基于时空的弱点状运动目标检测技术

如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。     

云组合服务网络的异常植入数据检测算法

云组合服务网络在路由转发控制受到节点的同态扰动影响,容易受到植入入侵,为了提高网络的安全性,提出一种基于阈值组合判决的云组合服务网络的异常植入数据检测算法。构建网络异常植入数据的统计特征模型,采用大数据挖掘技术进行云组合服务网络异常植入数据特征检测和滤波分析,提取云组合服务网络数据的谱特征量,采用支持向量机学习方法进行云组合服务网络的异常植入数据检测过程中的自适应寻优控制,采用双门限阈值组合判决方法,实现对目标数据的准确检测,提高对异常植入数据的准确定位检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行云组合服务网络异常植入数据检测的准确概率较高,检测性能较好,提高了网络安全性。     

基于关键路径延时检测的自适应电压缩减技术

为了减小传统的最差情况设计方法引入的电压裕量,提出了一种变化可知的自适应电压缩减(AVS)技术,通过调整电源电压来降低电路功耗.自适应电压缩减技术基于检测关键路径的延时变化,基于此设计了一款预错误原位延时检测电路,可以检测关键路径延时并输出预错误信号,进而控制单元可根据反馈回的预错误信号的个数调整系统电压.本芯片采用SMIC180 nm工艺设计验证,仿真分析表明,采用自适应电压缩减技术后,4个目标验证电路分别节省功耗12.4％,11.3％,10.4％和11.6％.     

WebService技术在高校微信开发中的应用

随着微信软件的广泛使用,越来越多的企事业单位基于微信公众平台进行了二次开发。本文针对高校微信公众平台的二次开发中存在无法获取部署于校园内网的各种异构系统中的数据,并无法保证这些系统的安全性的问题,使用Web Service技术设计了一个中间访问代理,有效地解决了这些问题,并极大地节约了开发时间和成本,经过实践,效果良好,值得推广。     

四省有线OTT业务全面落地

日前,从广东广播电视台、优朋普乐内部的一份数据获悉,广东互联网电视平台联合优朋普乐,已全面完成全国前四大有线电视运营商:山东有线、江苏有线、广东有线、河南有线的DVB+OTT业务落地。据公开数据显示,国内最大的这四家有线电视运营商目前总共覆盖数字电视家庭用户5 000万户,其中已完成双向高清改造的家庭用户也已超过2 000万户。2014年,国家新闻出版广电总局明确指出:互联网电视是归属于中国广播电视行业形态的一部分,互联网电视行业已成为"新广电形态",而其中的DVB+OTT模式无疑是既符合政策又紧贴行业发展潮流的最优选择。业内人士普遍将2014年定义为DVB