一种基于边缘计算的数据双重安全筛选系统

    公开(公告)号:CN114980106A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210344587.2

    申请日:2022-03-31

    Abstract: 本发明提供了一种基于边缘计算的数据双重安全筛选系统,包括至少一个数据采集设备、边缘节点、聚合节点,数据采集设备用于采集数据;边缘节点用于提取各数据的多种属性信息,根据数据的各属性信息的安全概率计算数据的第一重安全概率,将第一重安全概率大于第一预设值的数据确定为待二重筛选数据;聚合节点用于将待二重筛选数据输入至预先训练好的判别式网络中,得到待二重筛选数据的第二重安全概率,将第二重安全概率大于第二预设值的待二重筛选数据确定为真实数据。先通过边缘节点进行初步筛选,再将经过筛选的数据输入至聚合节点进行二次筛选,在保证了数据安全的基础上,减小了聚合节点的计算压力,提高了数据安全筛选的效率。

    在线视频异常行为检测模型训练、异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112883929A

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN202110327922.3

    申请日:2021-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种在线视频异常行为检测模型训练、异常检测方法及系统,通过训练方法得到的异常行为检测模型为2D‑3D DSTAE自动编码器,其利用2D卷积神经网络在2D空间层面采用视频帧稀疏采样策略,以避免帧间信息的冗余;对于时空层面在较远帧间采取对特征图执行3D卷积的方式实现端到端融合,以编码长时程视频序列的帧间上下文信息,在兼顾实时性和准确性的基础上解决了模型在异常数据上不能获得较小的重构误差问题。在线视频异常检测方法及系统,采用了同时维护工作记忆组和新收图像组的在线视频处理框架,每次检测时通过从两组视频中各采样一半视频帧来更新工作记忆组,在保证检测准确度的前提下,有效的提升了视频异常行为检测的实时性。

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