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智能車控制的數(shù)顯儀表識別技術研究

智能車控制的數(shù)顯儀表識別技術研究[其他][其他]

在工業(yè)現(xiàn)場中,通過移動機器人自主巡檢與讀表的應用越來越廣泛。數(shù)顯儀表的讀數(shù)受到光照、對焦和場景等因素的影響,存在識別精度低的問題。針對上述問題,提出了融合感知與控制的數(shù)顯儀表識別機制,首先使用圖像目標檢測網(wǎng)絡識別數(shù)顯儀表,標出目標區(qū)域。隨后設計基于圖像反饋的智能車控制策略,以此抑制模糊對焦的影響。再使用改進的自動色彩均衡(ACE)算法對基于色彩膨脹切割的數(shù)字塊進行圖像色彩增強。最后通過卷積循環(huán)神經網(wǎng)絡(CRNN)進行實時儀表數(shù)字識別。通過實驗驗證了所設計技術的性能,證明了方法的可行性和有效性。

發(fā)表于:10/19/2021 2:33:42 PM

基于LSTM-ARIMA組合模型的區(qū)域短期用電量預測

基于LSTM-ARIMA組合模型的區(qū)域短期用電量預測[其他][其他]

用電數(shù)據(jù)具有不平穩(wěn)、非線性的特點,為了提升對用電數(shù)據(jù)的擬合精度,增強預測能力,基于序列預測與殘差修正的思想提出通過長短期記憶神經網(wǎng)絡(Long Short-Term Memory Neural Network,LSTM)對用電量序列進行預測,真實值與預測值所構成的差值即殘差用差分自回歸移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)進行殘差修正,將LSTM的預測值與ARIMA的殘差修正值進行重構得到最終的預測值。最后利用廣東省佛山市某工業(yè)園區(qū)的用電數(shù)據(jù)對組合模型進行驗證,實驗結果顯示該模型的預測精度與預測穩(wěn)定性均優(yōu)于其他模型,取得了良好的預測效果。

發(fā)表于:10/19/2021 2:29:03 PM

基于GrabCut的改進分割算法

基于GrabCut的改進分割算法[其他][其他]

針對GrabCut算法對于特征不明顯、紋理復雜的圖像分割效果不理想,且需要用戶交互的問題,提出一種基于GrabCut的改進分割算法。首先,運用圖像增強,對特征不明顯的圖像進行改善,提高圖像質量;然后,利用YOLOv4網(wǎng)絡對圖像進行目標檢測,獲取前景目標所在矩形框位置,從而減少用戶操作;其次,在高斯混合模型(GMM)中加入圖像像素的位置信息和局部二值模式算子(LBP)提取的像素紋理特征信息,優(yōu)化高斯混合模型參數(shù),改進GrabCut算法,實現(xiàn)圖像優(yōu)化分割;最后,將分割圖像掩膜與原始圖像結合,得到原始圖像。實驗結果表明,對特征不明顯、紋理信息復雜的圖像,該算法分割效果更優(yōu)。

發(fā)表于:10/19/2021 2:21:21 PM

漁政管理系統(tǒng)網(wǎng)絡環(huán)境威脅態(tài)勢分析

漁政管理系統(tǒng)網(wǎng)絡環(huán)境威脅態(tài)勢分析[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

網(wǎng)絡環(huán)境中存在多項確定性和不確定性影響因素,各項因素對整體網(wǎng)絡環(huán)境的影響程度不同,通過研究多項網(wǎng)絡影響因素作用下的網(wǎng)絡威脅評估方法,可準確識別網(wǎng)絡環(huán)境態(tài)勢與潛在的發(fā)展趨勢。以漁政管理系統(tǒng)網(wǎng)絡管理日志數(shù)據(jù)為研究對象,構建基于集對分析理論的多因素網(wǎng)絡環(huán)境威脅綜合評估模型,通過集對勢、偏聯(lián)系數(shù)計算,分析了系統(tǒng)在攻擊流量、威脅等級、相關度等方面的表現(xiàn)。評估模型提供了系統(tǒng)整體網(wǎng)絡環(huán)境以及各項影響因素的威脅態(tài)勢和潛在發(fā)展趨勢,為漁政管理系統(tǒng)網(wǎng)絡安全運維工作提供指導建議,也為信息系統(tǒng)網(wǎng)絡威脅情報的分析和應用提供了研究思路。

發(fā)表于:10/19/2021 2:17:15 PM

基于DDoS攻擊關聯(lián)化變權評估算法

基于DDoS攻擊關聯(lián)化變權評估算法[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

網(wǎng)絡攻擊時刻發(fā)生在人們的日常生活中,威脅著網(wǎng)絡用戶的信息安全。從拒絕服務出發(fā),結合D數(shù)理論和變權方法,提出了基于DDoS攻擊關聯(lián)化變權評估算法。該算法從指標權重的確定和指標之間的關聯(lián)度兩個方面考慮,首先基于變權理論改善在不同場景下固定權重所帶來的不確定性,同時利用D數(shù)理論加強數(shù)據(jù)的準確量化。其次,分別從指標數(shù)據(jù)之間關聯(lián)度和指標數(shù)據(jù)、指標元素之間關聯(lián)度兩個方面考慮,確定指標之間的關聯(lián)關系,保證了指標體系的合理性。最后,通過性能和效能仿真實驗對算法進行了驗證,實驗結果表明,該算法在不犧牲時間復雜度情況下提升了準確性和有效性。

發(fā)表于:10/19/2021 2:04:42 PM

基于BiGRU-Attention模型的新冠疫苗接種情感傾向性分析

基于BiGRU-Attention模型的新冠疫苗接種情感傾向性分析[通信與網(wǎng)絡][醫(yī)療電子]

新冠疫苗接種在全國如火如荼開展。通過網(wǎng)絡評論分析群眾對于接種新冠疫苗的情感傾向性,對于推進新冠疫苗接種工作具有重要意義。對傳統(tǒng)的神經網(wǎng)絡模型進行改進,將雙向GRU與Attention并行作用于文本向量,分析新冠疫苗接種的情感傾向性。實驗證明,相比于傳統(tǒng)模型,該模型效率有一定的提高,實驗方法對于新冠疫苗接種意向分析具有一定價值。

發(fā)表于:10/19/2021 1:58:29 PM

網(wǎng)絡空間測繪系統(tǒng)分類及應用綜述

網(wǎng)絡空間測繪系統(tǒng)分類及應用綜述[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

隨著萬物互聯(lián)時代的到來以及5G、IPv6、云計算、邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新興技術的蓬勃發(fā)展,網(wǎng)絡空間中的聯(lián)網(wǎng)設備呈現(xiàn)爆炸式增長,網(wǎng)絡空間中的目標對象形態(tài)也多種多樣,同時暴露的網(wǎng)絡資產安全風險隨之提高。如何摸清網(wǎng)絡空間中的資產底數(shù),感知網(wǎng)絡資產的風險,進而保障網(wǎng)絡空間資產安全,已成為當下領域內尤為關心的問題。簡要描述了網(wǎng)絡空間測繪系統(tǒng)的發(fā)展歷程和相關概念,然后從網(wǎng)絡空間資源類型、網(wǎng)絡資產探測方法、網(wǎng)絡空間測繪應用場景等角度對網(wǎng)絡空間測繪系統(tǒng)進行分類和闡述,提出了不同維度的測繪系統(tǒng)評價指標體系,以及網(wǎng)絡空間測繪面臨的問題、難點及其未來發(fā)展趨勢。

發(fā)表于:10/19/2021 1:53:54 PM

面向微服務架構的軟件系統(tǒng)韌性增強技術研究

面向微服務架構的軟件系統(tǒng)韌性增強技術研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

軟件系統(tǒng)韌性是系統(tǒng)在面對被動故障和主動攻擊等挑戰(zhàn)時提供和維持可接受的服務水平的能力,被認為是未來互聯(lián)網(wǎng)的基本設計屬性。面對現(xiàn)有補丁式防御手段存在的缺陷,如何增強軟件系統(tǒng)的韌性能力引起了安全領域研究人員的廣泛關注。結合軟件系統(tǒng)微服務化的發(fā)展趨勢,對微服務架構下軟件系統(tǒng)韌性增強技術的研究現(xiàn)狀進行了歸納分析,從冗余及多樣性、服務編排、負載均衡、資源擴展以及服務遷移等方面分析了軟件系統(tǒng)韌性增強技術的研究現(xiàn)狀及關鍵技術,總結分析了現(xiàn)有研究存在的問題,并展望了未來的發(fā)展方向和面臨的挑戰(zhàn)。

發(fā)表于:10/19/2021 1:43:00 PM

輻射源識別技術發(fā)展研究

輻射源識別技術發(fā)展研究[其他][其他]

輻射源識別作為電子偵察的一個重要研究方向,有著廣闊的前景與應用意義。對國內外輻射源識別研究成果進行梳理,基于通信設備與信號類型對輻射源識別進行分類,其次針對輻射源識別特征提取方法進行歸納總結,最后對輻射源識別研究現(xiàn)有問題進行分析。

發(fā)表于:10/19/2021 1:14:00 PM

Supermicro持續(xù)擴展GPU 系統(tǒng)產品組合,推出創(chuàng)新的全新服務器為AI、HPC和云工作負載加速

Supermicro持續(xù)擴展GPU 系統(tǒng)產品組合,推出創(chuàng)新的全新服務器為AI、HPC和云工作負載加速[模擬設計][消費電子]

NVIDIA HGX A100 4-GPU平臺和搭載第3代Intel Xeon可擴展處理器的資源節(jié)約型2U 2節(jié)點GPU系統(tǒng)

發(fā)表于:10/18/2021 8:13:50 PM

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