一种边防视频智能分析方法及系统

    公开(公告)号:CN114241397B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210164370.3

    申请日:2022-02-23

    Abstract: 本发明提供一种边防视频智能分析方法及系统,方法包括:步骤1,对所有视频源进行编号,按照编号依次从所有视频源中获取图片,并对获取的图片进行编号,所述图片中包括多个目标;步骤2,基于边防数据集训练的目标检测模型从所述图片中识别出每一个目标,以及基于改进后的多目标跟踪模型对识别出的多个目标进行关联并编号;步骤3,对识别出的每一个目标的目标行为进行分析,确定异常行为目标。本发明可以从多个视频源中识别出移动目标,并对移动目标的异常行为进行分析,适用于安防领域。

    一种基于网络边缘系统的微服务部署和路由方法

    公开(公告)号:CN114338504A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202210249897.6

    申请日:2022-03-15

    Abstract: 本发明提供一种基于网络边缘系统的微服务部署及路由方法,网络边缘系统包括多个移动边缘云,每一个移动边缘云中部署多个边缘服务器,用于处理网络中用户的请求,多种微服务部署于边缘服务器上,通过不同微服务的组合构成不同功能的微服务链,每一个微服务链对应一种功能。基于该网络边缘系统采用一种联合优化的方式同时解决微服务部署问题和用户请求路由问题,提高网络部署方案与请求路由的相互适应性,以降低网络时延与能耗,能应对海量的移动用户请求。此外考虑了不同微服务之间的相互依赖性,通过有效解决各微服务之间的通信依赖关系,有效降低了系统的处理时延、运行能耗,提升了用户的体验感。

    一种数字水印嵌入方法和系统、提取方法和系统

    公开(公告)号:CN112233006A

    公开(公告)日:2021-01-15

    申请号:CN202011067334.2

    申请日:2020-10-06

    Abstract: 本发明提供了一种数字水印嵌入方法和系统、提取方法和系统,其嵌入方法包括如下步骤:获取具有圆形角度信息的QR模板水印图像;将载体图像进行分块并进行DCT变换;将经过DCT变换的载体图像和所述具有圆形角度信息的模板水印图像按照量化嵌入规则进行嵌入,得到含水印图像。本发明首先利用QR的原理结构进行压缩,降低了嵌入水印的信息量;同时,本方法实现的水印在不可感知性上,和抵抗裁剪、几何攻击、各种噪声的多重攻击上都具有较好的鲁棒性,也可以用于抵抗屏摄的攻击。

    一种移动目标的生命体征检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114403820B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202210038536.7

    申请日:2022-01-13

    Abstract: 本发明提供一种移动目标的生命体征检测方法及系统,方法包括:基于MIMO技术发射配置斜率频率不同的chirp信号,获取多组不同距离分辨率的信号数据;获取目标距离信息,提取目标相位信号;基于模态分解算法,从目标相位信号中分解得到目标的心跳信号和呼吸信号,估算目标心率和呼吸频率。本发明使用非接触式的毫米波雷达检测,实现对移动目标的呼吸速率和心率检测,相比佩戴式、接触式的设备,在保证隐私性的同时给用户带来了愉快的体验;对比其他传统非接触生命体征监测方法,该方法不需要被监测人员正坐在椅子上或正躺在床上使胸腔正对着雷达设备,支持目标在监测区域内进行正常活动,实现生命体征的监测。

    一种基于群体智能的LEO卫星网络拥塞规避组播路由方法

    公开(公告)号:CN114244774B

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210165978.8

    申请日:2022-02-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于群体智能的LEO卫星网络拥塞规避组播路由算法,本发明提供的一种基于群体智能的LEO卫星网络拥塞规避组播路由算法,通过删除最小生成树与拥塞相交的边,将最小生成树转化为一组子树,将LEO卫星网络建模为直角网格拓扑的多跳网络,将拥塞规避的节省带宽最优的组播路由问题转化为拥塞规避的直角斯坦纳最小树问题;针对蚁群算法前期初始信息素的匮乏导致求解问题较慢的不足,考虑到遗传算法具有快速全局搜索能力的优势,本发明利用基于蚁群与遗传联合优化算法的拥塞规避直角斯坦纳最小树算法算法实现子树合并,可达到降低算法计算复杂度的同时降低拥塞规避直角斯坦纳最小树的树长,以实现拥塞规避和节省带宽最优的目标。

    一种基于群体智能的LEO卫星网络拥塞规避组播路由算法

    公开(公告)号:CN114244774A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202210165978.8

    申请日:2022-02-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于群体智能的LEO卫星网络拥塞规避组播路由算法,本发明提供的一种基于群体智能的LEO卫星网络拥塞规避组播路由算法,通过删除最小生成树与拥塞相交的边,将最小生成树转化为一组子树,将LEO卫星网络建模为直角网格拓扑的多跳网络,将拥塞规避的节省带宽最优的组播路由问题转化为拥塞规避的直角斯坦纳最小树问题;针对蚁群算法前期初始信息素的匮乏导致求解问题较慢的不足,考虑到遗传算法具有快速全局搜索能力的优势,本发明利用基于蚁群与遗传联合优化算法的拥塞规避直角斯坦纳最小树算法算法实现子树合并,可达到降低算法计算复杂度的同时降低拥塞规避直角斯坦纳最小树的树长,以实现拥塞规避和节省带宽最优的目标。

    一种物联网数据传输路径恢复方法及系统

    公开(公告)号:CN105119819A

    公开(公告)日:2015-12-02

    申请号:CN201510433676.4

    申请日:2015-07-22

    CPC classification number: H04L45/28 H04W84/18

    Abstract: 本发明涉及一种物联网数据传输路径恢复方法及系统,初始化源节点处所述数据包的包头文件;根据所述数据包到达的中继节点,实时修改所述中继节点处所述数据包的包头文件;根据信宿节点处所述数据包的包头文件搜索数据库,如果,获得相匹配的包头文件,且相匹配的包头文件的对应数据包的传输路径已恢复,则将对应数据包的传输路径作为所述数据包的传输路径;否则,将稀疏重现法和压缩传感法相结合求解所述数据包的传输路径。本发明实现了,查询和求解两种途径相结合,有效提高数据传输路径恢复效率;实现不需获取无线传感器网络中内部数据包相关性,简单方便,资源消耗低;且在拓扑发生变化和数据包丢失率较高的情况下,能高效恢复数据传输路径。

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