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公开(公告)号：CN108052535B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201711132235.6
申请日：2017-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统，包括：根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树，并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心；根据该处理器个数和该聚类中心的个数，建立该聚类中心到各处理器的映射，以在各处理器的本地内存中建立哈希表；根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离，选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项；在每个待查表项上计算查询数据的哈希值，选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点，通过计算该候选点与该查询数据之间的距离，对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率，应对千万规模的数据检索。
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公开(公告)号：CN105224619B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201510599948.8
申请日：2015-09-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出一种适用于视频/图像局部特征的空间关系匹配方法及系统，该方法包括获取所有所述视频/图像特征点的尺度信息，确定每个所述视频/图像特征点的局部邻域空间，获取所述局部邻域空间内所有所述视频/图像特征点的视觉关键词编码，对所述视觉关键词编码进行量化处理，生成新视觉关键词编码，对所述新视觉关键词编码进行排序，生成所述视频/图像特征点的空间关系编码；比较待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点的空间关系编码，构建关系矩阵，计算所述关系矩阵中所述待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点空间关系编码相似度，融合所述待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点的视觉相似度及空间关系编码相似度。
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公开(公告)号：CN104346425A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410363667.8
申请日：2014-07-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络应急技术处理协调中心
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明公开了一种层次化的互联网舆情指标体系的方法及系统，该方法包括建立该指标体系的层次化架构，包括最上层的整体态势指标、位于该整体态势指标下层的中间层五大维度细分指标、位于该中间层五大维度细分指标下层的下层指标、位于最底层的底层基础指标，其中该中间层五大维度细分指标包括通道指标、主题指标、行业指标、信息源指标、地域指标；设定指标的数值范围，计算该指标体系中每层指标的指标数值，并使这些该指标数值落入该数值范围内，且该指标数值越大，则指标代表的业务的受关注程度越高，其中根据基础数据集合计算该底层基础指标的该指标数值，该基础数据集合包括互联网信息要素集合、数据库中数据字段集合。
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公开(公告)号：CN105095988A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510379930.7
申请日：2015-07-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明适用于网络信息传播检测技术领域，提供了一种社交网络信息爆发检测方法，包括：采集社交网络的结构和用户产生内容；构建用户的话题传播概率矩阵；获取社交网络中用户发布或转发的消息；根据消息的转发标志和时间信息构建消息的传播轨迹；根据所述话题传播概率矩阵构建消息传播矩阵；根据所述消息的传播轨迹和消息传播矩阵，分析消息爆发的可能性。本发明还相应的提供一种实现上述方法的社交网络信息爆发检测系统。借此，本发明可以有效的预测社交网络消息是否会爆发传播。
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公开(公告)号：CN101739561B
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN200810226266.2
申请日：2008-11-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种电视台标训练方法和识别方法，该电视台标训练方法包括：1)根据帧差法确定训练视频中台标的外接矩形；2)对所述台标的外接矩形进行边缘检测，得到台标的边缘点；3)根据所述台标的边缘点，计算台标的距离变换矩阵Df。根据该电视台标训练方法得到的特征，在识别过程中不需要通过连续的多帧视频信息来确定台标在视频中的位置，只需要待检测视频的单帧视频信息；且在台标形状和大小有微小变化的情况下，仍能成功识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107992368A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711132105.2
申请日：2017-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种多进程间的数据交换方法和系统，包括使用共享内存及域名套接字混合架构交换数据，并将共享内存划分为N个节点空间，进行数据共享，而使用域名套接字对共享内存中的数据进行同步。由于每个进程在访问节点空间之前都使用互斥锁访问标识位，避免了读内存和写内存之间的冲突。节点空间的标识位和互斥锁的搭配使用，使得数据生产进程和多个数据消费进程之间互斥，而多个数据消费进程之间可以同时访问同一片内存，使得数据消费进程不会造成因加锁而造成性能下降。
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公开(公告)号：CN102035725A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010249706.3
申请日：2010-08-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种非对称路由下单向流的唯一资源标注(URI)的查找与关联方法，其中网络包括多个对等的网关节点(A，B，C，D)，其上运行基于内容扫描的网络安全系统，还包括一台中心调度节点(S)，其上运行URI关联中心调度系统，用于调度各网关节点来解决URL关联问题。所述多个网关节点(A，B，C，D)之间是对等关系，任一网关节点均可作为URI查询请求网关节点，发起URI查询请求给中心调度节点(S)；也可作为URI查询应答网关节点来处理URI查询请求，搜索本地URI散列表，将相关联的URI返回给中心调度节点(S)。本发明通过中心调度器来收集查询请求消息，并定时批量地将查询请求消息扩散到其他节点上，从而提高URI查询的效率，降低了网关节点策略实现的逻辑复杂性。
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公开(公告)号：CN108052535A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711132235.6
申请日：2017-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统，包括：根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树，并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心；根据该处理器个数和该聚类中心的个数，建立该聚类中心到各处理器的映射，以在各处理器的本地内存中建立哈希表；根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离，选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项；在每个待查表项上计算查询数据的哈希值，选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点，通过计算该候选点与该查询数据之间的距离，对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率，应对千万规模的数据检索。
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公开(公告)号：CN104346425B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410363667.8
申请日：2014-07-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络应急技术处理协调中心
Abstract: 本发明公开了一种层次化的互联网舆情指标体系的方法及系统，该方法包括建立该指标体系的层次化架构，包括最上层的整体态势指标、位于该整体态势指标下层的中间层五大维度细分指标、位于该中间层五大维度细分指标下层的下层指标、位于最底层的底层基础指标，其中该中间层五大维度细分指标包括通道指标、主题指标、行业指标、信息源指标、地域指标；设定指标的数值范围，计算该指标体系中每层指标的指标数值，并使这些该指标数值落入该数值范围内，且该指标数值越大，则指标代表的业务的受关注程度越高，其中根据基础数据集合计算该底层基础指标的该指标数值，该基础数据集合包括互联网信息要素集合、数据库中数据字段集合。
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公开(公告)号：CN105224619A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510599948.8
申请日：2015-09-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30784
Abstract: 本发明提出一种适用于视频/图像局部特征的空间关系匹配方法及系统，该方法包括获取所有所述视频/图像特征点的尺度信息，确定每个所述视频/图像特征点的局部邻域空间，获取所述局部邻域空间内所有所述视频/图像特征点的视觉关键词编码，对所述视觉关键词编码进行量化处理，生成新视觉关键词编码，对所述新视觉关键词编码进行排序，生成所述视频/图像特征点的空间关系编码；比较待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点的空间关系编码，构建关系矩阵，计算所述关系矩阵中所述待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点空间关系编码相似度，融合所述待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点的视觉相似度及空间关系编码相似度。
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