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

當前眾多傳感器、設(shè)備終端、儀器儀表需要具備超低功耗特性，同時又需要連入Modbus工業(yè)現(xiàn)場總線，而傳統(tǒng)的Modbus通信機制無法適應(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制。通過對傳統(tǒng)Modbus協(xié)議和常用設(shè)備的低功耗處理機制分析，重新搭建了Modbus協(xié)議信息處理機制，在通信處理過程中對寄存器進行顯式和隱式抽象，將寄存器操作與儀器功能動作緊密聯(lián)系起來，提高任務(wù)執(zhí)行效率和儀器整體的實時性。搭建Modbus主機到低功耗傳感器的測試系統(tǒng)，結(jié)果表明，該Modbus協(xié)議處理機制可以在傳感器保持超低功耗特性運行的同時，實現(xiàn)與主機穩(wěn)定可靠的通信。

發(fā)表于：12/18/2020 9:56:40 AM

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

針對燃煤電廠濕式石灰石-石膏濕法煙氣脫硫(WFGD)過程中漿液pH值測量時間長，不利于WFGD作業(yè)的問題，建立高精度的漿液pH值模型?；谏疃葘W(xué)習(xí)的框架，利用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM）算法對時間序列處理上的優(yōu)越性進行建模，該模型具有良好的精確度和泛化能力。將燃煤機組實際運行數(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)測模型。對模型進行仿真驗證，并分別與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和最小二乘支持向量機(LSSVM)模型比較，結(jié)果表明LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度最高，驗證了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 5:12:46 PM

基于深度學(xué)習(xí)的魚類識別與檢測的算法研究[人工智能][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

魚類分類識別在漁業(yè)資源研究、魚類知識的科學(xué)推廣、水產(chǎn)養(yǎng)殖加工、稀有物種保護等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。針對大菱鲆、黃鰭鯛、金錢魚、鯔魚這四種魚類，利用PyTorch框架為基礎(chǔ)，通過ResNet50網(wǎng)絡(luò)模型，用不同的算法對其進行分類識別，不斷對模型進行優(yōu)化，對四種魚類訓(xùn)練學(xué)習(xí)，通過測試其準確率達到96%以上。同時用PyQt5開發(fā)了GUI可視化界面，通過界面圖片的選擇和預(yù)測功能按鈕的操作，測試結(jié)果實際類別與預(yù)測類別一致，用DSOD框架做了水下目標實時跟蹤檢測，提高了對小目標的檢測率，同時保持了模型的檢測速度，檢測結(jié)果達到期望。

發(fā)表于：12/17/2020 5:04:48 PM

數(shù)字濾波器級聯(lián)設(shè)計及仿真[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

測振儀中使用的數(shù)字加速度傳感器信號存在自身噪聲和環(huán)境噪聲,采用MATLAB仿真工具對加速度傳感器信號進行頻譜分析，識別干擾信號。干擾信號影響加速度傳感器輸出的準確性和穩(wěn)定性，針對噪聲干擾分別采用IIR低通數(shù)字濾波器設(shè)計和MATLAB工具箱Fdatool進行陷波數(shù)字濾波器設(shè)計得到濾波器數(shù)字模型。在對單個濾波器效果進行仿真驗證之后，再對它們實施級聯(lián)設(shè)計，從而獲得雙重的濾波效果。對經(jīng)級聯(lián)濾波處理后的加速度傳感器數(shù)據(jù)進行仿真分析，結(jié)果表明所設(shè)計的級聯(lián)濾波器實現(xiàn)了低通濾波和陷波濾波的雙重目的，且不會對有用信號造成影響，有效提高了系統(tǒng)的抗干擾能力。

發(fā)表于：12/17/2020 4:56:08 PM

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

動態(tài)目標檢測是獲取視頻中信息的關(guān)鍵步驟。ViBe算法廣泛運用于視頻序列中動態(tài)目標檢測，但傳統(tǒng)ViBe算法存在鬼影和陰影現(xiàn)象，均會對目標檢測的準確性產(chǎn)生影響。融合均值背景建模算法對傳統(tǒng)ViBe算法做出改進，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態(tài)目標檢測算法。實驗結(jié)果表明，該算法不僅可以準確地提取出運動目標，而且可以有效地消除陰影。

發(fā)表于：12/17/2020 4:49:24 PM

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

在創(chuàng)建草圖時，設(shè)計師經(jīng)常使用多個過度繪制的筆畫來描述預(yù)期的曲線。對于這樣的草圖，觀察者們很容易將這些筆畫判別為是同一個筆畫類型。為了將過度繪制的筆畫修整為單一筆畫，提出了一種基于幾何變換的草圖重疊筆畫的判定和擬合方法。該方法首先找到輸入的筆畫中最長的一條，并將該筆畫經(jīng)過折點化處理后得到一個逼近該筆畫的折點序列。將折點化的線段經(jīng)過變換后得到一個變換矩陣，通過這個矩陣來判斷哪些屬于過度繪制筆畫，再將聚類后筆畫進行擬合從而修整為單一筆畫，這樣既能提高運算速度又達到了設(shè)計師的意圖草圖。

發(fā)表于：12/17/2020 4:43:00 PM

語音偽裝方法及其防御對策綜述[其他][信息安全]

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

發(fā)表于：12/17/2020 4:36:11 PM

大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的滿語搶救式數(shù)據(jù)平臺的安全防范研究[其他][信息安全]

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

發(fā)表于：12/17/2020 4:27:11 PM

基于蜜罐的工控蜜網(wǎng)系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[其他][信息安全]

隨著我國信息化和工業(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。從主動防御現(xiàn)狀、系統(tǒng)架構(gòu)、實現(xiàn)方法等角度出發(fā)，介紹了針對工業(yè)控制系統(tǒng)設(shè)計的蜜網(wǎng)系統(tǒng)，并對其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)進行了深入的分析，提出了適合在工控系統(tǒng)中使用的蜜網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計方案。通過設(shè)計符合工控行業(yè)實際情況的蜜網(wǎng)架構(gòu)，在蜜網(wǎng)中部署傳統(tǒng)蜜罐、PLC蜜罐、真實PLC設(shè)備以及通過高仿真等關(guān)鍵技術(shù)做到攻擊誘捕，改變網(wǎng)絡(luò)攻防博弈不對稱局面，使企業(yè)運維人員面對威脅早發(fā)現(xiàn)早預(yù)防。

發(fā)表于：12/17/2020 4:20:16 PM

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

知識產(chǎn)權(quán)保護存在確權(quán)認證周期長、證明權(quán)利歸屬難、維權(quán)保護舉證難、知識共享效率低、交易及賠償價值評估難、保護監(jiān)管手段少等問題。從知識產(chǎn)權(quán)保護問題出發(fā)，對現(xiàn)有區(qū)塊鏈技術(shù)進行改造，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)建知識產(chǎn)權(quán)保護服務(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 4:13:16 PM