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[发明专利]货柜系统、货品检测装置及方法-CN202010553634.5有效
发明人：钟华堡;张帆 -专利权人：厦门华联电子股份有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种货柜系统、货品检测装置及方法，其中，该方法包括：通过货品检测装置采用深度学习多目标检测算法对货品图像进行多目标检测，得到深度视觉特征和目标货品的预测信息；使用分类方法，根据所述深度视觉特征得到目标货品的异常预测概率集合；分别判断异常预测概率集合Pi中的K种异常的异常预测概率是否大于阈值；将异常预测概率大于阈值的第k种异常的异常信息加入标签信息，生成异常预测信息。通过本发明，基于预先训练的检测模型识别异常货品，并通过服务器和交互终端对异常货品及时处理。
货柜系统货品检测装置方法

[发明专利]基于多级模式预测的软件系统行为异常检测方法-CN201510674007.6有效
发明人：陈德来;沈琪骏 -专利权人：上海通创信息技术有限公司
申请日： 2015-10-16 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多级模式预测的软件系统行为异常检测方法，通过构建多级行为预测模型，包括窗口状态转移概率模型和行为模式转移概率模型，对系统监控指标的变化模式进行概率建模，并根据将小概率事件判别为系统行为异常的原则进行异常检测本发明进行异常检测的方法是利用预测模型进行状态转移概率的预测，并与实际的系统状态进行比较，从而确定当前系统是否处于小概率的系统状态当中，即行为异常模式中。本发明可以应用于实时性要求高的场合，同时算法模型更新也可以随着数据采集实时进行，进一步提高算法对于窗口化行为异常检测问题的适用度。
基于多级模式预测软件系统行为异常检测方法

[发明专利]一种BGP异常事件的检测方法和装置-CN201811217657.8有效
发明人：张雪贝;朱常波;唐雄燕;赫罡;高功应;苗杰;王磊 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2018-10-18 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了一种BGP异常事件的检测方法和装置，涉及通信技术领域，解决了判断引起BGP网络的异常事件的原因的问题。该方法包括，获取BGP异常数据；根据预设异常检测模型以及BGP异常数据，确定正例为路由劫持的第一对数概率f1、正例为路由泄露的第二对数概率f2以及正例为无异常的第三对数概率f3；根据第一对数概率f1、第二对数概率f2和第三对数概率f3的大小关系，确定BGP异常数据的检测结果；其中，检测结果至少包括路由劫持、路由泄露和无异常中的任一项。本发明实施例用于确定引起BGP异常事件的原因。
一种 bgp 异常事件检测方法装置

[发明专利]系统监控方法及装置-CN201610119833.9有效
发明人：周豪杰 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2016-03-03 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明是关于一种系统监控方法及装置，其方法包括：获取测试维度数据；计算所述测试维度数据的异常概率；当所述测试维度数据的异常概率大于预设概率时，确定所述测试维度数据为异常维度数据；计算所述异常维度数据的影响力值；当所述影响力值大于预设阈值时，确定所述异常维度数据为目标异常维度数据。由于该目标异常维度数据为异常概率和影响力均较大，说明该目标异常维度数据可能是造成系统的异常运行的关键因素，需要将该目标异常维度数据从系统的众多维度数据中提取出来做出进一步的判断，进而确定造成系统异常的原因
系统监控方法装置

[发明专利]一种脑部异常分类的处理方法-CN201810739890.6在审
发明人：吴振洲 -专利权人：北京安德医智科技有限公司
申请日： 2018-07-06 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种脑部异常分类的处理方法，包括如下步骤：(1)在包含脑部异常的多个图像中，利用三维数组分别标记所述脑部异常的位置，并且记录所述脑部异常的数量；(2)根据所述位置，并且根据预先确定的脑部位置与特定种类脑部异常出现概率的先验分布，分别确定每个图像中所述脑部异常对应的一个或多个种类的出现概率；以及(3)计算所确定的多个出现概率的平均值，作为所述多个图像中所述脑部异常对应的一个或多个种类的出现概率。本申请的方法能够仅依据位置推断脑部异常的种类。
脑部概率异常分类图像三维数组位置推断先验分布预先确定记录申请

[发明专利]基于LSTM模型及用户画像的交易风险预测方法和系统-CN202211555924.9在审
发明人：刘星;刘东风;王一海;刘娜 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：本发明公开基于LSTM模型及用户画像的交易风险预测方法和系统，交易风险预测方法包以下步骤：S1：采集用户信用卡历史交易数据；S2：将数据拆分成训练数据集和测试数据集；S3：构建并训练LSTM网络模型，得到交易异常概率预测模型；S4：基于测试数据集对交易异常概率预测模型进行测试，若测试结果符合预测精度，则进入步骤S5，若测试结果不符合预测精度，则返回步骤S3；S5：获取用户当前消费数据，采用交易异常概率预测模型基于预处理后的用户当前消费数据预测用户当前交易异常概率；S6根据用户的消费习惯数据对用户进行画像分析，并为每一类型用户赋予对应的异常交易发生概率；S7：基于用户交易异常概率和异常交易发生概率计算得到用户交易风险值。
基于 lstm 模型用户画像交易风险预测方法系统

[发明专利]异常对象的检测方法及相关装置-CN202111643714.0有效
发明人：陈方云;夏凤君;汪昊;周斌 -专利权人：重庆紫光华山智安科技有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请涉及计算机技术领域，公开了一种异常对象的检测方法及相关装置，用于解决相关技术产生的异常人员预警的灵活性低以及准确性差的问题。本申请通过预先建立有先验概率表，并基于先验概率表从采集的数据中提取出异常对象的特征，并从先验概率表中查找提取的特征对应的先验概率，然后采用贝叶斯概率模型处理提取的特征和先验概率，从而可以预测出采集的数据中哪些对象是告警的异常对象还通过采集候选对象的历史移动轨迹，通过神经网络模型预测下一步移动轨迹的置信度，检测出异常对象，从而与采用贝叶斯概率模型预测出的异常对象互相验证，进一步保证异常人员预警的准确性。
异常对象检测方法相关装置

[发明专利]一种检测阈值计算方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310049594.4有效
发明人：王天奇;翟瑞;谢檬 -专利权人：北京万里红科技有限公司
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本申请提供一种检测阈值计算方法、装置、存储介质及电子设备，涉及数据处理领域，其中方法包括：基于离散程度过滤掉原始数据中的异常数据，得到正常数据；将正常数据输入核密度估计模型，得到概率密度函数；基于概率密度函数与预设的异常概率得到检测阈值通过计算离散程度过滤掉原始数据中的异常数据，减小与正常数据偏离较大的异常数据对于检测阈值计算的干扰，使用核密度估计模型得到正常数据对应的概率密度函数，进而基于该概率密度函数以及预设的异常概率计算得到检测阈值，能够根据一个统一的异常概率对不同类型的用户行为数据计算出合理的检测阈值，降低人工计算的成本。
一种检测阈值计算方法装置存储介质电子设备

[发明专利]集团关系识别方法、装置、计算机设备、存储介质-CN202211309929.3在审
发明人：尹雪煜;金雅婷 -专利权人：上海浦东发展银行股份有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：所述方法包括：获取目标对象的目标特征，并根据目标特征获取目标对象的第一异常概率，能够得到目标对象自身的异常概率。然后获取目标对象对应的关联对象，并获取关联对象和目标对象之间的关联特征。进一步根据关联特征和第一异常概率，获取关联对象的第二异常概率，能够得到在目标对象的影响下，关联对象的异常概率。最后可以根据第二异常概率对目标对象和关联对象进行集团关系识别。
集团关系识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、数据处理装置、存储介质和电子设备-CN202010998060.2有效
发明人：李嘉诚;董建强;陈道昌;侯广东;王征 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例在获取包括目标任务的位置信息和路径的任务属性信息以及对应的任务处理资源的资源属性信息后，分别根据资源属性信息预测任务处理资源发生异常事件的概率、根据位置信息预测位置信息所属区域内发生异常事件的概率以及根据目标任务的路径确定该路径发生异常事件的概率，从而根据上述概率预测目标任务发生异常事件的概率。通过本发明实施例的方法，可以在用户历史数据较少的情况下较为准确地确定任务为异常任务的概率，从而可以在后续对存在异常的目标任务进行及时提示。
数据处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种异常检测方法、装置、存储介质及电子设备-CN202110378685.3在审
发明人：崔宫;彭子平;贾恒杰;王石祥;戴中兴;翁财宏;吴海星 -专利权人：广东电网有限责任公司韶关供电局
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种异常检测方法、装置、存储介质及电子设备。获取变电站中各设备的属性数据，并基于各属性的数据异常范围确定异常属性数据；基于确定各所述异常属性数据生成所述变电站的异常指数矩阵；基于预先训练的转换模型对所述异常指数矩阵进行转换处理，得到所述异常指数矩阵对应的自变量异常概率矩阵；基于所述自变量异常概率矩阵中各属性对应的自变量异常概率，以及对应的属性数据生成所述变电站的异常概率。
一种异常检测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]DNS异常检测方法、装置、设备及存储介质-CN202211084762.5在审
发明人：王帅峰;乔建秀 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请涉及数据处理，提供一种DNS异常检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取多个DNS数据包的域名，并根据多个DNS数据包的域名，确定每个域名的访问量；对每个DNS数据包的域名进行异常检测，得到每个DNS数据包的第一异常概率；根据每个域名的访问量，对每个域名进行异常检测，得到每个域名对应的第二异常概率；基于每个DNS数据包的第一异常概率以及每个域名对应的第二异常概率，确定每个DNS数据包的目标异常评价信息；根据每个DNS数据包的目标异常评价信息，从多个DNS数据包中确定存在异常的目标DNS数据包。本申请还涉及区块链，旨在提高DNS异常检测的识别效率和准确性。
dns 异常检测方法装置设备存储介质

[发明专利]异常行为确定方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910748655.X在审
发明人：朱梦佳 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2019-08-14 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种异常行为确定方法、装置、计算机设备和存储介质。基于肢体动作检测技术，所述方法包括：获取摄像设备采集到的课堂视频，将获取的课堂视频的各课堂视频帧输入人体动作识别模型和专注度识别模型中，确定各学员的动作异常概率及专注度概率，将课堂视频帧、课堂视频帧中各学员的动作异常概率以及各学员的专注度概率对应存储至目标数据库中，当接收到携带有目标时间段的异常行为确定指令时，从目标数据库中确定出与目标时间段对应的多个课堂视频帧，得到连续视频帧，基于连续视频帧对应的各学员的动作异常概率集合以及各学员的专注度概率集合，确定异常行为学员，从而提高了各学员出现异常行为识别的准确率。
异常行为视频帧课堂异常概率连续视频帧目标数据库时间段视频人体动作识别计算机设备存储介质概率集合检测技术摄像设备肢体动作概率准确率存储集合采集指令携带申请

[发明专利]基于智能监盘的异常预测方法、系统、设备和存储介质-CN202211712609.2在审
发明人：邵壮;雷丽君;沈思贤;朱峰;沙谦;梁正玉;张浩;张广涛;李昆;向杰;郭佳薇;刘建海;饶德备 -专利权人：润电能源科学技术有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能监盘的异常预测方法、系统、设备和存储介质，包括：根据待监盘设备，选择相应的设备参数，建立异常预测模型；获取所述待监盘设备的边界参数，将获取的所述边界参数和预设的所述预警参数输入所述异常预测模型，得到在给定所述边界参数时出现所述预警参数的异常概率值；将所述异常概率值与全局概率阈值相比较，若小于所述全局概率阈值，则所述异常预测模型触发异常提示。本发明能够随设备工况变化对传感器测量数据出现概率进行归一化，避免了训练数据分布不均匀对健康度评估造成的误导，不仅可用于解决多模式问题，还可以通过设置全局概率阈值来避免人工设置各参数报警阈值的工作，进一步提高了预测效率和预测的准确性
基于智能异常预测方法系统设备存储介质

[发明专利]细胞展示方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质-CN201910492858.7在审
发明人：车拴龙;罗丕福;李晶;张志魁;丁向东;刘斯;李映华;邱伟松 -专利权人：广州金域医学检验中心有限公司
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种细胞展示方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，包括：获取待分析细胞对应的细胞参数，确定与每个细胞参数对应的细胞参数异常概率；获取与每个所述细胞参数对应的异常权重系数；根据所述每个细胞参数对应的细胞参数异常概率和每个细胞参数对应的异常权重系数计算得到所述待分析细胞对应的异常概率；根据细胞集中每个待分析细胞对应的异常概率进行展示。
细胞参数异常概率细胞计算机可读存储介质计算机设备权重系数展示分析准确率