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基于深度密集連接控制網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像去雨[其他][其他]

雨線造成的圖像質(zhì)量退化嚴(yán)重影響圖像有效應(yīng)用及計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，因此圖像去雨十分必要。目前主流的深度學(xué)習(xí)去雨方法僅對(duì)單一尺寸的雨線有效，并且存在雨線去除不完全、模糊背景等問(wèn)題。針對(duì)以上難點(diǎn)，提出了基于深度密集連接控制網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像去雨算法。通過(guò)引入多尺度特征網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)對(duì)不同尺寸雨線的提取能力，引入注意力機(jī)制模塊提升對(duì)有雨區(qū)域的關(guān)注度，引入密集連接控制網(wǎng)絡(luò)以完整表示雨線特征。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在合成數(shù)據(jù)集以及真實(shí)數(shù)據(jù)集對(duì)比主流去雨方法效果均有提升。

發(fā)表于：12/18/2020

城市軌道交通ACLC系統(tǒng)信息安全研究[其他][信息安全]

主要研究了城市軌道交通領(lǐng)域中ACLC系統(tǒng)的信息安全。通過(guò)分析防護(hù)現(xiàn)狀以及存在的安全隱患，結(jié)合信息安全相關(guān)政策，提出了一種基于安全管理中心的ACLC系統(tǒng)信息安全防護(hù)方案，并首次應(yīng)用于軌道交通ACLC專(zhuān)業(yè)。該方案能夠有效保護(hù)ACLC系統(tǒng)不受外部或內(nèi)部的入侵和攻擊，確保城市軌道交通的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

發(fā)表于：12/18/2020

面向超低功耗傳感器的Modbus協(xié)議研究與實(shí)現(xiàn)[MEMS|傳感技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

當(dāng)前眾多傳感器、設(shè)備終端、儀器儀表需要具備超低功耗特性，同時(shí)又需要連入Modbus工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線，而傳統(tǒng)的Modbus通信機(jī)制無(wú)法適應(yīng)低功耗模式，導(dǎo)致超低功耗特性器件在工業(yè)應(yīng)用中的局限性。為解決此問(wèn)題，提出了一種可用于Modbus總線協(xié)議的超低功耗信息處理機(jī)制。通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)Modbus協(xié)議和常用設(shè)備的低功耗處理機(jī)制分析，重新搭建了Modbus協(xié)議信息處理機(jī)制，在通信處理過(guò)程中對(duì)寄存器進(jìn)行顯式和隱式抽象，將寄存器操作與儀器功能動(dòng)作緊密聯(lián)系起來(lái)，提高任務(wù)執(zhí)行效率和儀器整體的實(shí)時(shí)性。搭建Modbus主機(jī)到低功耗傳感器的測(cè)試系統(tǒng)，結(jié)果表明，該Modbus協(xié)議處理機(jī)制可以在傳感器保持超低功耗特性運(yùn)行的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)與主機(jī)穩(wěn)定可靠的通信。

發(fā)表于：12/18/2020

基于LSTM的濕法煙氣脫硫漿液pH值建模[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)燃煤電廠濕式石灰石-石膏濕法煙氣脫硫(WFGD)過(guò)程中漿液pH值測(cè)量時(shí)間長(zhǎng)，不利于WFGD作業(yè)的問(wèn)題，建立高精度的漿液pH值模型。基于深度學(xué)習(xí)的框架，利用長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM）算法對(duì)時(shí)間序列處理上的優(yōu)越性進(jìn)行建模，該模型具有良好的精確度和泛化能力。將燃煤機(jī)組實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)中與漿液pH值變化相關(guān)的變量作為模型的輔助變量，建立基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漿液pH值預(yù)測(cè)模型。對(duì)模型進(jìn)行仿真驗(yàn)證，并分別與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)模型比較，結(jié)果表明LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度最高，驗(yàn)證了LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)建模中的優(yōu)良性能。

發(fā)表于：12/17/2020

基于深度學(xué)習(xí)的魚(yú)類(lèi)識(shí)別與檢測(cè)的算法研究[人工智能][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

魚(yú)類(lèi)分類(lèi)識(shí)別在漁業(yè)資源研究、魚(yú)類(lèi)知識(shí)的科學(xué)推廣、水產(chǎn)養(yǎng)殖加工、稀有物種保護(hù)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。針對(duì)大菱鲆、黃鰭鯛、金錢(qián)魚(yú)、鯔魚(yú)這四種魚(yú)類(lèi)，利用PyTorch框架為基礎(chǔ)，通過(guò)ResNet50網(wǎng)絡(luò)模型，用不同的算法對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，不斷對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)四種魚(yú)類(lèi)訓(xùn)練學(xué)習(xí)，通過(guò)測(cè)試其準(zhǔn)確率達(dá)到96%以上。同時(shí)用PyQt5開(kāi)發(fā)了GUI可視化界面，通過(guò)界面圖片的選擇和預(yù)測(cè)功能按鈕的操作，測(cè)試結(jié)果實(shí)際類(lèi)別與預(yù)測(cè)類(lèi)別一致，用DSOD框架做了水下目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤檢測(cè)，提高了對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)率，同時(shí)保持了模型的檢測(cè)速度，檢測(cè)結(jié)果達(dá)到期望。

發(fā)表于：12/17/2020

數(shù)字濾波器級(jí)聯(lián)設(shè)計(jì)及仿真[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

測(cè)振儀中使用的數(shù)字加速度傳感器信號(hào)存在自身噪聲和環(huán)境噪聲,采用MATLAB仿真工具對(duì)加速度傳感器信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，識(shí)別干擾信號(hào)。干擾信號(hào)影響加速度傳感器輸出的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，針對(duì)噪聲干擾分別采用IIR低通數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)和MATLAB工具箱Fdatool進(jìn)行陷波數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)得到濾波器數(shù)字模型。在對(duì)單個(gè)濾波器效果進(jìn)行仿真驗(yàn)證之后，再對(duì)它們實(shí)施級(jí)聯(lián)設(shè)計(jì)，從而獲得雙重的濾波效果。對(duì)經(jīng)級(jí)聯(lián)濾波處理后的加速度傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析，結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的級(jí)聯(lián)濾波器實(shí)現(xiàn)了低通濾波和陷波濾波的雙重目的，且不會(huì)對(duì)有用信號(hào)造成影響，有效提高了系統(tǒng)的抗干擾能力。

發(fā)表于：12/17/2020

融合改進(jìn)ViBe與自適應(yīng)陰影消除的目標(biāo)檢測(cè)算法[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)是獲取視頻中信息的關(guān)鍵步驟。ViBe算法廣泛運(yùn)用于視頻序列中動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)，但傳統(tǒng)ViBe算法存在鬼影和陰影現(xiàn)象，均會(huì)對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。融合均值背景建模算法對(duì)傳統(tǒng)ViBe算法做出改進(jìn)，并在此基礎(chǔ)上融合閾值自適應(yīng)混合色度空間陰影消除算法，提出了一種更有效的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法不僅可以準(zhǔn)確地提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，而且可以有效地消除陰影。

發(fā)表于：12/17/2020

基于幾何變換的草圖重疊筆畫(huà)的判斷和擬合方法[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

在創(chuàng)建草圖時(shí)，設(shè)計(jì)師經(jīng)常使用多個(gè)過(guò)度繪制的筆畫(huà)來(lái)描述預(yù)期的曲線。對(duì)于這樣的草圖，觀察者們很容易將這些筆畫(huà)判別為是同一個(gè)筆畫(huà)類(lèi)型。為了將過(guò)度繪制的筆畫(huà)修整為單一筆畫(huà)，提出了一種基于幾何變換的草圖重疊筆畫(huà)的判定和擬合方法。該方法首先找到輸入的筆畫(huà)中最長(zhǎng)的一條，并將該筆畫(huà)經(jīng)過(guò)折點(diǎn)化處理后得到一個(gè)逼近該筆畫(huà)的折點(diǎn)序列。將折點(diǎn)化的線段經(jīng)過(guò)變換后得到一個(gè)變換矩陣，通過(guò)這個(gè)矩陣來(lái)判斷哪些屬于過(guò)度繪制筆畫(huà)，再將聚類(lèi)后筆畫(huà)進(jìn)行擬合從而修整為單一筆畫(huà)，這樣既能提高運(yùn)算速度又達(dá)到了設(shè)計(jì)師的意圖草圖。

發(fā)表于：12/17/2020

語(yǔ)音偽裝方法及其防御對(duì)策綜述[其他][信息安全]

語(yǔ)音偽裝是指以隱藏說(shuō)話人身份為目的對(duì)說(shuō)話人的個(gè)性特征進(jìn)行的改變。近年來(lái)，隨著智能語(yǔ)音交互技術(shù)和聲紋認(rèn)證產(chǎn)品的快速發(fā)展，語(yǔ)音偽裝被應(yīng)用到語(yǔ)音產(chǎn)品隱私保護(hù)中，但是也被不法分子用以實(shí)施違法犯罪行為。因此，語(yǔ)音偽裝成為目前語(yǔ)音處理和信息安全領(lǐng)域非常有實(shí)用意義的研究問(wèn)題。在簡(jiǎn)要介紹語(yǔ)音偽裝的典型模型和方法的基礎(chǔ)上，梳理了語(yǔ)音偽裝威脅量化評(píng)估方案，總結(jié)了近幾年偽裝語(yǔ)音的防御對(duì)策，分析了目前防御對(duì)策中存在的問(wèn)題及技術(shù)難點(diǎn)，并對(duì)語(yǔ)音偽裝的未來(lái)研究發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

發(fā)表于：12/17/2020

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的滿(mǎn)語(yǔ)搶救式數(shù)據(jù)平臺(tái)的安全防范研究[其他][信息安全]

為解決大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的滿(mǎn)語(yǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)的安全問(wèn)題，利用現(xiàn)行的各種安全防范技術(shù)，針對(duì)滿(mǎn)語(yǔ)平臺(tái)本身的特征，為其搭建平臺(tái)安全防范模型。綜合分析平臺(tái)的搭建框架，從物理層、數(shù)據(jù)采集和匯聚層、數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)層、安全服務(wù)分析層以及終端層，為數(shù)據(jù)平臺(tái)的安全防護(hù)提供全面綜合的防范體系框架與技術(shù)指導(dǎo)。其中重點(diǎn)論述了安全服務(wù)分析層，內(nèi)容涵蓋日志分析、平臺(tái)管理和滲透測(cè)試。平臺(tái)安全防范技術(shù)方面則綜合了平臺(tái)防護(hù)、檢測(cè)和恢復(fù)三大類(lèi)手段。實(shí)際應(yīng)用表明，該模型具有一定的安全防范作用，可有效為平臺(tái)安全的防范工作提供思路和幫助。

發(fā)表于：12/17/2020

基于蜜罐的工控蜜網(wǎng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][信息安全]

隨著我國(guó)信息化和工業(yè)化融合不斷深入，工業(yè)控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全就顯得尤為重要。從主動(dòng)防御現(xiàn)狀、系統(tǒng)架構(gòu)、實(shí)現(xiàn)方法等角度出發(fā)，介紹了針對(duì)工業(yè)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的蜜網(wǎng)系統(tǒng)，并對(duì)其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的分析，提出了適合在工控系統(tǒng)中使用的蜜網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。通過(guò)設(shè)計(jì)符合工控行業(yè)實(shí)際情況的蜜網(wǎng)架構(gòu)，在蜜網(wǎng)中部署傳統(tǒng)蜜罐、PLC蜜罐、真實(shí)PLC設(shè)備以及通過(guò)高仿真等關(guān)鍵技術(shù)做到攻擊誘捕，改變網(wǎng)絡(luò)攻防博弈不對(duì)稱(chēng)局面，使企業(yè)運(yùn)維人員面對(duì)威脅早發(fā)現(xiàn)早預(yù)防。

發(fā)表于：12/17/2020

基于區(qū)塊鏈的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)服務(wù)體系[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)存在確權(quán)認(rèn)證周期長(zhǎng)、證明權(quán)利歸屬難、維權(quán)保護(hù)舉證難、知識(shí)共享效率低、交易及賠償價(jià)值評(píng)估難、保護(hù)監(jiān)管手段少等問(wèn)題。從知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)問(wèn)題出發(fā)，對(duì)現(xiàn)有區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行改造，依據(jù)特有的自組織區(qū)塊鏈技術(shù)、憑證攜數(shù)據(jù)技術(shù)、跨組織身份信任技術(shù)和端到端協(xié)同交換技術(shù)構(gòu)建知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)服務(wù)體系，從根本上解決了產(chǎn)權(quán)全生命周期痕跡數(shù)據(jù)缺失，產(chǎn)權(quán)產(chǎn)生、交易和使用環(huán)節(jié)證據(jù)鏈條斷裂，產(chǎn)權(quán)管理系統(tǒng)和其他信息系統(tǒng)存在條塊分割，產(chǎn)權(quán)監(jiān)管的事前預(yù)防、事中監(jiān)控、事后追責(zé)缺乏技術(shù)支撐等技術(shù)難題。

發(fā)表于：12/17/2020

基于聯(lián)盟區(qū)塊鏈的中國(guó)福利彩票系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

針對(duì)目前中國(guó)福利彩票系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)安全程度有限、公開(kāi)透明力度不足問(wèn)題，結(jié)合實(shí)際情況，采用哈希函數(shù)和聯(lián)盟鏈技術(shù)，對(duì)傳統(tǒng)彩票系統(tǒng)中數(shù)據(jù)傳輸記錄、開(kāi)獎(jiǎng)號(hào)碼產(chǎn)生方面進(jìn)行了改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一種具有可實(shí)踐性的彩票系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有的優(yōu)點(diǎn)：分布式存儲(chǔ)保障數(shù)據(jù)安全；節(jié)點(diǎn)權(quán)限的層次化降低了聯(lián)盟鏈中心化程度，維護(hù)購(gòu)買(mǎi)者隱私；全體購(gòu)買(mǎi)者均可參與數(shù)據(jù)監(jiān)督，對(duì)開(kāi)獎(jiǎng)號(hào)碼隨機(jī)性進(jìn)行驗(yàn)證。

發(fā)表于：12/17/2020

區(qū)塊鏈聯(lián)盟鏈在貿(mào)易金融領(lǐng)域的應(yīng)用[其他][其他]

在銀行業(yè)區(qū)塊鏈的熱潮中，選取區(qū)塊鏈在貿(mào)易金融領(lǐng)域的經(jīng)典應(yīng)用，詳細(xì)分析了區(qū)塊鏈創(chuàng)新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、技術(shù)架構(gòu)、運(yùn)維難題、業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)等區(qū)塊鏈應(yīng)用中的常見(jiàn)問(wèn)題。同時(shí)闡明了區(qū)塊鏈在金融行業(yè)的獨(dú)特技術(shù)優(yōu)勢(shì)，以及融合產(chǎn)業(yè)、金融、監(jiān)管以后的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：12/17/2020

區(qū)塊鏈技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展態(tài)勢(shì)分析——中美比較視角[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

為了深入分析區(qū)塊鏈技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展態(tài)勢(shì)，研判中國(guó)區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與問(wèn)題，選擇中美對(duì)比研究視角展開(kāi)研究。研究認(rèn)為，美國(guó)在區(qū)塊鏈技術(shù)和應(yīng)用方面的探索位居世界前列，疫情下中美在基于區(qū)塊鏈技術(shù)的跨境支付、供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用將顯得十分關(guān)鍵。建議我國(guó)應(yīng)抓住區(qū)塊鏈發(fā)展機(jī)遇，推動(dòng)基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用布局，完善區(qū)塊鏈生態(tài)建設(shè)；建立區(qū)塊鏈敏捷治理體系，制定和推廣區(qū)塊鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架，設(shè)立區(qū)塊鏈登記平臺(tái)；加快區(qū)塊鏈人才聯(lián)合培養(yǎng)，創(chuàng)新區(qū)塊鏈人才制度，擴(kuò)大涉及區(qū)塊鏈的技術(shù)移民試點(diǎn)范圍。

發(fā)表于：12/17/2020