IP多播的发展

多播通信已成为网络中的一个热点技术,由于一些互联网服务提供商（ＩＳＰ）的大力提倡,它正加速发展,并提供大规模的互联网应用和服务。因此,多播已发展为最有吸引力的互联网服务之一。 近来,多播的发展主要集中在域间多播协议的发展。当今多播的主要特征是,使用三个一组的选路协议,尽力部署多播（以更大的规模）。这些都在两个Ｉｎｔｅｒｎｅｔ２的主干网中部署──高速主干网络服务（ｖＢＮＳ）和Ａｂｉｌｅｎｅ。将来的多播将以新协议的持续发展、评估和标准化为基础。不但在选路的工作上,还包括如地址分配、管理和记帐等方面。 …     

基于YOLO v4的复杂路口下人车混行检测算法研究

随着基于深度学习的目标检测算法研究越来越深入,其在智慧交通中的应用也越来越广泛.现有的人车混检算法面临着路口场景下车辆行驶角度多变、目标遮挡、人车重合的考验.针对现有问题,本文基于YOLO v4算法进行改进,优化YOLO v4的特征提取预测网络结构,设计加入F-CSP结构,提高网络特征提取和特征融合的能力,减少小目标特...     

IP组播技术综述

介绍了当今网络热点技术组播通信的基本概念，组播路由协议和组播中的主要问题（管理、安全和服务质量问题），并对组播的应用现状和前景作了描述。     

基于YOLOv4和标签相关性的人脸属性识别算法研究

本文针对目前人脸检测技术目标单一,缺乏对人脸信息进一步挖掘的问题,综合运用深度卷积、网络级联、面部区域识别等技术,从标签相关性加权和多分支网络融合两方面,综合研究基于机器视觉的人脸属性识别技术,对YOLOv4特征提取网络进行进一步优化和改进,构建针对全局和针对部分区域的多任务多标签分类网络MFARnet,保证面部各部分...     

基于多尺度加权特征融合网络的地铁行人目标检测算法

随着地铁乘客的大量增加,实时准确地监测地铁站内客流量对于保证乘客安全具有重要意义.针对地铁场景复杂、行人目标小等特点,该文提出了多尺度加权特征融合(MWF)网络,实现地铁客流量的精准实时监测.在数据预处理阶段,该文提出过采样目标增强算法,对小目标占比不足的图片进行拼接处理,增加小目标在训练时的迭代频率.其次,在单镜头多核检测器(SSD)网络基础上添加了基于VGG16网络的特征提取层,将不同尺度的特征层以不同方式进行加权融合,并选出最优的特征融合方式.最终,结合小目标过采样增强算法,得到多尺度加权特征融合模型.实验证明,该方法与SSD网络相比,在保证实时性的同时,检测精度提升了5.82％.     

可编程网络及其研究现状

可编程网络的出现是通信网络发展的一次重大进步，通过在网络节点提供可编程网络接口，可以实现网络行为的动态管理控制和新型业务的快速添加。首先介绍可编程网络出现的背景和基本概念，然后介绍了可编程网络的体系结构，国际上正在进行的可编程网络项目的研究情况并提出今后的研究方向。     

IP多播技术

主要叙述了ＩＰ多播技术的基本概念、多播协议以及正在发展的新协议，并简要描述了多播主干（Ｍｂｏｎｅ）和多播的前景。     

可编程网络及其研究现状

可编程网络的出现是通信网络发展的一次重大进步，通过在网络节点提供可编程网络接口，可以实现网络行为的动态管理控制和新型业务的快速添加。首先介绍可编程网络出现的背景和基本概念，然后介绍了可编程网络的体系结构，国际上正在进行的可编程网络项目的研究情况并提出今后的研究方向。     

IP组播路由算法及协议

该文主要介绍了在IP组播中使用的各种构造组播树的路由算法,以及相关的路由协议和几种新的协议。