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公开(公告)号：CN114629699B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210224580.7
申请日：2022-03-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的可迁移性网络流行为异常检测方法及装置，所述方法包括模型训练阶段和流量识别阶段，模型训练阶段中，基于训练数据集中的数据点初始化环境；将训练数据集中的数据点作为本轮次的单轮训练集，将单轮训练集中的数据点逐个输入预设的智能体中进行训练；根据环境得到该数据点的状态组，将状态组输入到预设的智能体中，输出动作组，基于动作组输出数据点的数据类型；将输出的数据类型与数据点的标签类型进行比对，获取奖励值，对智能体中的参数进行更新；流量识别阶段中，接收待测流量数据，将待测流量数据中的数据点输入智能体得到数据点的数据类型。
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公开(公告)号：CN114067429A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111291956.8
申请日：2021-11-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例具体涉及一种动作识别处理方法、装置及设备，在动作识别模型中添加自适应锚点，通过计算待识别动作数据与模型中各个自适应锚点之间的距离，对待识别动作进行动作识别，自适应锚点对每种人体动作实现了更加准确，更加有效地空间聚类，使嵌入层的类内距离减小，类间距离增大，增强了模型对人体动作的识别能力，提升了动作识别的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN113343762A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110497324.0
申请日：2021-05-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种人体姿态估计分组模型训练方法、姿态估计方法及装置，基于多路径结构分别以不同扩张速率进行空洞卷积，并同时进行变形卷积，能够更好地适应多人姿态识别场景下不同尺寸和形状人体对象的特征提取需求。基于长程偏移量图和局部中心偏移量图计算各候选关节点到各真实人体对象中心点的精细偏移量，在非极大值抑制操作的基础上，将精细偏移量相差倍数在设定数值以内的候选关节点划分至同一人体对象分组，能够在多人姿态识别场景中保证各关节点分组正确率的前提下，降低计算复杂度，极大节约算力，提高识别效率。
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公开(公告)号：CN119922022A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510414009.5
申请日：2025-04-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/0876 , H04L43/04 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供一种入侵检测模型训练方法和入侵检测方法，训练方法包括：由多个设有各自入侵类别标签的数据流训练含串联连接的编码器和分类器的预设入侵检测模型；由各类别的各数据流对应得到各强增强和弱增强流训练入侵检测模型，以输出各强增强流对应的各类别预测结果和各弱增强流对应的各伪标签；由各数据流及其中每任意两个流进行插值对应得到各插值样本训练含串联连接的编码器和投影器的特征提取模型，以输出各嵌入表示和各插值嵌入表示样本并对各嵌入表示中每任意两个嵌入表示进行插值以得到各嵌入表示插值样本；由正则一致性分别使各类别预测结果和对应的各伪标签、各插值嵌入表示样本和对应的各嵌入表示插值样本一致以得到训练后的检测模型。
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公开(公告)号：CN114818850B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210225791.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 中电科网络空间安全研究院有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G06F18/24 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种基于聚类压缩的网络流空间映射表征方法、装置和存储介质，所述方法包括：训练样本获取步骤，用于获取不同网络空间行为类别训练样本形成样本集；对训练样本集中各行为类别的训练样本进行聚类；将样本空间中的子类别样本数据输入至基于类间间距最大化以及类内间距最小化原则创建的多层映射网络模型，从模型的第一层开始逐层计算并更新包括扩张因子和压缩因子在内的模型参数，并基于更新的模型参数生成用于在测试阶段计算压缩因子权重并对结果进行加权的筛选器；测试样本获取步骤；测试步骤，将得到的样本集合输入至经训练阶段训练后的多层映射网络模型，输出空间映射矩阵。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117994852B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410229510.X
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供一种基于查询的人体行为感知方法、装置及程序产品，所述方法包括：获取预先训练的人体行为感知模型，人体行为感知模型包括视频编码器和动作解码器；视频编码器用于提取视频数据对应的视觉特征；动作解码器用于将视觉特征作为查询键值对，与至少一个预设查询进行关联，优化至少一个预设查询并输出查询任务对应的结果；将视频数据输入所述人体行为感知模型，得到人体行为感知结果。本发明能够实现跨任务联合优化，完成人体行为感知领域的多个任务，提高通用性和可拓展性。
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公开(公告)号：CN118262264B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410128441.3
申请日：2024-01-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/84
Abstract: 本申请提供一种视频动作分割与评估方法，所述方法包括：采用骨架网络对包含多个动作的目标视频进行特征提取，得到视频特征；将所述视频特征输入用于提取时间置信度特征的第一卷积网络以得到时间置信度图；将所述视频特征输入用于提取边界置信度特征的第二卷积网络以得到边界置信度图；基于所述时间置信度图和边界置信度图对所述目标视频进行分割，得到多个子动作视频特征；基于全连接层和softmax层得到各个所述子动作视频特征各自对应的特征得分集；基于高斯函数和各个所述特征得分集确定各个所述子动作视频特征的动作评估得分。本申请能够有效提高视频动作分割的普适性、准确性差以及提升分割效率。
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公开(公告)号：CN118535988A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410991750.3
申请日：2024-07-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/213 , G06F18/23 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于插值谱的流量分类方法、装置、存储介质及程序产品，涉及计算机技术领域，方法包括：获取待分类流量数据；待分类流量数据包括从边缘计算网络中接收到的至少一类流量数据，每一类流量数据中包括至少一个数据点；获取预先训练的流量分类模型，流量分类模型包括特征提取层和流量分类层；特征提取层用于基于各个数据点，分别插入预设数量的插值，并集成得到插值谱作为提取的数据特征；流量分类层用于基于数据特征，将待分类流量数据分类；将待分类流量数据输入流量分类模型，得到待分类流量数据对应的流量分类结果；能够解决流量分类准确性较低的问题；能够避免基于高维数据点距离计算所引起的误差，提高流量分类的准确性。
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公开(公告)号：CN118314601A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410416836.3
申请日：2024-04-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于实例解耦和多特征点融合的多人解析方法及装置，所述方法包括：获取待测图像，将所述待测图像输入至训练好的特征金字塔网络中得到多个特征图，将获取到的多个所述特征图进行连接得到特征总图；将所述特征总图输入至训练好的多特征融合模型，基于所述多特征融合模型对实例中心进行特征提取得到中心特征，对各实例的各部位中心与对应实例的实例中心之间的偏移进行特征提取得到偏移特征，以及将所述中心特征和所述偏移特征进行特征融合得到各实例特征；将所述特征总图和所述实例特征输入至训练好的全局解耦模型，基于所述全局解耦模型得到实例感知图，基于所述实例感知图得到各实例的热图。本发明能够提高多人解析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117994852A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410229510.X
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供一种基于查询的人体行为感知方法、装置及程序产品，所述方法包括：获取预先训练的人体行为感知模型，人体行为感知模型包括视频编码器和动作解码器；视频编码器用于提取视频数据对应的视觉特征；动作解码器用于将视觉特征作为查询键值对，与至少一个预设查询进行关联，优化至少一个预设查询并输出查询任务对应的结果；将视频数据输入所述人体行为感知模型，得到人体行为感知结果。本发明能够实现跨任务联合优化，完成人体行为感知领域的多个任务，提高通用性和可拓展性。
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