一种基于多尺度分形新特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下单帧图像的小目标检测问题.根据人造目标的分形特征随尺度变化比自然背景剧烈这一特点,提出一种多尺度分形新特征.该特征比标准分形维数更好地突出自然背景中的人造目标,对三种图像不同的背景干扰起到了较好的抑制作用.在多尺度分形新特征图像中采用局部直方图统计方法进行目标检测.实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和普适性,能从单帧图像中较好地检测定位小目标,检测准确率达95%以上.     

一个融合网络安全信息的安全事件分析与预测模型

提出了一种融合网络安全信息的安全事件分析与预测模型·该模型能够对来自以IDS为主的多种安全部件和关键主机日志系统的网络安全信息进行校验、聚集和关联,从而整体上降低安全部件的误报率,扩展对网络中复杂攻击识别能力;能够结合目标网络安全策略,对目标网络的安全状况进行准确评估,分析出网络真正威胁所在;还能够基于特定攻击场景,对未来可能发生的具体攻击行为做预测,从而尽早发现潜在威胁,为采取有效响应措施赢得宝贵时间·     

高效液相色谱紫外检测法测定血浆中总半胱氨酸

建立了一种柱前衍生高效液相色谱-紫外检测法测定血浆总半胱氨酸的方法.以tris-(2-carboxylethyl)-phosphine(TCEP)为还原剂,7-fluorbenzo-2-oxa-1,3-diazole-4-sulfonate(SBD-F)为衍生剂,N-乙酰半胱氨酸为内标,C8色谱柱分离,流动相为甲醇-磷酸盐缓冲液(pH=3.0),梯度洗脱,385 nm处检测.线性范围为8.3～1042.6μmol/L,最低检测限为0.42μmol/L,日内精密度为1.67%～1.86%,日间精密度为2.08%～3.06%,平均回收率为98.1%～103.2%.     

光码分多址系统及其多用户干扰

多用户干扰是影响OCDMA系统性能和用户数的主要原因,因此研究如何降低多用户干扰就显得尤其重要。文章在介绍了几种降低多用户干扰的常规方案及其性能的基础上,讨论了多用户检测技术OCDMA系统中的应用,并对泊松模型下利用干扰估计技术消除多用户干扰作了进一步的探索和分析。     

基于CASL的入侵检测系统测试

随着网络攻击种类的不断增加,对入侵检测系统(IDS:Intrusion Detection System)应用提出了挑战,入侵检测系统测试和评价也越来越迫切.使用CASL(Custom Audit Scripting Language)语言编写测试脚本(程序),模拟真实的网络攻击(入侵),对当前典型的入侵检测系统进行了入侵特征识别测试,从而验证了入侵检测系统在典型网络环境下识别入侵行为的能力.测试结果有助于刻画人侵检测系统的功能特性,为比较各种入侵检测系统建立了参考标准.     

面向港口车船目标的航空影像旋转不变检测器

为了解决通用目标检测架构在航空影像下港口场景中的车辆和船只检测任务中性能不足且不能估计目标方向的缺陷。一种单卷积旋转不变检测器被提出以解决这种问题。基于回归网络的旋转不变检测器网络层数更少,边框分配和尺度大小更加公平,在带有角度信息的方向边框策略的配合下能够在特定场景的目标检测任务中实现更鲁棒的检测结果并能评估目标的方向。使用同一数据集与众多先进架构的对比实验和旋转边框消融实验的结果证明了提出架构的优势。     

基于随机矩阵的特征值方差的频谱感知检测算法

传统的频谱感知能量检测易受噪声方差不确定性的影响,存在"信噪比墙"效应。频谱感知特征值检测跟能量检测一样,不需要信号任何先验信息,并且能在低信噪比下取得较好的检测性能。经典的特征值检测有最大最小特征值(maximum-minimum eigenvalues,MME)之比算法,最大最小特征值之差(maximum-minimum eigenvalues difference,DMM)算法等。这些算法只利用特征值的一阶统计量,不能充分反映全部特征值的统计特征。利用特征值二阶统计量提出一种基于特征值方差的频谱感知算法,选取能反映特征值整体波动的方差当作观测统计量,并利用矩阵迹的性质推导出该算法的理论门限。仿真证明:当噪声方差不确定性等于0 d B时,该算法的检测性始终优于MME算法。当噪声方差不确定性等于0. 2 d B时,能量检测(energy detection,ED)算法检测概率急剧下降,而特征值方差(eigenvalue variance,EV)算法检测概率仅下降10%左右,并且当信噪比(signal noise ratio,SNR)大于-17 d B时,EV算法的检测概率优于ED算法和MME算法。     

基于旋转FHOG-LBP特征旋翼无人机动态检测算法

针对旋翼无人机通过视觉准确、快速检测其他旋翼无人机存在的问题,提出基于旋转FHOG-LBP动态检测算法。首先,针对旋翼无人机特有的外形和运动状态,通过形成的样本库建立外部结构模型;其次,将方向梯度直方图(HOG)进行傅里叶变换(Fourier),使其具有快速旋转不变性,在局部二进制模式(LBP)上加入角度旋转偏移值,进行串行融合得到旋转FHOG-LBP特征,使用支持向量机递归特征消除算法(SVM-RFE)进行训练,并使用滑动窗口的检测算法对目标进行检测;最后,通过无人机动态目标测试集进行了实验,实验结果表明,提出的动态检测算法比传统方法精度和时效提高。因此,该方法可以解决具有动态变化或旋转变化的目标检测困难的问题。     

利用基质辅助激光解吸电离质谱成像技术研究斑马鱼响应富营养化污染水质内源性脂质分子变化

斑马鱼作为一种常见的模式物种,体内易富集水中污染物,常用于农药、有机物等污染水质监测与评估,但其响应富营养化水质污染的分子机制尚不明确.基质辅助激光解吸电离质谱成像(matrix assisted laser desorption ionization mass spec-trometry imaging,MALDI-MSI)能有效检测和反映分子空间分布及原位含量信息,已被广泛应用于动植物学、基础医学、药学、微生物等诸多研究领域.采用MALDI-MSI技术,针对富营养化污染水质环境下斑马鱼内源性脂质代谢分子开展原位分析表征;利用多元统计学方法和相关性分析整合数据;进一步挖掘有效关键信息,旨在从脂质分子层面上初步揭示斑马鱼响应富营养化污染水质的相关分子变化规律.研究结果显示:在m/z 500～1000的质量检测范围内,富营养化水质处理组和未处理组斑马鱼有超过50％原位检测的脂质分子存在明显表达与空间分布差异.主成分分析(principal component analysis,PCA)、偏最小二乘法判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)及皮尔逊相关聚类热图分析(pearson correlation cluster heatmap analysis)进一步证实了上述差异结果,且统计发现磷脂分子的表达受富营养化污染水质的干扰尤为突出,主要包括PC(32:0)、PC(34:1)、PC(34:2)、PC(36:0)、PC(38:6)、PC(40:6)、PE(36:8)、PE(36:0)、PE(38:0)、PE(40:9)共10种脂质分子.研究结果为进一步深度探究斑马鱼响应富营养化污染水质体内脂质代谢分子机制奠定了一定的实验基础,也证实了MALDI-MSI作为一种新型分子影像技术应用于生态/环境毒理学监测、评估研究的潜在价值.     

金属磁记忆检测方法在钢结构静载与疲劳试验中的应用研究

结构裂纹无损检测是钢结构性能评价的基础。介绍了一种基于金属磁记忆的无损检测方法。为验证该方法对于钢结构性能检测和评价的适用性,首先开展了全母材和带焊缝的钢材标准试件的静力拉伸试验研究,获取了矫顽力随荷载和应变的变化规律。然后,通过开展钢桥面板疲劳试验,对矫顽力与裂纹萌生扩展之间的相关性进行了研究。相关成果可为该方法推广应用提供参考。研究表明:内力水平越高,矫顽力值越高;相比于弹性应变,矫顽力值对塑性应变更为敏感。当宏观疲劳裂纹出现时,矫顽力值出现10%的下降,而在出现前矫顽力值仅发生2.5%左右的波动,因此该方法对宏观裂纹的检测较为适用,而对于微观裂纹的检测效果较差。