基于AI视频识别技术的高速公路异常事件监测系统研究

高速公路上经常出现车辆超速、违章停车、逆行、抛洒物等异常事件,为了在出现异常事件时能够自动快速识别并预警,通过硬件的物理部署、软件的搭建以及YOLOv5目标检测及DeepSort目标跟踪技术的研究及应用,开发出应用于高速公路异常事件的智能化自动化检测及预警系统。并通过落地案例验证方案的可行性及实用性,为高速公路异常事件的快速识别及预警提供借鉴和参考。     

高分辨率机载InSAR高程距离向空变误差定标方法

高分辨率机载干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)是获取高精度数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的重要手段之一。由于主副天线距离向相位方向图存在差异等原因,导致干涉相位偏差沿距离向变化,而传统的干涉定标方法将干涉相位偏差视为常数进行定标,无法消除干涉相位沿距离向变化的误差,因此使得定标后反演得到的高程存在距离向空变误差。针对该问题,该文提出一种单独将干涉相位偏差沿视角进行多项式拟合的定标方法。最后,利用一组机载实测数据对该方法加以验证,实验结果表明,该方法能有效地解决高分辨率机载InSAR高程测量距离向误差的空变问题。     

基于决策级融合的RX高光谱影像异常检测算法

对高光谱影像的RX异常检测算法进行了研究。针对RX算法中对高维数据局部背景协方差矩阵估计存在较大误差的局限性,提出一种基于决策级融合的RX算子高光谱影像异常目标检测算法。首先,对同一场景下的可见近红外数据和短波红外数据分别运用经典的RX算子进行异常检测,得到初步异常检测的目标判决。在此基础上,利用传感器获取信息的冗余性和互补性特性,结合基于规则的决策级融合方法,得到最终的RX异常检测判决结果。在实测高光谱数据上进行了实验仿真,验证了本算法的有效性。     

基于异常分布导向的智能Fuzzing方法

现有主流智能Fuzzing测试一般通过对程序内部结构的精确分析构造新测试样本,因而严重依赖于当前计算机的性能,往往忽略了已发现的程序异常信息对新测试样本构造的指导意义。为了克服上述缺陷,该文提出一种基于异常分布导向的智能Fuzzing方法。该方法针对二进制程序测试,建立了TGM(Testcase Generation Model)样本构造模型：首先根据计算能力收集测试样本集的相关信息;然后随机选择初始测试样本进行测试;最后,基于测试结果初始化模型参数,根据模型优先选择更有效的输入属性构造新样本并进行新一轮测试,通过重复进行该步骤,在迭代测试中不断更新模型参数,用于指导下一轮新测试样本构造。实验数据表明该方法可以辅助Fuzzing选择更有效的样本优先进行测试,设计的原型工具CombFuzz在异常检测能力和代码覆盖能力上都有良好表现,同时,在对大型应用程序进行测试时,与微软SDL实验室的MiniFuzz测试器相比,在限定时间内平均异常发现率提高近18倍,并在WPS 2013等软件中发现了7个MiniFuzz无法发现的未公开可利用脆弱点。     

类型转换在JavaWeb中的应用浅析

数据类型转换在Java Web开发中应用广泛,对数据类型转换进行了分类介绍,阐述了类型转换的基本原理和方法。从Java Web开发中常用的MVC设计模式入手,按照数据在视图层、控制层、模型层中的处理流程来分析类型转换在开发中的应用,并指出转换过程中可能会发生的异常。最后,给出了数据转换过程中常见异常的解决办法,经验证解决办法有效可行,为开发人员提供参考,有利于提高程序开发效率和程序的健壮性。     

自适应图像配准多基线InSAR干涉相位展开方法

提出一种基于自适应图像配准的多基线InSAR干涉相位展开方法.该方法通过构造联合加权数据矢量,充分利用相邻像素的相干信息,并且由干涉相位构造的信号子空间向噪声子空间投影来估计绝对干涉相位(即进行相位展开),能够同时完成图像配准、相位噪声滤波和相位展开处理,因此在SAR图像配准误差较大(可以允许达到一个分辨单元)的情况下,能够得到稳健的干涉相位展开结果.仿真结果证明了该方法的有效性.     

便携式红外体温计设计与温度补偿技术研究

红外体温计因安全卫生、测量高效而备受青睐,发展迅速.但目前市场上的红外体温计存在测量误差大、成本高等缺点,应用受到限制.鉴于此,首先分析了影响红外体温计测量精度的各种因素,并给出具体影响程度的计算结果,然后利用STM32F407单片机作为控制核心,通过MLX90615红外传感器、DS18B20集成温度传感器、HC-SR...     

基于大数据的运营商基站能耗稽核系统

为准确稽核基站电费,同时降低基站能耗,提出了一种异常电费发现能力模型,通过基站的设备数量及功耗结合基站工况、分路计量建立模型,为电费稽核提供依据。     

基于自适应巡视算法的工业物联网异常行为检测

针对当前物联网节点易受攻击的问题,提出一种基于自适应巡视算法的工业物联网异常行为检测方法.根据数据包完整性、数据包传输率和传输延迟等异常行为动态更新物联网节点信誉度,结合信誉阈值自适应调整巡视间隔.该方法能够实现低能耗、高效率的工业物联网安全防护,提升异常行为检测的自适应性.实验证明,该方法与传统LEACH-C机制相比...     

基于分布式追踪的微服务智能监测框架

本文提出一种基于分布式追踪的微服务智能监测框架,通过分布式代理监测微服务执行轨迹信息,根据应用历史监测数据建立异常检测模型,在运行时检测微服务应用的异常行为。该框架使用开源分布式追踪工具OpenTracing来收集事件流信息,使用LSTM模型建模服务调用的事件序列,采用时间序列分析方法检测异常事件,具有较好的智能化和通用性。