基于卷积神经网络的随机因子重采样图像检测

图像重采样检测是图像取证领域的重要任务,其目的是检测图像是否经过重采样操作。现有的基于深度学习的重采样检测方法大多只针对特定的重采样因子进行研究,而较少考虑重采样因子完全随机的情况。本文根据重采样操作中所涉及的插值技术原理设计了一组高效互补的图像预处理结构以避免图像内容的干扰,并通过可变形卷积层和高效通道注意力机制(efficient channel attention, ECA)分别提取和筛选重采样特征,从而有效提高了卷积神经网络整合提取不同重采样因子的重采样特征的能力。实验结果表明,无论对于未压缩的重采样图像还是JPEG压缩后处理的重采样图像,本文方法都可以有效检测,且预测准确率相比现有方法均有较大提升。     

双重JPEG压缩图像篡改区域检测与定位

对JPEG(joint photographic experts group)图像实施篡改往往会产生双重JPEG(double JPEG,DJPE) 压缩痕迹,分析该痕迹有助于揭示图像压缩历史并实现篡改区域定位。现有算法在图像尺寸较小和质量因子(quality factor,QF) 较低的时候性能不佳,对两个QF的组合情况存在限制。本文提出了一种端到端的混合QF双重JPEG压缩图像取证网络,命名为DJPEGNet。首先,使用预处理层从图像头文件中提取表征压缩历史信息的量化表 (quantization table,Qtable) 特征,将图像从空域转换至DCT(discrete cosine transform)域构造统计直方图特征。然后,将两个特征输入到由深度可分离卷积和残差结构堆叠而成的主体结构,输出二分类结果。最后,使用滑动窗口算法自动定位篡改区域并绘制概率分布图。实验结果表明,在使用不同Qtable集生成的小尺寸数据集上,DJPEGNet所有指标均优于现有最先进的算法,其中ACC提高了1.78%,TPR提升了2.00%,TNR提升了1.60%。     

基于BERT和LightGBM的文本关键词提取方法

传统的文本关键词提取方法忽略了上下文语义信息,不能解决一词多义问题,提取效果并不理想。基于LDA和BERT模型,文中提出LDA-BERT-LightG BM(LB-LightG BM)模型。该方法选择LDA主题模型获得每个评论的主题及其词分布,根据阈值筛选出候选关键词,将筛选出来的词和原评论文本拼接在一起输入到BERT模型中,进行词向量训练,得到包含文本主题词向量,从而将文本关键词提取问题通过LightG BM算法转化为二分类问题。通过实验对比了textrank算法、LDA算法、LightG BM算法及文中提出的LB-LightG BM模型对文本关键词提取的准确率P、召回率R以及F1。结果表明,当Top N取3～6时,F1的平均值比最优方法提升3.5%,该方法的抽取效果整体上优于实验中所选取的对比方法,能够更准确地发现文本关键词。     

基于马尔可夫决策过程的电动汽车充电站能量管理策略

电动汽车充电站作为并网分布式储能装置,是实现电动汽车与未来能源互联网深度融合的重要组成部分。考虑分时电价和电动汽车用户行为的不确定性,提出了以电动汽车充电站日运营成本最小化为目标的能量管理策略。为了减少对先验信息的依赖和约束,将优化问题建模为一个新的有限回合马尔可夫决策过程模型;基于传统成本模型提出奖惩回报函数,通过主动学习调度决策,得到每辆电动汽车的实时充放电行为;针对模型的高维状态空间问题,设计相应的状态空间和动作空间,采用一种卷积神经网络结构结合强化学习的方法,通过从原始数据观测中提取高质量的经验,获取最优调度策略以达到优化目标。仿真结果表明,与传统的充电策略相比,所提策略可以有效地降低充电站的日运营成本,保护电动汽车的电池,同时能满足电动汽车用户的充电需求。     

结合特征扰动与分配策略的集成辅助多目标优化算法

代理模型利用近似预测代替算法对多目标优化问题的真实评价,大幅减少了算法寻优所需的真实适应度评估次数。为提高代理模型在求解高维问题时的准确性并降低计算开销,提出一种基于特征扰动与分配策略的集成辅助多目标优化算法。将径向基函数网络代理模型与支持向量机回归代理模型作为集成过程中的基模型,降低算法在高维问题上的计算开销。结合特征扰动与基于记忆的影响因子分配策略构建集成代理模型,提高集成准确性。使用集成预测值与不确定信息加权辅助管理集成代理模型,平衡全局搜索与局部探索,增强算法在目标空间中的寻优能力。实验结果表明,该算法在ZDT1~ZDT3和ZDT6测试问题上所得解集的分布性与收敛性相比经典算法更好,并且当决策变量维数增加时,使用集成代理模型相比于Kriging代理模型约减少了90%的适应度评估次数,同时可获得更准确的预测结果。     

结合外部知识库与适应性推理的场景图生成模型

为在场景图生成网络中获得重要的上下文信息,同时减少数据集偏差对场景图生成性能的影响,构建一种基于外部知识库与适应性推理的场景图生成模型。利用结合外部知识库的目标检测模块引入语言先验知识,提高实体对关系类别检测的准确性。设计基于Transformer架构的上下文信息提取模块,采用两个Transformer编码层对候选框和实体对关系类别进行处理,并利用自注意力机制分阶段实现上下文信息合并,获取重要的全局上下文信息。构建特征特殊融合的适应性推理模块,通过软化分布并根据实体对的视觉外观进行适应性推理关系分类,缓解实体对关系频率的长尾分布问题,提升模型推理能力。在VG数据集上的实验结果表明,与MOTIFS模型相比,该模型在谓词分类、场景图分类和场景图生成子任务上的Top-100召回率分别提升了1.4、4.3、7.1个百分点,对于多数关系类别具有更好的场景图生成效果。     

基于STM32大气动态雾霾检测系统的设计

大气的质量直接关系到人们的生存环境,衡量大气污染的程度和对身体健康造成的伤害,都离不开对大气的检测;如何进行检测,用什么方法来评判,文章提出一种方法来实时检测大气雾霾的状况,尤其是PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物)被认为是造成雾霾天气的“元凶”;大气雾霾监测系统利用雾霾检测器和GPRS传导,将所在地雾霾情况实时监测传输给手机APP终端,手机接收之后将数据整合显示给使用者,达到雾霾监测和提前应对恶劣天气的作用。     

蓝牙通信中的汉字编码研究与字符点阵显示

单片机的I/O端口控制特性主要是通过对二进制码的控制来实现对I/0端口的电平高低特性的八字节的输入和输出,传输的数据通常为单字节的数字和英文字符.本文基于Android智能手机的蓝牙控制APP与单片机蓝牙模块的通信,主要针对由两个字节组成的汉字的单发、多发和通信编码问题进行了研究,实现了汉字在点阵上的显示.     

基于动态手势的人机交互系统的研究与设计

该系统是一个基于手势手套、无线中继控制站、上位机端等部分组成的包含手势采集、传输、识别控制及处理的系统;手势手套主要由弯曲传感器、陀螺仪加速度计、电阻电压转换电路和无线通信模块组成,来实现手势信息的采集、去噪、前压缩、解算等功能,并通过无线通信将实时手势信息交付给上一层;无线中继端将其与多种传感器电路、显示屏、摄像头、通信接口和常用的工业控制接口等集成到一块上,采集其他传感器信息结合前级的手势信息,在短时间深度上对多种信息进行融合并通过控制算法输出给控制器件;上位机主要负责手势信息的建模还原和更长时间序列上和多维度的信息处理;网络云端可以实现手势信息的大数据处理、匹配和远程交互等功能。经实际检测达到了理想的设计要求。     

恒力弹簧支吊架微机检测系统的研制

探讨了微机检测系统结构、硬、软件设计及系统实施中的关键性技术问题，设计了系统电气测量、控制和通信部分的硬件和软件，分析了系统的可靠性及采取的措施。