“行为提取”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果744235个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种提取互联网用户网络行为的方法及系统-CN202210593638.5在审
发明人：张文琼 -专利权人：张文琼
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种提取互联网用户网络行为的方法及系统，包括学术端提取范围模块、行为数据提取转换模块和整合应用模块，所述学术端提取范围模块与行为数据提取转换模块电连接，所述行为数据提取转换模块与整合应用模块电连接，所述学术端提取范围模块用于系统在学术端定义用户行为，以及对提取内容的周期和权限设定，所述行为数据提取转换模块用于通过在学术端提取出的用户网络行为数据和内容数据，进行用户论文查重存在问题重要程度的计算和分类，所述整合应用模块用于将用户论文查重存在问题重要程度进行转换以及影响倾向和数据报告的输出，本发明，具有提取毕业生学术端论文查重修改行为并转换为的重要度文档的特点。
一种提取互联网用户网络行为方法系统

[发明专利]行为关系信息提取方法及装置、存储介质、电子设备-CN202010154445.0有效
发明人：宜娜 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-07 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本公开提供一种行为关系信息提取方法及装置、电子设备、存储介质；涉及计算机技术领域。所述行为关系信息提取方法包括：获取待处理行为数据，并提取待处理行为数据中行为事件的行为属性信息；从行为属性信息中确定行为源节点以及行为目标节点，并确定行为源节点与行为目标节点之间的权重数据；根据行为属性信息以及权重数据生成待处理行为数据对应的连通子图；以模块度最大为目标对连通子图进行社区子图提取，以获取多个目标社区子图并基于目标社区子图提取待处理行为数据对应的行为关系信息。
行为关系信息提取方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种结合推理和半自动学习的行为知识提取方法和装置-CN201310452292.8无效
发明人：毛文吉;曾大军;葛安生;孔庆超;王磊 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2013-09-26 - 公布日： 2013-12-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提出一种结合推理和半自动学习的行为知识提取方法和装置。本发明针对海量的开源文本，使用少量行为知识提取模板并利用行为知识间的语义关联，增量地从文本中获取行为前提、行为结果和行为间的时序关系三种主要的行为知识。本发明基于Bootstrapping分别获取上述三种行为知识，并基于行为知识间的语义关联，在Bootstrapping步骤中结合知识推理进行行为知识提取。本发明能够有效提高了行为知识提取的效率和质量，可在不同应用领域支持面向海量文本的行为自动建模和分析。
一种结合推理半自动学习行为知识提取方法装置

[发明专利]一种基于API调用和网络行为的僵尸软件检测方法-CN202210528096.3在审
发明人：黄永忠;罗勇成;秦韬 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于API调用和网络行为的僵尸软件检测方法，该方法包括主机行为模式提取层模块、网络行为模式提取层模块和聚合训练模块；其中主机行为模式提取层模块包括文件解析识别子模块、静态FCG提取子模块、样本分发子模块和调用上下文提取子模块，依次进行样本文件的解析和识别、样本分发、样本的静态分析和动态分析、FCG调用图压缩以及节点重标签；网络行为模式提前层模块包括网络行为监控和数据预处理子模块、LSTM表示学习子模块，进行网络行为收集和数据预处理，训练LSTM表示学习子模块；聚合训练模块将主机行为模式提取层模块、网络行为模式提取层模块的输出数据进行聚合训练，输入全连接分类网络中，最后得到分类结果。
一种基于 api 调用网络行为僵尸软件检测方法

[发明专利]危险行为识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210462865.4在审
发明人：万里红;袁野;吴国栋;刘岩岩 -专利权人：河南中原动力智能制造有限公司
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种危险行为识别方法、装置、设备及存储介质，通过获取用户所在场景环境下的目标用户行为图像集；利用预设危险行为模型中的空间特征提取网络，对每帧第一用户行为图像进行空间特征提取，得到包含空间特征信息的多帧第二用户行为图像；利用预设危险行为模型中的时序特征提取网络，对多帧第二用户行为图像进行时序特征提取，得到目标用户行为图像集的时序特征信息，以能够从多帧连续图像中提取到时间信息；基于空间特征信息和时序特征信息，对场景环境下的用户行为进行行为识别，得到用户行为的行为类型。本申请无需依赖光流信息和提取人体骨骼点，提高实用性，满足实际应用场景需求。
危险行为识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于多时间尺度卷积的视频行为识别方法及装置-CN202111157693.1在审
发明人：陈西江;杜晓妍;梁全恩;吴浩;韩贤权 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多时间尺度卷积的视频行为识别方法及装置，其方法包括：构建至少一个多时间尺度卷积模块；将所述至少一个多时间尺度卷积模块嵌入至预设的骨架网络中，形成目标特征提取模型；通过所述目标特征提取模型提取视频中的行为特征；构建行为识别模型，并通过所述行为识别模型对所述行为特征进行识别。本发明通过目标特征提取模型对视频中的行为特征进行提取，由于多时间尺度卷积模块中的卷积核参数是可以学习调整的，可有效的提取视频不同帧间的时空特征，提高行为特征提取的准确性。并且，也不会出信息丢失问题，进一步提高行为特征提取的准确性，从而可提高对视频行为识别的识别准确性。
一种基于多时尺度卷积视频行为识别方法装置

[发明专利]金融交易行为指模平滑函数提取方法-CN202111392197.4在审
发明人：徐欣;徐秀丽 -专利权人：上海开明智盾智能科技有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：金融交易行为指模平滑函数提取方法，包括行为指模提取及建立行为指模数学公式；指模提取包括实时建立、更新交易行为数据库与用户层行为习惯特征库，提取行为指模；建立指模数学公式，实时建立、更新交易行为数据库与用户层行为习惯特征库中，包括建立用户层交易行为特征数据库、广义群体层交易行为特征数据库、用户层交易行为习惯特征权重数据库；建立行为指模数学，提取行为指模中，包括建立异常金额交易行为特征值、异常速度交易行为特征值、异常行为习惯交易特征值、异常第二方近期金融行为特征值、用户个人信息近期变更行为特征值。
金融交易行为平滑函数提取方法

[发明专利]基于多维度特征融合的人体行为识别系统及其工作方法-CN202211709771.9在审
发明人：许宏吉;周双;杜正锋;刘琚;刘治;曾佳琦;汪阳;艾文涛;王猛;王宇豪;徐杰 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多维度特征融合的人体行为识别系统及其工作方法，包括行为数据采集模块、行为数据传输模块、行为数据存储模块、行为数据预处理模块、行为特征提取模块、行为分类结果模块以及行为识别应用模块；行为数据采集模块、行为数据传输模块、行为数据预处理模块、行为数据存储模块、行为特征提取模块、行为分类结果模块和行为识别应用模块依次连接。本发明采用上述基于多维度特征融合的人体行为识别系统及其工作方法，可应用于监狱管理服刑人员、老年人监护等场景。弥补了基于传感器的人体行为识别的缺陷，采用多维度的特征提取与融合解决了传统特征提取不精确导致行为识别错误问题。
基于多维特征融合人体行为识别系统及其工作方法

[发明专利]一种行为预测方法、装置及相关产品-CN202110796095.2在审
发明人：张嘉荣 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种行为预测方法、装置及相关产品。本申请涉及机器学习技术领域。方法中获取目标内容的特征序列和目标用户的N种历史行为序列，基于N种历史行为序列和目标内容的特征序列提取到共享特征提取结果，基于N种历史行为序列分别提取到一一对应的个性化特征提取结果。在对目标用户在目标内容任一种行为进行预测时，共同基于此前获得的共享特征提取结果和对应的历史行为序列的个性化特征提取结果获得预测结果。本方案考虑到各种历史行为序列在行为特征的差异，并针对性地进行了个性化的特征提取，不再仅仅基于共享特征提取结果执行对不同行为的预测。即便在待预测行为的相关度较低的场景下，也能够保证较高的预测准确性。
一种行为预测方法装置相关产品

[发明专利]驾驶行为评价系统及基于驾驶行为的保险定价系统-CN201811600703.2在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：江苏数慧信息科技有限公司
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06Q40/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于驾驶行为的保险定价系统，包括驾驶行为识别模块，用于识别用户的驾驶行为；驾驶行为特征提取模块，用于对所述驾驶行为进行特征提取，获得驾驶行为特征；驾驶特征分析模块，其使用驾驶行为出险系数关联模型对所述驾驶行为特征做相关分析，获得驾驶行为特征的出险系数；保险定价模块，其根据所述出险系数、并结合其他保险承保定价因子对用户的驾驶行为进行保险定价。本发明基于驾驶行为的保险定价系统，从采集的驾驶行为数据中识别出驾驶行为，对驾驶行为进行特征提取，并对提取的驾驶行为特征化，然后用这些特征与出险频次及出险金额进行关联分析，获得驾驶行为特征的出险系数，根出险系数进行保险定价
驾驶行为保险定价系统特征提取定价驾驶行为数据特征分析模块特征提取模块定价模块关联分析关联模型评价系统特征化采集驾驶分析

[发明专利]一种工控网络安全异常行为识别方法和系统-CN202211461312.3在审
发明人：丁朝晖;张伟;杨国玉;刘腾;车业蒙;黄冠杰 -专利权人：中国大唐集团科学技术研究总院有限公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开一种工控网络安全异常行为识别方法，包括：S1，对工控网络进行视频采集获得视频数据；S2，基于所述视频数据进行前景和运动目标检测；S3，基于前景和运动目标检测的结果进行特征提取与行为表征，所述特征提取针对异常行为识别和异常情景判定进行综合特征提取，所述特征提取的方法为基于深度学习的特征提取、基于三维卷积神经网络的特征提取、基于双流卷积神经网络的特征提取以及基于循环神经网络的特征提取进行综合特征提取；S4，基于综合特征提取进行异常行为判别，其中所述异常行为判别包括异常行为识别以及异常行为检测
一种网络安全异常行为识别方法系统

[发明专利]一种车辆通过弯道的行为采集提取方法-CN202210799164.X在审
发明人：季中豪;刘兴亮;崔东;邢智超;张慧;周景岩;付会通;方锐;汪黎明;丁盟格;李根 -专利权人：中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司;中国汽车技术研究中心有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： B60W30/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种车辆通过弯道的行为采集提取方法，包括以下步骤：S1、获取车辆信息；S2、根据获取的车辆信息与设定阈值的对比，对通过弯道行为场景进行标志；S3、对标志的弯道行为场景进行判定，判定标志的弯道行为场景是否符合规定的弯道场景；S4、若符合弯道行为场景，则对弯道场景片段进行提取。本发明所述的一种车辆通过弯道的行为采集提取方法，可对行为场景进行批量化的自动化识别和提取，有效提高行为场景的提取效率，满足开发的行为场景需求。
一种车辆通过弯道行为采集提取方法

[发明专利]神经网络训练行为图片进行工地施工异常行为提取方法-CN202011211067.1在审
发明人：洪敏;万里;熊榆;白金龙;胡宇;唐良艳 -专利权人：重庆恢恢信息技术有限公司
申请日： 2020-11-03 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种神经网络训练行为图片进行工地施工异常行为提取方法，包括如下步骤：S1，通过数据库获取工地施工人员行为数据，对行为数据进行训练；S2，将行为数据进行训练提取之后，获得最优获取工地人员安全行为图像距离属性；S3，设置安全行为评判方法，从而对工地施工行为进行有效提取。
神经网络训练行为图片进行工地施工异常提取方法

[发明专利]基于零信任身份的异常行为检测方法及装置-CN202211529495.8有效
发明人：王月兵;覃锦端;柳遵梁;毛菲;刘聪 -专利权人：杭州美创科技股份有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F21/31 文献下载
摘要：本发明实施例公开了基于零信任身份的异常行为检测方法及装置。方法包括：获取登陆计算机的用户信息，并对用户信息进行身份识别；对正常运行环境下的身份域以及行为域进行学习；获取再次登陆的用户信息，并进行身份特征提取；进行身份检测，以得到身份检测结果；进行行为特征提取，以得到行为提取结果；对行为提取结果结合正常行为域集合进行行为检测，以得到行为检测结果；根据身份检测结果以及行为检测结果判断再次登陆的用户是否存在异常行为；若是，则生成行为处理信息。通过实施本发明实施例的方法可实现精准且有效识别多变的未知行为，提高异常行为的检测准确率。
基于信任身份异常行为检测方法装置

[发明专利]一种基于深度视频联动特征的行为识别方法-CN202110968288.1有效
发明人：杨剑宇;黄瑶 -专利权人：苏州大学
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度视频联动特征的行为识别方法，包括以下步骤：将每个行为样本的深度视频进行正面、右侧面、左侧面和顶面投影，获得相应的投影序列；通过计算每个投影序列的动态图像，获得每个行为样本的动态图像；将每个行为样本的动态图像输入各自的特征提取模块并提取特征；将提取的特征输入多投影联动特征提取模块并提取各投影组合的联动特征；按通道连接提取到的所有联动特征，并将连接后的特征输入平均池化层和全连接层；构造基于深度视频联动特征的行为识别网络；将每个训练行为样本的深度视频输入基于深度视频联动特征的行为识别网络，训练网络至收敛；将每个待测试行为样本的深度视频输入训练好的行为识别网络，实现行为识别。
一种基于深度视频联动特征行为识别方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条