基于超参数优化的时间差分网络的异常行为检测方法

    公开(公告)号:CN116385930A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310352065.1

    申请日:2023-04-04

    Abstract: 本发明提出了一种基于超参数优化的时间差分网络的异常行为检测方法,对异常行为视频进行标注构建短视频数据集;稀疏采样得到图像序列;将图像序列输入局部模型得到局部特征;将局部特征输入全局模型获得全局特征;通过加权平均对不同时间段的深度特征进行融合;选择可能性最高的分类作为最终的预测分类;通过超参数优化自动选择S‑TDM模块和L‑TDM模块的TDN网络的超参数和网络层数得到异常行为检测的最优化模型;使用最优化模型对任意视频进行切段处理得到每个视频小段对应的预测分类,从而实现对学生异常行为的实时监控。本发明采用可自动寻优的超参数优化技术,无需人为设置模型的超参数,实现对异常行为的识别与分类。

    校园双重预防安全防控云平台及方法

    公开(公告)号:CN113206935A

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202110392715.6

    申请日:2021-04-13

    Abstract: 本发明提供一种校园双重预防安全防控云平台及方法。该安全防控云平台包括:云服务器、本地计算核心集群和设置在校园内部的多个监控系统;所述校园由多个第一区域组成,每个所述第一区域均由多个第二区域组成;每个所述监控系统均包括一个设置在第一区域内部的边缘节点,以及多个分别设置各个第二区域内部的采集设备,所述采集设备包括双光摄像头和RFID读取器;每个第二区域内部的采集设备均与对应的第一区域内部的边缘节点通信连接;多个所述监控系统中的各个边缘节点通过校园内部网络与本地计算核心集群通信连接,所述本地计算核心集群与所述云服务器通信连接。

    基于CDN标记的社交媒体用户位置推断方法

    公开(公告)号:CN116701785A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310652386.3

    申请日:2023-06-02

    Abstract: 本发明提供一种基于CDN标记的社交媒体用户位置推断方法。该方法包括:步骤1:接收社交媒体客户端的媒体内容发布请求,使用CDN服务器和远程服务器按照预设的媒体内容发布方式对所述媒体内容进行发布以收集网络特征;步骤2:基于网络特征对具有相同网络特征的用户进行聚类;步骤3:根据聚类结果推断出目标用户的位置信息。本发明充分利用本地、异地CDN服务器的差异,从CDN服务器的处理日志中挖掘用户的网络特征,进而根据网络特征推断用户所在地理位置,摆脱对IP数据库的依赖,解决人为改变IP地址影响地理位置判定的问题。

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