-
公开(公告)号：CN110457315A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910654984.8
申请日：2019-07-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/22 , G06F16/215 , G06K9/62 , H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于用户轨迹数据的群体聚集模式分析方法和系统。该方法包括：1)通过用户群体轨迹数据提取用户的位置数据；2)将各个时间点同一用户的位置数据按照时间顺序整合，形成在时空上具有连续性的轨迹数据；3)根据用户的在时空上具有连续性的轨迹数据构建K-D Tree；4)基于K-D Tree对用户轨迹点进行聚类，得到多个人群的快照簇；5)根据人群的快照簇发现候选人群集合，进而根据候选人群集合发现封闭人群集合。本发明可以快速处理海量用户轨迹日志数据并进行针对对象位置的聚集模式分析，能够保证人群聚集判断的有效性和准确性。
-
公开(公告)号：CN108090188A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711367377.0
申请日：2017-12-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于海量数据分析挖掘CDN域名的可靠有效的方法，属于网络信技术领域。该方法首先对初始的URL信息进行URL解码，然后对解码后的URL进行HOST域名提取和正确性验证；对获取的数据进行HOST域名提取，过滤掉脏数据和数值型HOST域名；设置CDN服务IP个数的阈值M和HOST域名对应不重复的服务IP个数的阈值N；对成功提取HOST域名的数据，基于服务IP个数、不同地理位置区域以及是否使用提供CDN服务IP三个维度进行CDN域名分析发现。本发明方法紧密结合了使用CDN服务域名的特性，在分析中利用了多种精准的、有依据的分析方法，保证了分析的可靠性和准确度，为后续的网络安全应用和分析提供坚实的基础数据支持，使得相关领域有更加广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN105631050A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610111430.X
申请日：2016-03-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于规则配置的URL搜索关键词提取的方法，包括生成规则：对需要支持的搜索引擎的搜索URL进行分析，提取搜索URL特征并生成规则；配置规则：配置上述步骤分析到的规则；URL过滤：接收第三方的URL数据并与配置的所述规则进行匹配来过滤收到的所有URL数据；关键词处理：当有第三方的URL命中所述规则，则提取该URL的搜索关键词。本发明可以通过配置规则来快速的实现对多种搜索引擎的搜索URL关键字进行提取，实现海量URL数据的快速处理，从而在信安系统或舆情系统中使用本发明可以提供强有力的支撑。
-
公开(公告)号：CN111358464A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201811596373.4
申请日：2018-12-26
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种针对卧床病人的非接触式生命体征监测方法，其目的是为了解决卧床病人有监测生命体征的需求但不方便穿戴接触式设备的问题。本发明利用毫米波雷达不需要与被测对象直接接触的优点，利用波普勒效应，通过对接收到的毫米波雷达的一系列处理得到病人胸部表面的振动信息，进而计算出心率与呼吸频率。通过多种谱估计方法协同、设计呼吸谐波滤波器来提高计算结果的准确性。从而实现使用便捷、测量精度高、非接触式的针对卧床病人的生命体征监测方法。
-
公开(公告)号：CN104931049A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510300516.2
申请日：2015-06-05
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京德维创盈科技有限公司
CPC classification number: G01C21/16 , G01C21/165 , G01C21/20 , G01C21/206
Abstract: 本发明公开了一种基于运动分类的行人自主定位方法，包括以下步骤：步骤1，将行人身上可穿戴IMU输出的数据分类，自适应识别IMU放置位置：脚、腰、胸；步骤2，通过分析可穿戴IMU输出的数据，确定划分运动分类的阈值，将静止、走、跑等运动分类；步骤3，行人运动过程中零瞬态时刻的识别捕捉；步骤4，通过捷联惯性导航的导航解算，获取行人姿态、速度、位置信息；步骤5，融合以上IMU位置识别、运动分类结果，以及零瞬态检测结果的自适应滤波设计；步骤6，更新行人运动过程中的导航结果。本发明解决了运动数据分类问题，并且通过运动分类，不同的运动类型对应不同的步长模型，提高了定位的精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104913772A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510300419.3
申请日：2015-06-05
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京德维创盈科技有限公司
CPC classification number: G01C21/005 , G01C21/12
Abstract: 一种基于腿部姿态信息的行人运动检测方法：将3轴陀螺仪传感器安置于被测者的大腿部并将采集的角速度信息通过无线方式传输至电脑；获取行人在运动过程中的腿部角速度信息并进行腿部检测角的解算；将解算后的腿部检测角测量值进行正峰值提取与过零检测；根据检测的结果进行运动分类判定并输出。本发明可以有效区分跑、走、站、坐、蹲等运动，为个人导航、M-health等系统估算行人运动状态与位置提供帮助，尤其对基于行人航迹推算(PDR)的室内行人导航定位系统在提高其定位精度方面提供了一种有效的解决方案。
-
公开(公告)号：CN103968827A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410141721.4
申请日：2014-04-09
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京德维创盈科技有限公司
IPC: G01C21/00
CPC classification number: G01C21/165
Abstract: 一种可穿戴式人体步态检测的自主定位方法，包括：（1）针对人体的运动建立状态转移模型，并进行捷联惯性导航系统位置、速度及姿态的解算；（2）利用人体行为检测约束条件，并对人体静止步态特征进行捕捉与提取；（3）根据零速、零角速度及姿态校正的方式进行姿态误差集成；（4）利用智能滤波器进行误差估计；（5）利用估计误差修正人体运动的姿态和位置。该发明在面向室内定位方面，从便捷度和精准度两个角度都提供了有力支持。
-
公开(公告)号：CN102323192A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110216798.X
申请日：2011-08-01
Applicant: 北京信息科技大学 , 中国科学院大气物理研究所
Abstract: 本发明公开一种云粒子测量系统和方法。本发明的云粒子测量系统和方法包括探头部分和上位机部分。其中探头部分包括：云粒子采集模块、云粒子信号分析模块、云粒子图像压缩模块及组帧上传模块。上位机部分包括：云粒子图像接收模块、云粒子图像解压缩模块、云粒子图像存储模块、云粒子信号分析及二值图像显示模块。本发明提供的云粒子测量系统利用128个光电二极管构成的一维线阵光电探测器检测云粒子，通过一系列特有处理技术，实现海量高速云粒子数据的快速有效采集、记录、存储、分析及显示，实现对于50～6400微米范围内的较大粒子的云微物理探测，为人工影响天气提供重要的科学依据。
-
公开(公告)号：CN109297487A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710608769.5
申请日：2017-07-25
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种角速度输入条件下的姿态解耦方法，能够把目前主要通过改变自旋刚体自身结构来降低转速以削弱姿态耦合的方法转换为通过建立中间坐标系进行数学解旋从而克服姿态耦合的方法。该方法包含：(1)构建一个能够实时跟踪载体旋转角速度的动坐标系，将其作为中间坐标系；(2)将姿态解算过程由载体坐标系转换到中间坐标系；(3)待解算完成后再转换到导航坐标系，实现导航坐标系下的姿态解耦。本发明能够解决制导弹药姿态稳定、油气藏钻井的钻杆姿态控制等自旋刚体姿态的实时精确测量，对航空航天、武器弹药、油气勘探等领域的发展具有现实的应用价值。
-
公开(公告)号：CN104913772B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510300419.3
申请日：2015-06-05
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京德维创盈科技有限公司
Abstract: 一种基于腿部姿态信息的行人运动检测方法：将3轴陀螺仪传感器安置于被测者的大腿部并将采集的角速度信息通过无线方式传输至电脑；获取行人在运动过程中的腿部角速度信息并进行腿部检测角的解算；将解算后的腿部检测角测量值进行正峰值提取与过零检测；根据检测的结果进行运动分类判定并输出。本发明可以有效区分跑、走、站、坐、蹲等运动，为个人导航、M‑health等系统估算行人运动状态与位置提供帮助，尤其对基于行人航迹推算(PDR)的室内行人导航定位系统在提高其定位精度方面提供了一种有效的解决方案。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
85
records
(took 0.14 seconds)
