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公开(公告)号：CN116996235A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311248994.4
申请日：2023-09-26
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种联合建模的安全认证方法、装置及系统，该方法包括：生成并发布公开参数PK及文件散列函数H；根据公开参数PK及文件散列函数H，为参与联合建模的各节点生成私钥SK，并将私钥SK及全局模型通过安全信道发送给对应的节点；接收各节点的梯度签名，所述梯度签名是所述节点根据自己的私钥SK、所述公开参数PK及文件散列函数H对所述全局模型训练得到的梯度数据进行签名得到的；确定各节点的梯度签名是否有效；如果所有梯度签名均有效，则对梯度签名进行聚合，得到聚合签名，并将聚合签名发送给各节点。利用本发明方案，可以保证联合建模信息的安全性。
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公开(公告)号：CN113610006B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110910812.X
申请日：2021-08-09
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/75 , G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于目标检测模型的超时劳动判别方法，其主要步骤包括：(1)输入待识别的监控视频数据及工作的起止时间；(2)对视频数据作预处理后使用基于深度卷积神经网络的目标检测模型自动检测视频帧画面中的人及人头目标；(3)同时识别视频帧画面中的时间水印；(4)根据检测识别结果判别是否超时劳动；(5)根据判别结果，如果是则截取相应视频片段并保存，反之则重复步骤(2)～(5)直到处理完视频数据。本方法可以快速检测出监控视频场景下的小目标，并能实现对生产车间超过规定劳动时长的自动判别。
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公开(公告)号：CN115861791A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211387923.8
申请日：2022-11-07
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/422
Abstract: 本申请公开了一种公益诉讼线索的生成方法，用于增加获取公益诉讼线索的便利性与主动性。本申请方法包括：获取变化检测模型，所述变化检测模型基于U‑Net++神经网络搭建，所述变化检测模型用于实现多时相遥感影像中自然资源的变化检测；确定研究区域，获取研究区域的多时相遥感数据，所述研究区域的多时相遥感数据由覆盖所述研究区域的自然资源的目标时间范围的遥感影像构成；将所述多时相遥感数据输入所述变化检测模型，获取所述变化检测模型输出的所述研究区域的自然资源的变化区域及其变化类型；根据所述变化类型在所述变化区域中确定异常变化区域；确定所述异常变化区域的位置信息及面积信息，生成公益诉讼线索。
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公开(公告)号：CN110163110B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201910329733.2
申请日：2019-04-23
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于迁移学习和深度特征融合的行人重识别方法，包括以下步骤：预训练‑人体姿态矫正和分割‑特征向量‑深度特征融合‑训练模型‑测试模型‑识别结果。本发明通过利用深度卷积神经网络提取行人全局和局部特征，对两种特征进行深度融合获得最终的行人特征表征，然后在深度卷积神经网络训练过程中，采用迁移学习的方式进而获得效果更好的行人重识别网络模型，最终使得行人重识别网络模型提取的特征具有更强的分辨能力，从而达到提升行人重识别准确率的目的。
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公开(公告)号：CN115827949A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211384169.2
申请日：2022-11-07
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/953 , G06F40/216
Abstract: 本申请公开了一种社交网络关键节点挖掘的方法、装置及存储介质，用于提高查找社交网络中关键节点的准确性。本申请方法包括：提取社交网络平台中的用户关系数据和社交网络文本数据，根据用户关系数据构建复杂网络图，再将复杂网络图将用户关系映射为邻接矩阵，将邻接矩阵中的节点输入节点katz中心度分析模型计算出用户节点的katz中心度，将社交网络文本输入预先构建的情感分析模型中，确定博文的情感数据并输出，对情感数据进行统计分析得到博文情绪占比，将节点katz中心度以及情绪占比输入预先构建好的节点重要程度评估模型确定社交网络平台的关键节点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113269142A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110680019.5
申请日：2021-06-18
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种检察领域值班人员睡觉行为识别方法，包括如下步骤：(1)采集检察领域值班人员的视频监控数据；(2)对采集的视频数据按照帧率大小截取帧数据；(3)基于YOLOv5预训练模型在采集的数据上进行微调训练与验证，获得值班人员人体检测模型；(4)加载基于YOLOv5微调后的值班人员检测模型、Deep_Sort的目标跟踪模型等，分别获取人体信息和人脸信息；(5)基于上述多模型识别结果，自定义睡觉行为研判规则，识别睡觉行为；(6)当确定存在睡觉行为时，进行睡觉行为预警。本发明提出的方法能够在多人情况人识别具体睡觉个体，且能够处理多种睡觉姿势，模型准确率高，睡觉行为识别效果好。
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公开(公告)号：CN111949806A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010767866.0
申请日：2020-08-03
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于Resnet-Bert网络模型的跨媒体检索方法；采用Resnet-Bert网络模型，对图像数据、文本数据、视频数据和音频数据中的至少一种数据进行分类检索，返回对应的分类结果。本发明与传统的两种媒体类型互相检索相比，四种媒体类型的相互检索更能够实现较为广泛的市场应用；采用了效果较佳的Resnet卷积神经网络模型和目前在11项自然语言处理方面领先的Bert模型，模型本身能够得到更高层、更抽象以及更丰富的特征表达；使用的四种模态数据，信息间相互迁移，关联学习加强，实现了更强的知识表示能力；得益于计算机性能的提升，Resnet-Bert网络模型经过复杂的计算，能够实现较好的跨媒体训练效果和跨媒体检索效果。
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公开(公告)号：CN109710936A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811613793.9
申请日：2018-12-27
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明提供了一种跨层级政府公文公告主题分析方法，包括如下步骤：(1)对公开的政府公文公告数据进行文本数据预处理；(2)基于跨层级的政府公文公告数据构建基于空间线的动态层级概率主题模型；(3)基于单一层级的政府公文公告数据构建基于时间线的动态时序概率主题模型；(4)对模型中的超参数和隐变量进行采样，采样参数包括主题的分布、词语的分布、词语对应的主题；(5)根据模型估计的分布进行主题演化分析。本发明从空间线出发分析政府公文公告的主题随层级的演化过程，从时间线出发分析同一层级政府公文公告的主题随时间的演化情况，并将两个走线结合共同发现和分析主题演化所揭示的政府公文公告事宜，为政府高效监管和决策提供辅助和支撑。
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公开(公告)号：CN117424735A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311399257.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种可自适应更新的API安全方法、系统、设备及相关存储介质，具有安全增强特征，能减少数据的泄露与系统遭到攻击而瘫痪，且可以减少后期投人大量人力物力进行升级改造或替换。本申请包括：根据登录请求信息生成Token令牌，所述Token令牌为客户端访问服务器端的凭证，所述Token令牌包含唯一的字符串和有效使用时间；获取目标用户的登录信息；当确定所述目标用户登录信息符合访问规则时，判断所述登录信息中是否包含所述Token令牌或目标用户密码信息，若否，则拦截目标用户的登录请求，并隐藏获取服务器端中目标信息的路径；将所述拦截目标用户的登录请求的操作日志发送至日志模板，所述日志模板中包含目标日志信息和所述访问规则。
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公开(公告)号：CN115798047A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211559352.1
申请日：2022-12-06
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供一种行为识别方法，具体实现方案为：基于实时采集或拍摄的待识别视频数据，得到待识别图像帧；实时检测待识别图像帧中是否具有目标对象；响应于检测到待识别图像帧中具有目标对象，对目标对象进行追踪，得到目标对象的位置信息；获取待识别图像帧中人员的目标骨骼关键点位置；基于目标骨骼关键点位置和目标对象的位置信息，确定人员对目标对象的行为。通过本实施方式，提高了人员对目标对象进行操作时行为检测的准确性。
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