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公开(公告)号：CN112380257A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011347453.3
申请日：2020-11-26
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/22
Abstract: 本发明涉及一种网络数据流锁定方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：配置网络数据流锁定的规则，并提取规则中的所有关键字，分别建立关键字与索引的映射关系和规则内容与规则序号的映射关系，其中规则内容通过规则中包含的所有关键字对应的索引进行表示；S2：接收数据流，并查找数据流的所有报文中包含的所有关键字；S3：根据数据流包含的所有关键字判断数据流是否锁定规则，如果是，进入S4；否则，返回S2；S4：按照锁定的规则对应的配置进行数据流输出。本发明将组合规则关键字映射为可查询索引，具有节省内存、提高效率、方便管理的有益效果。
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公开(公告)号：CN111428642A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010213267.4
申请日：2020-03-24
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉研究领域。本发明公开了一种多目标跟踪算法，包括以下步骤：S1，利用目标检测算法检测一个或多个目标的当前帧位置信息；S2，利用KCF跟踪器预测该一个或多个目标的下一帧的预测位置信息；S3，通过IOU对预测位置信息进行过滤，然后将过滤后的预测位置信息传入deepsort网络进行跟踪；S4，对于成功跟踪到的目标，更新其对应的deepsort网络，同时更新KCF跟踪器，反之，则进行判断。本发明的多目标跟踪算法不仅可以有效地消除当前目标检测算法存在漏检的情形，同时提高了目标跟踪算法的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN109766341A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811607232.8
申请日：2018-12-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/245
Abstract: 本发明公开了一种建立哈希映射表的方法，包括：S1：在数据库中构建第一向量用以顺序存储元素；S2：构建哈希表，哈希表包括n个(n＝1,2,…,i,…,n)哈希桶，第i个哈希桶包括2i+2个链表单元以及free指针，链表单元包括链表数据和下一个链表单元的地址，free指针用以存储后续链表的存储位置；S3：通过哈希算法计算第一向量中的元素的哈希值，通过哈希值对2i+2取余得到表示哈希桶的位置的位置数据，并将相对应的第一向量中的元素所在的位置作为链表数据存储到位置数据表示的哈希桶的位置中，由此建立用于第一向量的哈希映射表。可以有效对数据库中的元素进行查询、增加、删除等操作。
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公开(公告)号：CN107749828A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710927157.2
申请日：2017-10-09
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04L12/863 , H04L29/06
CPC classification number: H04L47/622 , H04L47/6245 , H04L69/16
Abstract: 本发明公开一种IP数据包分发采集方法，包括如下步骤，S0：无锁队列初始化；S1：IP数据采集；S2：IP数据分发；S3：IP数据读取和还原。一种装置，包括：初始化模块：用于无锁队列初始化；数据采集模块：用于IP数据采集；数据分发模块：用于IP数据分发；数据还原模块：用于IP数据读取和还原。一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现IP数据包分发采集的步骤。本发明通过装置，解耦了数据采集和数据流还原的处理流程，同时有效减少单进程处理数据流的个数，提高数据流处理效率和减少数据流在内存的占用时间从而减少内存损耗。
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公开(公告)号：CN111090472B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201911365538.1
申请日：2019-12-26
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F9/4401
Abstract: 本申请公开了一种便携式设备的智能开关机管理系统及其方法，该系统包括控制终端模块、计算机主机模块、监测管理模块、无线通讯模块、显示模块和电源模块，监测管理模块包括I2C通讯单元、微控制单元、电源控制信号输出单元和计算机主机控制信号输出单元。该系统通过控制终端模块与监测管理模块实现对计算机主机模块的智能开关机操控，有效解决目前一些不带有显示屏和开关机按键的便携式设备无法观察开关机进度的问题，减少数据丢失与系统崩溃的次数，大大延长便携式设备的使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115442277A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211038725.0
申请日：2022-08-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04L43/0876 , H04L69/22
Abstract: 本发明提出了一种提升5G溯源关联正确性的方法，该方法包括如下步骤：获取流量信息，采集所述流量信息并进行标记；解析所述流量信息，进一步提取与溯源关联相关的所需信息；以及根据预设的关联关系对提取的所述信息采取回溯操作。通过以实时采集时间为关联基础，通过回溯处理手段将用户流量的关联关系设置为三种置信度，其中逻辑可信为最优置信度，当出现丢包导致用户信息关联出现错误时，回溯之前的关联信息，并将此关联关系设置为弱可信，解决了控制面和用户面跨地区传输时延或者丢包导致的关联错误问题，提升了5G用户溯源关联的正确性，为后续溯源研判提供重要依据。
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公开(公告)号：CN112215831B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011133726.4
申请日：2020-10-21
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明给出了一种用于人脸图像质量的评价方法和系统，包括获取模糊图像与待分析人脸图像的相邻像素灰度值的变化值；获取待分析人脸图像中的人脸边界，根据人脸边界获取人脸中心点在待分析人脸图像中的坐标信息以及人脸图像的长和宽，利用坐标信息分别计算获得人脸中心点与待分析人脸图像的中心以及鼻尖与人脸边界的中心点的偏移度、眼睛、嘴角的倾斜度、脸部左右对称度；将上述数据归一化后作为训练数据输入机器学习模型；通过监督学习算法对训练数据进行非线性拟合，利用网格搜索法对机器学习模型进行选择以及参数调优，获取最终人脸图像质量的分析模型。本发明对人眼评价结果有良好的拟合性，能适用于各种硬件平台且耗时少能确保系统实时性。
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公开(公告)号：CN113626160A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110768691.X
申请日：2021-07-07
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种基于cavium处理器的网络数据包高并发处理方法与系统，包括通过开启cavium处理器的tag计算配置开关，根据每个报文的五元组对每个报文进行哈希计算得到相应的tag值，将所述tag值保存在数据结构中；将所有报文分为group个组，其中所述tag值相同的报文被分在同一个组中，再将所述group个组分为core个集合，将每个不同的集合中的组分配给cavium处理器中的core个CPU核，并将每个组与对应的CPU核进行绑定，每个CPU核对各自已绑定的组中的报文进行处理。实现了业务核只负责处理业务，而分组任务和调度任务由cavium协处理器完成的会话处理结构，无需重新将任务发送至SSO调度器，极大简化了业务核处理流程。
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公开(公告)号：CN112261168A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011064059.9
申请日：2020-09-30
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04L29/12
Abstract: 本发明涉及一种多IP端口段用户信息查找方法、终端设备及存储介质，该方法包括学习流程和匹配流程；学习流程用于将IP地址对应的所有IP端口号划分为多个区间后，将已知IP地址和IP端口号的用户信息存入该IP端口号对应区间的存储地址内；匹配流程用于根据已知IP地址和IP端口号，查找对应的用户信息。本发明可以根据报文五元组快速锁定对应的扩展信息，直接偏移挑战，保证查询的高效性。
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公开(公告)号：CN107404486A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710659259.0
申请日：2017-08-04
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种解析Http数据的方法，包括如下步骤，S1：Http报文数据分段，进入S2步骤；S2：Http特征库加载，进入S3步骤；S3：一级过滤：将Host和Url形成一个对应关系，通过Host匹配到Url所在的数据头数据段，若匹配不成功则进入S6步骤，若匹配成功则进入S4步骤；S4：二级过滤：设置包括数据头数据段和数据数据段信息的二级特征树，再根据一级过滤步骤中对应到的Url所在的数据头数据段，定位到对应的二级特征树，匹配二级特征树中的数据数据段的信息，若匹配不成功则进入S6步骤，若匹配成功则进入S5步骤；S5：数据入库，进入S6步骤；S6：结束数据过滤，丢弃不需要的数据段。
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