基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

印刷电路板缺陷检测的实际应用

电路板在我们的日常生活中非常常见,这就使得印刷电路板的缺陷检测显得尤为重要。AOI作为新兴的检测PCB板缺陷的系统,在生产实际中正在被大家熟知并且应用。相较于传统的检测方式,AOI系统比较灵活,无论是在检测时间还是系统运算上,或者是对相关技术人员的要求相较于传统方式都比较有优势,本文就AOI系统在实际中的应用展开讨论,分析并且介绍了在实际应用中的具体细则。     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

应用膨胀算法提取目标的直接定位算法

为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题，提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想，通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先，在目标个数未知的前提下，利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数；然后，推导了基于MUSIC的定位代价函数；之后，利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面；最后，膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题，能够确定多个目标的位置坐标，为后续的定位性能分析提供可能性，也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。     

数字视频存储的优化策略

存储是播出/媒体资产管理设施建立的基础.归档和提取服务是建立在存储基础上的框架.随着技术的进步,磁盘和磁带容量不断增加,速度不断提高,而成本则不断降低.在未来很多年内,视频存储体系结构将维持现状:视频服务器的磁盘数字磁带库归档存储;磁盘和数据磁带存储将是归档存储解决方案的基础.     

一种新型彩色三维光学成像系统

提出一种新型三维彩色光学数字成像系统。此系统利用投影结构光对现实世界中的物体进行数字化，同时得到对应的彩色纹理。详细介绍了系统的硬件设计和软件体系结构设计，得到物体彩色纹理的两种不同方法；直接获取和从编码条纹中提取，给出了用该系统得到的实验结果并简单评价了系统的性能。此系统在反求工程、影视制作、三维游戏制作、医学应用等方面有远大的应用前景。     

观赏南瓜色素的提取及性质研究

对观赏南瓜色素的提取及性质进行了初步的探索,研究了光、温度、pH、氧化剂、还原剂、常用的食品添加剂对色素的影响.结果表明:观赏南瓜色素对光和热都比较稳定;适宜在pH值4-12之间使用;耐氧化性和耐还原性均较好;Vc对色素有一定的消色作用;柠檬酸三钠对色素有增色作用;色素对常用的食品添加剂有较强稳定性.     

一种新型三坐标雷达点迹提取器的设计

在目标信号检测模块的基础上增加了测有计算模块，构成一种新型的单脉冲雷达点迹提取器，显著提高了雷达系统潜在的处理能力。