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文中针对传统的基于签名匹配的威胁检测系统存在的局限,探讨了人工智能技术在网络安全防护中的应用。通过分析异常检测、恶意软件检测和自动化安全响应3个方面,阐明了机器学习和深度学习模型可以实现对未知威胁的检测和主动防御。研究认为,人工智能驱动的网络安全防护系统代表了技术发展的方向,但还需进一步的数据积累和模型优化,以实现更智能的商业安全产品的开发。 相似文献
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边缘智能是一种新兴的智能计算模式,其将人工智能技术和边缘嵌入式设备结合,被广泛应用于物联网系统。智能摄像机是典型的边缘设备之一,它能提供低延迟的视频处理能力,适用于智能家居、智能交通、智能监控等领域。然而,由于摄像机的计算资源有限,传统的行为识别模型难以在本地完成计算任务。为解决这一问题,文中提出了一种基于边缘计算的架构,利用深度学习目标检测算法YOLO v3对视频行为进行识别。在该架构中,智能移动终端负责数据采集和压缩,边缘服务器承担大部分目标检测任务,而检测困难的目标和模型训练则由云服务器负责。为更好地适应边缘设备,本文采用轻量化的神经网络MobileNet替换YOLO v3模型的特征提取模块。经过测试,该架构能有效提取和识别视频中的静态和动态行为,为实现边缘计算环境下低成本、大规模的行为识别提供了有益的参考。 相似文献
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分析黑广播具体特点、危害和打击黑广播一般的通行方法,提出一种基于分布式频谱快速识别方案。该方案通过小型化分布式频谱检测探针实现对黑广播的快速识别及定位,具有更高的识别准确率和更快的发现速度。后期该系统将开发射频指纹特征识别算法,以期获得更好更快的识别黑广播效果。 相似文献
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车道线检测的可靠性和稳定性对智能驾驶系统来说至关重要.由于车道线容易受到光线、遮挡、老化等复杂情况的干扰,导致传统的语义分割网络无法准确的学习到车道线的细节特征.为解决该问题,本文首先在编码网络部分引入CA坐标注意力机制,进一步增强网络对车道线提取能力,然后,在特征聚合网络引入金字塔空洞卷积模块与RESA模块并联来增强模型的感受野,以丰富和提取全局的空间特征信息,最后经过解码网络将融合后的特征图上采样到原图大小,并预测每个车道的位置和概率分布.实验证明,文中提出的算法在CULane数据集上有较高准确率,多路面综合准确率达到76.2%,并通过实车测试表明,该算法检测帧率为30 fps,可以在复杂交通场景下进行实时检测,具有较高的泛化性和鲁棒性. 相似文献
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垃圾检测能减少资源浪费、缓解环境污染,对环境保护具有重要意义.针对现有方法在图像昏暗和物体细小情况下存在误识别、漏检的问题,本文提出了一种亮度增强的多尺度垃圾检测方法.首先在亮度增强模块中,利用跳跃连接增强各层级垃圾图像特征的关联性,解决了昏暗条件下的垃圾误识别问题.然后在多尺度垃圾检测模块中,使用密集连接将不同尺度特征进行融合,提高了对细小垃圾特征的学习能力,解决了细小垃圾存在的漏检问题.本文方法在自制数据集和公共数据集上的mAP达到了96.62%和93.81%.实验结果表明,该方法解决了图像昏暗和物体细小情况下的误识别、漏检问题,优于现有的YOLOv4等主流方法. 相似文献
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传统的钢铁分析检测过程,是以手工化学分析也就是人们常说的“湿法分析”方法为主。这种分析方法过程长、强度高、功能单一、稳定性差、人为误差大。 相似文献
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国家认监委有关部门表示,我国将采取6项措施搭建检测资源数据共享平台:(1)建立检测资源信息共享的技术规范和标准,以逐步建立我国检测资源信息共享平台的技术规范和标准体系,为实现我国检测机构的信息、物力、人力、服务等资源的全面共享奠定技术基础。(2)建立激励和保障检测资源共享的政策体系,用以支持和保障检测资源共享平台的运行。(3)建立完善的检测资源数据库群和相应的网站。(4)建立统一的、与国际接轨的检验检测服务市场准入评价制度和质量保证体系。 相似文献