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公开(公告)号：CN114567883A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210118610.6
申请日：2022-02-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/60 , H04W40/10 , H04W40/24 , H04L45/02 , H04L43/0811 , H04L43/0882
Abstract: 本发明涉及路由协议安全技术领域，且公开了一种基于环境自适应决策的双层模糊逻辑信任模型方法，包括以下步骤：1)获取网络中所需的多种属性参数；2)利用双层模糊逻辑结构量化节点的信任指标；3)根据网络环境动态调整路由协议中的信任阈值；4)所提出的信任模型与OLSR协议建立了EFT‑OLSR协议，作为原始OLSR的安全扩展协议。该基于环境自适应决策的双层模糊逻辑信任模型方法，通过采用多个属性的标准，有效加快了信任机制的建立过程，通过运用双层模糊逻辑结构，降低了计算的复杂性，根据网络环境动态调整信任阈值，有效检测出恶意节点，EFT‑OLSR协议在数据包传递率(PDR)、平均端到端延迟、丢包率方面优于现有的FT‑OLSR信任模型。
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公开(公告)号：CN114038028A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111151250.1
申请日：2021-09-29
Applicant: 南京地铁建设有限责任公司 , 南京信息工程大学 , 北京城建设计发展集团股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于刷脸出行大数据的车站降级人脸库生成方法，属于城市轨道交通智能化技术领域，包括：利用乘客刷脸出行所产生的大数据，得到乘客的乘坐次数、刷脸频率以及乘坐站点的空间分布；根据这三个通行指标进行分析和处理，通过选取前三个月、前一个月、前一周所得到的通行数据进行不同权重参数的加权融合，得到乘客在每个站台的权值得分；将站台进行编号，进而乘客在所有站点的得分就可以组成固定维度的向量；将所有用户的通行大数据向量拼接成一个二维矩阵；根据每个车站的容量大小以及站点的得分情况进行人脸库的下发操作。本发明通过对人脸库的降级处理，有效地提高每个车站的资源利用效率，同时提高了人脸识别系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN113438137A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202111000021.X
申请日：2021-08-30
Abstract: 本发明公开了一种DNS隧道内复杂协议行为识别方法，该方法包括：首先识别DNS隧道流量，针对DNS隧道流量，提取DNS数据包中的查询和应答数据并生成长度序列，提取识别DNS隧道内不同协议行为的统计特征并生成特征向量，基于该特征向量识别DNS隧道内部的HTTP协议、邮件协议、SSH协议、FTP协议等常用协议及行为；对于对隧道内部多种协议混合使用的情况，进一步提取估计DNS隧道内部混合协议数据包比例的统计特征并生成特征向量，并基于该特征向量建立回归模型，估计DNS隧道内部混合协议情况下的各协议数据包占比。本发明用以实现DNS隧道流量的细粒度分析。
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公开(公告)号：CN112509190B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110172788.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于屏蔽门客流计数的地铁车辆断面客流统计方法，属于深度学习和目标检测技术领域，本发明通过在屏蔽门门楣上端安装智能门楣终端设备，通过机器视觉技术对出入屏蔽门的上下行客流量进行统计。智能门楣终端统计的客流数据发送至智能门楣控制器，门楣控制器将客流信息送到综合监控、智慧车站等站内系统；如果系统包含智能门楣平台系统，那么该信息也可以送到智能门楣线路平台以利于进行相对独立地断面客流统计。断面客流生成模块根据客流信息和行车调度信息，生成断面客流，并可进一步将断面客流信息送给其他的相关业务系统。由此，车站可实现对轨道交通系统的客流信息进行全方位地掌握，为地铁运营和管理提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN112507998B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110171512.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的屏蔽门行人等待提醒系统及其方法，属于城市轨道交通智慧车站技术领域，该发明通过在屏蔽门上方安装机器视觉设备，然后通过采集到的行人候车时的数据以及上下客标志图标数据，进行数据集的标注并按照一定比例制作训练集和测试集，利用训练好的目标检测模型自动检测划分上下客区域，并且获取屏蔽门前等车的乘客位置以及数量，然后与划定的上下客区的区域位置比较判断是否有乘客候车时占用了下客区，如果有且数量超过设定阈值，则进行语音播报疏导，通过显示屏或语音自主播报的形式疏导客流。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112232333A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011499484.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种地铁站内实时客流热力图生成方法，属于计算机视觉及智能监控技术领域，本发明的一种地铁站内实时客流热力图生成方法，通过地铁站平面图与站内摄像头分布，选择合适的摄像头的实时监控视频，采集各个场景下的监控图片并生成标注样本，训练卷积神经网络模型，读取实时RTSP视频流并解码成图片，输入客流密度分析模型得到每个区域的实时客流热力图，生成整站实时客流热力图，当某个区域客流密度超过设定阈值时，可产生告警信息，向站务系统发送相应的告警事件，提醒站务人员注意。本发明利用地铁站内监控摄像头生成实时客流热力图，便于地铁站内管理人员观察客流实时分布和变化情况，有助于地铁安全运营和精细化客流管理。
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公开(公告)号：CN119202804B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411700138.2
申请日：2024-11-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知方法，包括：利用抓包工具从Tor网络中捕获数据流，利用五元组信息进行初步分流；对Tor网络流量进行指纹识别，提取窗口内数据流的频域熵和直流分量两种特征并进行表征；使用动态窗口调整器比较相邻窗口的熵值，动态调整窗口的大小；将特征矩阵输入到分类器中对网络流量数据的频域特征进行学习；根据损失值灵活调整训练批次的大小。本发明通过自适应处理策略，有效应对Tor网络环境下的复杂流量特征，能够及时做出分类决策，显著提高处理准确率和响应能力。本发明在Tor网络流量感知和管理中，特别是在流量分析、隐私保护、网络安全监控及异常检测方面，展现了广泛的应用潜力。
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公开(公告)号：CN119852737A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510349081.4
申请日：2025-03-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种用于OTA测试的稀疏阵大平面波生成器，通过对阵列当中各个天线单元进行合理的幅值相位调控，在近距离合成大平面波。所述生成器包括矢量网络分析仪、信号发生器、信道仿真器、功率放大器、N路幅相可调馈电网络、天线单元和稀疏阵列天线；信号发生器生成模拟通信测试信号，再经由信道仿真器创建的目标信道进入功率放大器，再通过N路幅相可调馈电网络将信号传输至稀疏阵列天线，在稀疏阵列天线辐射口径上形成大平面波。通过约束优化算法计算稀疏阵列天线的激励幅度和相位分布，可以在远场区域形成马鞍形波束，等效为在稀疏阵列天线辐射口径形成平面波。稀疏阵列天线的幅度和相位分布采用了幅相可调馈电网络来实现。
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公开(公告)号：CN119233224A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411756246.1
申请日：2024-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04W4/40 , H04W4/44 , H04W24/02 , H04W72/0453 , H04W72/50 , H04W72/541 , H04W72/542 , H04W52/24
Abstract: 本发明公开了一种车辆隐蔽通信干扰策略优化方法及系统，包括：（1）构建车辆隐蔽通信模型，包括若干发射车辆、若干干扰车辆、基站以及监听者；（2）建立车辆隐蔽通信拍卖模型，将基站作为买方，向拍卖管理方提交价值估值集合，所述价值估值集合包括基站每个频谱分配给每个卖方对的价值估值，任意发射车辆和任意干扰车辆则形成卖方对，根据成本生成出价，并将出价、信道信号干扰噪声比、隐蔽阈值提交给拍卖管理方，拍卖管理方求解使得基站效用最大的频谱、发射车辆、干扰车辆三者的匹配结果以及每个发射车辆的最优发射功率；（3）求解车辆隐蔽通信拍卖模型，得到优化后的车辆隐蔽通信干扰策略。本发明可以提高车辆隐蔽通信的隐蔽性。
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公开(公告)号：CN118659986B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411143981.5
申请日：2024-08-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L43/024 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的渐进式业务流量分类方法和装置，所述方法包括：通过设置初始时间窗口大小，阶段性地收集数据包，构建模型的特征输入和索引；输入到渐进式一维卷积神经网络对网络流量数据的时间序列特征进行学习，根据实际数据包使用数量动态选择输出头输出分类结果，将分类结果进行置信度评估；根据评估结果重新反馈给数据包时间窗口大小，从而灵活调整分类时所需数据包数量。本发明通过渐进式处理策略，有效应对数据中心环境下高速且复杂的网络流量，可以及时做出分类决策，显著提高处理速度和响应能力，本发明在数据中心网络管理，特别是在网络资源分配、服务质量保障及安全监控方面，展现了广泛的应用潜力。
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