专利交易市场

本发明公开了结合注意力的多级时空特征融合行为识别方法和系统，包括以下步骤：(1)获取需要识别的视频，对视频进行预处理操作获得图像；(2)将预处理后的图像输入结合注意力的多级时空特征融合的人体行为识别网络中进行卷积神经网络训练；(3)输出相应的人体动作分类结果。该发明在行为识别中传统的三维卷积的方法上进行创新，实现了降低一定参数量并有效提升识别准确率的效果。

本发明属于网络安全技术领域，具体涉及构建了一种基于重叠社区发现的APT攻击行为识别方法。本发明包括收集日志数据并构建起源图，对起源图进行去噪和压缩；通过特征初始化、特征学习和种子节点检测得到种子节点集；为起源图中的每条边和每个节点计算权重，并将起源图重构为加权异构图；基于种子节点集和加权异构图进行重叠社区的检测得到每个种子节点的自然社区，同时得到起源图的多个子图；将待检测的子图的子图特征输入训练好的分类器，若待检测的子图的子图特征与良性的子图特征偏移较大，则待检测的子图中存在恶意行为。本发明对起源图进行去噪后进行重叠社区检测来进行攻击社区的划分与攻击行为的识别。

一种基于沙盒动态行为识别可疑攻击代码的方法，包括：建立沙盒系统；根据常见恶意程序的API调用序列构建攻击树模型；判断可疑程序的PE文件是否经过加壳、变形等；将存在加壳变形行为的可疑程序引入沙盒，分析API调用序列；计算可疑代码在攻击树中的危险指数，如果达到规定的阈值，则识别告警。本发明的优点是通过将程序引入沙盒中，获取未知程序的API行为序列，减少了未知程序可能对系统造成的危害，构建攻击树模型，通过计算程序的静态危险指数来判断是否可能为恶意代码，提高了对未知程序检测的敏感度。

本发明公开一种行人行为识别及轨迹跟踪方法，包括图像分析算法和轨迹分析算法,采集的视频数据依次通过图像分析算法模块和轨迹分析算法模块；图像分析算法：包括数据预处理、单摄像头行人轨迹跟踪和跨摄像头关联，实现摄像头异常识别、人脸检测、行人检测和特征提取；轨迹分析算法：通过从获取图像计算分析行人的轨迹数据，识别顾客和销售的活动行为。本发明能够实时监测并识别行人行为轨迹，智能化判断行人的行为状态，便于集中管理顾客和销售的行为轨迹，为顾客提供更优化更智能的服务。

本申请涉及一种伞具使用行为的检测方法与系统。其中，所述伞具使用行为的检测方法，通过依据原始图像数据对伞具检测装置本地的目标检测网络进行训练，目标检测网络对图像中伞具使用行为的识别具有针对性，大大提高准确率。通过目标检测网络对每隔预设时间段获取一次待测原始图像进行检测，可以判定在所述预设时间段内是否出现伞具使用行为，检测速度快，准确度大，降低误判率。

本发明公开了一种群体行为识别方法、系统和存储介质，包括：获取待识别的视频帧；根据视频帧，基于预训练好的群体行为识别模型，得到群体行为类别；所述群体行为识别模型包括：骨干网络、融合模块、嵌入层、关系推理模块、图卷积网络、全局平均池化层以及分类器。本发明通过模型中的融合模块将全局特征中包含的场景信息嵌入个体特征中，为个体动作与群体行为类别的推理提供了信息丰富的融合特征，最终提高了群体行为的识别精度。

本发明公开了一种基于双目视觉的猪只体重测量及饮水行为识别系统及方法，拍摄猪只背部图片并得到猪只体高，划定猪只进食时的位置、提取猪只轮廓、采用二值化处理将猪只背部图像的像素点置为0并计算个数，将计算的黑色像素点个数与先前校验的各个高度下10CM*10CM黑色正方形的像素点个数进行比对，将猪只的实际背部面积和猪只的体高、猪只的实际体重进行拟合操作得到猪只体重预估。饮水监测：当饮水区域白色像素点超过50％则初步判断存在饮水行为，之后跟踪猪只质心，当质心移动距离不超过阈值时，截取第10张照片中饮水器周围20*20CM的图片，并输入traincascade分类器，对饮水区域的图片进行比对判定图片内容，如果该图片的内容为猪只头部，则最终判定猪只在饮水。