基于图注意力机制和Transformer的异常检测 被引量：8

1

作者 严莉 张凯 +3 位作者 徐浩 韩圣亚 刘珅岐 史玉良 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期900-908,共9页

异常检测对电力行业的发展有着重要的影响,如何根据大规模电力数据进行异常检测是重要的研究热点.目前,大多数研究通过聚类或神经网络进行异常检测.但是这些方法忽略了时序数据之间潜在的关联关系及某些特点的重要信息,没有充分挖掘出... 异常检测对电力行业的发展有着重要的影响,如何根据大规模电力数据进行异常检测是重要的研究热点.目前,大多数研究通过聚类或神经网络进行异常检测.但是这些方法忽略了时序数据之间潜在的关联关系及某些特点的重要信息,没有充分挖掘出数据的潜在价值.因此,提出了一种基于图注意力和Transformer的异常检测模型.该模型首先根据数据中台中获取的电力数据(主要包括用户ID、电能表ID、用户类型、电流、电压、功率等数据)构建一个异构信息网络;然后,为了减少模型参数和避免出现过拟合的现象,在图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)模型的基础上,引入非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization,NNMF)的方法来进行相似性学习;最后采用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)和Transformer共同捕获数据间的相互关联关系,从而提高检测精度.以中国某地区的电力数据为基础进行验证,实验结果表明所提出的方法可以有效进行异常检测. 展开更多

关键词 异常检测 异构信息网络 相似性学习 图注意力网络 TRANSFORMER

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基于特征融合的图嵌入方法在以太坊钱包异常数据识别中的应用研究

2

作者 刘浏 《软件》 2024年第5期81-85,共5页

由于以太坊钱包数据具有很强的隐私性,因此在加密货币交易中,攻击者很难发现这类数据异常情况,本文研究以太坊非法交易识别应用基于特征融合的图嵌入方法。该方法包括异常数据特征提取和交易特征提取两种特征提取策略。具体而言,利用BP... 由于以太坊钱包数据具有很强的隐私性,因此在加密货币交易中,攻击者很难发现这类数据异常情况,本文研究以太坊非法交易识别应用基于特征融合的图嵌入方法。该方法包括异常数据特征提取和交易特征提取两种特征提取策略。具体而言,利用BP神经网络提取以太坊钱包异常数据特征,采用随机游走策略提取交易特征。然后,融合提取的异常数据特征和交易特征,获得以太坊钱包异常数据表示。实验结果表明,该方法各项指标优于其他算法,能够有效检测以太坊钱包异常数据。 展开更多

关键词 以太坊钱包 异常交易 图构建

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基于相关性的多维时序数据异常溯源方法 被引量：5

3

作者 王沐贤 丁小欧 +1 位作者 王宏志 李建中 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第11期2142-2150,共9页

提出一种基于统计学相关性分析的多维时序异常数据检测分析方法,以对检测中表现为异常的数据进行溯源:对反映系统故障的数据和传感器质量问题的数据进行分类,进而识别出真正的系统故障,避免误检。首先根据相关关系构建时序相关图,再进... 提出一种基于统计学相关性分析的多维时序异常数据检测分析方法,以对检测中表现为异常的数据进行溯源:对反映系统故障的数据和传感器质量问题的数据进行分类,进而识别出真正的系统故障,避免误检。首先根据相关关系构建时序相关图,再进一步归纳为时序相关环模型,通过在时序相关图上搜索并确定时序相关环的过程,提取时序相关环中的特征,得到时间序列相关性集合。进而利用时间序列相关性集合进行时序数据异常来源检测,根据检测结果评估时序传感器数据对应的系统故障的几率。在真实的工业设备传感器序列数据集上进行大量实验,实验结果验证了该方法在高维时序数据的异常检测任务上的有效性。通过对比实验,验证了该方法从稳定性和效率上优于基于统计和基于机器学习模型的基准算法,时间序列的维度越高,该方法较基准算法的提升越明显。该方法通过对多维时序数据相关性知识的挖掘,既节约了计算成本,又实现了对多维异常数据来源的精准识别。 展开更多

关键词 多维时间序列 异常检测 相关性分析 图算法 工业大数据 溯源

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区块链异常交易检测系统方案设计与分析 被引量：1

4

作者 萧牧天 杨春霞 黄永洪 《信息技术与标准化》 2023年第4期24-29,共6页

为解决区块链交易安全问题,基于智能合约交易等区块链相关业务的安全态势感知方法,提出了一种基于交易数据分析的异常交易检测系统,通过构建地址和实体交易图,联合特征和机器学习进行交易实体识别,并基于交易数据分析提取多粒度交易模... 为解决区块链交易安全问题,基于智能合约交易等区块链相关业务的安全态势感知方法,提出了一种基于交易数据分析的异常交易检测系统,通过构建地址和实体交易图,联合特征和机器学习进行交易实体识别,并基于交易数据分析提取多粒度交易模式和用户画像,对区块链中的异常交易进行及时可靠的检测,可提高监管部门的监管效率,保障区块链交易安全。 展开更多

关键词 区块链 异常检测 交易图 用户画像

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第二产程胎心监护异常图形对妊娠结局的影响 被引量：3

5

作者 谢守珍 连俊红 +1 位作者 王晶 宋成文 《中国妇幼保健》 CAS 北大核心 2007年第29期4078-4080,共3页

目的：将第二产程胎心监护异常图形分为良好图形和不良图形，探讨其对产程处理的指导意义。方法：2004年1—8月间565例胎心监护图形（CTG）中的289例（51．2％）为异常图形，将289例异常图形分为良好图形155例（对照组），不良图形134... 目的：将第二产程胎心监护异常图形分为良好图形和不良图形，探讨其对产程处理的指导意义。方法：2004年1—8月间565例胎心监护图形（CTG）中的289例（51．2％）为异常图形，将289例异常图形分为良好图形155例（对照组），不良图形134例（观察组），对比两组图形对妊娠结局的影响。结果：观察组脐带绕颈（18．7％）明显高于对照组（5．2％），P〈0．05；阴道助产（11．2％）、剖宫产率（26．1％）明显高于对照组（3．2％、6．5％），P〈0．05、P〈0．01；Ⅱ°-Ⅲ°羊水粪染（13．4％）高于对照组（1．9％），P〈0．05；第二产程时限（35±21）min明显短于对照组（60±30）min，P〈0．01；新生儿窒息两组差异无显著性（4．5％、2．6％），P〉0．05。观察组异常图形为持续性心动过缓。频发VD及LD、PD，甚至出现基线变异减弱或消失；对照组为一过性心动过速，偶发ED、VD或LD、PD，无基线变异减弱或消失。结论：良好图形为一过性偶发的异常图形，不良图形为持续性、频发的异常图形；对良好图形密切观察，防止过早干预，对不良图形应积极处理，防止造成不良后果。 展开更多

关键词 第二产程 胎心监护 异常图形 妊娠结局

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第二产程胎心监护异常图形对新生儿预后的影响 被引量：2

6

作者 任长慧 许圣菊 亓效香 《泰山医学院学报》 CAS 2008年第7期530-532,共3页

目的将第二产程胎心监护异常图形分为良好图形和不良图形,探讨其对产程处理的指导意义。方法2007年1-2008年1月1000例胎心监护图形（CTG）中的512例（51.2%）为异常图形,将512例异常图形分为良好图形315例（对照组）,不良图形197例（观... 目的将第二产程胎心监护异常图形分为良好图形和不良图形,探讨其对产程处理的指导意义。方法2007年1-2008年1月1000例胎心监护图形（CTG）中的512例（51.2%）为异常图形,将512例异常图形分为良好图形315例（对照组）,不良图形197例（观察组）,对比两组图形对新生儿预后的影响。结果观察组脐带绕颈（18.7%）明显高于对照组（5.2%）,P〈0.05;阴道助产（11.2%）、剖宫产率（26.1%）明显高于对照组（3.2%、6.5%）,P〈0.05、P〈0.01;Ⅱ°-Ⅲ°羊水粪染（13.4%）高于对照组（1.9%）,P〈0.05;第二产程时限（35±21）min明显短于对照组（60±30）min,P〈0.01;新生儿窒息两组差异无显著性（4.5%、2.6%）,P〉0.05。观察组异常图形为持续性心动过缓,频发VD及LD、PD,甚至出现基线变异减弱或消失;对照组为一过性心动过速,偶发ED、VD或LD、PD,无基线变异减弱或消失。结论良好图形为一过性偶发的异常图形,不良图形为持续性、频发的异常图形;对良好图形密切观察,防止过早干预,对不良图形应积极处理,防止造成不良后果。 展开更多

关键词 第二产程 胎心监护 异常图形 新生儿预后

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异常宫颈细胞核的自适应局部分割 被引量：1

7

作者 张灵 李静立 +3 位作者 陈思平 汪天富 江少锋 刘少雄 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2013年第10期1329-1335,共7页

为实现宫颈液基细胞图像中异常细胞核的准确分割,提出一种新的自适应局部细胞核分割方法。在自适应阶段,采用一种利用灰度和纹理信息的快速自适应阈值算法大致检测出细胞核区域;在局部阶段,对每一个粗分割得到的连通区域,在其局部邻域内... 为实现宫颈液基细胞图像中异常细胞核的准确分割,提出一种新的自适应局部细胞核分割方法。在自适应阶段,采用一种利用灰度和纹理信息的快速自适应阈值算法大致检测出细胞核区域;在局部阶段,对每一个粗分割得到的连通区域,在其局部邻域内,使用一种利用边界和区域信息的、基于泊松概率分布的图割法修正分割结果。将此方法用于苏木素&伊红染色的宫颈液基细胞图像,结果显示,本文方法的平均计算时间为1.6 s/幅,且比2012年Li等人提出的宫颈细胞分割方法在细胞核检测率、和异常细胞核分割精度上均提高了19.7%。 展开更多

关键词 宫颈液基细胞 图像 H&E染色 异常细胞核 分割 自适应局部分割 图割法

原文传递

基于动机分析的区块链数字货币异常交易行为识别方法 被引量：12

8

作者 沈蒙 桑安琪 +2 位作者 祝烈煌 孙润庚 张璨 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期193-208,共16页

当前区块链数字货币被众多恶意交易者利用,导致了“粉尘”注入、“空投”操作、勒索、骗局等一系列异常交易行为.因此,研究区块链数字货币异常交易行为的识别方法对于规范交易行为、保障网络空间安全具有重要意义.在众多区块链数字货币... 当前区块链数字货币被众多恶意交易者利用,导致了“粉尘”注入、“空投”操作、勒索、骗局等一系列异常交易行为.因此,研究区块链数字货币异常交易行为的识别方法对于规范交易行为、保障网络空间安全具有重要意义.在众多区块链数字货币中,比特币市值超过所有区块链数字货币市值和的一半,具有高代表性.比特币系统的用户数量多、交易规模大、地址匿名化等特性,为异常交易行为的准确识别带来巨大挑战.鉴于任何比特币异常交易行为背后都存在着明确的动机,本文以分析交易动机为切入点,设计了一种新颖的比特币异常交易行为识别方法.具体地,我们以空投糖果和贪婪注资两类异常交易行为作为典型代表,分别设计了两类异常交易行为的判定规则,进而抽象出异常交易模式图.在此基础上,利用子图匹配技术设计实现了比特币异常交易行为的识别算法.为了评估本方法的效果,我们收集了近30个月的比特币历史交易数据,通过人工分析确定了异常交易行为的真值集.实验结果显示,空投糖果行为的识别召回率为85.71%、准确率为43.62%,贪婪注资行为的识别召回率为81.25%、准确率为54.32%.此外,我们重点分析展示了三个比特币异常交易行为的典型实例,通过真实案例进一步验证了本文所提方法的有效性. 展开更多

关键词 区块链 比特币 异常交易行为 动机分析 交易图

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利用知识图谱的国土资源数据管理与检索研究 被引量：8

9

作者 张永军 程鑫 +3 位作者 李彦胜 王飞 刘晓健 吴文品 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1165-1175,F0002,共12页

针对国土资源不同数据产品间难以进行有效管理与快速应用的问题,研究利用图数据库对GlobaLand30、FROM-GLC10_2017、GLC_FCS30_2020等公开土地覆盖数据集进行语义层面的结构化存储,建立中国国土资源知识图谱。构建以行政区划为单位进行... 针对国土资源不同数据产品间难以进行有效管理与快速应用的问题,研究利用图数据库对GlobaLand30、FROM-GLC10_2017、GLC_FCS30_2020等公开土地覆盖数据集进行语义层面的结构化存储,建立中国国土资源知识图谱。构建以行政区划为单位进行土地覆盖数据产品管理、知识提取以及数据获取与更新的新型应用框架,利用基于图的异常数据检索算法探究不同产品间的一致性,提出了一种基于知识图谱的感兴趣图节点快速检索算法。通过引入知识图谱,形成了具有447817个节点、447816条关系,且可动态更新的中国国土资源知识图谱,并发现了在覆盖全国的2875个行政单元中有92个区域单元的产品数据一致性不足60%,区域产品精度可能存在较大误差。充分利用了多源土地覆盖数据产品间的信息,缩短了数据预处理的时间,为中国国土资源的知识化管理与应用提供了新思路。 展开更多

关键词 国土资源管理 知识图谱 土地覆盖数据产品 异常数据检索 感兴趣图节点

原文传递

车道模型的高速公路车辆异常行为检测方法 被引量：9

10

作者 邱凌赟 韩军 顾明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第5期1378-1382,1390,共6页

针对高速公路上车辆的逆行、停车、轨迹异常等事件的检测问题,提出了一种基于车道模型知识的自底上向的车辆异常检测方法。首先由车道线的连续性、共线性的感知搜索出车道线和消失点,自动建立车道模型;然后在多车辆检测与跟踪时,通过目... 针对高速公路上车辆的逆行、停车、轨迹异常等事件的检测问题,提出了一种基于车道模型知识的自底上向的车辆异常检测方法。首先由车道线的连续性、共线性的感知搜索出车道线和消失点,自动建立车道模型;然后在多车辆检测与跟踪时,通过目标运动位置预测和KLT特征点跟踪的方法建立表示目标区域交叠关系图,依据后验关系通过对图中节点对应目标区域的合并与拆分实现目标与实际车辆的一一对应,建立可靠的跟踪轨迹;最后基于消失点的坐标变换,计算车辆实际位置与速度,采用轨迹滑动窗口方法判断目标运动趋势并计算窗口内轨迹点平均速度,判断车辆的异常行为。实验结果表明,所提方法在不同天气、不同车流量环境中均有80%以上的事件检测率,同时算法简单,具有很好的实时性,能够适应实际高速公路智能检测设备的需求。 展开更多

关键词 高速公路 车辆异常事件 车道模型 交叠关系图 后验关系

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一种物联网环境下的分布式异常流量检测方案 被引量：8

11

作者 丁庆丰 李晋国 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期152-159,共8页

物联网终端设备数量的急剧增加带来了诸多安全隐患,如何高效地进行异常流量检测成为物联网安全研究中的一项重要任务。现有检测方法存在计算开销大的问题,且不能显式地捕捉流量数据中的关系和结构,难以应对新型网络攻击。考虑网络结构... 物联网终端设备数量的急剧增加带来了诸多安全隐患,如何高效地进行异常流量检测成为物联网安全研究中的一项重要任务。现有检测方法存在计算开销大的问题,且不能显式地捕捉流量数据中的关系和结构,难以应对新型网络攻击。考虑网络结构和节点设备之间的复杂通信模式,提出一种基于图神经网络的分布式异常流量检测方案。结合物联网环境对卷积神经网络进行改进,识别节点之间的复杂关系,同时在物联网设备、转发器和雾节点上设计并部署分布式检测单元,通过分布式检测架构实现本地化的异常流量检测,从而降低检测延迟和时间开销。在此基础上,引入注意力模块强化对关键特征的提取,增强模型的可解释性,进一步提高检测精度。在公开数据集CTU-13上的实验结果表明,该方案准确率和AUC值达到99.93%和0.99,只需9.26 s即可完成检测,且带宽消耗仅为845 kb/s。 展开更多

关键词 物联网 异常流量检测 图神经网络 注意力机制 多层感知机 分布式系统

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基于深度强化学习的异常学术引用检测

12

作者 王晓菲 朱焱 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2166-2172,共7页

现有高效识别异常引用的算法存在无法充分利用已知的标签信息或伪标签导致训练过程恶化等问题。为此提出一种融合深度强化学习和图神经网络技术的异常检测方法RACD。异常检测智能体可有效提取作者节点的异常引用特征;异常感知环境建模... 现有高效识别异常引用的算法存在无法充分利用已知的标签信息或伪标签导致训练过程恶化等问题。为此提出一种融合深度强化学习和图神经网络技术的异常检测方法RACD。异常检测智能体可有效提取作者节点的异常引用特征;异常感知环境建模驱动智能体充分学习已标注数据中的异常特点,发现未标注数据中的潜在异常。通过智能体与环境的不断交互,获得最优的引用异常检测策略。在真实数据集上进行实验,其结果表明,该方法可有效检测异常学术引用。 展开更多

关键词 图异常检测 异常学术引用 深度强化学习 图神经网络 图注意力网络 图嵌入 学术社交网络

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基于知识图谱的台区线损异常分析 被引量：8

13

作者 高泽璞 赵云 +1 位作者 张提提 张莲梅 《电气传动》 2021年第17期69-74,80,共7页

电网公司的基本职能之一是提供安全可靠的电能,而线损率是衡量电能质量及电网经济效益的核心标准。能够及时发现并解决台区线损异常是电网公司关注的重点。近年新兴的知识图谱技术能够清楚地描述实体之间的关系,并能将复杂的自然语言转... 电网公司的基本职能之一是提供安全可靠的电能,而线损率是衡量电能质量及电网经济效益的核心标准。能够及时发现并解决台区线损异常是电网公司关注的重点。近年新兴的知识图谱技术能够清楚地描述实体之间的关系,并能将复杂的自然语言转化成脉络清晰的三元组,因此,可将知识图谱技术运用到台区线损异常原因判断中。根据电网信息系统中的电力数据构建出台区线损异常知识图谱,分析各类异常原因特征并构建判断规则,经过推演格算法优化构建出台区线损异常原因判断方法。经实例验证,所提方法在台区线损异常原因判断方面的准确度优于电网方法,并极大地提升了判断速度,具有实用性和高效性,为知识图谱技术在电力行业的应用提供了新思路。 展开更多

关键词 线损异常原因 知识图谱 推演格算法 知识融合

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骨架引导的多模态视频异常行为检测方法 被引量：2

14

作者 付荣华 刘成明 +2 位作者 刘合星 高宇飞 石磊 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期16-24,共9页

视频异常行为检测是智能视频监控分析的一项重要且具有挑战性的任务,旨在自动发现异常事件。针对只采用单骨架模态导致部分相似运动模式的行为难以区分和缺乏时间全局信息的问题,提出骨架引导的多模态异常行为检测方法。为了充分利用RG... 视频异常行为检测是智能视频监控分析的一项重要且具有挑战性的任务,旨在自动发现异常事件。针对只采用单骨架模态导致部分相似运动模式的行为难以区分和缺乏时间全局信息的问题,提出骨架引导的多模态异常行为检测方法。为了充分利用RGB视频模态和骨架模态的优势进行相似行为下的异常行为检测,将从骨架模态中提取的动作行为特征作为引导,使用新的空间嵌入来加强RGB视频和骨架姿态之间的对应关系。同时使用时间自注意力提取相同节点的帧间关系,以捕获时间的全局信息,有效提取具有区分性的异常行为特征。在两个大型公开标准数据集上的实验结果表明所提方法能够有效加强骨架引导的多模态特征在空间和模态上的对应关系,并捕获时空图卷积缺乏的时间全局信息,使运动模式相似的异常行为实现更准确检测。 展开更多

关键词 视频异常行为检测 骨架 多模态融合 时空自注意力增强图卷积 空间嵌入

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基于关键帧定位和时空图卷积的异常行为识别 被引量：5

15

作者 刘嘉宇 陈平 《机械与电子》 2022年第1期48-53,58,共7页

为提高监控视频中行人异常行为检测效率,提出了结合关键帧定位和时空图卷积的异常行为识别方法。该方法在人体骨架关键点检测的基础上,采用关键点运动特性定位视频中行人异常行为关键序列,利用时空图卷积网络可以提取行人时空特征的优点... 为提高监控视频中行人异常行为检测效率,提出了结合关键帧定位和时空图卷积的异常行为识别方法。该方法在人体骨架关键点检测的基础上,采用关键点运动特性定位视频中行人异常行为关键序列,利用时空图卷积网络可以提取行人时空特征的优点,在关键帧序列上构建人体骨架时空图,同时建立基于瓶颈残差模块的时空图卷积网络行为识别模型,实现对监控视频中行人异常行为的高效识别。采用自建数据集和公开数据集对该方法有效性进行检验,结果表明,该关键帧定位算法可高效实现异常行为定位,结合基于瓶颈残差模块时空图卷积网络,在减少时空图卷积网络计算复杂度的同时提升了网络性能,能够有效判断行人异常行为。 展开更多

关键词 异常行为 骨架检测 关键帧 骨架时空图 瓶颈残差 时空图卷积

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基于关键帧定位的人体异常行为识别

16

作者 刘雨萌 桑海峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期104-111,共8页

近年来,基于视频的人体异常行为识别算法取得了一定的研究成果,但由于监控视频中存储的数据量庞大且视频时间跨度较长,在进行长视频或多行人异常动作检测与识别时,现有的识别方法并不适用。为此,提出了一种基于关键帧定位的人体异常行... 近年来,基于视频的人体异常行为识别算法取得了一定的研究成果,但由于监控视频中存储的数据量庞大且视频时间跨度较长,在进行长视频或多行人异常动作检测与识别时,现有的识别方法并不适用。为此,提出了一种基于关键帧定位的人体异常行为识别模型,首先,通过基于标准化流和注意力增强时空图卷积的关键帧定位网络学习正常帧的概率分布,筛选和提取出长视频中的异常帧(关键帧)序列,并将其作为后续网络模型的输入。然后,为了更好地捕捉人体姿势的运动特征和异常情况,提出一种融合注意力和增强残差的时空图卷积异常行为识别算法,将关键帧序列输入到该模型网络中以实现对监控视频中的人体异常行为的高效准确识别。使用公开数据集和自建数据集对该方法的有效性进行验证,实验结果表明,在公开数据集ShanghaiTech Campus上人体异常行为识别的TOP-1准确率达到82.86%,TOP-5准确率达到98.10%,该方法可以更好的完成监控视频中的人体异常行为识别。 展开更多

关键词 异常行为识别 关键帧定位 标准化流 时空图卷积 注意力机制

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基于图论算法的网络通信异常节点识别

17

作者 桂丹萍 费扬 《网络安全与数据治理》 2023年第7期43-48,共6页

针对网络通信中异常节点的识别,传统的基于规则和签名的方式,或是只参考局部图形特征的方法,在识别网络中的关键用户时都存在局限性。提出了一种基于图论算法的异常节点检测方法。首先,通过线下采集的真实局域网数据集生成图网络;利用... 针对网络通信中异常节点的识别,传统的基于规则和签名的方式,或是只参考局部图形特征的方法,在识别网络中的关键用户时都存在局限性。提出了一种基于图论算法的异常节点检测方法。首先,通过线下采集的真实局域网数据集生成图网络;利用网络的多个图形特征来定位异常节点,分析其可能存在的异常行为;其次在网络公开数据集上进行实验,以验证检测的效果;最后的测试结果证明,本方法可以在网络通信中有效地定位异常节点,高效便捷,实用性佳。 展开更多

关键词 图论算法 异常检测 图形网络生成 特征分析

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基于人体骨架的扶梯乘客异常行为识别方法

18

作者 杨学存 李杰华 +2 位作者 陈丽媛 季韦 张尚辉 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期636-643,共8页

为准确识别乘客搭乘自动扶梯时的异常行为,避免安全事故的发生,提出了一种基于人体骨架的扶梯乘客异常行为识别方法。首先使用YOLOX-Tiny对视频中乘客位置进行检测,通过Alphapose算法提取骨骼关键点坐标,降低复杂背景的干扰;再使用多流... 为准确识别乘客搭乘自动扶梯时的异常行为,避免安全事故的发生,提出了一种基于人体骨架的扶梯乘客异常行为识别方法。首先使用YOLOX-Tiny对视频中乘客位置进行检测,通过Alphapose算法提取骨骼关键点坐标,降低复杂背景的干扰;再使用多流膨胀3D卷积模块增强时空特征提取能力,聚合乘客骨架的全局特征;然后将其输入改进后的时空图卷积网络中提取乘客骨架信息,通过MS-TCN模块扩大接受域以增强时间特征的提取,联合人体关键点注意力模块(Key Point Attention Module,KPAM)提升网络对相似动作的关键骨架的关注度;最后通过Softmax对异常动作进行分类。采集扶梯运行现场视频制作数据集,试验结果表明,本文算法对乘客异常行为的识别精度达到96.1%,可应用于扶梯现场的视频监控系统,提高安全管理信息化水平。 展开更多

关键词 安全工程 扶梯乘客异常行为 时空图卷积网络 人体骨架信息 行为识别

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基于谱聚类的多维数据集异常子群挖掘方法 被引量：1

19

作者 康耀龙 冯丽露 张景安 《计算机仿真》 北大核心 2023年第7期477-480,523,共5页

针对传统方法存在的异常子群挖掘结果准确性不高,挖掘效果不佳的问题,提出基于谱聚类的多维数据集异常子群挖掘方法。通过多维数据集预处理判断显著子群,依据属性值构建同阶子群,获取数据集中存在的部分候选子群;采用基于L1范数的约束... 针对传统方法存在的异常子群挖掘结果准确性不高,挖掘效果不佳的问题,提出基于谱聚类的多维数据集异常子群挖掘方法。通过多维数据集预处理判断显著子群,依据属性值构建同阶子群,获取数据集中存在的部分候选子群;采用基于L1范数的约束谱聚类算法划分候选子群后,利用约束矩阵、二分类以及整合,完成候选子群的多分类、处理正约束点以及重现顶点的度和边,形成约化图并完成候选子群的挖掘,即实现异常子群挖掘。测试结果表明,上述方法的挖掘准确率和标准化互信息值较高,可完成指定异常子群的多维深度挖掘,且挖掘效果良好。 展开更多

关键词 谱聚类 异常子群挖掘 显著子群 候选子群 约化图

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基于动态加权图卷积的异常用户检测

20

作者 易舒婷 《信息技术》 2023年第11期41-45,50,共6页

异常用户通常会通过伪装来逃避检测,但无法轻易操纵用户间的交互,检测异常用户可以考虑用户间的交互关系信息。然而现有工作常常简化了现实存在的非对称关系,并且局限于单一的交互关系类型。为了解决上述问题,基于用户之间多种交互行为... 异常用户通常会通过伪装来逃避检测,但无法轻易操纵用户间的交互,检测异常用户可以考虑用户间的交互关系信息。然而现有工作常常简化了现实存在的非对称关系,并且局限于单一的交互关系类型。为了解决上述问题,基于用户之间多种交互行为检测异常用户,结合知识图嵌入技术学习用户之间的交互关系信息,为了解决图卷积算子不能区分交互关系的主动与接受之间的差异这一问题,在对邻居节点进行聚合时结合标签预测信息作为先验知识对其动态加权。用Twitter数据集进行实验,AUC值达到了96.7%,并且在不平衡数据集上仍达到较好的检测性能。 展开更多

关键词 多关系社交网络 异常用户检测 知识图谱嵌入 图卷积 注意力机制

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