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本发明公开了一种RFID无设备人体追踪系统的择优标签方法，包括如下步骤：S1，区域划分，将监控区域划分为N个位置；S2，特征提取及计算，提取每个位置一段时间内采样的T个RSSI的均值和方差，并且将该段时间RSSI的分布与所在位置建立映射关系；S3，构建深度学习模型，根据T的RSSI序列，解析相应的位置序列，即人体真实的移动轨迹；S4，标签布局方式选择，根据深度学习模型对于位置的分类正确率，择优选择标签。本发明通过深度学习模型，在保持人体追踪精度的同时，减少了标签数量，提高了模型灵活性，避免了精度下降，提高了处理长路径序列的性能，弥合了位置序列预测任务的训练和推断之间的差距。

本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及基于无人机的动态目标追踪系统设计，解决了现有技术中缺少一种系统性的、远程操控便捷、动态目标追踪准确的无人机动态目标追踪系统的问题。基于无人机的动态目标追踪系统设计，包括：云管理平台，用于远程监测无人机获取的图像信息、动态目标追踪信息以及无人机设备的运行信息。本发明通过远程云管理平台和无人机自身进行双控制的效果，实现无人机飞行和动态目标的三维时空定位，便于灵活的把控动态目标的轨迹，便于更好的管理无人机在追踪过程中性能的稳定，同时更便于远程云管理平台远程操控，实现了一种使用操作便捷，运行稳定，定位准确的无人机动态目标追踪。

本发明公开了一种基于边云协同决策的目标检测与追踪系统及方法，属于边云协同的多无人机智能自组网技术领域，包括云服务器端和边缘节点端，方法包括：S1、目标检测与追踪模型的构建；S2、基于发布和订阅的分布式通信模型的构建；S3、通过模糊决策判别机制确定各无人机识别目标物体的准确度权重并进行权重排序，选择最优权重无人机的检测结果准确度与设定阈值比较，从而判断是否启用云服务器进行目标检测，并通过分布式通信模型实现边云协同。本发明能够实现具有边缘决策能力的多无人机分布式协同工作，提升系统的容错性能。

本发明公开了一种基于MCU的单目标追踪系统及方法，属于目标追踪领域，追踪系统包括摄像装置和用户交互装置，摄像装置上连接设置有若干片MCU，MCU上布置有神经网络，使用追踪系统获取模版图像；输出模版图像特征；获取实例图像并对实例图像进行数据前处理；输出实例图像特征；将模版图像特征和实例图像特征输入图像融合网络进行运算得到未未经处理的预测数据；进行置信度数据后处理；进行位置数据后处理，得到预测的标定框，根据新的标定框重新确定下一帧的实例图像，完成对目标的追踪；进行插帧操作完成追踪。本发明在MCU设备上部署孪生网络的问题，使得在牺牲少部分性能级基础上，大幅削减部署成本，进一步提高用户隐私数据的保护。

本发明公开了一种WEB数据流转追踪系统及方法，包括URL行为采集模块、URL文件关联模块、网络访问时效模块、数据标记模块、数字向量化模块、数据流转分析模块和威胁分析模块，所述URL行为采集模块的输出端分别控制连接URL文件关联模块和网络访问时效模块的输入端，本发明，通过威胁分析模块分析脚本文件的威胁程度值，降低了系统的威胁误报率，提高了系统的工作可靠性，通过流转状况模块便于定位异常的脚本文件，无需进行特征扫描查找，从而降低了查找识别威胁脚本文件的难度，提高了系统的实用性，通过威胁输出模块识别URL和文件之间非正常访问的URL地址和文件信息，便于对感染的脚本文件进行源头追踪，消除系统的安全隐患，提高了系统的安全性。

本申请实施例提供一种追踪系统、追踪数据的采集/处理方法和装置。追踪系统包括追踪模块以及设置在待监控路段的一组数据采集节点，其中：一组数据采集节点中的每个数据采集节点包括第一采集器和第二采集器，第一采集器用于获取身份特征数据，第二采集器用于获取位置数据，第一采集器的监控范围包括第一路段，第二采集器的监控范围包括第二路段，第一路段和第二路段至少部分重合；一组数据采集节点至少包括按照行驶方向依次设置的第一数据采集节点和第二数据采集节点；追踪模块用于根据第一数据采集节点的身份特征数据和/或位置数据在第二数据采集节点的监控范围内追踪目标对象。根据本申请一实施例的方法，可以有效确保追踪数据采集的连续性以及准确性。

本发明属于船只追踪技术领域，尤其是一种违法船只追踪系统和方法，针对现有的用于船只追踪的显示屏在使用后不便于进行折叠收纳，占用空间较大，且不便于进行防尘的问题，现提出如下方案，其追踪系统包括依次连接的采集模块、传输模块和显示模块，所述显示模块包括显示屏，显示屏的下方设有工作台，工作台的顶部固定安装有两个固定座，两个固定座相互靠近的一侧转动安装有同一个转动轴，所述转动轴的外侧固定安装有两个连接块，两个连接块的顶部均与显示屏的底部固定连接，所述工作台的顶部开设有滑槽，滑槽内滑动安装有推动板，本发明能够对显示屏进行折叠，减少占用空间，同时具有防尘作用，且能够对显示屏的高度进行调整。

本发明公开了基于IMSI检测和人脸识别的手机防盗追踪系统及方法。系统包括：防盗判断模块、防盗信息收集模块、防盗控制模块、追踪SIM卡查找模块、追踪人脸识别模块、追踪非法用户身份鉴别模块。启动手机防盗追踪功能后，机主可以对被盗手机作防盗处理，实时的保护被盗手机的数据安全；被盗手机自动收集当前的SIM卡信息、位置信息、非法用户头像信息，并将上述信息打包发送到预先设定的无线终端或服务器设备上；机主根据收集的信息，查询数据库中SIM卡卡号确定非法用户1的身份，人脸识别确定非法用户2的身份，通过对比最终确定非法用户的身份，进而在保护被盗手机数据安全的同时帮助用户找回被盗手机。