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公开(公告)号：CN105788271A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610324736.3
申请日：2016-05-17
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
CPC classification number: G08G1/0125 , G08G1/0137 , G08G1/017 , G08G1/13 , H04W4/029
Abstract: 本申请提供了一种通过轨迹匹配识别目标移动对象的方法和装置，所述方法包括：获取已知移动对象在给定时间段内的匹配基准轨迹点列表以及该已知移动对象在各匹配基准轨迹点的时间信息；遍历上述匹配基准轨迹点列表中的各匹配基准轨迹点，获取每个匹配基准轨迹点自己的疑似移动对象列表；统计上述疑似移动对象列表中各疑似移动对象的匹配数，将匹配数最大的疑似移动对象作为目标移动对象；其中，所述已知移动对象为车辆或移动终端；所述疑似移动对象为车辆或移动终端。本申请通过上述手段，能够从混合多种移动对象的海量数据中快速完成轨迹相似匹配，找到目标移动对象。
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公开(公告)号：CN115442346B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202211058070.3
申请日：2022-08-30
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本申请提出了一种基于多规则HTTP数据流匹配方法，其先从用户配置的规则中提取出特征模式串，利用DFA将特征模式串生成有限自动机搜索图，然后利用有限自动机搜索图构建DPI搜索引擎，然后从输入数据流中判断出HTTP数据流，之后标记HTTP数据流中的HTTP特征字段位置信息，将HTTP特征字段位置信息结构化成HTTP期望命中位置信息，再之后利用标记的HTTP特征字段位置信息获取HTTP头部特征字段信息，将HTTP头部特征字段信息提交DPI搜索引擎进行搜索，获取匹配特征的起始与结束位置，将匹配特征的起始与结束位置与HTTP期望命中位置信息进行比较，如果都在期望范围内，则命中该数据流，然后根据用户配置的规则进行相应处理。从而减少不必要的搜索内容，提升DPI搜索性能。
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公开(公告)号：CN115757541A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211455453.4
申请日：2022-11-21
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/26 , G06F16/28
Abstract: 公开了用于智慧城市的元数据搜索方法和系统，包括将多源异构的元数据形成统一的数据描述框架；将多源异构的数据和元数据进行映射，统一输出标准的结构集；将所述元数据融入到零编码框架体系中，前端搜索框输入搜索，后端同时加载元数据仓库和实际业务服务，进行数据的解析描述后返回标准结果至前端显示。本申请可将不同标准的资源进行描述后统一，使得一切资源化、资源数据化、数据标准化、标准全局化。
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公开(公告)号：CN115617895A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211320729.8
申请日：2022-10-26
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F40/289
Abstract: 本申请提出了一种非结构化数据分析方法及装置，该方法包括以下步骤：S1、接收前端数据，并且将数据以大文本格式转到高速消息队列，以备消费处理；S2、将大文本格式的数据划分成多个词组，获得分词结果；S3、利用正则匹配对分词结果进行二次校验，筛选出待处理要素；以及S4、补全待处理要素的其他字段，组织成结构化数据并对结构构化数据进行存储。本申请能够简化数据要素的提取，提高数据提取性能，并结构化长期存储。通过提前配置提取规则，实现数据的流式自动化生产流入，自动化消费并执行提取，并把提取结果结构化。
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公开(公告)号：CN115442346A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211058070.3
申请日：2022-08-30
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本申请提出了一种基于多规则HTTP数据流匹配方法，其先从用户配置的规则中提取出特征模式串，利用DFA将特征模式串生成有限自动机搜索图，然后利用有限自动机搜索图构建DPI搜索引擎，然后从输入数据流中判断出HTTP数据流，之后标记HTTP数据流中的HTTP特征字段位置信息，将HTTP特征字段位置信息结构化成HTTP期望命中位置信息，再之后利用标记的HTTP特征字段位置信息获取HTTP头部特征字段信息，将HTTP头部特征字段信息提交DPI搜索引擎进行搜索，获取匹配特征的起始与结束位置，将匹配特征的起始与结束位置与HTTP期望命中位置信息进行比较，如果都在期望范围内，则命中该数据流，然后根据用户配置的规则进行相应处理。从而减少不必要的搜索内容，提升DPI搜索性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115271493A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210935700.4
申请日：2022-08-04
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种点位合围圈的计算方法，其包括以下步骤：S1：计算落在以事发地点C为中心、预设半径R内的防护力量散点集合T1；S2：计算防护力量散点集合T1内各个防护力量散点和事发地点C的连线与正北方向的夹角结果集合S1；S3：对夹角结果集合S1进行升序排序，得到结果集合S2；S4：依据结果集合S2中各个角度值对应的防护力量散点按顺序连接成线，形成合围圈。本发明根据事发地点坐标及路面巡防力量的GPS点集合，依据防卫半径计算出散落在防卫圈内的巡防力量点，继而分别计算出各个巡防力量点和事发地点之间的连线与正北方向的夹角大小，从小到大将巡防力量点连接成圈即形成合围圈，通过合围圈可进行后继的指挥调度、规划部署等业务应用场景。
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公开(公告)号：CN110688469B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910926164.X
申请日：2019-09-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本申请公开了一种自动分析相似行为特征的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于取证数据对待分析对象进行行为特征提取；依据行为特征的不同类别，利用多个不同的相似行为特征分析模型对所提取的信息线索分别进行相似行为的可信度值计算；基于获得的多个所述可信度值，通过权重计算获取所述待分析对象之间的相似行为特征的最终可信度值。该实施方式有利于自动、快速、准确地分析出取证数据中的相似行为特征，进而定位到相关人员的线索，及时预警，帮助公安人员调查取证和快速破案。
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公开(公告)号：CN113761390B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110955230.3
申请日：2021-08-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F16/28
Abstract: 本发明给出了一种用于属性亲密度的分析方法和系统，包括提取原始数据包中所有相关联的属性信息并保存至关系数据库，并将属性关联记录的分析索引保存至索引库中，其中，分析索引包括起始属性、终止属性和关联边；遍历索引库，确定分析索引是否在索引库中存在记录，若否，执行未关联属性亲密度分析引擎，并将分析结果导入关联边；若是，则执行已关联属性亲密度调整引擎，更新属性亲密度分析结果至关联边；获取当前分析索引的所有关联属性关系，根据属性亲密度调整规则，若当前分析索引的起始属性与终止属性之间存在共有关联属性，更新属性亲密度分析结果至当前分析索引的关联边。该方法和系统可以快速分析出不同属性之间的亲密度并自动准确。
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公开(公告)号：CN113626684B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110767558.2
申请日：2021-07-07
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 本发明给出了一种对象的行进方式的分析方法和装置，包括根据待分析对象的目标位置范围以及目标时间段，在待分析对象的轨迹信息库中选取一定量的轨迹数据；根据所述分析对象的位置的相近程度和停留时长的大小将其中的位置相近的轨迹数据聚合到同一个集合中，得到若干个时空分析子集合，计算每个时空分析子集合的平均偏离量，选取平均偏离量最大的时空分析子集合为取样时空集合；删除平均偏离量大于零且停留时长大于预设值的点后得到过滤的取样时空集合，再计算所述过滤的取样时空集合的平均偏离量；根据所述过滤的取样时空集合的平均偏离量判断出所述待分析对象的行进方式。本发明有效过滤了干扰数据，极大提高了对象行进方式的分析效率和准确性。
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公开(公告)号：CN111783568B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010549958.1
申请日：2020-06-16
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于置信学习的行人重识别方法、装置及存储介质，该方法包括：从视频图像资源库的获取N张行人图像，从中随机选取M张行人图像作为查询图像，其余作为查询底库；使用行人重识别模型从中筛选一定数目的行人图像保存在一候选训练集，并该数目的行人图像标记一个新的人员id；将候选训练集与原始训练集合并得到合并训练集，并使用置信训练寻找合并训练集的标签误差后进行校验，然后对行人重识别模型进行重新训练得到重训练后的行人重识别模型后进行线上更新以进行行人重识别。本发明利用置信学习及现有行人重识别系统清洗监控系统下的海量视频数据，从而提供更多的可用训练数据，有效地提高了行人重识别系统的泛化性能及准确率。
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