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公开(公告)号：CN116453224A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310437786.2
申请日：2023-04-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/62 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于手语识别技术领域，公开了一种基于LSTM和NLP的手语识别方法和系统，该方法包含模型训练和手语识别两个阶段，在模型训练阶段，利用手语词元数据集与姿态检测模型获取时序关键点序列样本，训练LSTM‑SL模型、利用手语常用语料库分词获得手语表征四元组，训练W2V‑SL模型；手语识别阶段包括将待识别的手语视频或实时手语画面通过LSTM‑SL转换为手语词元预测序列，并利用滑动窗口机制和W2V‑SL模型输出符合语言规范的手语语句，并在此方法上提出了手语识别系统。本发明简化了手语识别对时序特征的采集难度，有效增强了自然语句的输出效果，提高了手语识别系统的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN113378922B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110644375.1
申请日：2021-06-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于GeoHash的地理坐标点密度聚类方法，该发明首先利用GeoHash将每个坐标点p进行处理，获取其GeoHash编码，并根据编码将坐标点p加入对应实块的坐标点集合，形成实块集合B；然后，利用块的邻接关系，对B进行处理，生成连通实块区域集合Ω；最后，对于Ω中每个连通实块区域中的坐标点，执行密度聚类算法，得到对应的簇集；所有生成的簇集的并集即为全局密度聚类的结果簇集。本发明采用了分治法的思想，易于实现，使得密度聚类的时间效率显著提高，并且能够保证结果的正确性。
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公开(公告)号：CN112632151A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011566396.8
申请日：2020-12-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于二分过滤的移动对象传染行为挖掘方法，首先根据时间窗口阈值和移动对象的轨迹，生成二分监测点集合HT；并将初始传染源对象以传染行为三元组b＝(from,to,ts)的形式添加到集合Vresult，并将每一个初始传染源加入传染源集合W，若from不存在，则to为初始传染源对象，以HT中的第一个二分监测点为活动监测点，对移动对象轨迹集合O中尚未被感染的每一个对象oi进行分析，将W中可能传染oi的对象加入集合Pi，利用Pi中最早传染oi的传染对象s及传染时间t构造新的三元组(s,oi,t)，并加入Vresult，将oi加入W，第一个二分监测点处理结束依次处理每一个二分监测点。最终，Vresult即为确定的传染行为挖掘结果。采用本发明可以实现高效、准确的传染行为挖掘。
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公开(公告)号：CN111181998A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010020946.X
申请日：2020-01-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提出了一种面向物联网终端设备的蜜罐捕获系统的设计方法，蜜罐通过开放常用端口及服务，管理员对所要使用的用户名和密码库进行配置后，攻击者在登录界面尝试输入用户名和密码，输入正确后攻击者成功登录蜜罐；此时蜜罐将返回协议及相关设备信息给攻击者，这些信息由管理员事先根据配置文件来进行配置，攻击者可发送命令给蜜罐，蜜罐会做出相应的回应；然后蜜罐将使用自带的Nmap对攻击者进行反向渗透扫描，获得攻击者开放的端口和运行的服务；蜜罐对攻击者主机进行弱口令登录成功后，在攻击者主机上执行命令下载并执行后门程序，本发明可起到捕获大量攻击样本的效果，分析攻击者的入侵手段和攻击方法，可用于提高物联网终端设备的安全性。
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公开(公告)号：CN111181998B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010020946.X
申请日：2020-01-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种面向物联网终端设备的蜜罐捕获系统的设计方法，蜜罐通过开放常用端口及服务，管理员对所要使用的用户名和密码库进行配置后，攻击者在登录界面尝试输入用户名和密码，输入正确后攻击者成功登录蜜罐；此时蜜罐将返回协议及相关设备信息给攻击者，这些信息由管理员事先根据配置文件来进行配置，攻击者可发送命令给蜜罐，蜜罐会做出相应的回应；然后蜜罐将使用自带的Nmap对攻击者进行反向渗透扫描，获得攻击者开放的端口和运行的服务；蜜罐对攻击者主机进行弱口令登录成功后，在攻击者主机上执行命令下载并执行后门程序，本发明可起到捕获大量攻击样本的效果，分析攻击者的入侵手段和攻击方法，可用于提高物联网终端设备的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114490818B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210092565.1
申请日：2022-01-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26
Abstract: 本发明提供了一种面向移动对象的多源传染事件发掘方法。首先将初始传染源对象按照多源传染事件三元组Eobj＝(Sobj,obj,ts)的形式加入挖掘结果集合R，同时将obj加入传染源集合S。步骤为：选择轨迹数据时间点集合T中的第一个时间点t，并清空临时传染源集合St；对移动对象集合O中的每一个尚未被感染的对象oi进行分析，更新oi在t时刻的候选传染源集合C[i][t]。并根据C[i][t]的状态，判断是否发生多源传染事件；若发生，则求取传染源集合Soi，并构造新的多源传染事件(Soi,oi,t)加入R，同时将oi加入临时St；将St加入S；选择下一个时间点进行处理，直到T中的时间点都被处理完，R即为确定的多源传染模式挖掘结果。本发明采用滑动窗口机制，能够挖掘更多潜在的传染事件。
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公开(公告)号：CN117520669A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311482742.8
申请日：2023-11-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9537 , G16H50/80
Abstract: 本发明属于轨迹数据挖掘领域，公开了一种基于轨迹数据分析的k度密接查方法，包括：执行初始化操作，构建滑动窗口集合并且选取首个滑动窗口开始；其次，检查O’中的每一个移动对象是否发生密接关系，然后，根据密接事件三元组的传染源在候选序列中密接路径的所处位置的情况，对候选序列执行融合处理操作，如果发现新的k度密接记录，则将该k度密接记录加入查询结果R中；接着，若O’中存在待处理的移动对象，则按照上述过程处理O’中的下一个移动对象；否则进入下一个滑动窗口，对集合O’按照上述过程进行处理；最终，全部滑动窗口处理完毕后后即确定的k度密接查询结果集合。本发明提供了查询k度密接记录的方法，结构简单且易于实现。
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公开(公告)号：CN114490818A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210092565.1
申请日：2022-01-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26
Abstract: 本发明提供了一种面向移动对象的多源传染事件发掘方法。首先将初始传染源对象按照多源传染事件三元组Eobj＝(Sobj,obj,ts)的形式加入挖掘结果集合R，同时将obj加入传染源集合S。步骤为：选择轨迹数据时间点集合T中的第一个时间点t，并清空临时传染源集合St；对移动对象集合O中的每一个尚未被感染的对象oi进行分析，更新oi在t时刻的候选传染源集合C[i][t]。并根据C[i][t]的状态，判断是否发生多源传染事件；若发生，则求取传染源集合Soi，并构造新的多源传染事件(Soi,oi,t)加入R，同时将oi加入临时St；将St加入S；选择下一个时间点进行处理，直到T中的时间点都被处理完，R即为确定的多源传染模式挖掘结果。本发明采用滑动窗口机制，能够挖掘更多潜在的传染事件。
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公开(公告)号：CN113378922A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110644375.1
申请日：2021-06-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于GeoHash的地理坐标点密度聚类方法，该发明首先利用GeoHash将每个坐标点p进行处理，获取其GeoHash编码，并根据编码将坐标点p加入对应实块的坐标点集合，形成实块集合B；然后，利用块的邻接关系，对B进行处理，生成连通实块区域集合Ω；最后，对于Ω中每个连通实块区域中的坐标点，执行密度聚类算法，得到对应的簇集；所有生成的簇集的并集即为全局密度聚类的结果簇集。本发明采用了分治法的思想，易于实现，使得密度聚类的时间效率显著提高，并且能够保证结果的正确性。
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公开(公告)号：CN112632151B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202011566396.8
申请日：2020-12-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于二分过滤的移动对象传染行为挖掘方法，首先根据时间窗口阈值和移动对象的轨迹，生成二分监测点集合HT；并将初始传染源对象以传染行为三元组b＝(from,to,ts)的形式添加到集合Vresult，并将每一个初始传染源加入传染源集合W，若from不存在，则to为初始传染源对象，以HT中的第一个二分监测点为活动监测点，对移动对象轨迹集合O中尚未被感染的每一个对象oi进行分析，将W中可能传染oi的对象加入集合Pi，利用Pi中最早传染oi的传染对象s及传染时间t构造新的三元组(s,oi,t)，并加入Vresult，将oi加入W，第一个二分监测点处理结束依次处理每一个二分监测点。最终，Vresult即为确定的传染行为挖掘结果。采用本发明可以实现高效、准确的传染行为挖掘。
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