基于航拍图像的人员实时搜寻机制与分析

通过传统图像处理方法将航拍图片旋转后进行前景分割、计算轮廓和生成标识框的方法增加训练样本中不同拍摄视角下样本的数量,使得训练样本具有更全的代表性。算法方面针对小目标检测,通过在原有YOLO目标检测算法的基础上加入图像超分辨率功能形成SR-YOLO网络模型,并对原网络模型中的归一化层和残差层层数进行调整。应用SR-YOLO网络模型使用经过旋转扩充后的数据集进行训练,得到"人"的目标检测模型。通过实验数据分析,此模型在航拍场景下目标的识别率较原网络结构有所提升。     

网络科学研究的层次模型与实例

本文在分析网络科学的起源、基本含义及其对整个人类社会影响的基础上,以预测网络的动态行为为目标论述了网络科学研究的层次模型,包括基础架构的网络结构层,形式化的网络建模层,理论分析的网络动态分析层和适合各种应用的网络功能层,最后给出一个具体的网络科学的模型实例.     

档案管理系统安全访问控制的设计与实现

档案管理系统的安全访问控制是维护档案系统安全、保护档案信息资源的重要手段,论文详细论述了如何利用基于角色的安全访问控制模型对用户的安全访问进行有效的控制,并利用JAAS技术实现了档案管理系统的安全访问控制,解决了某公司档案管理平台访问的安全性、稳定性和使用的方便性等问题,实际系统的运行也表明该安全访问控制取得了好的预期效果.     

基于磨光函数的权值直接确定双输入BP神经网络

利用磨光函数与采样数据建立了双输入单输出的权值直接确定的BP神经网络。改进后的网络依据训练数据重要性,选择以数据为中心的磨光函数作为激励函数,同时网络结构可以根据数据多少得到相应的调整。根据误差反向传播学习算法得到了改进后网络的权值直接确定算法。在仿真中,利用2个不同的目标函数验证了改进算法的有效性与建模精度。实验结果表明,三次磨光函数建立的网络性能优于二次磨光函数建立的网络。     

基于多源信息融合技术的煤矿作业环境参数分析

本文针对煤矿生产作业环境中的危险因素,提出对基于无线传感器网络的煤矿作业环境参数进行分析。根据动态限幅滤波、最优加权、灰色关联分析和模糊粗糙集理论,以煤矿井下环境监测数据为依据论证了多级信息融合算法及实现过程,形成了基于模糊粗糙-灰色关联的两级决策融合算法,来实现对煤矿作业环境状态的评估。通过模糊粗糙集和灰色关联分析的结合,为综合评价煤矿作业环境提供了一个新思路。     

软间隔最大化在露天矿爆破区域人员疏散自动巡查中的应用研究

针对露天矿抛掷爆破前,危险区域人工巡查效率低、巡查员自身也存在安全风险的问题,通过无人机获取的航拍图像应用机器视觉进行处理,实现区域人员撤离后的自动巡查可以有效解决这些问题。由于当前目标检测算法对小目标识别率较低,不能满足巡查需要。图像超分辨率处理后,再进行目标检测可以显著提升目标的检出率。但是,考虑到实际应用中图像的超分辨率处理,需要的运算量较大,消耗的时间较长,影响巡查的效率。本文通过软间隔最大化支持向量机算法,在图像中筛选符合巡查目标成像轮廓的区域,在确保80%以上识别率的前提下,可以缩小图像中需要超分辨率处理的区域,提升巡查效率。     

云计算环境下动态用户行为认证的机制、模型与分析

在云计算中,终端用户对云资源软硬件的影响和破坏远比目前用户利用因特网进行资源共享要严重的多,因此相对于用户的身份,用户的行为是否真实可信是云计算研究的一个重要内容。提出了户行为认证的机制,包括行为认证集的确立、行为证据的获得、行为认证的策略,建立相应的随机Petri网模型,并通过量化瞬时变迁的实施概率来模拟不同的认证选择,利用系统达到稳定状态时位置中的平均标记数来评价认证效果,为云计算的安全应用奠定理论和实践基础。     

基于物联网的用户行为认证机制与分析

为了减少物联网环境中对用户身份的漏报率,该文将传统的身份认证和行为认证相结合,提出了一种基于物联网的动态用户行为认证机制。建立了用户行为认证集,论述了整个机制的实现过程。论述了确定的充分行为认证和不确定的必要行为认证,同时给出了每个认证过程的随机Petri网(Stochastic Petri Net,SPN)模型,并用Petri网量化分析了该机制对性能的影响和认证漏报率。理论分析表明:该机制在提高用户认证机制的安全性方面具有显著效果,同时性能良好。     

大数据技术在事故预防预测中的研究

运用大数据技术预测未来事故可能发生的状况,对以往事故进行统计,通过大数据技术分析,摸索事故发生的基本规律,找出发生事故的根源,从源头上提升治理能力,消除或减少事故的发生。论文运用回归分析方法,提出并建立了事故预测数学模型,通过对以往事故数据库的数据分析与归纳,预测了未来事故发生的状况。研究结果显示预测值与实际值基本相符,为事故防范提供了重要参考,对事故预测具有一定的实用价值。