公开(公告)号：CN106778831A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201611064798.1

申请日：2016-11-28

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 苗权 ,  王贵锦 ,  李晗 ,  吴昊 ,  李锐光 ,  程光

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的刚体目标在线特征分类与跟踪方法。该方法包括以下步骤：1)在初始图像中选定感兴趣的目标区域，并在目标区域检测SURF特征；2)为每个SURF特征创建分类器；3)在新图像到来时，利用分类器对初始图像中的SURF特征与新图像检测到的SURF特征进行匹配，形成匹配点对；在分类器的匹配过程中，采用基于高斯混合模型的在线分类机制判别正样本和负样本；4)根据匹配点对，采用随机采样一致性算法计算得出运动参数，从而确定当前图像的目标区域，实现目标跟踪。本发明能够应对视频中复杂的场景变化，保证跟踪的自适应能力，实现稳定连续、现实可用的目标跟踪。

公开(公告)号：CN111276961B

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN201811471309.3

申请日：2018-12-04

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 康春建 ,  刘鑫沛 ,  曹可建 ,  苗权 ,  刘丙双

IPC: H02J3/00

Abstract: 本发明公开一种用于数据中心的配电系统脆弱节点的识别方法及系统，属于电力分析技术领域，能够充分考虑到配电系统的拓扑结构及负载设备的负荷量和负荷等级，准确分析出脆弱节点的识别结果。该方法包括：基于配电系统的拓扑结构G及负载设备的负荷参数，依次计算拓扑结构G中各节点的重要指数；依据重要指数筛选出多个互不相同的节点组合，分别将各节点组合中对应的节点从拓扑结构G中切除，得到与节点组合对应数量的恢复拓扑Tn；基于恢复拓扑Tn中负载设备的负荷参数和拓扑结构G中负载设备的负荷参数，计算各恢复拓扑Tn的失负荷指数；根据各恢复拓扑Tn对应的失负荷指数和自身可靠性指数，筛选出脆弱性最高的恢复拓扑Tn，并输出脆弱节点识别结果。

公开(公告)号：CN106778831B

公开(公告)日：2020-04-24

申请号：CN201611064798.1

申请日：2016-11-28

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 苗权 ,  王贵锦 ,  李晗 ,  吴昊 ,  李锐光 ,  程光

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的刚体目标在线特征分类与跟踪方法。该方法包括以下步骤：1)在初始图像中选定感兴趣的目标区域，并在目标区域检测SURF特征；2)为每个SURF特征创建分类器；3)在新图像到来时，利用分类器对初始图像中的SURF特征与新图像检测到的SURF特征进行匹配，形成匹配点对；在分类器的匹配过程中，采用基于高斯混合模型的在线分类机制判别正样本和负样本；4)根据匹配点对，采用随机采样一致性算法计算得出运动参数，从而确定当前图像的目标区域，实现目标跟踪。本发明能够应对视频中复杂的场景变化，保证跟踪的自适应能力，实现稳定连续、现实可用的目标跟踪。

公开(公告)号：CN107342077A

公开(公告)日：2017-11-10

申请号：CN201710395341.7

申请日：2017-05-27

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 计哲 ,  颜永红 ,  安茂波 ,  陈燕妮 ,  苗权 ,  李鹏 ,  张震 ,  万辛

IPC: G10L15/06 ,  G10L15/07 ,  G10L15/14 ,  G10L17/04 ,  G10L17/14

CPC classification number: G10L15/063 ,  G10L15/07 ,  G10L15/14 ,  G10L17/04 ,  G10L17/14 ,  G10L2015/0631 ,  G10L2015/0635

Abstract: 本发明涉及一种基于因子分析的说话人分段聚类方法及系统。该方法包括：1)提取训练语音的声学特征，训练高斯混合通用背景模型，进而训练总变化因子模型和高斯概率线性判别分析模型；2)对测试语音进行分段并提取语音片段的声学特征；3)依据高斯混合通用背景模型和总变化因子模型将提取的声学特征映射为总变化量因子，加载高斯概率线性判别分析模型，根据总变化量因子计算任意两语音片段之间的对数似然比得分；4)选择得分最高的两类进行合并，根据层次聚类的方法逐步迭代至收敛，最终输出说话人分段聚类结果。本发明将总变化因子的不确定性引入到高斯概率线性判别分析模型进行训练和打分，能够提升短时语音片段上的基于因子分析的系统性能。

公开(公告)号：CN209880751U

公开(公告)日：2019-12-31

申请号：CN201920354970.X

申请日：2019-03-20

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 康春建 ,  苗权 ,  黄建文 ,  张章 ,  姜文 ,  种力文 ,  曹可建 ,  刘鑫沛 ,  许俊彪 ,  赵志国 ,  付靖雯

IPC: H01M10/42

Abstract: 本实用新型公开了一种用于保障网络安全的铅酸蓄电池漏液检测装置，包括：多个漏液接收模块、电源供电模块以及多个漏液检测报警模块；多个漏液接收模块，分别对应于一个铅酸蓄电池，用于对从铅酸蓄电池漏出来的铅酸蓄电池漏液进行导电；电源供电模块，用于为多个漏液检测报警模块提供工作电压；多个漏液检测报警模块，用于在检测到其对应的漏液接收模块上传递有电信号后，对电信号放大并进行报警。本实用新型能够有效及时的发现铅酸蓄电池漏液隐患，将大规模故障控制在未发生阶段。