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一种基于双向解相关的乱序数据融合方法
本发明公开了一种基于双向解相关的乱序数据融合方法,该方法适用于多传感器目标跟踪领域,融合中心测量数据存在乱序场景。针对传统丢弃法会导致融合中心航迹的目标跟踪性能存在损失问题,本发明利用融合中心航迹的历史状态信息更新乱序测量信息,并通过双向解相关的方式求解更新后的结果和融合中心航迹的历史状态信息的相关性,最终利用解相关的结果更新融合中心航迹的当前状态。本发明有效提升融合中心航迹目标跟踪性能。
一种基于人工智能的智能印章移动检测方法
本发明涉及一种基于人工智能的智能印章移动检测方法,包括：采集自动盖章过程中印章的移动加速度实时数据,并输入训练好的基于注意力机制的TCN模型,获得分类结果,根据分类结果判断自动盖章过程中是否发生人为移动印章行为,若是则发出警报,否则结束；其中,所述的TCN模型的训练过程具体为：采集自动盖章过程中印章的移动加速度样本数据,构建样本集,并进行预处理；利用样本集对TCN模型进行训练。与现有技术相比,本发明具有自动化、准确性高和鲁棒性好等优点。
RGB-D多模态特征融合3D目标检测方法
本发明提出RGB-D多模态特征融合3D目标检测方法。3D目标检测技术可以获得目标的语义信息、空间尺寸信息,对实现3D智能目标检测着重要的意义。具体来说：首先,改进YOLOv3目标检测网络模型得到2D先验区域,并提出RGB-D目标显著性检测算法提取目标像素、通过视锥投影获取目标视锥点云；其次,为了去除离群点并减少目标视锥点云的数目,提出了一种多模态特征融合策略来精简目标视锥点云,该策略可以替代基于深度神经网络推理3D目标的过程；最后,利用轴对齐包围盒算法(AABB)生成目标点云的3D边界框,同时利用PCA算法计算目标点云的位姿坐标。本发明的有益效果是：RGB-D多模态特征融合3D目标检测方法在少量2D标注数据、没有3D标注数据的应用场景中,能提高对场景多尺度目标的检测精度,并有着实时性好、精度高的优点。
一种身份核验方法、装置及设备
本说明书实施例公开了一种身份核验方法、装置及设备。方法包括：获取用户的用户终端对实体护照进行读取得到的包含加密的身份信息的护照信息,基于所述护照信息确定签发所述实体护照的国别信息,然后基于国别信息对所述护照信息进行解密,得到解密后的护照信息,将解密后的护照信息与所述实体护照的芯片中的预存护照信息进行匹配,得到第一匹配结果；当所述第一匹配结果表示所述解密后的护照信息与所述预存护照信息的匹配程度大于预设阈值时,采集所述用户的人脸图像信息；将采集到的人脸图像信息与所述护照信息中包含的人脸信息进行匹配,得到第二匹配结果；当所述第二匹配结果表示所述采集到的人脸图像信息与所述护照信息中的包含的人脸信息一致时,允许所述用户执行对于目标程序的目标操作。
特征评估模型的训练方法及装置
本说明书实施例提供一种特征评估模型的训练方法及装置,在特征评估模型的训练方法中,获取初始样本集,其中包括N个具有D维特征的业务对象样本。采用特征重要度评估算法,基于初始样本集,确定D维特征各自的初始重要度,并将其作为D维特征各自的标注标签。对于D维特征中的每项特征,根据对应的统计信息,确定该特征的元特征。将D维特征中多项特征各自的元特征输入特征评估模型,得到多项特征各自的预测重要度。根据多项特征的真实相对排序以及预测重要度,调整特征评估模型的参数,其中该真实相对排序根据多项特征各自的标注标签而确定。
一种多模态数据匹配方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及数据处理技术领域,具体涉及一种多模态数据匹配方法、装置、设备及存储介质,旨在实现低质量的跨模态数据的快速匹配。所述方法包括：将获取的多种单模态数据进行分类,得到多个数据集,其中,同一数据集中包括模态相同的多个单模态数据；对所述多个数据集中每个数据集的单模态数据进行特征提取,得到该数据集中多个所述单模态数据的高层特征,并将该数据集中的多个高层特征放入该数据集对应的特征数据集中；分别对每个所述特征数据集中的高层特征进行基于参考点的结构表征,得到所述特征数据集对应的参考表征；将多个特征数据集各自对应的参考表征输入预训练好的共同空间网络中,得到多组跨模态匹配的数据。
一种基于场景特征的动态IP定位聚类方法
本发明提供了一种基于场景特征的动态IP定位聚类方法,步骤1、获取一段时间内多个数据源的IP位置分布情况,形成IP历史基准点数据；步骤2、基于获取到的IP历史基准点数据,根据静态IP和动态IP分布特征,筛选出动态IP的历史基准点数据；步骤3、使用聚类算法对历史基准点数据进行聚类,实现对动态IP的定位。本发明提出的基于动态IP在一段时间内的历史分布情况,使用聚类算法进行聚类,得出动态IP真实位置的分布范围,形成一个中心位置的经度、纬度和对应的半径,实现对动态IP的定位。
一种基于用户画像的内部威胁预警方法
本发明涉及电通信领域,公开了一种基于用户画像的内部威胁预警方法,包括获取数据并进行预处理,得到内在特征数据；基于内在特征数据使用层次聚类方法进行用户画像,得到用户组；对于所述用户组,在发生内部威胁攻击时进行预警。针对内部用户存在多样性的问题,提出使用层次聚类作为内部用户画像的方法,提高了画像效果的精准性,针对用户内在特征数据存在定量和定性两种不同类型的数据,传统的聚类算法大多使用欧氏距离或者余弦相似度等单一的相似度度量方式,不能很好的应用于用户画像中,提出对定量和定性数据分别计算属性相似度并加权求和的方式作为相似度度量方法,提高了聚类效果的准确性。
基于生成式对抗网络的谐波减速器故障诊断方法及系统
本发明涉及基于生成式对抗网络的谐波减速器故障诊断方法及系统,其方法包括步骤：S1、进行数据预处理,收集谐波减速器的振动加速度信号,提取原始信号特征,使用归一化的数据构建原始数据集；S2、进行数据生成,通过利用多个生成式对抗网络,生成多类故障数据；S3、进行数据选择,利用数据选择模块过滤和纯化生成数据,并进行筛选；S4、进行故障分类,组成新的平衡数据集,将多尺度卷积神经网络作为分类器进行谐波减速器故障的多分类。本发明通过生成式对抗网络生成谐波减速器的高质量故障数据,跟真实数据一起构建平衡数据集,使用多尺度卷积神经网络进行故障诊断,从而实现数据不平衡条件下提升谐波减速器的多分类精度。
一种基于注意力机制的图像分类方法
本发明涉及图像数据处理领域,公开了一种基于注意力机制的图像分类方法,包括基于离散余弦变换对特征图每个通道进行频率分解并用多个频率分量联合表示通道全局信息,然后计算通道注意力权重信息；对特征图各通道基于权重信息加权得到通道注意力机制,然后计算特征图每个像素的空间注意力权重,再对特征图各空间像素加权求和,以得到空间注意力机制；将通道注意力机制和空间注意力机制嵌入到ResNet,得到图像分类卷积神经网络,并进行训练。本发明在通道注意力中将多个频率分量结合可以更好地表示通道的全局信息；在空间注意力中采用自注意力机制获取特征图空间维度上的全局信息,可以获得比传统卷积实现的空间注意力更优的空间权重分配。

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