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公开(公告)号：CN112764914B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201911072828.7
申请日：2019-11-05
Applicant: 应急管理部通信信息中心 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 北京安信创业信息科技发展有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请实施例提供了一种智能任务分配系统及智能任务分析方法、装置及电子设备，按照各智能分析任务的服务类型、各智能分析服务器的服务类型及轮询信息，为各智能分析任务分配智能分析服务器，针对任一智能分析任务，在到达该智能分析任务对应的预设分析时间时，向该智能分析任务对应的智能分析服务器发送该智能分析任务；智能分析服务器执行最新接收到的智能分析任务。本申请中在到达智能分析任务对应的预设分析时间时，向智能分析任务对应的智能分析服务器发送该智能分析任务，以使智能分析服务器执行最新接收到的智能分析任务，实现了单个设备对多种智能任务进行轮询分析，不但保证智能分析覆盖的场景，同时又降低智能分析的成本。
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公开(公告)号：CN113935571A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111020734.2
申请日：2021-09-01
Applicant: 应急管理部通信信息中心
Abstract: 本发明涉及风险评估技术领域，具体涉及一种加油站安全风险评估分级方法及系统，通过步骤：S1获取加油站企业依据相关安全标准规定的安全风险评估指标；S2.将所述安全风险评估指标均传输至安全风险评估系统，形成安全风险评估初始模型；S3.获取企业安全风险评估指标信息，并获取安全风险评估指标预设的期望阈值，建立安全风险评估初始模型，再通过所述安全风险评估模型通过层次分析法、风险指数权重法，再结合多位行业专家预设的各指标的初始权重值，能够构建评估指标重要性判断矩阵，经处理装置分析、计算及筛选，形成安全风险评估模型，计算出企业安全风险值及对应的安全风险等级，使加油站企业一目了然安全风险状况。
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公开(公告)号：CN112769686A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201911072140.9
申请日：2019-11-05
Applicant: 应急管理部通信信息中心 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 北京安信创业信息科技发展公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种智能物联网关及数据传输方法，在物联网关中设置了多个智能分析模块，用来对从第一网口输入的数据进行智能分析，实现物联网关的智能化，并且，还设置了加密模块，加密模块用于对智能分析模块和数据交换模块进行验证，验证通过后才会启动各智能分析模块和数据校验模块，只有验证合法的各智能分析模块和数据校验模块才能正常地与其他模块交互数据，保证了物联网关的安全性。综上，通过在物联网关中设置多个智能分析模块和加密模块，提高了物联网关的智能化和安全性。
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公开(公告)号：CN113905364B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202111242792.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 广州通则康威智能科技有限公司 , 应急管理部通信信息中心
Abstract: 本发明实施例公开了路由器上行数据溯源方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：注册钩子函数至规则链内；设置路由器源标识及WAN网卡名称；当协议类型、出口网卡名称以及网络层数据都满足设定条件时，则从结构体内获取传输层数据；计算传输层数据的头部剩余可利用的空间量、传输层数据的头部可选字段中种类等于一和八所占用的数据量；当需要清除可选字段特定种类数据量时，将网络层数据以及传输层数据的头部向前移动，并清除特定字段，将其他字段向前移动；在其他字段的尾部位置插入种类等于254且携带路由器源标识的数据；更新网络层数据以及传输层数据。通过实施本发明实施例的方法可实现应用于各种对溯源有要求的特殊应用场景。
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公开(公告)号：CN113905364A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111242792.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 广州通则康威智能科技有限公司 , 应急管理部通信信息中心
Abstract: 本发明实施例公开了路由器上行数据溯源方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：注册钩子函数至规则链内；设置路由器源标识及WAN网卡名称；当协议类型、出口网卡名称以及网络层数据都满足设定条件时，则从结构体内获取传输层数据；计算传输层数据的头部剩余可利用的空间量、传输层数据的头部可选字段中种类等于一和八所占用的数据量；当需要清除可选字段特定种类数据量时，将网络层数据以及传输层数据的头部向前移动，并清除特定字段，将其他字段向前移动；在其他字段的尾部位置插入种类等于254且携带路由器源标识的数据；更新网络层数据以及传输层数据。通过实施本发明实施例的方法可实现应用于各种对溯源有要求的特殊应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113869736A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111146218.4
申请日：2021-09-28
Applicant: 应急管理部通信信息中心
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及风险评估技术领域，具体涉及一种烟花爆竹经营企业安全风险评估分级方法及系统，通过步骤：S1获取烟花爆竹经营企业依据相关安全标准规定的安全风险评估指标；S2将所述安全风险评估指标均传输至安全风险评估分级系统，形成安全风险评估初始模型；S3获取企业安全风险评估指标信息，并获取安全风险评估指标预设的期望阈值，建立安全风险评估初始模型，再通过所述安全风险评估模型通过层次分析法、风险指数权重法，再结合多位行业专家预设的各指标的初始权重值，能够构建评估指标重要性判断矩阵，经处理装置分析、计算及筛选，形成安全风险评估模型，计算出企业安全风险值及对应的安全风险等级，使烟花爆竹经营企业一目了然安全风险状况。
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公开(公告)号：CN112769686B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201911072140.9
申请日：2019-11-05
Applicant: 应急管理部通信信息中心 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 北京安信创业信息科技发展有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种智能物联网关及数据传输方法，在物联网关中设置了多个智能分析模块，用来对从第一网口输入的数据进行智能分析，实现物联网关的智能化，并且，还设置了加密模块，加密模块用于对智能分析模块和数据交换模块进行验证，验证通过后才会启动各智能分析模块和数据校验模块，只有验证合法的各智能分析模块和数据校验模块才能正常地与其他模块交互数据，保证了物联网关的安全性。综上，通过在物联网关中设置多个智能分析模块和加密模块，提高了物联网关的智能化和安全性。
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公开(公告)号：CN112764914A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201911072828.7
申请日：2019-11-05
Applicant: 应急管理部通信信息中心 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 北京安信创业信息科技发展公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请实施例提供了一种智能任务分配系统及智能任务分析方法、装置及电子设备，按照各智能分析任务的服务类型、各智能分析服务器的服务类型及轮询信息，为各智能分析任务分配智能分析服务器，针对任一智能分析任务，在到达该智能分析任务对应的预设分析时间时，向该智能分析任务对应的智能分析服务器发送该智能分析任务；智能分析服务器执行最新接收到的智能分析任务。本申请中在到达智能分析任务对应的预设分析时间时，向智能分析任务对应的智能分析服务器发送该智能分析任务，以使智能分析服务器执行最新接收到的智能分析任务，实现了单个设备对多种智能任务进行轮询分析，不但保证智能分析覆盖的场景，同时又降低智能分析的成本。
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公开(公告)号：CN112769736B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201911071558.8
申请日：2019-11-05
Applicant: 应急管理部通信信息中心 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 北京安信创业信息科技发展有限公司
IPC: H04L69/08 , H04L67/565 , H04L67/12 , H04L67/025
Abstract: 本发明实施例提供了一种智能分析系统。包括：第一转换单元、第二转换单元、控制单元以及至少一个分析单元；第一转换单元，用于通过第一网络获取第一网络中各传感器采集到的外部监控数据；并将外部监控数据转换为符合预设私有协议的数据，得到内部监控数据；控制单元用于控制至少一个分析单元，对内部监控数据进行智能分析，得到智能分析结果；并当智能分析结果满足预设报警条件时，生成符合预设私有协议的内部报警数据；通过第二转换单元将内部报警数据转换为符合第二网络所使用的网络协议的外部报警数据；向第二网络中的监管中心发送外部报警数据。可以实现在传感器和监管中心网络隔离的应用场景中，使得监管中心仍然能够对监控场所进行监管。
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公开(公告)号：CN113095411A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110401349.6
申请日：2021-04-14
Applicant: 应急管理部通信信息中心
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于分层技术的分类模型倾向性检验方法及系统，其方法包括：步骤S1：获得训练好的分类模型、训练集和测试集；步骤S2：判断训练集中正负样本的比值，如果比值趋于1，执行步骤S3：否则执行步骤S4；步骤S3：从测试集中按预设的正负样本比值β和1/β，分层抽取两组样本集；将两组样本集输入训练好的分类模型，计算分类错误率指标，以判断训练好的分类模型的倾向性；步骤S4：从测试集中按预设的正负样本比值β、1和1/β，分层抽取三组样本集；将三组样本集输入训练好的分类模型，计算分类错误率指标，以判断训练好的分类模型的倾向性。本发明通过设置不相同的采样比例，在测试集上对模型倾向性进行检验，通过分类性能指标对模型倾向性做出评估。
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