基于Agent自适应分布式入侵检测系统

入侵检测是网络安全保护体系中的一个重要组成部分,针对目前入侵检测系统不具备自适应性的情况,该文引入了一种入侵检测系统的自适应策略,并提出一种基于Agent自适应分布式入侵检测系统.分析了各组成模块结构、功能特点以及模块之间的协作关系,并阐述了该系统设计中的信息表示及所采用的通信协议.该系统具有良好的扩展能力、自学习功能,能够实现分布式的入侵检测.     

基于归一化RGB空间与曲率的交通灯检测研究

摘要：信息技术与通讯技术的发展促进了智能交通系统的变化,一方面可以有效的辅助驾驶员驾驶,另一方面可以促进无人驾驶系统的发展。智能系统的安全系数成为了考量发展技术水平的关键。本文提出了一种基于RGB空间与曲率的交通灯检测技术,首先为了抵抗噪声对于颜色检测结果的影响,将RGB空间转换到归一化的RGB空间提取候选区域;然后利用交通灯等规则的形状,根据曲率值提取圆形,得到最后的交通灯位置和颜色信息;最后,通过语音输出将有效的信息反馈给驾驶员或无人驾驶系统中的信息处理块。实验部分选择Hough变换(HT)、Radon变换(RT)、自组织模糊规则(SOFRS)为对比算法,对50幅交通灯图像的检测结果表明HT准确率66%、RT准确率80%、SOFRS准确率76%,而本文算法准确率高达96%。运行时间上,HT耗时0.561s、RT耗时0.983s,SOFRS耗时0.793s而本文算法仅耗时0.0732秒、。因此,本文算法有效且快速。