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公开(公告)号：CN107147734A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710415776.3
申请日：2017-06-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/1008 , H04L67/28 , H04L67/32
Abstract: 本发明公开了一种基于两级转发的网络流量线程级动态负载均衡方法及系统。本方法为：1)设置一控制器，并在各服务器上设置一状态监控Agent；2)控制器在每个状态采集周期触发采集模块发送采集请求给各Agent采集服务器的CPU核运行状态信息；3)计算模块根据CPU核运行状态信息计算各CPU核的权重；4)执行模块将各核的权重下发到第一级转发设备，如果当前流为新流，则根据核的权重为新流分配目的CPU，然后将该目的CPU所属的服务器序号与CPU核序号填写在输出流量的MAC地址中，并更新流表；如果为已存在流，则按照上一次转发的目的CPU核转发；第二级转发设备根据MAC地址中的服务器序号将流量转发到目的端口。
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公开(公告)号：CN107679069A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710710365.7
申请日：2017-08-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/30687 , G06F17/30867
Abstract: 本发明提供基于新闻数据及相关评论信息的一种特定群体发现方法。包括以下步骤：采集所针对的媒体中的新闻数据信息及相关评论信息；对新闻数据信息根据其文本内容进行分类，得到不同的类簇；根据相关评论信息，以包含新闻数据信息的评论数最高的类簇作为样本，获取该类簇中新闻数据消息的所有评论及发表评论的用户；通过对所有评论的内容进行分词得到关键词，以出现次数高于一阀值的关键词作为高频词；采用向量空间模型表示评论的内容，通过凝聚式层次对评论的文本聚类，根据聚类结果，得到不同类簇的评论用户参考特征；根据高频词及评论用户参考特征，识别特定群体。能够通过分析评论信息内容快速地智能地发现机器人账号，从而及时进行处理。
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公开(公告)号：CN109714771A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910097901.X
申请日：2019-01-31
Applicant: 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于信令数据分析伪基站工作中的基站预处理方法，本发明通过对基站信息表中的LAC白名单与实际信令数据中出现的LAC数值进行合并，得到一个LAC白名单。该LAC白名单在基站信息表中的信息不全时，也不会漏掉实际上存在而基站信息表中缺失的那部分基站的信息，从而避免判断伪基站时发生误判。同时，本发明除去本省的基站外，还包含了相邻省份的基站信息表中的LAC白名单，并且使用该白名单和本省信令数据中的“源LAC集合”进行了求交集的操作，从而得到了扩展白名单，从而避免了外省经过陆路进入本省的用户由于源LAC不在本省的基站白名单内而被误判为伪基站干扰事件的情况。
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公开(公告)号：CN104504406A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410733832.4
申请日：2014-12-04
Applicant: 长安通信科技有限责任公司
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/4671
Abstract: 本发明公开了一种快速高效的近似重复图像匹配方法。本方法为：1)提取训练图像库中每一图像的ORB特征并对每一图像的ORB特征进行非线性映射，构建该训练图像库的视觉词汇表；2)根据已构建的视觉词汇表，利用局部约束线性编码对训练图像库中每一图像非线性映射的ORB特征进行稀疏编码；3)提取待匹配图像的ORB特征并对其进行非线性映射，然后根据所建视觉词汇表对该待匹配图像非线性映射的ORB特征进行稀疏编码；4)计算待匹配图像的稀疏编码与该训练图像库中图像的稀疏编码相似度，若相似度超过设定阈值，则匹配成功，否则匹配失败。本发明降低了硬量化方法的重构误差，极大地提高了匹配的速度，可以用来实时匹配。
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公开(公告)号：CN104219622B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201410400815.9
申请日：2014-08-14
Applicant: 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于LAC的人数测定方法和人群态势监测方法及系统。该方法包括：建立用于存储LAC中移动通信设备信息的集合或表；位置切换信令产生时，将相应的移动通信设备信息插入到该集合或表(进入本LAC)或者从该集合或表中删除(离开本LAC)；呼入、呼出、短信、上网或者周期性位置更新信令产生时补充或更新该集合或表；开机信令产生时将相应的移动通信设备信息插入到该集合或表，关机信令产生时则从该集合或表中删除；从而得到LAC中当前移动通信设备总数。然后将LAC的移动通信设备数量分摊给与该LAC相关的通信小区CELL，对人群态势进行监测和分析。本发明能够统计LAC内的人数，取得更高的人群态势监测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104202719B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201410400559.3
申请日：2014-08-14
Applicant: 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于位置可信度的人数测定和人群态势监测方法及系统。该方法包括：计算一个区域中信令的位置可信度；获得当前与某一个CELL相关的所有移动通信设备当前的有效信令，将其位置可信度之和作为该CELL的位置可信度；计算一个区域的人群总数；根据一个区域中每个CELL的位置可信度与该区域的位置可信度之和的比例，将该区域的人群总数分摊到每个CELL中，得到每个CELL中的人数。然后根据得到的每个CELL中的人数分析监测区域的人群态势。该系统包括信令采集设备、信令分析子系统、小区监测子系统和任务监测子系统。本发明通过设置信令位置可信度的衰减策略，能够实现人数测定及人群态势的有效监测。
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公开(公告)号：CN109714771B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201910097901.X
申请日：2019-01-31
Applicant: 长安通信科技有限责任公司
IPC: H04W12/122 , H04W24/04
Abstract: 本发明公开了一种基于信令数据的基站分析工作中的基站预处理方法，本发明通过对基站信息表中的LAC白名单与实际信令数据中出现的LAC数值进行合并，得到一个LAC白名单。该LAC白名单在基站信息表中的信息不全时，也不会漏掉实际上存在而基站信息表中缺失的那部分基站的信息，从而避免判断伪基站时发生误判。同时，本发明除去本省的基站外，还包含了相邻省份的基站信息表中的LAC白名单，并且使用该白名单和本省信令数据中的“源LAC集合”进行了求交集的操作，从而得到了扩展白名单，从而避免了外省经过陆路进入本省的用户由于源LAC不在本省的基站白名单内而被误判为伪基站干扰事件的情况。
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公开(公告)号：CN104881866A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510217793.7
申请日：2015-04-30
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 涂波
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/80 , G06T2207/10016 , G06T2207/30204
Abstract: 本发明具体涉及一种扩展小孔成像模型的鱼眼相机矫正与标定方法，属于计算机视觉以及计算机图形学领域，该方法包括如下步骤：使用开窗后的相机，从不同的角度拍摄棋盘模板图；通过角点检测，提取模板图像中特征点的像素坐标，通过小孔成像模型建立空间点和图像点之间的关系；在提取到所有的特征点后，通过LM算法求参数，实现基于小孔成像模型的鱼眼相机矫正与标定；结合直线拟合以及自然邻点插值算法对小孔模型矫正的视场范围进行扩展。本发明和现有技术相比所具有的有益效果：易于标定、适合人眼观看效果；扩展了小孔成像模型的应用范围，单次矫正的视场范围达到130°；通过多次扩展，可以得到整个鱼眼相机成像区域的矫正结果。
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公开(公告)号：CN104202719A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410400559.3
申请日：2014-08-14
Applicant: 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于位置可信度的人数测定和人群态势监测方法及系统。该方法包括：计算一个区域中信令的位置可信度；获得当前与某一个CELL相关的所有移动通信设备当前的有效信令，将其位置可信度之和作为该CELL的位置可信度；计算一个区域的人群总数；根据一个区域中每个CELL的位置可信度与该区域的位置可信度之和的比例，将该区域的人群总数分摊到每个CELL中，得到每个CELL中的人数。然后根据得到的每个CELL中的人数分析监测区域的人群态势。该系统包括信令采集设备、信令分析子系统、小区监测子系统和任务监测子系统。本发明通过设置信令位置可信度的衰减策略，能够实现人数测定及人群态势的有效监测。
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公开(公告)号：CN104504406B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201410733832.4
申请日：2014-12-04
Applicant: 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种快速高效的近似重复图像匹配方法。本方法为：1)提取训练图像库中每一图像的ORB特征并对每一图像的ORB特征进行非线性映射，构建该训练图像库的视觉词汇表；2)根据已构建的视觉词汇表，利用局部约束线性编码对训练图像库中每一图像非线性映射的ORB特征进行稀疏编码；3)提取待匹配图像的ORB特征并对其进行非线性映射，然后根据所建视觉词汇表对该待匹配图像非线性映射的ORB特征进行稀疏编码；4)计算待匹配图像的稀疏编码与该训练图像库中图像的稀疏编码相似度，若相似度超过设定阈值，则匹配成功，否则匹配失败。本发明降低了硬量化方法的重构误差，极大地提高了匹配的速度，可以用来实时匹配。
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