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公开(公告)号:CN113099470A
公开(公告)日:2021-07-09
申请号:CN202110272916.2
申请日:2021-03-14
申请人: 长安通信科技有限责任公司 , 北京星云网安信息科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心福建分中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心青海分中心
摘要: 本申请公开了一种基站探测方法及系统、计算机可读存储介质。该基站探测方法包括:获取至少一个移动终端的坐标信息及其接入的基站的标识信息,并基于标识信息生成移动终端的轨迹编码;将标识信息与坐标信息进行关联,将关联成功的基站作为种子基站,将关联失败的基站作为未知基站;利用坐标信息计算种子基站的位置信息;利用轨迹编码及种子基站的位置信息计算未知基站的位置信息;其中,位置信息包括中心点位置信息及覆盖半径。通过这种方式,能够获取完整的基站位置信息,且能够降低数据挖掘的计算开销。
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公开(公告)号:CN114339730A
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202110958306.8
申请日:2021-08-20
摘要: 本发明公开了一种通信号码压缩加密方法、系统和装置,该方法包括:密码本初始化,在加密端,和/或,解密端加载相关例程,加密端,和/或,解密端的在线工作等步骤。该系统包括密码本初始化模块、例程加载模块、在线工作模块。该装置包括数据采集装置、处理器和存储器。采用本本发明的方法、系统和装置能够对通信号码等信息进行加密、压缩、纠正输入或书写错误、表达规范统一等方面的数据处理,提高通信号码在传输过程中的安全性,减少传输和存储开销,降低成本,使其更加统一、规范,实现对相关工作的技术支持。
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公开(公告)号:CN113099470B
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202110272916.2
申请日:2021-03-14
申请人: 长安通信科技有限责任公司 , 北京星云网安信息科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心福建分中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心青海分中心
摘要: 本申请公开了一种基站探测方法及系统、计算机可读存储介质。该基站探测方法包括:获取至少一个移动终端的坐标信息及其接入的基站的标识信息,并基于标识信息生成移动终端的轨迹编码;将标识信息与坐标信息进行关联,将关联成功的基站作为种子基站,将关联失败的基站作为未知基站;利用坐标信息计算种子基站的位置信息;利用轨迹编码及种子基站的位置信息计算未知基站的位置信息;其中,位置信息包括中心点位置信息及覆盖半径。通过这种方式,能够获取完整的基站位置信息,且能够降低数据挖掘的计算开销。
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公开(公告)号:CN115344743A
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN202210857330.7
申请日:2022-07-20
IPC分类号: G06F16/732 , G06F16/738 , G06F16/783 , G06F16/75 , G06V20/40 , G06V20/62
摘要: 本发明公开了一种利用关键帧检索涉政视频的方法,包括视频输入、图像输入、文字提取、关键帧提取、特征提取、faiss库检索、结果返回,关键帧提取包括切帧处理、帧间差数值处理、平滑处理、差分值选取、图像处理,关键帧提取此模块采用帧间差法提取关键帧。原理为将两帧图像进行差分,得到图像的平均像素强度可以用来衡量两帧图像的变化大小。基于帧间差分的平均强度,通过本发明,该方法采用视频关键帧构建检索库,相比全部帧比对的方法,能够提高性能;该方法将涉政视频分类构建库,包含了先验标签,保证其结果准确;该方法在帧图像特征提取时采用ShuffleNet,该网络结构具有复杂网络的量化调整能力,高维特征提取能力强。
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公开(公告)号:CN113873501A
公开(公告)日:2021-12-31
申请号:CN202110958393.7
申请日:2021-08-20
摘要: 本发明公开了一种基站小区统一标识方法、系统和装置,该方法包括:合并命名空间、编码命名空间、编码全局标识、压缩进制等步骤。该系统包括合并命名空间模块、编码命名空间模块、编码全局标识模块、压缩进制模块。该装置包括数据采集装置、处理器和存储器。采用本本发明的方法、系统和装置能够对原有各种类型的基站小区标识进行脱敏、压缩、统一标识,提高移动通信中数据传输安全性,避免了实际使用中发生混乱的可能性,还具有可扩展性,减少传输和存储开销,降低移动通信数据传输的成本,生成的基站小区标识为压缩态文本串,而非二进制数据,有较好的可读性,实现对相关工作的技术支持。
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公开(公告)号:CN115358290A
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202210857329.4
申请日:2022-07-20
IPC分类号: G06K9/62 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G10L25/03 , G06F16/783 , G06Q50/26
摘要: 本发明公开了一种基于多模态数据特征融合的暴恐视频检测方法,包括数据预处理模块、视频特征抽取模块、音频特征抽取模块、特征融合模块和分类输出模块;所述数据预处理模块在使用时:S1、分割视频,分割后得到音频信息和视频信息;S2、音频信息保存为文件;S3、将视频信息做截帧处理,将所有原始帧按照顺序调整尺寸为256*256,之后进行随机裁剪大小至224*224并做归一化处理,本方法的图像样本是取自国内外真实的暴恐视频,利用高维特征融合分类,并经过验证与测试后,证明此方法在对真实环境下暴恐视频的检测具有很高的准确度,可有效地帮助各类业务进行落地。
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