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公开(公告)号：CN115103364A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210560178.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 河南信大网御科技有限公司
IPC: H04W12/128 , H04W12/80
Abstract: 本发明公开了一种有害短信的封堵方法、终端和服务器，包括以下步骤：拦截发送网元的数据内容，自数据内容中提取短信数据；构建传输层，向发送网元回复传输层确认消息，将短信内容传输至后端设备处理；接收后端设备的短信处理结果；在所述短信处理结果为有害短信时，拦截发送网元的数据内容，生成业务响应消息，将业务响应消息传输至发送网元；在所述短信处理结果为正常短信时，放行发送网元的数据内容，拦截接收网元的传输层确认消息，将接收网元生成的业务响应消息透传至发送网元。本发明实现了I P线路下的无感串接和TDM线路下的背靠背串接，具有更优的应用亲和性和适应性，适用于包括MT流程在内的各种短信业务场景。
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公开(公告)号：CN114679432A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210184957.0
申请日：2022-02-28
Applicant: 河南信大网御科技有限公司 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: H04L65/1016 , H04L65/1104 , H04L9/40 , H04L69/22 , H04M3/22 , H04W12/128
Abstract: 本发明提供一种有害电话防范设备和方法，所述防范设备包括SIP解析设备和H.248解析设备，其中，所述SIP解析设备并接接入大区信令回传线路，用于获取SIP呼叫信令，并根据预设黑名单确定SIP呼叫信令里的电话号码是否为有害电话，在确定SIP呼叫信令里的电话号码为有害电话时，生成拦截指令发送给所述H.248解析设备；所述H.248解析设备串接接入本地机房SBC‑u设备的串接线路，用于获取H.248控制信令，以及在接收所述拦截指令后，基于所述拦截指令查询与SIP呼叫信令关联的H.248控制信令，并基于查询出的H.248控制信令构建H.248拆机消息。
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公开(公告)号：CN111954158A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010626890.2
申请日：2020-07-01
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于RSS地图的联合滤波室内单目标跟踪方法、装置及介质的技术方案，包括：按照一定的方式设定和测量少量参考点位置处的RSSI信息，将参考点对应每个AP的RSSI信息由一个高斯过程的均值和方差代替，通过基于标准高斯过程的RSSI概率模型，以模型计算的方式获得全局所有参考点的RSSI指纹，生成RSS地图。在空间狭窄区域，使用无迹卡尔曼滤波算法进行目标跟踪，在空间开阔区域，使用粒子滤波算法进行跟踪。本发明的有益效果为：解决了大型室内场所RSSI指纹数据库生成困难、工作量大，避免了全局使用粒子滤波计算量过大导致跟踪率低下；同时解决了无迹卡尔曼滤波在目标做非线性运动时跟踪精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN111866861A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010516256.3
申请日：2020-06-09
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于协作的无线传感网安全传输方法及装置，其中该方法包括：获取无线传感网节点的接收信号瞬时功率强度，根据预设的协作传输组网阈值，对所述无线传感网节点的组网策略进行控制；在安全性能约束下构建以最大平均安全速率为目标的组网阈值优化模型，搜索最优的所述协作传输组网阈值。本发明至少具有以下有益效果：通过协作传输组网阈值的设置及优化，利用无线传感网节点分布式动态部署的特点，兼顾传输速率和安全性这两个重要性能指标，保证无线传感网中安全通信的实施。
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公开(公告)号：CN111866861B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010516256.3
申请日：2020-06-09
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于协作的无线传感网安全传输方法及装置，其中该方法包括：获取无线传感网节点的接收信号瞬时功率强度，根据预设的协作传输组网阈值，对所述无线传感网节点的组网策略进行控制；在安全性能约束下构建以最大平均安全速率为目标的组网阈值优化模型，搜索最优的所述协作传输组网阈值。本发明至少具有以下有益效果：通过协作传输组网阈值的设置及优化，利用无线传感网节点分布式动态部署的特点，兼顾传输速率和安全性这两个重要性能指标，保证无线传感网中安全通信的实施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116486830A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310392211.3
申请日：2023-04-12
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种环境声音描述方法、装置、电子设备及存储介质，该环境声音描述方法包括：响应于环境声音描述请求，获取第一目标环境声音，对第一目标环境声音执行预处理，得到第二目标环境声音；对第二目标环境声音采用环境声音描述模型进行识别处理，得到第一目标环境声音的描述结果；环境声音描述模型的训练包括：获取环境声音的音频数据集，对音频数据集执行音频剪辑处理，得到验证集及测试集；对验证集及测试集执行预处理，进而执行基于迁移学习处理，得到音频特征；对音频特征执行深度卷积神经网络训练处理，得到环境声音描述模型。本发明的有益效果为：提高了声源描述准确率和声源检测的扩展性。
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公开(公告)号：CN116360976A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310073092.5
申请日：2023-01-31
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: G06F9/50 , G06V10/96 , G06V10/94 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N5/043 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06N3/082
Abstract: 本申请公开了基于边缘设备的AI服务方法、装置和存储介质，本申请的方法包括将AI模型分为若干个分区，将第一分区的计算分配给边缘计算端，将第二分区的计算分配给分布式边缘节点，将第三分区的计算分配给云端，其中，所述边缘计算端为边缘设备的计算处理端；利用EEoI执行初始特征提取，判断置信度达到预设值，若是，则给出推理结果，否则通过所述云端的人工智能模型执行处理。本申请通过协同边缘计算终端设备与边缘服务器的方案，来整合二者的计算本地性与强计算能力的互补性优势，能够显著降低深度学习模型推理的延迟与能耗。
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公开(公告)号：CN116150320A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310026624.X
申请日：2023-01-09
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/25 , G06F40/216 , G06F16/215 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供一种多模态数据集成管理方法、装置及介质，该多模态数据集成管理方法包括：对接入的第一多模态数据执行临时存储；对第一多模态数据执行预处理，得到第二多模态数据；对第二多模态数据执行提取，得到包括有数据特征、数据来源及存储位置的元数据；采用对应的数据存储方式对元数据执行存储。使用可定制算法来实现文本、声音及视觉数据的统一集成，通过使用本体模型/元模型的方式统一提取文本、声音和视觉数据的元数据，并通过对象存储辅以结构化存储方式，来实现多模态的统一存储，借助元数据和对象存储技术，实现多模态数据的高可靠、高性能访问的统一管理，使得多模态数据分析效率和准确性大大提升。
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公开(公告)号：CN115858838A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211630728.3
申请日：2022-12-19
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
IPC: G06F16/535 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了基于深度学习的质谱图搜索匹配方法、装置和存储介质，本申请将数据集分为训练集、验证集、测试集；对所述训练集、验证集、测试集进行数据增强；提取所述训练集的分子指纹，计算所述分子指纹的相似度分数，将所述相似度分数作为两个质谱图的真实相似度分数；将两个所述质谱图转化成质谱图向量，分别将两个质谱图向量输入到相同的前馈神经网络中，抽取质谱图的隐含特征，得到质谱图的高阶向量表示；将两个质谱图向量经过相似度计算层交互，得到两个质谱图的相似度预测分数。本申请基于在质谱谱数据库搜索引擎的结果中增强方法的能力，能够提升质谱图匹配的成功率的成份匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN115798510A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211247560.8
申请日：2022-10-12
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种声学场景分类方法、系统、装置及存储介质，声学场景分类方法通过对声学场景声音进行数据增强处理，采用预训练的声音分类大模型对数据增强处理得到的声学场景声音序列进行特征提取，获取第一嵌入向量，并接入深度卷积神经网络对第一嵌入向量进行分类训练，得到第一模型，进而采用第一模型对声学场景声音进行分类，生成声学场景分类结果，无需依赖大量的有标签数据进行模型训练，提高了基于小样本有标签数据的声学场景分类的准确性和稳定性，并降低了训练成本。本发明可广泛应用于计算机技术领域。
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