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公开(公告)号:CN106934395B
公开(公告)日:2020-06-30
申请号:CN201710080987.6
申请日:2017-02-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种采用SURF特征和颜色特征相融合的刚体目标跟踪方法。该方法包括:1)在初始图像中选定目标区域,在目标区域内提取SURF特征并建立SURF特征描述;2)在每一个以SURF特征点为中心的局部邻域内构建颜色特征;3)在当前图像到来时,首先利用颜色特征寻找初步的目标区域,之后提取SURF特征并与初始图像建立基于特征的匹配,形成匹配点对;4)根据得到的匹配点对计算得出运动参数,从而确定当前图像的目标区域,实现目标跟踪。本发明能够对目标区域的局部特征实现准确的描述和匹配,进而保证目标跟踪效果的鲁棒性、稳定性。
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公开(公告)号:CN111276961A
公开(公告)日:2020-06-12
申请号:CN201811471309.3
申请日:2018-12-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开一种用于数据中心的配电系统脆弱节点的识别方法及系统,属于电力分析技术领域,能够充分考虑到配电系统的拓扑结构及负载设备的负荷量和负荷等级,准确分析出脆弱节点的识别结果。该方法包括:基于配电系统的拓扑结构G及负载设备的负荷参数,依次计算拓扑结构G中各节点的重要指数;依据重要指数筛选出多个互不相同的节点组合,分别将各节点组合中对应的节点从拓扑结构G中切除,得到与节点组合对应数量的恢复拓扑Tn;基于恢复拓扑Tn中负载设备的负荷参数和拓扑结构G中负载设备的负荷参数,计算各恢复拓扑Tn的失负荷指数;根据各恢复拓扑Tn对应的失负荷指数和自身可靠性指数,筛选出脆弱性最高的恢复拓扑Tn,并输出脆弱节点识别结果。
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公开(公告)号:CN110191103A
公开(公告)日:2019-08-30
申请号:CN201910387482.3
申请日:2019-05-10
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种DGA域名检测方法,包括以下步骤:建立域名白名单数据与DGA域名黑名单数据,基于LSTM对上述域名白名单数据与DGA域名黑名单数据进行训练并构建LSTM模型;利用域名白名单数据与DGA域名黑名单数据,计算域名特征,训练RF/GBDT模型;基于被动域名日志收集每日被动域名解析记录,定义没有对应解析IP的域名为NX域名,利用上述RF/GBDT模型分类出非DGA域名;利用LSTM模型对上述非DGA域名进行DGA预测,根据设定的DGA域名判断阈值,检出疑似DGA域名;对上述疑似DGA域名进一步筛查,找出DGA域名。
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公开(公告)号:CN107644199A
公开(公告)日:2018-01-30
申请号:CN201710730447.8
申请日:2017-08-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于特征和区域协同匹配的刚体目标跟踪方法。该方法包括以下步骤:1)在初始图像中选定目标区域,并在目标区域检测SURF特征;2)在目标区域内,以每个SURF特征点为中心构建不变性区域;3)在当前图像到来时,提取其SURF特征,并与初始图像进行基于SURF特征和不变性区域的协同匹配,形成匹配点对;4)根据得到的匹配点对计算得出运动参数,从而确定当前图像的目标区域,实现目标跟踪。本发明通过对SURF特征在复杂变化下的可重复性规律进行研究,利用SURF特征和区域模板协同匹配的方案求解运动参数,能够对目标区域的局部特征实现准确的描述和匹配,进而保证目标跟踪效果的鲁棒性、稳定性。
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公开(公告)号:CN107506795A
公开(公告)日:2017-12-22
申请号:CN201710729430.0
申请日:2017-08-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06K9/6211 , G06K9/3233 , G06K9/4642 , G06K9/6215 , G06K2009/6213 , G06T7/62 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明涉及一种面向图像匹配的局部灰度直方图特征描述子建立方法和图像匹配方法。该特征描述子建立方法包括:1)在图像中检测SURF特征以获取图像兴趣点;2)在图像兴趣点的不变性局部邻域内进行灰度信息分布统计,并生成灰度分布直方图;3)基于图像兴趣点的不变性局部邻域及灰度分布直方图,建立特征描述子。进行图像匹配时,首先采用该方法建立图像的特征描述子,然后通过特征描述子对图像的局部特征进行匹配,进而建立图像之间的对应关系。本发明能够使特征描述子在视角、仿射、光照等多种变换下实现更好的匹配性能,并在视频目标跟踪中保持了目标连续变化的自适应性。
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公开(公告)号:CN106934395A
公开(公告)日:2017-07-07
申请号:CN201710080987.6
申请日:2017-02-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种采用SURF特征和颜色特征相融合的刚体目标跟踪方法。该方法包括:1)在初始图像中选定目标区域,在目标区域内提取SURF特征并建立SURF特征描述;2)在每一个以SURF特征点为中心的局部邻域内构建颜色特征;3)在当前图像到来时,首先利用颜色特征寻找初步的目标区域,之后提取SURF特征并与初始图像建立基于特征的匹配,形成匹配点对;4)根据得到的匹配点对计算得出运动参数,从而确定当前图像的目标区域,实现目标跟踪。本发明能够对目标区域的局部特征实现准确的描述和匹配,进而保证目标跟踪效果的鲁棒性、稳定性。
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公开(公告)号:CN106897721A
公开(公告)日:2017-06-27
申请号:CN201710058219.0
申请日:2017-01-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06K9/3233 , G06K9/4609 , G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及一种局部特征与词袋模型相结合的刚体目标跟踪方法。该方法包括:1)在初始图像中选定感兴趣的目标区域,并在目标区域检测SURF特征;2)为SURF特征构建分类器;3)将词袋模型与局部特征结合,对每个SURF特征点用视觉单词来表达,形成2维尺度旋转不变空间;4)在当前图像到来时,基于SURF特征实现分类器的自适应匹配,并使用2维尺度旋转不变空间内的视觉单词进行协同匹配,形成匹配点对;5)根据得到的匹配点对计算得出运动参数,从而确定当前图像的目标区域,实现目标跟踪。本发明能够对目标区域的局部特征实现准确的描述和匹配,进而保证目标跟踪效果的鲁棒性、稳定性。
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公开(公告)号:CN108768917B
公开(公告)日:2021-05-11
申请号:CN201810210343.9
申请日:2018-03-14
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于网络日志的僵尸网络检测方法及系统。该方法通过分析网络日志,捕获符合僵尸网络特征的主机IP,获得僵尸网络成员列表;针对每一个僵尸网络成员进行微观分析,并针对全部僵尸网络成员进行宏观统计分析,获得僵尸网络情报。该系统包括网络探针、僵尸网络检测引擎、规则库和僵尸网络分析情报库。本发明利用大规模通联日志和域名访问日志,可批量发现和追踪僵尸网络活动,从宏观和微观两个层面观察其蔓延态势;本发明只需要连接级别的网络日志,不需要数据包级别的日志,也不需要执行流量还原操作获得载荷特征,有效降低了大规模网络日志的存储开销。
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公开(公告)号:CN110346117A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201910516703.2
申请日:2019-06-14
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出了一种鱼眼镜头超宽视场下光斑高精度定位方法,包括如下步骤:对于鱼眼镜头成像光斑,检测得到该光斑的光功率;计算不考虑鱼眼镜头畸变的圆形光斑轮廓,根据该圆形光斑轮廓计算考虑鱼眼镜头畸变的畸形光斑轮廓;根据光功率和圆形光斑轮廓,计算不考虑鱼眼镜头畸变的圆形光斑能量分布;根据畸形光斑轮廓和圆形光斑能量分布,计算考虑鱼眼镜头畸变的畸形光斑能量分布;根据畸形光斑能量分布得到畸形光斑的信号强度和噪声强度,再利用改进的质心定位算法对鱼眼镜头超宽视场下光斑进行定位。本方法解决了鱼眼镜头畸变对光斑定位的影响,从而实现超宽视场下激光信号的高精度定位。
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公开(公告)号:CN108768917A
公开(公告)日:2018-11-06
申请号:CN201810210343.9
申请日:2018-03-14
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1425 , H04L63/145 , H04L63/1458 , H04L2463/144
Abstract: 本发明涉及一种基于网络日志的僵尸网络检测方法及系统。该方法通过分析网络日志,捕获符合僵尸网络特征的主机IP,获得僵尸网络成员列表;针对每一个僵尸网络成员进行微观分析,并针对全部僵尸网络成员进行宏观统计分析,获得僵尸网络情报。该系统包括网络探针、僵尸网络检测引擎、规则库和僵尸网络分析情报库。本发明利用大规模通联日志和域名访问日志,可批量发现和追踪僵尸网络活动,从宏观和微观两个层面观察其蔓延态势;本发明只需要连接级别的网络日志,不需要数据包级别的日志,也不需要执行流量还原操作获得载荷特征,有效降低了大规模网络日志的存储开销。
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