基于群组认证和分段鉴权的电力物联网终端设备认证方法

    公开(公告)号:CN112910861A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110068581.2

    申请日:2021-01-19

    Abstract: 本发明公共了一种基于群组认证和分段鉴权的电力物联网终端设备认证方法,对于请求接入电力物联网的终端设备,首先依据多维度的群组特性对终端设备进行动态群组划分,在各群组内部产生领头设备,之后依据分段鉴权的方法在物联管理平台和边缘物联代理、边缘物联代理和领头设备、领头设备和群组内终端设备之间进行基于身份信息的一对一认证,最终终端设备、领头设备、边缘物联代理和物联管理平台建立信任传递链,具有完整信任传递链的设备准许接入,任何一环未通过认证的设备则不被允许接入。该方法可以节约认证流程,提升认证效率,释放大量网络资源和降低计算量,且对于意图非法访问、接入电力物联网的假冒设备和恶意设备具有很好的拒止作用。

    基于混合隐马尔可夫模型的原子事件标签的提取方法

    公开(公告)号:CN109086306A

    公开(公告)日:2018-12-25

    申请号:CN201810649233.2

    申请日:2018-06-22

    Abstract: 本发明涉及原子事件标签的提取方法,尤其涉及基于混合隐马尔可夫模型的原子事件标签的提取方法,包括以下步骤:预处理:获取训练语料库中的原子事件标签;对每个单词添加词性标签;对每个单词添加相应位置标签;将原子事件标签、词性标签和相应位置标签映射到一个隐藏状态序列中;将词性标签和相应位置标签映射到一个观测状态序列中;模型训练:建立二阶HMM模型;提取阶段:根据最优观测状态序列提取原子事件标签。通过使用本发明,可以实现以下效果:对词性和单词的相应位置进行考虑,提取准确度高;考虑到隐藏状态序列中的前后隐藏状态之间的关系,提高了提取的准确度;在原子事件标签提取之后进行检测和纠错,提高了提取的准确度。

    基于高斯混合模型的面具检测方法

    公开(公告)号:CN108830151A

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:CN201810426435.0

    申请日:2018-05-07

    Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种基于高斯混合模型的面具检测方法,包括以下步骤:根据人脸图像样本建立高斯混合模型;从视频流中筛选含有人脸的关键帧,并从关键帧中提取人脸特征;将关键帧中提取的人脸特征送入高斯混合模型进行匹配,根据匹配结果判断关键帧中的人脸是否佩戴面具。通过使用本发明,可以实现以下效果:采用高斯混合模型将人脸图库进行分类,能有效地分辨真实人脸和面具;采用三次关键帧筛选,去除冗余帧,减少运算,提高检测效率。

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