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公开(公告)号：CN115374457A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211007777.1
申请日：2022-08-22
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F16/242 , G06F16/28 , G06F8/41
Abstract: 本发明实施例提供了一种安全多方计算方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：确定基于结构化查询语言SQL编写的SQL代码表示的目标数据处理方式；针对所述目标数据处理方式中的各数据处理步骤，若参与所述数据处理步骤的数据中包括涉密数据，则基于预设的加密算子生成用于实现所述数据处理步骤的子程序，作为所述数据处理步骤对应的子程序，其中，所述加密算子为符合预设安全多方计算条件的算子；依次针对所述目标数据处理方式中的各数据处理步骤，执行所述数据处理步骤对应的子程序。可以使得安全多方计算结果更好地满足实际需求。
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公开(公告)号：CN114329611A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111680877.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供的应用于联邦学习的权限管理方法、系统、装置及电子设备，应用于联邦学习技术领域，可以获取当前联邦任务的联邦任务请求，其中，联邦任务请求包括当前用户端信息、待访问的资源信息和待执行的操作；将当前用户端信息、待访问的资源信息和待执行的操作与预设权限列表进行匹配；当匹配成功时，执行当前联邦任务。通过在执行联邦任务之前，将当前用户端信息、待访问的资源信息和待执行的操作与预设权限列表进行匹配，只有在匹配成功时才执行该联邦任务，从而通过预设权限列表实现对联邦任务的管理，解决当前的联邦学习缺乏有效的权限管理方法的问题。
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公开(公告)号：CN110348274B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810307696.0
申请日：2018-04-08
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种人脸识别方法、装置及设备，方法包括：获取多条人脸记录，每条人脸记录中包括一份人脸图像的特征数据、以及该人脸图像对应的采集时刻以及采集设备信息，先基于特征数据进行聚类，再基于采集时刻以及采集设备信息进行分区，在人脸记录区中再基于特征数据的相似度，识别属于同一人员的人脸记录；本方案相比于将所获取的图像全部进行两两对比的方案，提高了识别出属于同一人员人脸图像的特征数据的效率。
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公开(公告)号：CN112468182A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011317450.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提出数据传输装置、方法及可读存储介质。装置包括：WiFi模块：用于在所述WiFi模块有数据传输需求的情况下，设置第一信号，并发出数据；在所述WiFi模块没有数据传输需求的情况下，停止设置第一信号；跳频模块：用于在所述跳频模块有数据传输需求的情况下，检测所述WiFi模块是否设置第一信号，若检测到所述WiFi模块未设置第一信号，则发出数据。本申请实施例避免了WiFi信号和跳频信号的相互干扰。
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公开(公告)号：CN112398819A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011206145.9
申请日：2020-11-02
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本申请是关于一种异常识别的方法及装置，属于数据处理领域。所述方法包括：根据一个时间段内的每个关系点对数据，生成节点关系图谱，每个关系点对数据包括发生作用关系的第一实体和第二实体、该作用关系的属性信息和发生时间，其中，在节点关系图谱中第一实体和第二实体是两个不同节点，该两个节点之间使用用于表示该作用关系的边相连；根据节点关系图谱和每个关系点对数据，获取节点关系图谱中的每个节点的至少一个异常描述特征，每个节点的至少一个异常描述特征分别用于衡量每个节点为异常节点的程度；根据每个节点的至少一个异常描述特征，从每个节点中识别异常节点。本申请能够提高数据安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111476258A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910069590.6
申请日：2019-01-24
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于注意力机制的特征提取方法、装置及电子设备。该方法包括：获取多个训练样本和每个训练样本对应的人员类别标签，其中，每个训练样本包括至少一类样本信息，至少一类样本信息包括人员行为序列；基于每个训练样本所包括的各类样本信息和每个训练样本对应的人员类别标签，对预设的注意力网络模型进行训练，其中，注意力网络模型为用于识别人员类别的模型；当注意力网络模型符合预设的收敛条件时，从注意力网络模型的特征输出层的输出内容中，获取每种人员类别标签对应的行为特征。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方法，可以提高所获取到的行为特征的准确率。
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公开(公告)号：CN108122415B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201611083291.0
申请日：2016-11-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种车牌信息确定方法及装置，所述方法包括：获取包含目标车辆的目标图片；获取历史车辆图片集合，并根据车牌信息对所述历史车辆图片集合进行分组，得到各组包含相同车牌信息的历史车辆图片；根据各组历史车辆图片中包括的各车辆图片与所述目标图片的相关参数，在多组历史车辆图片中，确定满足预设条件的目标分组历史车辆图片，并确定各目标分组历史车辆图片的目标分值；将目标分值最高的目标分组历史车辆图片的车牌信息确定为所述目标车辆的车牌信息。本发明实施例能够确定车牌识别失败的图片中的车牌信息。
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公开(公告)号：CN111127510A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811294046.3
申请日：2018-11-01
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 王辉
Abstract: 本申请提供一种目标对象位置的预测方法及装置，包括：确定待预测的至少一个目标对象在当前帧图像以及当前帧图像之前的至少一帧历史帧图像中的位置，生成与各目标对象对应的各位置序列；每一位置序列中相邻图像上的位置在相邻时序上相关联；将所述各位置序列输入到已训练的CNN网络，以由该CNN网络基于各位置序列预测用于表征各目标对象在未来帧图像中位置的位置参数；基于所述CNN网络预测出的所述位置参数，确定所述各目标对象在所述未来帧图像中的位置。使用本申请提供的方法，可以实现基于CNN网络预测目标对象在未来帧图像中的位置。
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公开(公告)号：CN108665699B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710200201.X
申请日：2017-03-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明实施例提供了一种预测车辆出现地点的方法及装置，方法包括：获取目标车辆的静态属性信息；根据当前道路卡口的过车记录信息确定与静态属性信息相对应的车辆集合；确定目标车辆从当前道路卡口到各相邻道路卡口对应的第一类历史过车次数集合，确定各类车辆集合从当前道路卡口到各相邻道路卡口对应的第二类历史过车次数集合；进而确定目标车辆从当前道路卡口到各相邻道路卡口对应的过车概率集合；将过车概率集合中、最大过车概率对应的相邻道路卡口确定为目标道路卡口。应用本发明实施例能够将目标车辆的静态属性信息和历史过车次数结合起来，预测目标车辆经过当前道路卡口之后出现的目标道路卡口，提高预测目标道路卡口的准确率。
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公开(公告)号：CN110555012A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810458295.5
申请日：2018-05-14
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据迁移方法及装置，属于数据库领域。所述方法包括：获取源数据表中待迁移的目标数据的数据描述信息；创建与关系型数据库之间的M个数据连接以及N个数据处理任务；将该数据描述信息进行分批和分片的划分，得到多批描述信息；从多批描述信息中选择出一批描述信息，对选择出的一批描述信息执行如下处理，直至处理完多批描述信息为止：通过M个数据连接并行地从源数据表中依次获取与选择出的一批描述信息包括的多个分片描述信息对应的多个分片数据，并通过N个数据处理任务对多个分片数据并行进行处理，将处理后的多个分片数据加载至目标数据表中，如此，可以提高数据库的数据迁移效率，避免了对数据迁移装置的处理性能的影响。
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