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申请/专利权人：南京信息技术研究院
摘要：本发明公开一种基于多示例学习的隐蔽摄像头发现方法及系统，对环境内的所有WiFi信号进行嗅探抓取视频流量，提取视频流量特征向量，使用视频流识别模型M1，识别出环境内包含视频流的WiFi报文，获取对应的源MAC地址集合，将MAC地址标记为可能的隐蔽摄像头设备，每个MAC地址对应的实时报文作为输入，提取报文特征向量组合成多示例的特征向量序列，通过摄像头流量发现模型识别出该MAC地址的上行流量有无突发视频流量通过人为移动的方式触发突发视频流量，由摄像头流量发现模型确定当前区域有无隐蔽摄像头正在拍摄，并输出隐蔽摄像头的MAC地址集合。本发明将多示例学习模型用于隐蔽摄像头发现，通过引入人体移动导致突发视频流量包含多示例特征，提高隐蔽摄像头发现的准确性。
主权项：1.一种基于多示例学习的隐蔽摄像头发现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、嗅探设备开启混淆模式，使用空口抓包方法对环境内的所有WiFi信号进行嗅探，并对2.4g频段下所有的频道进行扫描，抓取一定时间段内的流量，并从抓取到的流量报文中提取视频流特征向量；步骤2、基于决策树构建的视频流识别模型M1，将视频流特征向量输入视频流识别模型M1，通过视频流识别模型M1识别出环境内包含视频流的WiFi报文，获取对应的源MAC地址集合CS1，并将源MAC地址集合CS1中的MAC地址标记为可能的隐蔽摄像头设备；步骤3、将源MAC地址集合CS1中每个MAC地址对应的实时报文作为输入，使用滑动窗口方法，以5秒为一个窗口，提取报文特征向量，并组合成多示例的特征向量序列Vseq，再通过基于多示例的摄像头流量发现模型M2，识别出该MAC地址的上行流量有无突发视频流量；步骤4、用户通过人为移动的方式触发突发视频流量，系统获取用户移动的开始和结束时间，并同时对比该时间区间内摄像头流量发现模型M2的输出结果，来判断当前区域有无隐蔽摄像头正在拍摄，如果确定有隐蔽摄像头正在拍摄，则输出隐蔽摄像头数量以及每个隐蔽摄像头的MAC地址，得到隐蔽摄像头的MAC地址集合CS2。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息技术研究院 一种基于多示例学习的隐蔽摄像头发现方法及系统
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