-
公开(公告)号：CN111723700A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010514524.8
申请日：2020-06-08
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种人脸识别方法、装置及电子设备，获取待识别人脸图像；所述待识别人脸图像为遮挡条件下的人脸图像；对所述待识别人脸图像进行形状特征提取，得到所述待识别人脸图像的形状特征；基于所述形状特征，确定所述待识别人脸图像的遮挡率；当所述遮挡率大于预设遮挡率阈值时，获取与所述待识别人脸图像对应的待识别红外人脸图像；基于预先训练完成的穴位特征提取模型，得到所述待识别红外人脸图像的穴位间距特征；基于所述形状特征和穴位间距特征，采用预先训练完成的分类器模型进行类别划分，得到人脸识别结果。本发明实施例中的穴位间距特征，为从图像中提取到的真实特征，提高了人脸识别的准确度。
-
公开(公告)号：CN111723700B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202010514524.8
申请日：2020-06-08
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种人脸识别方法、装置及电子设备，获取待识别人脸图像；所述待识别人脸图像为遮挡条件下的人脸图像；对所述待识别人脸图像进行形状特征提取，得到所述待识别人脸图像的形状特征；基于所述形状特征，确定所述待识别人脸图像的遮挡率；当所述遮挡率大于预设遮挡率阈值时，获取与所述待识别人脸图像对应的待识别红外人脸图像；基于预先训练完成的穴位特征提取模型，得到所述待识别红外人脸图像的穴位间距特征；基于所述形状特征和穴位间距特征，采用预先训练完成的分类器模型进行类别划分，得到人脸识别结果。本发明实施例中的穴位间距特征，为从图像中提取到的真实特征，提高了人脸识别的准确度。
-
公开(公告)号：CN111353139A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010043265.5
申请日：2020-01-15
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 高丽芳 , 欧清海 , 王占魁 , 于卓智 , 陈文伟 , 李文敏 , 王智慧 , 吕鹏鹏 , 张叶峰 , 朱玉坤 , 郭丹丹 , 陈连栋 , 刘玮 , 路欣 , 姜丹 , 王少影 , 方蓬勃 , 刘咸通 , 王天军 , 彭祥礼
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种持续认证的方法、装置、电子设备及存储介质。具体地，所述方法包括：获取用户当前的步态数据和触摸数据；依据所述步态数据提取步态特征，依据所述触摸数据提取触摸特征；根据所述步态特征和所述触摸特征，通过特征融合得到行为特征；将所述行为特征和行为模板库中的行为特征模板进行匹配，根据匹配结果判断用户的身份；其中，所述行为特征模板，基于前期步态数据和前期触摸数据，通过预设的机器学习算法构建并训练得到。本说明书的技术方案，够方便的对用户的身份进行持续认证，难于破解且安全稳定性高，又能够使用户具有友好的操作体验，不因持续认证导致用户操作体验下降。
-
公开(公告)号：CN114881365A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210652930.X
申请日：2022-06-08
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明适用于区块链技术领域，提供了一种基于区块链的供应链管理方法及供应链管理系统，该方法包括：中央服务器在区块链上发布预测模型并进行共识；供应链中的各个企业客户端通过联邦学习算法对预测模型的参数进行联合训练，并根据训练后的预测模型预测自身的货物需求信息；各个企业客户端将自身的货物需求信息发布到区块链上并进行共识；每个企业客户端根据其他企业客户端发布的货物需求信息，通过区块链进行货物的供应运输管理。本发明能够打破供应链各节点之间的信息壁垒、实现供应链的优化。
-
公开(公告)号：CN113420323A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110626699.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国网区块链科技(北京)有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 杨会峰 , 郭少勇 , 黄镜宇 , 刘玮 , 王栋 , 李宁博 , 王建伯 , 国明 , 申培培 , 陈连栋 , 姜丹 , 程凯 , 王骏 , 刁首人 , 韩艳美 , 林静 , 蔡硕
Abstract: 本发明适用于数据交互技术领域，公开了一种数据共享方法及终端设备，上述方法包括：接收数据请求节点的共享请求，共享请求包括待请求模型信息；查询区块链网络中是否存在与待请求模型信息关联的可用模型；若区块链网络中存在可用模型，则将可用模型返回给数据请求节点；若区块链网络中不存在可用模型，则选取与数据请求节点合作的目标数据提供节点，开始联邦学习，将联邦学习结束后得到的全局模型返回给数据请求节点，并将目标数据提供节点以及联邦学习过程中的模型参数记录在区块链网络中。本发明通过将区块链和联邦学习相结合，可以实现数据共享过程中的隐私保护与安全可信，可以完全保证数据隐私，不存在数据泄露风险。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115665818A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211146059.2
申请日：2022-09-20
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种边缘服务可信预置方法及系统，方法包括：在车辆在行驶过程与路侧单元RSU连接中断或者RSU与车辆之间的通信时延超过预设阈值情况下，调用预测模型预测车辆下一时刻接入的目标RSU；根据与目标RSU连接的各MEC服务器，确定目标MEC服务器；将服务预置到目标MEC服务器上。本发明通过构建车辆、RSU、MEC服务器的网络拓扑结构，对车辆下一次接入(通过RSU)的MEC服务器做出预测，将当前处理车辆接入请求的MEC服务器上的服务快速预置到下一个MEC服务器节点，降低车辆在高速行驶过程中由于MEC服务器切换后，需要将服务部署到下一个节点的时延，降低服务切换时延，提高服务连续性。
-
公开(公告)号：CN113420323B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110626699.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国网区块链科技(北京)有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 杨会峰 , 郭少勇 , 黄镜宇 , 刘玮 , 王栋 , 李宁博 , 王建伯 , 国明 , 申培培 , 陈连栋 , 姜丹 , 程凯 , 王骏 , 刁首人 , 韩艳美 , 林静 , 蔡硕
Abstract: 本发明适用于数据交互技术领域，公开了一种数据共享方法及终端设备，上述方法包括：接收数据请求节点的共享请求，共享请求包括待请求模型信息；查询区块链网络中是否存在与待请求模型信息关联的可用模型；若区块链网络中存在可用模型，则将可用模型返回给数据请求节点；若区块链网络中不存在可用模型，则选取与数据请求节点合作的目标数据提供节点，开始联邦学习，将联邦学习结束后得到的全局模型返回给数据请求节点，并将目标数据提供节点以及联邦学习过程中的模型参数记录在区块链网络中。本发明通过将区块链和联邦学习相结合，可以实现数据共享过程中的隐私保护与安全可信，可以完全保证数据隐私，不存在数据泄露风险。
-
公开(公告)号：CN113419849A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110627278.1
申请日：2021-06-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 程凯 , 郭少勇 , 陈连栋 , 张建臣 , 杨超 , 尚立 , 于冰洋 , 马超 , 刘咸通 , 路欣 , 姜丹 , 陈曦 , 申培培 , 杨巍 , 刘瑞英 , 聂祥谦 , 林静
Abstract: 本发明适用于车联网技术领域，提供了一种边缘计算节点选择方法及终端设备，上述方法包括：将所有设备在联邦学习系统中注册并广播；基于联邦学习系统建立节点选择模型；根据预先确定的目标函数，采用深度强化学习算法确定所述节点选择模型的最优解，得到目标节点选择方案。本发明采用深度强化学习算法，通过反馈强化的过程对节点进行选择，通过不断的试错动态的选择节点策略，适用于复杂多变的环境，节点选择方案更加优化，符合实际应用需求。
-
公开(公告)号：CN113132414B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110500708.3
申请日：2021-05-08
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/0631 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开一种多步攻击模式挖掘方法，实现基于少量先验知识的初始攻击模型启发式的生成新的攻击模型，并能够根据图匹配计算预测概率。包括：敏感信息与告警日志融合算法：针对告警日志的误报和漏报性质，将从流量数据中筛选出的敏感信息和告警日志通过IP相似度聚簇、攻击簇内合并和过滤、攻击簇间筛选三种算法进行融合。多步攻击模型：多步攻击模型定义如下其中N表示某类攻击的实际攻击过程步数，ABC代表多步攻击中每一个单步攻击的属性特征值。启发式多步攻击模型生成和攻击预测算法：通过图的概率匹配达到针对多步攻击的预测，步骤包括匹配对应点、计算概率值、生成多步攻击图模型、衡量转换。本发明通过启发式生成新攻击模型为攻击预测提供了新的思路。
-
公开(公告)号：CN113132414A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110500708.3
申请日：2021-05-08
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开一种多步攻击模式挖掘方法，实现基于少量先验知识的初始攻击模型启发式的生成新的攻击模型，并能够根据图匹配计算预测概率。包括：敏感信息与告警日志融合算法：针对告警日志的误报和漏报性质，将从流量数据中筛选出的敏感信息和告警日志通过IP相似度聚簇、攻击簇内合并和过滤、攻击簇间筛选三种算法进行融合。多步攻击模型：多步攻击模型定义如下其中N表示某类攻击的实际攻击过程步数，ABC代表多步攻击中每一个单步攻击的属性特征值。启发式多步攻击模型生成和攻击预测算法：通过图的概率匹配达到针对多步攻击的预测，步骤包括匹配对应点、计算概率值、生成多步攻击图模型、衡量转换。本发明通过启发式生成新攻击模型为攻击预测提供了新的思路。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
108
records
(took 0.085 seconds)
