一种多尺度YOLOv3的道路场景目标检测算法

针对在自然交通场景中道路不同种类目标的边界框大小差异巨大,现有实时算法YOLOv3无法很好地平衡大、小目标的检测精度等问题,重新设计了YOLOv3目标检测算法的特征融合模块,进行多尺度特征拼接,对检测模块进行改进设计,新增2个面向小目标的特征输出模块,得到一种新的具有5个检测尺度的道路目标多尺度检测方法YOLOv3_5d.结果表明:改进后的YOLOv3_5 d算法在通用自动驾驶数据集BDD100 K上的检测平均精度为0.5809,相较于原始YOLOv3的检测平均精度提高了0.0820,检测速度为45.4帧·s-1,满足实时性要求.     

基于改进YOLOv5的拥挤行人检测算法

针对密集场景下行人检测的目标重叠和尺寸偏小等问题,提出了基于改进YOLOv5的拥挤行人检测算法。在主干网络中嵌入坐标注意力机制,提高模型对目标的精准定位能力;在原算法三尺度检测的基础上增加浅层检测尺度,增强小尺寸目标的检测效果;将部分普通卷积替换为深度可分离卷积,在不影响模型精度的前提下减少模型的计算量和参数量;优化边界框回归损失函数,提升模型精度和加快收敛速度。实验结果表明,与原始的YOLOv5算法相比,改进后YOLOv5算法的平均精度均值提升了7.4个百分点,检测速度达到了56.1帧/s,可以满足密集场景下拥挤行人的实时检测需求。     

基于改进YOLOv5s的道路场景多任务感知算法

针对单一任务模型不能同时满足自动驾驶多样化感知任务的问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的快速端到端道路多任务感知方法。首先，在YOLOv5s网络输出端设计两个语义分割解码器，能够同时完成交通目标检测、车道线和可行驶区域检测任务。其次，引入Rep VGG block改进YOLOv5s算法中的C3结构，借助结构重参数化策略提升模型速度和精度。为了提升网络对于小目标的检测能力，引入位置注意力机制对编码器的特征融合网络进行改进；最后基于大型公开道路场景数据集BDD100K进行实验验证该算法在同类型算法的优越性。实验结果表明，算法车辆平均检测精度为78.3%，车道线交并比为27.2%，可行驶区域平均交并比为92.3%，检测速度为8.03FPS，与同类型算法YOLOP、Hybrid Nets对比，该算法综合性能最佳。     

基于改进YOLOv5的道路目标检测

为提高自动驾驶中的道路目标检测精度,设计了一种基于YOLOv5的道路目标检测模型。该模型在YOLOv5s的网络模型基础上,将原始的初始锚框聚类算法改为K-means++算法来减小随机带来的聚类误差;并在Backbone中SPP模块之前引入SENet注意力机制,以增强道路目标重要特征并抑制一般特征,达到提高检测网络对道路目标的检测能力。在VOC2012改进数据集上训练、测试,基于改进的YOLOv5s的模型比原始YOLOv5s模型平均准确精度提高了2.4%。实验结果表明,改进的YOLOv5s模型能较好地满足道路目标检测的精度要求。     

一种改进YOLOv5的课堂异常行为感知检测算法

YOLOv5算法能够对异常行为进行检测，大幅度提高异常行为识别的准确率和速度。然而，其参数规模较大，GPU计算量大，不适合在资源受限的嵌入式终端上进行安装部署；同时，其对目标密集、易产生遮挡的学生课堂异常行为识别表现不佳。针对上述问题提出了融合MobileNetV3的YOLOv5算法，该算法通过改进网络结构提升了算法效率，通过小目标锚框改进了相互遮挡的多目标识识别能力。最后，在基准数据集上的实验结果表明该算法网络模型参数量优于现有的YOLOv5算法，同时该算法在课堂异常行为数据集上表现出更好的识别效果。     

基于YOLO算法的探地雷达道路图像异常自动检测

探地雷达(ground-penetrating radar, GPR)是一种可用于道路内部异常目标识别的无损检测方法。GPR工作时往往产生海量的扫描数据,而数据解释是技术要求高、任务繁重的工作,通常需要人工完成。此外,道路内部的复杂性和异常目标的多样性增加了图像异常检测的难度。近年来,人工智能(artificial intelligence, AI)技术的快速发展为基于AI的探地雷达B-scan图像自动解释提供了可行的技术思路,常用的深度学习算法有RCNN(region-convolutional neural network)和YOLO(you only look once)。虽然YOLOv3在目标检测方面已经有了一定的成效,但YOLOv4的改进算法可以进一步提高检测能力。结合YOLOv3算法,对比研究分析YOLOv4目标检测算法的改进对于目标检测任务的影响,以及YOLOv4算法对探地雷达图像异常目标检测效率的提升能力。结果表明,YOLOv4的改进算法更适用于探地雷达异常目标的自动检测,经过训练后的YOLOv4网络模型满足探地雷达道路内部异常目标智能化检测需求,具有较强的实用价值。     

基于改进 YOLOv3 算法的水下小目标分类与识别

针对声纳图像中小目标检测识别率低、虚警率高的问题, 提出一种改进的 YOLOv3 算法. 改进的 YOLOv3 网络在原始 YOLOv3 的基础上进行优化, 改变网络的层级连接, 融合更浅层的特征与深层特征, 形成新的更大尺度的检测层, 提高了网络对水下小目标检测的能力; 同时, 使用线性缩放的 $K$-means 聚类算法优化计算先验框个数和宽高比, 提高了先验框与 ground truth box 之间的匹配度, 较原始 YOLOv3 算法均值平均精度提高了 7%. 实验结果表明, 所提出的改进 YOLOv3 算法能够有效分类与识别小目标且有更高的准确率和更低的虚警率, 同时保持了原始 YOLOv3 算法的实时性.     

基于改进YOLOv5的电动摩托车驾驶人头盔检测方法

随着经济的快速发展及低碳环保出行方式的普及,电动摩托车投入量逐年上升,但由此带来的安全隐患也随之上升.针对传统的人工检查骑手是否规范佩戴安全帽耗时、耗力且存在漏检等问题,提出一种基于改进YOLOv5的头盔检测算法.首先,针对摩托车头盔大小尺寸不一的问题,使用K-means++算法重新设计初始锚框,增加了网络收敛速度;其次引入坐标注意力机制(Coordinate Attention),增强网络学习特征的表达能力;最后,引入α-IoU损失函数提高目标检测精度.实验表明,改进的YOLOv5模型的mAP达到98.83%,比YOLOv5的平均精度提升了5.29%,符合在道路复杂环境下对电动摩托车驾驶人头盔检测的要求.     

通航机场场面运动目标检测方法

针对传统YOLOv3（you only look once-v3）算法目标检测精度较低、收敛速度较慢等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法,分别对主干网络和损失函数进行了改进。采用迁移和冻结相结合的训练方法,以提升目标检测的精确度和速度。基于改进的YOLOv3算法对西南某通航机场3种不同场景下的运动目标检测效果进行了对比分析。结果表明,改进的YOLOv3算法对正常天气场景下的场面运动目标检测效果要明显优于雾天和雨天场景,对飞机目标的检测效果明显优于车辆和行人目标;3类目标的检测精度、召回率、平均精度值(mean average precision,mAP)分别达到92.96％、80.51％、91.96％,GPU处理速度为74f/s,较传统YOLOv3算法和YOLOv4算法性能均有明显提升。     

基于改进的Adaboost算法在 网络入侵检测中的应用

网络入侵检测是一种基于网络行为特征的检测技术.近年来,作为信息安全领域中的研究热点,网络入侵检测发展迅速.针对传统入侵检测算法对于数据特征提取较慢的问题,本文提出了基于信息熵理论的免疫算法来提高特征提取速度.为了进一步提高分类精度,本文对Adaboost分类方法进行了改进,在分类过程中判断噪声数据,并对噪声数据的权重进行调整,从而缓解了Adaboost算法的过度拟合.通过对KDD CUP 99数据的实验结果表明,本文方法可以提高免疫算法在特征提取方面的收敛速度,并能有效地提高入侵检测率.     

Immune Based Intrusion Detector Generating Algorithm

Immune-based intrusion detection approaches are studied. The methods of constructing self set and generating mature detectors are researched and improved. A binary encoding based self set construction method is applied. First, the traditional mature detector generating algorithm is improved to generate mature detectors and detect intrusions faster. Then, a novel mature detector generating algorithm is proposed based on the negative selection mechanism. According to the algorithm, less mature detectors are needed to detect the abnormal activities in the network. Therefore, the speed of generating mature detectors and intrusion detection is improved. By comparing with those based on existing algorithms, the intrusion detection system based on the algorithm has higher speed and accuracy.     

改进YOLOv3算法的车辆信息检测

车辆信息检测是车型识别在智慧交通领域中的首要任务。针对现有的车辆信息检测技术在检测速度、精度以及稳定性方面存在的问题,提出了基于YOLOv3的深度学习目标检测算法——YOLOv3-fass。该算法以DarkNet-53网络结构为基础,删减了部分残差结构,降低了卷积层的通道数,添加了1条下采样支路和3个尺度跳连结构,增加了一个检测尺度,并通过K-均值聚类与手动调节相结合的方法计算出12组锚框值。最后通过迁移学习机制对YOLOv3-fass算法进行微调。在自研的车辆数据集上,YOLOv3-fass算法与YOLOv3、YOLOv3-tiny、YOLOv3-spp算法以及具有ResNet50和DenseNet201经典网络结构的算法做了对比实验,结果表明YOLOv3-fass算法能够更精准、高效、稳定地检测到车辆信息。     

基于优化YOLOv5s的老人跌倒检测算法

针对跌倒对老年人安全性问题造成的影响，以及现有目标检测模型在人物跌倒时易漏检、鲁棒性和泛化能力差等问题，对YOLOv5s算法进行优化，提出一种老人跌倒检测算法。使用改进的RepVGG模块代替YOLOv5s算法中的3×3卷积模块，优化损失函数，选择K-means++算法对所用数据集进行聚类优化。结果表明，所提算法的鲁棒性好、泛化能力强，平均准确率比YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5s, CBAM-YOLOv5s模型分别提高了9%,8%,3%和1.2%。所提出的算法能够满足现实中不同场景对老人跌倒行为的检测需求，可以应用于移动设备或者监控设备中，在老年人安全保障领域发挥重要作用。     

IBM算法及其在Snort系统下的实现

入侵检测系统匹配算法是影响检测效率的关键,为进一步提高系统性能和检测效率,对Snort系统采用的BM算法进行了改进,提出了IBM算法.该算法以两个字符为单位计算右移量,增大了文本串的滑动距离,有效地减少了匹配次数;将IBM算法应用于Snort,并在Windows平台下实现了基于改进算法的Snort系统.实验结果表明,该系统能够有效地检测各种攻击,与原系统相比检测效率有了明显的提高.     

一种改进的SVM多类分类算法在入侵检测中的应用

入侵检测作为网络安全的关键技术,成为了当前网络安全研究的热点,入侵检测算法的准确率和推广性能是研究的重点。基于二叉树的思想和超球支持向量机的特点,本文提出了一种改进的SVM多类分类入侵检测算法。本文通过引入相似度函数作为权值,选取相似性最小的两类样本构造两类分类器,采用自下而上的方法构造多个两类超球SVM分类器,并将该多类分类算法应用于入侵检测中。利用KDD CUP 1999入侵检测数据进行了仿真实验,实验结果表明,该算法能有效提高检测准确率、推广性能也得到较好改善。     

网络入侵异常检测中数据预处理的研究

在网络入侵异常检测中,数据预处理是一个非常重要的步骤,数据预处理的好坏直接影响后续检测的准确性．本文针对基于层次聚类的网络入侵异常检测中两个问题,在数据预处理阶段做出改进,一是属性冗余和属性权重问题,运用粗集理论对各个属性赋予权重并进行属性约减,二是粗集理论中连续数据离散化问题,提出了针对数据特点的自适应离散化算法,该算法是根据样本属性值分布来决定离散间隔,最后针对两个改进方法进行了实验,并与采用现有离散化方法进行了对比,实验结果证明了该算法的有效性和准确性．     

基于泄漏电缆的周界入侵探测系统设计

针对传统周界入侵探测系统存在的定位精度不高及误报漏报率高等问题,设计了一种基于泄漏电缆的新型周界入侵探测系统.根据入侵探测系统的功能需求,将两根经特殊设计的泄漏电缆埋地安装,然后利用现场可编程门阵列实现泄漏电缆中信号的发送和处理,其泄漏的电磁场形成一堵无形的防护区,最后通过自行开发的测试软件实现泄漏电缆远程自动探测流程.实验结果表明,该基于泄漏电缆的入侵探测系统对入侵的定位精度实测达到了5m,具有全隐藏安装、准确定位入侵位置及误报漏报率低等优点.     

非理性信道下无线局域网络的高效自适应入侵检测

针对传统入侵检测方法检测效率低、自适应能力相对较差的弊端,提出一种新的非理性信道下无线局域网络的高效自适应入侵检测方法,介绍了非理性信道的特点。通过添加相关步骤实现人机交互功能,在不用人为控制条件下获取理想聚类结果。阐述了入侵检测方法的一般过程,给出自适应入侵检测方法的流程图,介绍了动态自适应模板检测方法和ISODATA (iterative self-organizing data analysis techniques algorithm)方法的详细运算过程。通过比较入侵对象与原有模板间的相似度,将距离最近或者相关度最大的入侵对象划分到一类,对原有模板不断更新,添加新模板完成对非理性信道下无线局域网络入侵对象的检测。实验结果表明,所提方法效率高、精度高、自适应能力强,可以有效地实现非理性信道下无线局域网络入侵检测,保障了无线局域网络的安全性。     

网络入侵的聚类算法研究与实现

入侵检测中对知入侵的检测主要由异常检测完成,传统的异常检测方法需要构造一个正常行为特征轮廓的参考模型,但建立该特征轮廓和确定异常性报警的门限值都比较困难,而且建立该特征轮廓使系统开销大.据此本文提出一种针对入侵检测的聚类算法和一种数据处理方法.该算法通过动态更新聚类中心和类内最大距离实现,收敛速度快,再结合对数据的预处理使聚类效果更好.实验结果表明,此算法用于以未知入侵检测为代表的特殊模式检测方面是可行和有效的.     

基于IP欺骗攻击的状态分析法研究

提出了一种能够在网络中检测并防范IP欺骗攻击的方法．通过获取网络结点的工作状态，分析网络中出现的异常活动，给出了因攻击而引起的网络状态的迁移过程．通过预测分析，及时检测出已经存在的IP欺骗攻击；通过回溯分析，试图找到发起攻击的攻击者．将状态分析法运用于入侵检测，可增强网络抵御IP欺骗攻击的能力．