基于多维特征的目标异常行为检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201610330313.2

申请日：

2016-05-17

公开(公告)号：

CN106022372A

公开(公告)日：

2016-10-12

发明(设计)人：

潘新龙王海鹏何友熊伟周伟彭煊夏沭涛刘瑜

申请人：

申请人地址：

264001 山东省烟台市芝罘区二马路188号科研部

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

代理机构：

代理人：

法律状态：

公开

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2016-10-12	公开	公开
2016-11-09	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101687260933 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2016103303132 申请日:20160517
2019-05-10	授权	授权
2019-05-03	专利申请权、专利权的转移	专利申请权的转移 IPC(主分类):G06K 9/62 登记生效日:20190416 变更事项:申请人变更前权利人:中国人民解放军海军航空工程学院变更后权利人:中国人民解放军海军航空大学变更事项:地址变更前权利人:264001 山东省烟台市芝罘区二马路188号科研部变更后权利人:264001 山东省烟台市芝罘区二马路188号科研学术处

共 50 条

[1]

基于多维特征的目标行为模式在线分类方法 [P].

何友 ;

潘新龙 ;

王海鹏 .

中国专利 :CN106203526A ,2016-12-07

[2]

基于多维特征的异常检测方法 [P].

雷宇亮 .

中国专利 :CN120811698A ,2025-10-17

[3]

一种基于多维特征轨迹的出入库异常行为检测方法 [P].

金昀程 ;

陈家辉 ;

孙斌 ;

金心宇 .

中国专利 :CN120599510A ,2025-09-05

[4]

基于多维特征和用户行为的访问异常分析方法及系统 [P].

邹振婉 ;

王斌 ;

陈涛 ;

叶波 .

中国专利 :CN120378207A ,2025-07-25

[5]

基于多维特征的硬盘异常检测方法、装置、介质及设备 [P].

陈潇 ;

舒继武 ;

朱博弘 ;

高聪明 .

中国专利 :CN120162716A ,2025-06-17

[6]

一种基于多维特征的LiDAR动态目标检测方法 [P].

陈凯 ;

许井峰 ;

苏宝全 ;

徐行 ;

张伟 ;

张引 ;

高佳鑫 ;

张泊林 ;

隋心 .

中国专利 :CN120876921A ,2025-10-31

[7]

基于多维特征融合和堆栈集成学习的异常流量检测方法 [P].

张浩 ;

李杰铃 .

中国专利 :CN111953701A ,2020-11-17

[8]

基于多维特征的最优特征选择方法 [P].

袁士林 .

中国专利 :CN110321909A ,2019-10-11

[9]

一种基于多维特征融合的安防异常行为识别方法 [P].

庞永恒 ;

姜囡 ;

单婧文 ;

王华朋 ;

王一鸣 ;

巩家昌 ;

王扶尧 ;

邵冬梅 ;

王丹 ;

尚越 ;

陈静蓉 .

中国专利 :CN117372917A ,2024-01-09

[10]

基于大数据和多维特征的异常通讯行为识别方法及系统 [P].

陆井遥 ;

聂开成 ;

陈志红 ;

郭攀 .

中国专利 :CN117877098B ,2024-05-28

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