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[发明专利]一种基于行为特征的乘客人数计量方法-CN201410255137.1有效
发明人：王占杰;王佶喆 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2014-06-11 - 公布日： 2017-04-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于行为特征的乘客人数计量方法，将人在上车和下车时的行为分为四种行为模式，再采用基于SVM的分析学习模式，先确定四类行为模式的核函数，将训练数据通过一个映射将其映射到一个高维空间中，并求解出最优超平面使得训练数据变得线性可分提取四类行为模式特征点，生成对应的特征矩阵并构建分类器。当需要分析一组未知的数据时，将数据送入分类器中进行分类，则最终分类的结果即为该组数据对应的行为模式，由行为模式就可以进行人数计数。本发明有针对智能交通识别技术的特点，融合了行为特征与计算机技术，增加测量的准确性和实时性，获取了更加真实、准确、实时车辆的负载信息，为车辆的管理和监督提供了重要的参考。
一种基于行为特征乘客人数计量方法

[发明专利]一种用户行为识别方法及装置-CN201811351198.2有效
发明人：青海;李阳;顾嘉唯 -专利权人：北京物灵智能科技有限公司
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种用户行为识别方法及装置，该方法包括：获取用户的起夜行为数据，根据所述用户的起夜行为数据，训练所述用户的用户起夜行为分类模型，根据所述用户起夜行为分类模型识别所述用户的起夜行为。通过上述方法，检测当前用户是否有起夜行为的过程中，用户无需穿戴或者直接身体接触检测装置，不会影响用户睡眠的舒适度，降低对用户睡眠状态的干扰。
一种用户行为识别方法装置

[发明专利]一种识别恶意代码弱口令入侵行为的方法及系统-CN201611228799.5有效
发明人：康学斌;董建武;肖新光 -专利权人：深圳市安之天信息技术有限公司
申请日： 2016-12-27 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种识别恶意代码弱口令入侵行为的方法及系统，包括：获取网络通信行为中的网络通信数据，所述网络通信数据包括通信IP、通信端口、通信内容；对所述网络通信数据进行统计分类，产生统计分类数据；基于所述统计分类数据，依据识别规则对恶意代码中存在的弱口令入侵行为进行识别。解决现有技术中对未知入侵行为检测效果有限的技术问题。
一种识别恶意代码口令入侵行为方法系统

[发明专利]一种基于用户二元性分析的内部用户异常行为融合检测方法及系统-CN202210637361.1有效
发明人：杨光;付勇;赵大伟;王继志;吴钰;陈丽娟 -专利权人：山东省计算中心（国家超级计算济南中心）
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于用户二元性分析的内部用户异常行为融合检测方法及系统，包括：采集用户二元数据；基于用户元特征与用户行为特征，分别独立训练用户元特征分类器模型与用户异常行为分类器模型，分别进行用户元特征异常个体检测和用户异常行为检测；基于检测结果，建立用户二元性结果矩阵，并针对不同的情况分别予以分析处理：对于元特征异常且行为特征异常的用户，直接告警；对于元特征正常且行为特征正常的用户，判定为正常；对于元特征异常且行为特征正常的用户，适当调控行为偏移阈值；对于元特征正常且行为特征异常的用户，适当调控行为偏移阈值。本发明可以无遗漏地分析用户二元性分类器判定结果组合情境，针对性执行后续分析检测。
一种基于用户二元分析内部异常行为融合检测方法系统

[发明专利]用以检测恶意软件的计算装置-CN201910919572.2在审
发明人：肖徐春;邓朔;巴巴克·萨拉马特;拉贾什·古普塔 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2013-03-14 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：所述计算装置可包含：查询记录器，其记录所述计算装置上的所述应用程序的行为以产生日志；行为分析引擎，其分析来自所述查询记录器的所述日志以产生特性化所述应用程序的所述行为的行为向量；和分类器，其将所述应用程序的所述行为向量分类为良性或恶意软件
计算装置应用程序记录器行为向量日志检测恶意软件查询恶意软件行为分析分类器特性化引擎分类记录分析

[发明专利]一种确定用户行为偏好的方法、推荐信息的展示方法和装置-CN201610313099.X在审
发明人：孙仁恩 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2016-05-12 - 公布日： 2017-11-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种确定用户行为偏好的方法、推荐信息的展示方法和装置。该确定用户行为偏好的方法包括将推荐信息和信息分类标签进行关联；将关联后的推荐信息进行推送；当获知用户触发推荐信息时，获取用户所触发的推荐信息所关联的信息分类标签；根据所获取的信息分类标签确定用户的行为偏好这种确定用户行为偏好的方式解决了现有技术中，通过问卷调查的方式采集数据并基于所采集的数据确定用户行为偏好时，所确定出的用户行为偏好准确性低的问题。
一种确定用户行为偏好方法推荐信息展示装置

[发明专利]一种融合工艺行为与网络行为的入侵检测方法-CN202111558198.1在审
发明人：刘贤达;于雅洁;赵剑明;王天宇;张博文 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合工艺行为与网络行为的入侵检测方法，具体为一种融合工艺层面与网络层面的工业控制系统入侵检测方法，该方法基于主成分分析法实现了对工艺层数据的特征降维；基于卷积神经网络完成了对网络层数据的特征提取；将同一时刻处理后的工艺行为数据与网络行为数据进行融合，通过多分类支持向量机进行分类，获取了工业控制系统的安全行为状态。该方法能够同时考虑工艺数据与网络数据，检测系统中的异常行为，提高异常分类精度。
一种融合工艺行为网络入侵检测方法

[发明专利]基于WIFI背景噪音的被动式两人行为识别方法-CN201410209856.X有效
发明人：谷雨;任福继;权良虎;陈孟妮 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2014-05-15 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于WiFi背景噪音的被动式两人行为识别方法，其特征是：按如下步骤进行：1通过无线网卡收集六种行为组合的RSS数据；2对无线信号样本数据进行预处理后获得去噪样本数据；3利用去噪样本数据建立两人行为组合的分类系统模型；4通过所述两人行为组合的分类系统模型对待分类数据进行识别。本发明能将单人的行为识别扩展到双人行为组合识别，而且不需要被测人携带任何设备在室内自由活动。
基于 wifi 背景噪音被动式行为识别方法

[发明专利]一种人体姿态行为智能分析识别方法-CN201910297283.3在审
发明人：王洋洋;刘绍辉;何周琴;叶江海 -专利权人：哈工大机器人义乌人工智能研究院
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体姿态行为智能分析识别方法。采集样本视频数据；提取样本视频中每一帧图像中每个人体的所有关节点，将每个人体的所有关节点分段分部位地进行连接；将相邻两帧图像中每个人体的相同关节点连接起来，构成每个人体骨骼框架的时空图；采用SoftMax分类器对行为进行分类，划分出行为特征类别；根据划分的行为特征类别，进行深度学习，训练出行为分析模型；采集待分析人体姿态行为视频，提取视频中每个人体骨骼框架的时空图，并将其输入行为分析模型，行为分析模块分析出取视频中每个人体的行为类别本发明通过特征提取、行为建模、行为分类实现人体姿态行为的分析识别，准确率高。
人体姿态视频分析模型人体骨骼行为特征智能分析时空图样本采集行为分析模块视频数据输入行为特征提取相邻两帧行为分类行为建模分析分类器关节点帧图像准确率分段分部出行图像分类学习

[发明专利]训练行为意图识别模型的方法、行为意图识别方法及装置-CN202310133497.3有效
发明人：陆奕强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种训练行为意图识别模型的方法、行为意图识别方法及装置。主要技术方案包括：获取包括多个训练样本的训练数据；利用训练数据训练多分类模型和附加模型；其中，多分类模型输出行为样本在多层级行为意图类别中各最下层类别上的第一概率；附加模型利用行为样本在各最下层类别上的第一概率，确定行为样本在上层类别上的分配权重，利用行为样本在上层类别上的分配权重以及上述第一概率，确定行为样本在各最下层类别上的第二概率；训练目标包括：最小化依据第二概率得到的行为样本所属的最下层类别与行为样本内标注的类别标签之间的差异；训练结束后，利用多分类模型得到行为意图识别模型。本申请能够提高行为意图识别的准确度。
训练行为意图识别模型方法装置

[发明专利]一种基于k-means算法的弱监督行为识别方法-CN202110480621.4有效
发明人：杨绪祺;秦荣;张甲;葛永新 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于k‑means算法的弱监督行为识别方法，包括如下步骤：选择公开数据集；构建行为识别模型，所述行为识别模型，包括预测簇模块、权重生成模块和分类模块；分别针对预测簇模块、权重生成模块和分类模块进行训练，得到训练好的行为识别模型；将待预测行为样本输入训练好的行为识别模型，输出为待预测行为样本的预测结果。本发明所构建的行为识别模块，创造性的加入了权重元素，可以有效的提升行为识别的准确性。
一种基于 means 算法监督行为识别方法

[发明专利]一种基于BP神经网络的人体行为识别方法-CN201710545531.2在审
发明人：朱力航;黄慧敏;朱珂权;林淳 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2017-07-06 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于BP神经网络的人体行为识别方法，包括人体行为建模处理和人体行为识别处理，人体行为建模处理包括以下步骤获取训练的数据集；基于过滤式特征选择方法对基础特征信息进行提取；对提取所得的基础特征信息数据集进行层次聚类分析处理，并生成人体行为分类器；人体行为识别处理包括以下步骤构建BP神经网络模型；将人体行为分类数据导入神经网络，使用拟牛顿倒传递法进行训练；通过BP神经网络算法对所述的人体分类器进行持续完善与优化；对输出结果进行离散化处理，得到人体行为识别处理结果。
一种基于 bp 神经网络人体行为识别方法

[发明专利]一种基于主成份分析的人体行为识别方法-CN201710545528.0在审
发明人：朱力航;黄慧敏;朱珂权;林淳 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2017-07-06 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于主成份分析的人体行为识别方法，包括人体行为建模处理和人体行为识别处理，人体行为建模处理包括以下步骤获取训练的数据集；基于过滤式特征选择方法对基础特征信息进行提取；对提取所得的基础特征信息数据集进行K‑means算法聚类处理，并生成人体行为分类器；人体行为识别处理包括以下步骤构建BP神经网络模型；将人体行为分类数据导入神经网络，使用拟牛顿倒传递法进行训练；通过BP神经网络算法对所述的人体分类器进行持续完善与优化；对输出结果进行离散化处理，得到人体行为识别处理结果。
一种基于成份分析人体行为识别方法

[发明专利]一种基于深度置信网络和SVM的网络攻击检测方法-CN201810832545.7有效
发明人：唐舸轩;石波;赵磊;吴朝雄 -专利权人：北京计算机技术及应用研究所
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度置信网络和SVM的网络攻击检测方法，其中，包括：步骤1：构造网络攻击行为特征向量；步骤2：确定模型训练集和测试集，给数据制定标签，区分正常行为与攻击行为，并将攻击行为分类；步骤3：构建深度置信网络模型，逐层训练，提取网络攻击行为特征，并计算误差，直至收敛，再对模型的权值进行微调,得到特征向量；步骤4：将提取的特征向量作为输入参数，选择合适的SVM分类器进行训练，对网络攻击行为进行分类，构建网络攻击检测模型；步骤5：构建网络攻击行为分析模型，使用测试集测试模型准确率，计算准确率、误报率与漏报率，并将识别出的网络攻击行为作为训练数据，进行优化。
一种基于深度置信网络 svm 攻击检测方法

[发明专利]一种基于光流效应的鱼类行为视频识别方法-CN202010270884.8有效
发明人：黄凯宁;石岩;凌晨;郭有强;徐波;张自军;李闯;唐思明 -专利权人：蚌埠学院
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光流效应的鱼类行为视频识别方法，涉及生物行为的监测和分析方法技术领域；包括如下步骤：视频采集；利用摄像装置将被检测物体的视频进行录制；数据初处理；将摄像机采集的图像进行处理；数据输入；数据再处理；光流计算；后处理；序列编码；行为分类；对写入行为序列库的运动矢量编码进行语义描述；序列比对；鱼类行为特征匹配主要依赖图像特征提取和相似度判别，进而实现行为的分类和聚类。本发明采用视频图像中的光流效应，以抽取并分类视频的时空特征，进而实现对行为的关注，利用光流效应一方面比较容易判断出交互时运动行为的方向，还解决了空间跟踪、识别的准确性问题。
一种基于效应鱼类行为视频识别方法