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公开(公告)号：CN108769576B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201810443112.2
申请日：2018-05-10
Applicant: 郑州信大先进技术研究院 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种智能视频处理方法和系统，具体包括视频监控终端、多个远端机、多个近端机以及云端服务器，本发明从视频监控终端获取监控视频数据，将监控视频数据和当前位置信息、时间信息组合成多维视频帧保存在远端机中，同时从监控视频数据中提取出特征数据并与当前位置信息、时间信息组合成多维特征帧，将多维视频帧与多维特征帧关联并将多维特征帧发送到近端机；近端机将多维特征帧汇聚到云端服务器，以实现特定对象（人员、车辆）的追踪分析。本发明适用于已部署传统视频监控系统但智能化改造难度较大的场景，在不改变现有的视频监控系统部署架构的基础上，实现智能监控的功能，且有效降低了工程改造量和建设成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108881194B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201810578123.1
申请日：2018-06-07
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 郑州信大先进技术研究院 , 河南云政数据管理有限公司
IPC: H04L29/06 , G06F16/18 , G06F16/955 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及企业内部用户异常行为检测方法和装置。本发明公开了企业内部用户异常行为检测方法，还公开了企业内部用户异常行为检测装置，包括：行为日志获取和预处理模块；行为细节建模模块；业务状态转移预测模块；恶意行为评分判别模块。本发明使用非监督的机器学习方法，充分利用了企业中无标注的历史行为日志数据构建用户行为模型，提高了异常行为检测的准确率，降低了误报率和漏报率，为检测企业内部威胁提供了有效手段。
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公开(公告)号：CN108810272B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201810578143.9
申请日：2018-06-07
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 郑州信大先进技术研究院 , 河南云政数据管理有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于移动终端多传感器的行为识别模型训练方法及装置。该方法包括：步骤1、按照预设采样频率采集移动终端上多个传感器的原始数据，并将所有原始数据按照采集对象的行为模式进行分类，得到不同行为模式的采样数据集；步骤2、针对每个行为模式的采样数据集，比较每个传感器在相邻采样时刻的原始数据，确定每个行为模式的多组特征向量；步骤3、采用改进马尔可夫链假设或朴素贝叶斯分类器对所述每个行为模式的多组特征向量进行概率统计，以每个行为模式中概率最高的特征向量作为所述行为模式的行为识别向量。本发明提高了数据的利用率，降低了识别过程的复杂程度，所识别的行为内容更具体更贴近实际，发生频率较高，应用意义较强。
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公开(公告)号：CN108881194A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810578123.1
申请日：2018-06-07
Applicant: 郑州信大先进技术研究院 , 河南云政数据管理有限公司
CPC classification number: H04L63/1425 , G06K9/6223 , G06K9/6269 , G06K9/6297
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及企业内部用户异常行为检测方法和装置。本发明公开了企业内部用户异常行为检测方法，还公开了企业内部用户异常行为检测装置，包括：行为日志获取和预处理模块；行为细节建模模块；业务状态转移预测模块；恶意行为评分判别模块。本发明使用非监督的机器学习方法，充分利用了企业中无标注的历史行为日志数据构建用户行为模型，提高了异常行为检测的准确率，降低了误报率和漏报率，为检测企业内部威胁提供了有效手段。
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公开(公告)号：CN108810272A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810578143.9
申请日：2018-06-07
Applicant: 郑州信大先进技术研究院 , 河南云政数据管理有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于移动终端多传感器的行为识别模型训练方法及装置。该方法包括：步骤1、按照预设采样频率采集移动终端上多个传感器的原始数据，并将所有原始数据按照采集对象的行为模式进行分类，得到不同行为模式的采样数据集；步骤2、针对每个行为模式的采样数据集，比较每个传感器在相邻采样时刻的原始数据，确定每个行为模式的多组特征向量；步骤3、采用改进马尔可夫链假设或朴素贝叶斯分类器对所述每个行为模式的多组特征向量进行概率统计，以每个行为模式中概率最高的特征向量作为所述行为模式的行为识别向量。本发明提高了数据的利用率，降低了识别过程的复杂程度，所识别的行为内容更具体更贴近实际，发生频率较高，应用意义较强。
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公开(公告)号：CN108769576A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810443112.2
申请日：2018-05-10
Applicant: 郑州信大先进技术研究院
Abstract: 本发明提供一种智能视频处理方法和系统，具体包括视频监控终端、多个远端机、多个近端机以及云端服务器，本发明从视频监控终端获取监控视频数据，将监控视频数据和当前位置信息、时间信息组合成多维视频帧保存在远端机中，同时从监控视频数据中提取出特征数据并与当前位置信息、时间信息组合成多维特征帧，将多维视频帧与多维特征帧关联并将多维特征帧发送到近端机；近端机将多维特征帧汇聚到云端服务器，以实现特定对象（人员、车辆）的追踪分析。本发明适用于已部署传统视频监控系统但智能化改造难度较大的场景，在不改变现有的视频监控系统部署架构的基础上，实现智能监控的功能，且有效降低了工程改造量和建设成本。
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