专利交易市场

本发明公开了一种驾驶员疲劳驾驶检测预警系统，所述检测预警系统包括方向盘，所述方向盘具有圆环形的轮辋，所述方向盘的轮辋上设置有图像获取装置，图像处理装置设置在方向盘的外部，所述图像处理装置获取图像获取装置通过无线方式传输的图像，同时所述图像获取装置根据眼睛睁开的大小、眨眼的频率、嘴部大小、哈欠的频率判断驾驶员是否处于疲劳装置，所述检测预警系统还具有手环，当所述图像处理装置判断驾驶员处于疲劳状态时通过所述手环振动提醒。本发明能够方便的提醒驾驶员。

本发明公开了一种微电子电路封装测试结果的远程传输方法及装置，该方法包括如下步骤：由具有无线传输功能的第一封装测试装置以及第二封装测试装置收集微电子电路封装测试结果；由第一封装测试装置计算第一封装测试装置收集的微电子电路封装测试结果的第一数据大小；由第二封装测试装置计算第二封装测试装置收集的微电子电路封装测试结果的第二数据大小；在确定第一数据大小之后，由第一封装测试装置传输第一数据大小的数据所需要的第一传输资源的数量；在接收到第一资源激活消息之后，由第一封装测试装置向封装测试结果接收装置发送第一数据；在接收到第二资源激活消息之后，由第二封装测试装置向封装测试结果接收装置发送第二数据。

本发明公开了一种基于马尔可夫矩阵的数据包特征值存储方法，包括：对网络传输中的数据包进行捕捉，基于获得的数据包构建数据包集合；遍历提取数据包的特征值，记录数据包集合中每一个数据包的传输方向；对提取到的特征值进行离散化，获得离散化后的特征值；根据离散化后的特征值建立基于马尔科夫链的状态转移矩阵，将得到的马尔可夫矩阵进行拼接，获得所求结果。本发明通过更改数据包特征值的存储方式，用分类技术代替聚合技术，从而保留数据包特征值的更多信息，能够更加有效地分辨恶意流与正常流。

本发明提供了一种基于卷积神经网络的渐进式业务流量分类方法和装置，所述方法包括：通过设置初始时间窗口大小，阶段性地收集数据包，构建模型的特征输入和索引；输入到渐进式一维卷积神经网络对网络流量数据的时间序列特征进行学习，根据实际数据包使用数量动态选择输出头输出分类结果，将分类结果进行置信度评估；根据评估结果重新反馈给数据包时间窗口大小，从而灵活调整分类时所需数据包数量。本发明通过渐进式处理策略，有效应对数据中心环境下高速且复杂的网络流量，可以及时做出分类决策，显著提高处理速度和响应能力，本发明在数据中心网络管理，特别是在网络资源分配、服务质量保障及安全监控方面，展现了广泛的应用潜力。

本发明公开了一种基于分类器及网络结构的加密流量分类方法，属于加密流量识别领域。步骤如下：S1、通过所述网络流量收集模块进行网络流量收集；S2、通过所述流量数据预处理模块进行流量数据预处理；S3、通过所述流量解析模块进行流量聚合；S4、再通过所述流量解析模块进行计算代价矩阵；S5、通过所述分类器训练及优化模块进行分类器的训练；S6、通过所述分类器训练及优化模块进行分类器优化。本发明在较短的训练时间内可以获得较高的性能，适用于类别不平衡的数据集和特征提取困难的加密流量分类识别。