攻击对象检测方法及装置、介质、设备及产品.pdf
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攻击对象检测方法及装置、介质、设备及产品.pdf
本说明书实施例提供一种攻击对象检测方法、攻击对象检测装置、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品,该方法包括:获取待检测对象的第一身体部位对应的第一视频,以及待检测对象的第二身体部位对应的第二视频,其中,两视频的采集时间满足预设要求。进一步地,根据第一视频获取第一生理信号,根据第二视频获取第二生理信号。由于两视频的采集时间需要满足预设要求,因此若两视频来自同一活体,则由上述两视频分别获取的生理信号之间应当满足一致性要求。若由两视频分别获取的生理信号之间不能满足一致性要求,则说明可能存在播放视频等攻
攻击对象检测方法及装置、介质、设备及产品.pdf
本说明书实施例提供一种攻击对象检测方法、攻击对象检测装置、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品,该方法包括:获取关于待检测对象的至少一种图像类型的待测图像,其中,对于每一种图像类型设置有对应的预测模型。将目标待测图像输入至与其类型相对应的预测模型(记作,目标预测模型),以预测目标待测图像为攻击对象的概率(记作,目标攻击概率),还预测关于上述目标攻击概率的置信度(记作,目标置信度)。其中,上述目标置信度用于确定是否对上述目标待测图像进行筛除处理,从而实现对待检测图像的筛选处理。进一步地,根据经过筛
攻击检测方法、装置、设备及可读存储介质.pdf
本申请提供一种攻击检测方法、装置、设备及可读存储介质,所述方法包括:获取网络中预设类型的数据包,并确定所述数据包对应的数据流;将所述数据包中满足设定要求的待测数据包按照序列号顺序存储到所述数据流的缓存区中;响应于所述缓存区中的数据包序列满足设定序列号要求,将所述数据包序列中的待测数据包序列的有效载荷与特征字典树的特征节点进行匹配,所述特征字典树是根据攻击行为对应的特征字符串和AC自动机算法构建的;在所述有效载荷和所述特征节点匹配成功的情况下,确定所述有效载荷对应的数据包为攻击数据包。应用本申请提供的技术方
对象检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提供一种对象检测方法、装置、设备及存储介质,所述对象检测方法,包括:红外图像的通道的数量和彩色图像相同;将彩色图像输入目标检测网络中的第一特征提取模块,得到多个彩色特征;将红外图像输入目标检测网络中的第二特征提取模块,得到每个彩色特征对应的红外特征;将目标彩色特征和目标彩色特征对应的红外特征输入目标检测网络中目标彩色特征对应的融合模块进行融合,得到目标融合特征,目标彩色特征为多个彩色特征中的一个;将融合特征输入目标检测网络中所述融合特征对应的对象检测模块,得到检测特征图;将多个检测特征图输入目标检测
对象检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请涉及检测领域,尤其涉及一种对象检测方法、装置、设备及存储介质。方法包括:获取第一检测信号,其中,所述第一检测信号为信号发射装置在第一发射功率下的信号;从所述第一检测信号中,识别目标对象的轮廓信息;根据所述轮廓信息确定第二发射功率,并将所述第二发射功率传输给所述信号发射装置;重新获取所述第二发射功率下的第二检测信号,以通过所述第二检测信号检测所述目标对象。本申请用以解决现有技术检测不同对象时,信号发射装置的发射功率相同,导致能源浪费的问题。