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公开(公告)号：CN110309887A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910612948.5
申请日：2019-07-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于改进花朵授粉的模糊C-均值聚类异常检测方法，属于网络安全领域，具体涉及一种异常检测方法。本发明首先计算转换概率p，根据转换概率p与随机数rand的大小选择采用带惯性权重的新全局授粉方式授粉或采用具有信息共享机制的新局部授粉方式授粉；然后计算新位置的适应度值并更新种群最优花粉个体，并进行个体位置更新，最终确定最优解及对应的适应度值。通过花朵授粉算法生成最优的聚类中心后，使用优化后的FCM对程序行为数据进行检测，实现对异常行为的检测。
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公开(公告)号：CN109367539A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811293833.6
申请日：2018-11-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种检测疲劳驾驶的智能系统，包括：摄像头实时采集面部表情信息。实时采集车道偏移和前车距离的反馈信息。摄像头实时采集面部平面与胸腹部平面的夹角信息。从摄像头采集的面部表情信息中分析疲劳行为及程度作第一特征值，车辆偏移车道行驶的程度和与前车的距离信息作第二特征值。同时从面部平面与胸腹部平面的夹角信息中分析某一时域的点头信息作为第三特征值。根据三个特征值计算疲劳指数，判断该值是否超出疲劳阈值。若是，则确定为疲劳驾驶，辅助系统根据疲劳值超过阈值的范围，采取减速、靠边停、熄火等不同程度的保护措施；本发明提供了对驾驶员的智能检测，并对疲劳驾驶行为及时予以纠正，能有效避免险情，有很好的前景。
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公开(公告)号：CN108156142A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711339616.1
申请日：2017-12-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于数据挖掘的网络入侵检测方法，涉及一种网络入侵检测方法。本发明为了解决现有的实时入侵检测存在的不能及时检测出特征发生变化的网络入侵行为进行的问题。本发明首先对已知的网络入侵类型进行分析，提取程序活动周期，获得已知的网络入侵类型对应的特征并训练网络入侵类型模型；模拟网络入侵，通过布置ELK日志分析平台的主机进行对所有日志文件进行监控；最后基于网络入侵类型模型进行实时进行网络入侵监控，同时利用ELK日志分析平台检测发生变化的日志文件及日志文件中的异常数据更新重点检测对象，完善网络入侵类型模型。本发明适用于网络入侵行为的检测。
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公开(公告)号：CN205327432U
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201521081370.9
申请日：2015-12-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型涉及一种基于STM32的应急先锋四轴飞行器。目前常见的飞行探测器往往因为结构复杂、功能单一、造价昂贵、使用难度高、受环境限制大等原因难以广泛应用。本实用新型组成包括：飞行器机架（6），所述的飞行器机架底部前端安装有二自由度云台（5），所述的二自由度云台前端安装有摄像头（4），所述的飞行器机架四角安装有无刷电机（3），所述的无刷电机顶部装有螺旋桨（2），所述的飞行器机架中部安装有控制系统装置（1），所述的飞行器机架下方两侧装有起落支架（7）。本实用新型用于基于STM32的应急先锋四轴飞行器。
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