一种基于多示例学习的隐蔽摄像头发现方法及系统

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。