摘要
本发明涉及安全监控技术领域,尤其涉及移动式定位终端异常分离告警系统及方法,本发明系统在统一时间基准下同步采集多模态生理与位置信号,封装成数据集合;根据位置信号重建终端相对坐标,将角色标识及各模态偏差映射为节点特征,构建含约束超边的时空超图,并将特征脉冲化输入脉冲图神经网络获得交互兴奋值与一致性值。终端生成风险向量后同态加密上传,网关在密文域按权重与拓扑求风险函数极小值,得到全局风险指标并划分风险级别;依据级别下发告警驱动声光与门禁,同时写入分布式账本,并远程下发更新权重与阈值,实现闭环自适应。本发明兼具高精度、低延迟与隐私安全。
技术关键词
全局风险指标
定位终端
节点特征
分布式账本
多模态生理
告警系统
输入神经网络模型
移动式
支持浮点运算
加权最小二乘
安全监控技术
数据采集周期
模块
声光
门禁
信号
告警方法
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动态网络拓扑
矩阵
蚁群算法
量子旋转门
决策方法
干扰识别系统
果蝇优化算法
通信链路
信道检测设备
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数据生成方法
GRU神经网络
历史流量数据
节点特征
电力通信网路
数据调制
资源调度优化
资源调度方法
链路