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基于電力數(shù)據(jù)分析的污染物排放監(jiān)測(cè)方法研究[其他][其他]

在當(dāng)下快速的發(fā)展過(guò)程中,，社會(huì)的現(xiàn)代化建設(shè)對(duì)環(huán)境帶來(lái)了一定程度的破壞,，為了實(shí)現(xiàn)持續(xù)性的社會(huì)發(fā)展，就需要對(duì)其各種生產(chǎn)生活所帶來(lái)的污染物進(jìn)行良好的監(jiān)測(cè),。提供了一種對(duì)產(chǎn)污企業(yè)污染物排放過(guò)程進(jìn)行科學(xué)監(jiān)測(cè)的方法,，對(duì)智能電表采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)設(shè)備進(jìn)行識(shí)別，從而判斷設(shè)備啟停狀態(tài)。形成了24小時(shí)不間斷的智能監(jiān)控,，進(jìn)而對(duì)企業(yè)的污染物排放監(jiān)管進(jìn)行合理的監(jiān)控,，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)中污染排放的監(jiān)測(cè)，提升污染物的治理效果,，具有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,。

發(fā)表于：2/23/2021 7:57:26 PM

基于X-Linear和語(yǔ)義嵌入的視頻描述算法[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

注意力機(jī)制和視頻語(yǔ)義嵌入使得視頻描述任務(wù)取得了顯著的提升，為更好地利用時(shí)序動(dòng)態(tài)特征和語(yǔ)義信息,，提出一種基于X-Linear的語(yǔ)義嵌入視頻描述算法(X-Linear Semantic Embedding Network,，XLSNet)。該算法以基于編碼解碼器網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),，使用X-Linear注意力模塊對(duì)視頻特征進(jìn)行編碼,，該模塊使用雙線性池化來(lái)增加視頻時(shí)序特征的高階交互，最終提取豐富的時(shí)序動(dòng)態(tài)特征,；為充分利用視頻語(yǔ)義信息,，使用語(yǔ)義嵌入的GRU和X-Linear作為解碼器對(duì)視頻描述進(jìn)行生成。為防止過(guò)擬合現(xiàn)象,，對(duì)解碼器的GRU使用了層歸一化和變分Dropout,。所提出的算法僅僅使用了視頻幀特征，在公開(kāi)視頻描述數(shù)據(jù)集MSVD上取得了很好的效果,。

發(fā)表于：2/23/2021 7:46:45 PM

基于DeepLabv3的隨機(jī)褶皺防偽圖案識(shí)別研究[其他][其他]

針對(duì)現(xiàn)有防偽技術(shù)可靠性較低,、容易被仿制、防偽成本高昂等問(wèn)題,，基于DeepLabv3,，提出一種由熱膨脹系數(shù)失配產(chǎn)生壓縮應(yīng)力形成隨機(jī)褶皺防偽標(biāo)識(shí)圖案的識(shí)別方法。具體采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)分類算法中DeepLabv3進(jìn)行分類識(shí)別,，通過(guò)優(yōu)化全連接層并設(shè)置不同的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn),，提高識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的分類準(zhǔn)確率，縮減訓(xùn)練時(shí)間,，訓(xùn)練準(zhǔn)確率達(dá)96.58%,，獲得了能對(duì)褶皺紋理圖案精準(zhǔn)識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)具有安全性的防偽目的,。

發(fā)表于：2/23/2021 7:30:00 PM

融合傳統(tǒng)特征與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度偽造檢測(cè)算法[其他][其他]

人臉深度偽造檢測(cè)技術(shù)對(duì)于打擊虛假圖像/視頻泛濫具有至關(guān)重要的意義,。提出了一種融合傳統(tǒng)特征與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)算法，算法結(jié)合了傳統(tǒng)特征具有可解釋性與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高準(zhǔn)確率的優(yōu)點(diǎn),，利用圖像灰度共生矩陣以及XceptionNet組成雙特征提取模塊，然后在全卷積網(wǎng)絡(luò)中充分考慮雙流融合特征信息,，最終根據(jù)網(wǎng)絡(luò)多損失實(shí)現(xiàn)圖像真?zhèn)畏诸惻袥Q,。在FaceForensics++數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)算法,，檢測(cè)準(zhǔn)確率有明顯提升,。而且由于引入的紋理特征具有一定的可解釋性，表現(xiàn)出良好的鑒別性能,。

發(fā)表于：2/23/2021 7:16:35 PM

數(shù)字圖像處理在橋梁結(jié)構(gòu)變形檢測(cè)的應(yīng)用研究[其他][其他]

針對(duì)大型橋梁在施工階段和運(yùn)營(yíng)期間發(fā)生結(jié)構(gòu)變形問(wèn)題,，目前缺乏自動(dòng)化、高頻,、實(shí)時(shí)與長(zhǎng)期并且精確的檢測(cè)手段,。在數(shù)字圖像處理與深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)下，提出一種適用于大型橋梁結(jié)構(gòu)變形的非接觸式檢測(cè)方法,，并以此方法研發(fā)系統(tǒng),，可以對(duì)橋梁多個(gè)目標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行同步動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。該方法首先通過(guò)高分辨率攝影設(shè)備獲取橋梁結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)視頻序列圖像,；其次對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理去除天氣等外部因素對(duì)圖像的影響,；然后提取圖像ROI確定待處理的具體橋梁結(jié)構(gòu)部位；最后對(duì)深度學(xué)習(xí)中YOLOv3算法進(jìn)行改進(jìn)并結(jié)合改進(jìn)后的SURF算法實(shí)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)的變形檢測(cè),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，算法檢測(cè)速度在20～30 f/s之間，目標(biāo)距離100 m時(shí),，算法檢測(cè)精度在0.3 mm以內(nèi),，檢測(cè)精度高，可有效反映橋梁結(jié)構(gòu)變形情況,。

發(fā)表于：2/23/2021 7:04:26 PM

面向任務(wù)的跨域協(xié)作系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用展望[其他][其他]

隨著戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境向多域擴(kuò)展,，各作戰(zhàn)域的信息資源共享、作戰(zhàn)力量協(xié)同成為未來(lái)聯(lián)合作戰(zhàn)的致勝關(guān)鍵,。針對(duì)當(dāng)前協(xié)同手段難以滿足跨域作戰(zhàn)需求的問(wèn)題,，設(shè)計(jì)了一種面向任務(wù)的跨域協(xié)作系統(tǒng)，可根據(jù)作戰(zhàn)任務(wù),，動(dòng)態(tài)組建臨時(shí)群組,，綜合利用多種協(xié)同手段，從更低層級(jí)實(shí)現(xiàn)跨域信息融合與作戰(zhàn)力量協(xié)同,。該系統(tǒng)的應(yīng)用可為作戰(zhàn)協(xié)同手段和協(xié)同創(chuàng)新概念的探索研究起到拋磚引玉的作用,。

發(fā)表于：2/23/2021 6:54:21 PM

一種針對(duì)傳染病接觸者的遠(yuǎn)程監(jiān)控和隱私保護(hù)方法[其他][醫(yī)療電子]

目前的傳染病監(jiān)控大都只是對(duì)發(fā)病地區(qū)居民健康和位置數(shù)據(jù)的采集和分析，未給出針對(duì)接觸者健康監(jiān)控,、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和確診收治的有效方法,。因此，提出了一個(gè)針對(duì)接觸者健康監(jiān)控,、位置軌跡記錄和疑似處理的完整系統(tǒng)模型,，設(shè)計(jì)了基于手機(jī)注冊(cè),、身份認(rèn)證和加密機(jī)制的個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)方法，進(jìn)而提出了位置數(shù)據(jù)庫(kù)分離存儲(chǔ)和雙重加密的位置軌跡保護(hù)策略,。理論安全分析表明：提出的遠(yuǎn)程監(jiān)控模型和隱私保護(hù)方法,，能夠有效對(duì)抗傳輸攻擊和數(shù)據(jù)使用過(guò)程的隱私泄露。該研究有望為傳染病遠(yuǎn)程防控提供一種新的有效途徑,。

發(fā)表于：2/23/2021 6:47:05 PM

反射放大型DDoS攻擊的預(yù)防策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)的高速發(fā)展,，網(wǎng)絡(luò)空間維度與現(xiàn)實(shí)世界的對(duì)照格外清晰，因此安全管理網(wǎng)絡(luò)空間顯得意義重大,。針對(duì)近年來(lái)已公布的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中反射放大型分布式拒絕服務(wù)攻擊(Distributed Denial of Service,，DDoS)安全問(wèn)題，基于Memcached,、DNS,、NTP、SNMP,、SSDP和CLDAP六種常見(jiàn)協(xié)議對(duì)所存在的漏洞進(jìn)行分析,，搭建六種協(xié)議的服務(wù)器仿真環(huán)境，通過(guò)使用交互式數(shù)據(jù)包操作程序scapy編程,，實(shí)現(xiàn)對(duì)仿真環(huán)境中目標(biāo)主機(jī)的IP欺騙和帶寬放大,。通過(guò)ZoomEye獲取真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的可用IP資源，以仿真環(huán)境中目標(biāo)主機(jī)IP作為受害者,，測(cè)試真實(shí)環(huán)境中可用IP資源產(chǎn)生的欺騙效果和帶寬放大倍數(shù),，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析反射放大型DDoS的危害并從服務(wù)器和受害者兩個(gè)角度給出防范策略。

發(fā)表于：2/23/2021 5:28:00 PM

MAX9814芯片在MFSK水聲通信抗幅度衰落中的應(yīng)用[其他][其他]

在集群海洋觀測(cè),、海洋物聯(lián)網(wǎng)(IoT)等應(yīng)用對(duì)低成本,、小尺寸水聲通信設(shè)備的需求日益廣泛。低復(fù)雜度,、高可靠性的多進(jìn)制移頻鍵控（MFSK）調(diào)制提供了一種有效的技術(shù)方案,。針對(duì)水聲信道惡劣時(shí)-空-頻變特性給MFSK水聲通信帶來(lái)的嚴(yán)重幅度衰落，采用芯片MAX9814帶有的自動(dòng)增益控制功能對(duì)MFSK水聲通信進(jìn)行抗衰落處理,，具有小尺寸,、高集成的特點(diǎn)。淺海信道海試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，采用MAX9814芯片夠有效地抑制水聲信道所造成的幅度衰落,，改善水聲通信性能。

發(fā)表于：2/23/2021 9:21:00 AM

面向移動(dòng)邊緣計(jì)算基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的計(jì)算卸載算法[其他][其他]

針對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,，MEC)的計(jì)算卸載決策的問(wèn)題,，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法提出了一個(gè)在多用戶的MEC系統(tǒng)中的計(jì)算卸載決策算法(Offloading Decision algorithm based on Reinforcement Learning，ODRL),。ODRL算法根據(jù)任務(wù)模型,、計(jì)算模型以及信道狀態(tài)對(duì)任務(wù)進(jìn)行卸載決策,，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法求解最優(yōu)計(jì)算卸載策略。仿真結(jié)果證明了所提出的ODRL算法與基線策略相比,，具有更低的系統(tǒng)總成本。

發(fā)表于：2/23/2021 9:12:00 AM