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[发明专利]网址的判别方法及装置-CN202310525769.4有效
发明人：侯磊;蔡可妍;潘霖;顾明娟 -专利权人：北京匠数科技有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种网址的判别方法及装置，方法包括：获取输入的待判别网址；解析待判别网址的特征参数，以及，根据特征参数确定待判别网址的特征向量值；将特征向量值输入至训练好的判别模型中，通过判别模型对特征向量值进行判别，得到判别结果，以根据判别结果确定待判别网址的网址类型。本发明利用判别模型直接对待判别网址进行判别，该判别模型针对待判别网址的特征参数进行处理，可以对任意待判别网址准确判别，提高判别效率。判别模型为基于卷积网络CNN和Transformer模型构建的模型，利用Transformer的全局性对特征之间的联系进行处理，利用卷积神经网络的局部性能够提高判别效率，快速且准确地判别任意网址。
网址判别方法装置

[发明专利]基于深度特征与线性判别特征融合的未知目标判别方法-CN202210548930.5有效
发明人：周代英;易传莉雯;何彬宇;王特起 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明属于未知目标识别技术领域，具体涉及一种基于深度特征与线性判别特征融合的未知目标判别方法。本发明将预处理后的一维距离像通过并行双通道残差网络抽取局部高维特征，与全局线性判别特征以向量串联方式进行特征级融合，实现未知目标判别。本发明方法提取的融合特征既有全局差异信息也包含局部细节信息，因此改善了对未知目标的判别性能，实验结果验证了本方法的有效性。
基于深度特征线性判别融合未知目标方法

[发明专利]业务判别方法、装置及系统-CN200710119490.7有效
发明人：林华生;魏彬;孙少陵;孙金霞 -专利权人：中国移动通信集团公司
申请日： 2007-07-25 - 公布日： 2009-01-28 - 主分类号： H04Q7/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种业务判别方法、装置及系统。其中，该方法包括：统计一定时间内各种业务类型的访问次数，抽取访问次数排名靠前的业务类型对应的业务判别特征生成更新的默认业务判别特征；将所述更新的默认业务判别特征与现有的业务特征进行比较，将与现有的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入现有的业务特征判别队列中生成更新的业务特征判别队列；利用更新的业务特征判别队列中的业务特征对接入业务进行业务特征匹配，根据匹配的业务特征判断接入业务的业务类型。将访问次数较多的业务判别特征加入现有的业务特征判别队列进行提前判别，解决现有业务判别方式在默认流量占较大比重的情况下效率较低、系统负载较大的问题。
业务判别方法装置系统

[发明专利]判别设备、判别方法和计算机程序-CN201010180420.4无效
发明人：大谷伸弥 -专利权人：索尼公司
申请日： 2010-05-14 - 公布日： 2010-11-24 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种判别设备、判别方法和计算机程序，所述判别设备包括：特征量提取部，其从判别对象中提取特征量；以及判别器，所述判别器包括：被表达为贝叶斯网络的多个弱判别器，所述贝叶斯网络具有节点，向每个节点分配从所述特征量提取部输入的两个或更多所述特征量中的对应一个特征量；以及组合器，其组合通过所述多个弱判别器获得的所述判别对象的各个判别结果。
判别设备方法计算机程序

[发明专利]活体检测模型的训练方法、活体检测方法及相关设备-CN202310030053.7在审
发明人：李永凯;王宁波;郝敬松;朱树磊;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：该训练方法包括：获取训练图像对；利用活体检测模型的第一特征提取分支对第一模态图像特征提取，得到第一特征，第一特征包括第一领域判别特征；利用活体检测模型的第二特征提取分支对第二模态图像进行特征提取，得到第二特征，第二特征包括第二领域判别特征；基于第一领域判别特征和/或第二领域判别特征进行领域判别，得到领域判别结果；基于领域判别结果与领域标签之间的差异构建领域判别损失；至少基于领域判别损失调整活体检测模型的参数通过上述方式，能够提高在应用阶段基于特征得到的活体判别结果的准确度。
活体检测模型训练方法相关设备

[发明专利]一种印章真伪判别方法-CN202011545919.0有效
发明人：谭卫军;郭洪伟 -专利权人：深圳神目信息技术有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种印章真伪判别方法，包括提取真实印章的SIFT特征；提取待判别印章的SIFT特征；搜索真实印章与待判别印章之间的SIFT特征匹配点，得到两者的匹配点与非匹配点，基于SIFT特征匹配点，将待判别印章文字图像与真实印章文字图像进行配准；在配准的图像上，基于非匹配点获得左差图像与右差图像；提取匹配点特征与非匹配点特征，包括SIFT特征、LBP特征或CSLBP特征，将多个特征级联；将匹配点特征向量与非匹配点特征向量，输入SVM进行判别，实现对待判别印章的真伪识别。本申请采用非匹配点、级联特征进行判别，提高了判别的准确率。
一种印章真伪判别方法

[发明专利]用户判别模型训练方法、用户判别方法及相关装置-CN202111555671.0有效
发明人：邓小明 -专利权人：深圳尚米网络技术有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供用户判别模型训练方法、用户判别方法及相关装置。该方案根据三个训练样本的行为特征，对用户判别模型进行迭代调参，能够使用户判别模型学习到样本标签相同的训练样本的行为特征之间的特征共性和样本标签不同的训练样本的行为特征之间的特征差异，进而可学习到可准确区分不同类型的用户的行为特征，使得用户判别模型具备准确提取行为特征的能力；根据三个训练样本的判别结果和样本标签，对用户判别模型进行迭代调参，使得用户判别模型输出的判别结果能够接近于样本标签，进而使得用户判别模型具有准确区分用户是否为预设行为用户的能力；因此，利用用户判别模型可实现对用户是否为潜在用户的准确判别。
用户判别模型训练方法相关装置

[发明专利]一种异常流量行为判别方法和装置-CN201810443326.X有效
发明人：王小娟;张勇;金磊;王得福;宋佳明;陈墨;宋梅 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种异常流量行为判别方法和装置，其中，所述方法包括：获取待判别流量中HTTP请求的文本特征和统计特征；根据文本特征和统计特征，对待判别流量进行异常流量行为判别；其中，文本特征为将HTTP请求输入n‑gram模型得到的输出结果，统计特征包括HTTP请求的请求路径统计特征、请求参数统计特征、字符分布特征、字符频率特征、字符熵和关键词特征中的至少一种。本发明实施例提供的一种异常流量行为判别方法和装置，通过HTTP请求中获取的文本特征和统计特征对待判别流量进行异常流量行为判别，实现了高效准确的异常流量行为判别，对于信息安全防护和漏洞的发现具有重要意义。
一种异常流量行为判别方法装置

[发明专利]一种小样本掌纹图像判别特征学习与表征方法及系统-CN202111425844.7在审
发明人：唐振凯;陈纪佳;费伦科 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明提供一种小样本掌纹图像判别特征学习与表征方法及系统，该方法首先构建掌纹图像多视角特征信息序列测量向量以充分挖掘和采样小样本掌纹图像方向和纹理模式信息；构建判别特征联合学习模型，通过将多视角信息测量向量投影到互补二值判别特征空间以学习特征投影函数；通过特征投影函数提取新样本的多视角二值判别特征，并将多视角判别特征进行协同二值编码，进而转换成基于块的特征直方图向量形式的掌纹表征描述子；最后，采用卡方距离度量两个掌纹判别特征描述子的相似性，从而进行基于掌纹生物特征的身份验证或鉴别本方法能有效提高小样本掌纹图像判别特征学习和表征效率，有效地解决了实际应用中标注不足情况下的掌纹判别特征学习问题。
一种样本掌纹图像判别特征学习表征方法系统

[发明专利]一种基于判别性区域挖掘的目标检测方法-CN201910200092.0有效
发明人：郑慧诚;陈绿然;严志伟;李烨 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-03-15 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明提供一种基于判别性区域挖掘的目标检测方法，通过特征提取网络进行特征提取，获取特征流；构建LDRM模块，将特征流进行局部的判别性特征学习；构建CDRM模块，对局部的判别性特征学习后的特征流进行上下文判别特征学习；构建特征流s3，采用检测器对特征流s3的特征图进行检测，得到最终的检测结果。本发明提供的一种基于判别性区域挖掘的目标检测方法，基于感受野的特征图产生判别性区域的特征表达，避免了从原图中提取判别性区域，再进行特征提取而引入的大量计算量，保证该方法以高的效率进行目标检测，防止受到表观相似的前景目标和背景区域的干扰；通过将生成的判别性区域特征与候选目标的特征进行融合，结合不同感受野的特征，优化特征表达。
一种基于判别区域挖掘目标检测方法

[发明专利]一种刀闸分合状态判别方法、装置、系统、设备及介质-CN202211399610.4在审
发明人：吕耀棠;陈兴望;范展滔;张坤;张勇;吴俊杰;张经纬;李志中;杨若朴 -专利权人：中国南方电网有限责任公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明实施例公开及一种刀闸分合状态判别方法、装置、系统、设备及介质，涉及开关设备技术领域。包括：对刀闸开关的开合过程进行监测得到待判别感知信号曲线；对待判别感知信号曲线进行特征提取得到待判别感知信号特征；计算待判别感知信号特征与预设的多个训练样本特征中每个训练样本特征间距离，得到多个待判别样本间距离；根据预设的每个训练样本特征的样本间距离的设置权重值和设置偏置值，对多个待判别样本间距离的权重以及偏置进行调整，得到多个调整后待判别样本间距离；以及，根据多个调整后待判别样本间距离得到待判别感知信号曲线的状态类别本发明实施例能够在保证实时性的前提下提高对刀闸分合状态判别分类的准确率。
一种分合状态判别方法装置系统设备介质

[发明专利]图像处理方法和装置、存储介质和电子设备-CN202010663399.7有效
发明人：苏凯;王长虎 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像处理方法和装置、存储介质和电子设备，所述方法包括：将待处理图像输入意图判别模型；获取所述意图判别模型输出的表征所述待处理图像中的主意图对象的子图像；其中，所述意图判别模型包括主意图判别分支和位置处理分支，其中，所述位置处理分支用于从图像中提取空间位置掩码，所述主意图判别分支用于从图像中提取图像特征信息，并将所述空间位置掩码作为所述图像特征信息的权重特征，添加至所述图像特征信息中，并基于加权处理后的所述图像特征信息通过意图判别模型从空间位置和视觉特征对图像的主意图进行判别，减少了采用单一的特征进行主意图判别带来的误判别的情况，从而提高了主意图判别的准确度。
图像处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种模糊识别逻辑门多重互补局放判别装置及方法-CN202011322970.5有效
发明人：孙廷玺;方义治;蔡诗廷;刘颖;姜志彬;杨炎宇;周智鹏;东盛刚;傅国强;李莹;郑晓东;黄汉贤;南保峰 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种模糊识别逻辑门多重互补局放判别方法，包括以下步骤：S1、三相Φ‑Q‑N图谱特征相似度判别和三相波形特征类比判别；S2、相间相关性判别；S3、实时信号源位置分布分类判别。还提供一种模糊识别逻辑门多重互补局放判别装置，包括：三相Φ‑Q‑N图谱特征相似度判别模块、三相波形特征类比判别模块、相间相关性判别模块和实时信号源位置分布分类判别模块，本发明采用对检测信号进行多重判别程序，通过系统不断积累的大数据进行分析和人工智能的判别手法，能够排除噪音信号的干扰，提升判别精度，降低误判率，减轻运维人员的工作量。
一种模糊识别逻辑多重互补判别装置方法

[发明专利]一种刀闸分合状态判别方法、装置、系统及设备-CN202211399797.8在审
发明人：张坤;张勇;范展滔;吕耀棠;陈兴望;李志中;杨若朴;吴小刚;张经纬;吴俊杰 -专利权人：中国南方电网有限责任公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种刀闸分合状态判别方法、装置、系统及设备，主要包括：对刀闸开关日常每次开合过程中的声音信号以及对应刀闸外壳的振动信号进行监测采集，得到待判别声音信号以及待判别振动信号；对待判别声音信号以及待判别振动信号分别进行频谱信号特征提取，得到待判别声音模态特征以及待判别振动模态特征；以及，利用刀闸状态识别模型根据待判别声音模态特征以及待判别振动模态特征对刀闸开关的开合状态进行判别。
一种分合状态判别方法装置系统设备

[发明专利]一种循环渐进式局部放电判别方法-CN202110513149.X有效
发明人：东盛刚;刘毅坚;周智鹏;鲁晶晶;谢艳婷;唐敏玲;蔡诗廷;邹梓健 -专利权人：广州智丰电气科技有限公司
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明涉及电缆局部放电检测方法领域，尤指一种循环渐进式局部放电判别方法，包含逻辑门判别过程、神经网络判别过程，所述逻辑门判别过程是通过读取局放信号处理装置传输来的局放信号的频率f、相位φ、放电量q、密度n、持续时间t作为特征量，根据上述五个特征量对局放信号进行逻辑门f‑q‑n‑t特征值判别，同时每次进行逻辑门判别之后都进行一次神经网络判别，只有当四个频率上的逻辑门判别和神经网络判别均判断为局放时，输出判别结果为局放；当任意一次逻辑门判别或神经网络判别为噪声，则返回重新读取数据进行判别，设有串联式的逻辑门判别和神经网络判别，根据局放信号的特征设置判别机制，大大提高了判别的准确性。
一种循环渐进局部放电判别方法

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