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公开(公告)号：CN116485922A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310460937.6
申请日：2023-04-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T9/00 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种应用于图像处理的自编码器，所述自编码器包括编码模块、存储模块和解码模块，其中：所述编码模块用于对输入图像进行编码以获得输入图像的特征并传递给存储模块；所述存储模块用于存储多个已知正常图像类别的特征，以及基于其存储的特征与所述输入图像的特征作比对，以获取与所述输入图像的特征相似的正常图像类别的特征并传递给解码模块；所述解码模块用于对所述存储模块传递的特征进行解码以获得所述输入图像的重构图像，并输出所述重构图像与输入图像的差异度。本发明引入了存储模块，控制了自编码器的泛化性，解决了现有技术中采用非高斯分布的训练集对自编码器进行训练后无法很好地检测正常图像和异常图像的问题。
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公开(公告)号：CN112954689A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110179359.X
申请日：2021-02-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W12/121 , H04L29/06 , H04L12/851 , H04L12/24
Abstract: 本发明提出一种针对蓝牙无线传输的轻量化网络入侵检测系统和方法，包含两种工作状态，分别是离线训练和在线检测。离线训练包括数据收集、特征选取、数据训练和生成机器学习模型四个阶段，其中数据训练针对的是有标签的数据，其中标签代表正常数据或异常数据。数据训练阶段分为特征压缩、构建概率模型、计算数组出现概率三个步骤。在线检测则包括了数据收集、特征选取、特征压缩、计算数组出现概率、平滑概率和通过生成的模型实时得出检测结果。本发明提出的入侵检测方法可以提供更高的准确率和更少的误报。
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公开(公告)号：CN111125186A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911168069.4
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F17/18 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于调查问卷的数据处理方法及系统，包括：步骤1、通过调查问卷中的回答内容，得到原始数据集，并通过属性分解将该原始数据集中多选问题数据转换为单选问题数据，通过线性回归填补该原始数据集中空缺数据，得到第一数据集；步骤2、对该第一数据集进行质量筛查，剔除该第一数据集中错误数据和低质量数据，得到第二数据集，并对该第二数据集中冗余属性进行标记，得到预处理数据集，并将该预处理数据集输入至预设数据分析模型，得到分析结果。本发明可解决原始数据中的虚假信息难以过滤、属性冗余、难以直接处理原始数据中多选问题数据和漏填内容数据等技术问题。
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公开(公告)号：CN105791836B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201610127762.7
申请日：2016-03-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N19/164 , H04N21/2662 , H04N21/234 , H04N21/2365
Abstract: 本发明提供了一种视频编码方法，包括：将待传输的原始视频流V分割为n路子视频流V1‑Vn，其中所述各路子视频流包含原始视频流中的不同像素，其中，n是大于1的整数；步骤2，对所述子视频流分别进行编码，形成多个子视频码流。本发明还相应地提供了一种对应于前述视频编码方法的视频码流的自适应传输方法和显示方法。本发明的技术方案能够在传输时根据带宽水平进行自适应组合，既可以最大程度利用可用带宽，又可避免由于带宽瓶颈而出现的视频卡顿以及马赛克现象。
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公开(公告)号：CN107688822A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710585350.2
申请日：2017-07-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6215 , G06K9/6218 , G06K9/6267 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的新增类别识别方法，包括以下步骤：将预测样本输入到深度网络获得预测样本的输出向量；计算所述预测样本的输出向量，与训练样本中每种类别的代表向量之间的相似度值，从而识别所述预测样本的类别；其中，所述训练样本中每种类别的代表向量是通过将所述训练样本集输入到深度网络获得输出向量集，并根据所述训练样本的输出向量集计算得出的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107480690A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710536516.1
申请日：2017-07-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/6232 , G06K9/6256
Abstract: 本发明提供一种基于支持向量机的包含未知类别的多分类方法，包括：1)分别基于每个训练后的第i类别分类器，识别出待识别样本是否属于第i类别；所述第i类别分类器是用已知的属于第i类别的样本构建正样本集，用已知的属于其余N-1类别的所有样本构建负样本集，基于SVM模型进行训练而得到的用于识别所输入的样本是否属于第i类别的二分类分类器；2)当步骤1)中将待识别样本输入每个二分类分类器，所得结果均为否时，认定当前待识别样本属于未知类别；当步骤1)中，有且仅有一个二分类分类器的输出结果为是时，则认定当前待识别样本属于这个二分类分类器所对应的类别。本发明具有未知类别的检测能力，具有较高的查全率和查准率。
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公开(公告)号：CN119760515A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411678654.X
申请日：2024-11-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/2411 , G06N3/0455 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种多元时间序列的无监督异常感知系统，用于检测多元时间序列是否存在异常，所述系统包括：数据采集模块，用于采集原始的多元时间序列；异常感知模型，用于对原始的多元时间序列进行编解码处理以获取重构后的多元时间序列；异常评估模块，用于基于原始的多元时间序列和重构的多元时间序列按照预设的评估方式计算原始的多元时间序列的异常程度量化分数，并基于异常程度量化分数按照预设的评估规则来评估原始的多元时间序列是否存在异常。本发明通过轻量级架构设计，大幅降低了参数量和计算复杂度，适用于资源受限的环境；还通过记忆槽中存储的正常多元时间序列的特征表示来有效地识别异常数据模式，提高了异常检测的精确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111640187B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010310346.7
申请日：2020-04-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T17/20 , H04N21/234 , H04N21/44
Abstract: 本发明提出一种基于插值过渡的视频拼接方法及系统，包括：统一视频前后的对象尺寸、查找最佳拼接点的位置、统一视频前后的光照亮度和对象位置，计算插值过渡图像的数量以及生成插值过渡图像序列。本发明提出的技术方案具有视频过渡平滑流畅，以及速度快，实时性强的技术效果。
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公开(公告)号：CN110049502B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910236723.4
申请日：2019-03-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种无线定位方法和系统，其中所述方法包括：1)在终端与无线基站进行数据交换时，由所述终端或所述无线基站收集所述数据交换的实际数据接收速率；2)根据接收到的所述数据接收速率执行定位算法。基于本发明的方案，无需专门设置诸如GPS等硬件装置，也不必在环境中部署大量用于无线定位的专用硬件。本发明基于数据接收速率来实现定位，无需针对定位单独地进行通信，并且该数据接收速率可以与任意现有的无线定位算法匹配，且在一定环境条件中可以获得比采用信号强度更好的效果。
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公开(公告)号：CN111459994A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010149602.9
申请日：2020-03-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明提供一种面向残疾人大数据的分析方法，包括：对残疾人大数据对应数据集进行属性分解，将所有选择属性按照其选项分解为多个断属性，并将连续属性离散化；然后基于分解后的判断属性采用独热编码表示每一条数据，在每条编码中每个判断属性对应一个属性值，其中，判断属性对应的选项被选中的属性值为1，反之为0，将数据集中所有数据转换成独热编码形成数据集矩阵；基于数据集矩阵，为数据集矩阵中属性值为1的判断属性生成规则集合；对数据集矩阵进行回归分析，依次以一个判断属性作为目标属性，基于关联规则集合，计算数据集中其他属性对该目标属性影响力的权重，所有其他属性对目标属性影响力的权重形成该目标属性的权重集合。
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