并行化网络监听数据采集模型

提出了并行化的网络监听数据采集模型,对代理管辖网络设置多个监视代理,负责对网络流量进行监听,监视代理后连接一个管理代理,负责将多个监视代理过滤处理的数据汇总,完成与其他代理的通信,以及监视代理故障后的管理工作,设计了合适的包括选择算法,该处在保持网络链接属性的前提下,通过对数据包关键域的散列运算,在各个代理间均衡流量,并结合并行代理技术,实现了网络监听数据采集的高速性和可行性,理论分析和实验结果表明,该并行策略对高速网络环境下的采集性能具有很好的加速效果。     

基于LabVIEW for FPGA的高速并行视觉检测系统设计

随着中国智能制造强国战略的实施,制造业不断升级,智能视觉检测设备的应用前景越来越广阔。智能视觉检测系统一般由上位机图像处理和下位机组成;下位机主要完成供电、自动上料、定位检测、视觉检测和自动下料的功能,常用可编程逻辑控制器(programmable logic controller, PLC)作为核心处理器,存在检测效率低、准确性差的问题。为解决此类问题,依托现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)的高速、并行和柔性等优势,以及LabVIEW for FPGA的快速编程优势,提出基于LabVIEW for FPGA的高速并行视觉检测系统。试验结果表明：该系统相对于传统基于PLC的视觉检测系统,具有可扩展性、较高的稳定性和效率,为机器视觉检测生产力的提高提供新的解决方案。     

应用于双光谱检测的图像融合技术

介绍双光谱图像检测系统的总体设计,针对紫外与可见光双光谱成像系统提出了基于模糊矩阵的双光谱图像融合法．该方法采用模糊矩阵表征融合区域,同时利用小波变换法对图像进行多分辨分解重构．实验选取UV图像与V图像进行融合,并对该方法和其他几种方法的融合图像进行了比较．基于模糊矩阵的双光谱图像融合法能比较好地兼顾图像融合中清晰度和融合边缘过渡两方面的要求．     

综合智能网络管理系统模型的设计

在对传统的网络管理系统方案（基于ＳＮＭＰｖ１或ＳＮＭＰｖ２,ＲＭＯＮ网络管理技术）进行分析的基础上,详细说明了传统网络管理系统存在的缺点,提出一种新型实用的综合智能网络管理模型,将传统的基于ＳＮＭＰ,ＲＭＯＮ网络管理技术,基于Ｊａｖａ的网络代理技术和专家系统的基本规则（ＲｕｌｅＢａｓｅｄＲｅａｓｏｎｉｎｇ,ＲＢＲ）或基于事例（ＣａｓｅＢａｓｅｄＲｅａｓｏｎｉｎｇ,ＣＢＲ）技术相结合,对网络系统实施     

内爬塔式起重机双油缸液压恒温智能调控系统设计

内爬塔式起重机对其液压顶升系统的性能要求很高,但由于塔机工作环境差异大,环境温度变化大,使液压系统在顶升过程中温度超过允许的工作温度范围,从而使顶升过程无法顺利完成,并因此影响了塔机正常工作的进行。     

基于视觉双特征的并行联合脑-机接口范式的研究

基于多特征的并行联合脑-机接口与单一特征脑-机接口相比,能利用更多信息和并行方式提高特征提取和系统执行效率。提出了一种基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)和运动起始视觉诱发电位(MVEP)的双特征并行联合脑-机接口范式,通过设计3×3字符拼写范式,矩阵中纵列白色竖条按设定频率闪烁诱发SSVEP,横行中白色竖条随机运动诱发MVEP。实验表明,被试者关注目标字符时,两种特征脑电信号被同时诱发出来,并且对两种脑电信号进行特征识别能够检测出被试者选取的目标字符。联合范式并行的刺激编码方式有效节约了刺激诱发时间,为构建更为实用的联合脑-机接口提供了一种实现方法。     

综合嵌入式视觉与网络智能通信的监控系统

基于物联网技术的操作平台,利用DSP,ARM技术的强大数据图像处理能力,结合互联网、移动通信网等网络进行信息的传送与交互,及智能计算技术对信息进行分析处理,提高产品的监控能力。     

智能视觉监控中运动目标检测的阴影抑制

论文简单的论述了智能视觉监控技术,重点研究了智能视觉监控中运动目标检测的阴影抑制算法,提出了基于归一化互相关函数和纹理特征的阴影检测算法,实现了任意运动物体的准确检测,取得了较好的检测效果。     

基于协议分析的并行聚类入侵检测模型

模糊c-均值聚类(FCM)的算法是在硬c-均值算法(HCM)发展而来的,虽然改进了硬c-均值算法的聚类效果,但带来了时间复杂度的增加.提出了一种基于协议分析分类的并行入侵检测模型,根据协议分析将大的数据集进行分类,构成不同的数据集,先对各个数据集进行FCM聚类,然后对每个FCM聚类的结果再次进行FCM聚类,构成并行处理系统.采用协议分析技术结合高速数据包捕捉、协议解析等技术来进行分布式入侵检测,可以提高入侵检测的速度.     

塔式起重机吊重检测计算模型及系统设计

近年,我国塔式起重机安全事故频发,研制塔式起重机安全监测与控制系统十分必要。吊重监测是塔式起重机安全系统中最为重要的因素,使用51单板机作为系统数据采集与处理核心,它合理分配与复用I/O端口线,使得系统具有较高的性价比。通过定义有效采集吊重和正常波动/异常波动,明确提出一种基于两级均值滤波的吊重数据计算方法;基于有效数据,描述了系统软件的处理流程。通过设定消抖延迟参数,使得系统不仅能够保证提升塔式起重机操作安全,而且有助于塔式起重机操作的方便性,使得系统具有实用价值。     

基于并行随机存取模型的并行K-means算法

提出了一种基于并行随机存取模型的并行K-Means算法,并对该算法的计算复杂度进行了理论分析。分析结果表明,本文提出的并行K-means算法相对于传统的串行K-Means算法具有近似线性的加速比。采用该算法可以提高聚类分析的效率。     

智能光网络控制平面模型的研究

首先介绍了IETF的基于GMPLS对等模型和ITU T的ASON重叠模型,并且比较了它们之间的关系;接着阐述了基于GMPLS智能光网络控制平面的功能模块;最后在Berkeley实验室开发的NS 2网络仿真器平台上对基于GMPLS智能光网络模型进行了设计和仿真。     

基于视觉的智能移动机器人的运动目标检测与跟踪

目的扩大机器人的目标搜寻范围,并对运动目标进行跟踪。方法提出了将运动背景下运动目标的检测方法应用于机器人目标检测与跟踪,并使用基于视觉的目标跟踪方法。结果机器人在运动状态下仍然能够进行运动目标检测。结论移动机器人能够在运动过程中准确地检测出运动目标,并有效地提高了目标检测的能力。     

基于视觉加强注意力模型的植物病虫害检测

【目的】植物病虫害准确检测是病虫害精准化防治的关键，笔者构建准确高效的植物病虫害监测模型，为病虫害的早期诊断与预警提供重要依据。【方法】针对现有植物病虫害检测模型泛化能力弱、小目标漏检率高等问题，提出一种基于视觉加强注意力改进的植物病虫害检测模型——YOLOv 5-VE(vision enhancement)。为方便检测实验样本中的小目标采用Mosaic 9数据增强方法；设计出基于视觉注意力的特征加强模块CBAM(convolutional block attention module);为确定不同目标重叠在一起和被遮挡的定位损失引入边界框定位损失函数DIoU。【结果】YOLOv 5-VE模型在实验数据集上的识别精度和检测平均准确率达到65.87%和73.49%,比原模型提高了1.07%和8.25%,在型号为1 080 Ti的GPU上检测速度可达35帧/s。【结论】该方法可以在背景复杂的野外场景快速有效地检测和识别种类多样的病害和虫害，可以提高检测的鲁棒性能，提升模型对病虫害目标的特征提取能力，降低野外复杂场景对检测带来的干扰，表现出良好的应用潜力，可广泛运用于大规模的植物病虫害检测。     

一种新的并行计算机网络模型及其路由算法

为了提高并行计算机的通信效率,基于Petersen图提出了一种新的网络结构-GP（n,k）网络．该结构继承了Petersen图简单的拓扑结构,同时具有良好的可扩展性．主要研究了其中一类GP（n,k）网络即GP（i^2,i）的拓扑性质,给出了它优于2-Dtorus的直径．最后设计出GP（i^2,i）的单播及多播路由算法．     

基于搜索效率的复杂网络多模型并行演化分析

很多真实的复杂网络呈现无标度性．但是,这些网络为什么在增长过程中遵从优先连接规则？现有研究尚未给出有力的解释．一个合理的猜想是：这些网络如果不遵从优先连接规则,则将处于不利的地位．为证实这一猜想,采用搜索效率作为评价指标,量化评价不同演化模型的优劣．首先提出一种新的复杂网络并行演化模式,使得同一网络中不同的局部遵从不同的演化模型,从而在统一的基础上比较不同演化模型搜索效率的优劣．以BA无标度网络、WS小世界网络和随机网络为基础,构建了异质复杂网络．其次,采用随机游走搜索策略和DS最大度搜索策略,比较遵从不同演化模型的异质子网的搜索效率,力图解释复杂网络中演化模式同质化的原因．实验发现一种“信息壁垒”现象,即处于劣势的网络模型,其所属节点很难被其他模型的节点访问到．实验结果表明：对于以搜索为重要功能的复杂网络,无标度网络具有最强的适应性,从而在一定程度上解释了无标度现象在众多现实复杂网络中存在的原因．     

基于增量式贝叶斯智能入侵检测模型

传统智能入侵检测模型参数的修改只能通过对训练集重新学习,从而导致模型的适应性较低,利用朴素贝叶斯模型具有增量式学习特征,通过对新训练集进行训练进而修改模型参数,从而提高模型的自适应能力.实验结果表明,模型的自适应能力得到了一定的提高.     

智能汽车中基于视觉的道路检测与跟踪算法

提出了一个基于视觉的道路环境识别算法．该算法能实时提取图像序列中道路信息，获取车辆在道路上的位置、姿态信息，预测前方道路状况，将道路环境信息反馈给智能汽车用于其控制车辆的主动安全．首先联合摄像机内参构建了道路的三维数学模型，突破了以往一些系统将道路看作一个平面的二维模型的局限，算法利用道路标志线的颜色突变特性有效地提取道路边界，并将扩展卡尔曼滤波器与道路模型结合对道路和车体的状态进行实时跟踪分析，获取实时的道路环境信息．实验证明该算法可在直道和弯道以及标志线间断或标志线周围有干扰的各种道路中稳定地工作，在光影条件不利或前方有车的情形下算法仍具有较高的鲁棒性，能够适应多变的道路环境，提供实时有效的信息数据．     

自动化集装箱码头堆场内双起重机调度模型与算法

为提高自动化集装箱码头堆场的作业效率,针对堆场同一箱区的两端作业(堆存或取出),考虑双起重机时空同步约束条件,以最小化作业总完成时间为目标,建立双起重机调度混合整数规划模型,确定起重机在每个时间点上所处贝位及其作业状态(移动或装卸),设计遗传算法对大规模任务数量问题进行求解.算例分析结果表明,在大规模问题上,GA在解的质量上逐渐优于CPLEX算法,且运算时间远小于CPLEX,证明了该双起重机调度模型与算法的有效性及合理性.     

一种将免疫算法应用于入侵检测的模型

基于单纯模式匹配的入侵检测系统都存在不能对未知入侵行为进行预判的问题。文章提出了在入侵检测的系统中,加入免疫算法的原理的一种新的入侵检测的模型,并阐述了各个模块的功能以及模型实现和工作的原理。将免疫算法应用于入侵检测系统将能使入侵检测系统有一定的概率能够识别未知的入侵行为。