代码进行重新编写,检验成功后方可进行使用,从而确定微服务开发完成,使得混合云平台的微服务开发工作更加简单,大大提高了开发效率,有利于混合云平台的微服务的开发。
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公开(公告)号:CN113162919A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110330430.X
申请日:2021-03-22
申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明针对近年来智能设备用户数量迅速增加导致网络流量大幅上升,巨大的数据对入侵检测系统的性能产生了不利影响,并且流量中的冗余和不相关信息导致入侵检测系统性能差的问题,提出一种基于网络异常流量识别的入侵检测方法。首先,采用改进布谷鸟搜索算法进行特征选择,从原始数据集中筛选出最为准确和有效的特征,作为一组最佳特征。然后,将所选特征作为进化神经网络的输入,为了克服人工神经网络的参数限制,避免陷入局部极小值,采用多元宇宙优化算法来训练人工神经网络,得到最佳分类效果。最后,将测试数据集输入到训练好的人工神经网络中,对异常流量检测进行了预测和评估,构建了基于特征选择和进化神经网络的异常流量入侵检测模型。
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