基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。     

适用于网页服务器的应用型入侵检测系统

网页服务器用来传递或处理各种信息,网络攻击手法日新月异,造成诸多攻击手法可以很容易地被实现,多数的入侵检测系统以入侵特征规则作为检测基础,仅能对已知的弱点做有效的检测;提出一个适用于网页服务器的应用型入侵检测模块,将检测模块直接嵌入于网页服务器中,以“异常行为检测”和“错误行为检测”的办法,确认攻击类型,有效地预防新型攻击行为与检测已知攻击事件,对提高系统的安全性有重要作用。     

线程池技术在并发服务器中的应用

线程池技术能有效减少多线程环境中资源的消耗,可以提高系统的处理能力。因此现在的服务器程序中大量应用该技术,可以最大程度的利用系统的资源,消除系统因频繁创建、销毁线程而带来的系统开销。文章就利用线程池技术来解决并发服务器中客户端频繁对服务器端请求服务这一应用场景,分析了线程池的工作原理,并做了仿真测试,证明了线程池在应用中确实有比较好的效果。     

快速的层次树集合分划编码算法*

设计了一个改进算法,它仅需对小波分解矩阵进行一遍扫描即可确定层次树集合分划编码(SPIHT)算法所需的所有D(i,j)和L(i,j)重要性并完成对所有(i,j)子系数的编码,使得按照SPIHT的排序方法编码时只需查找存放D(i,j)和L(i,j)的重要性及(i,j)子系数的编码表,从而大大提高了SPIHT的编码速度.     

自然图像抠图技术综述

着重对近几年自然图像抠图研究新进展进行综述,针对近年来基于启发式优化的抠图研究以及基于深度学习的抠图研究新成果对抠图研究工作进行重新分类和梳理,分析不同类型自然图像抠图研究主要的方法并整理其中的关键问题,介绍常用的自然图像抠图评价指标。最后通过实例分析总结了当前自然图像抠图研究面临的挑战,并对未来的研究前景进行了探讨。     

数据仓库元数据管理研究与架构设计

数据仓库是信息化发展到一定程度的产物,能够为决策支持提供强有力的支持。在构建数据仓库的过程中,需要集成众多不同的软件系统,以及设计许多模型。元数据在数据仓库的设计、集成、实现中扮演重要角色。文章结合CWM标准,对数据仓库元数据的管理架构,元数据管理系统结构,元数据存储方法等进行了研究。     

基于J2EE与XML的网站自动生成技术研究

在开发基于B／S架构的网络办公自动化系统过程中,存在着效率低,周期长等问题。本文提出基于J2EE和XML的网站自动生成技术,它可以很大程度上把程序员同页面设计人员分离开来。在此基础上,还使用了AJAX技术,方便了用户创建网站。使用网站自动构建平台建设的网站具有模块独立,风格多样,灵活等特点。     

多重链路网络分区与QoS度量两级并行QoSR算法

在多重链路上联网络环境下,采用并行路由搜索的思想寻找最优路径,能够获得较好的路径寻优结果,并且算法的时间复杂度较低.给出一种两级并行QoSR算法,将多重链路环境按一定规则划分为若干分区,为每个分区分配一定数量的QoS度量并行处理器和1个分区处理器,在各个分区分别采用QPAS算法,由QoS度量并行处理器并行计算出各分区内的QoS度量Pareto最佳路径,最终由分区处理器调用最短路径并行算法完成分区间代价最小路径的计算.     

蚁群算法及其在路由优化中的应用综述

蚁群算法(ACO)是一类新型的机器学习技术,根据蚁群算法的正反馈原理和启发式原理的特点,针对目前国内国际的研究情况,对蚁群算法在最优路径的搜寻上从收敛性,收敛算法的改进以及收敛速度等方面的研究分别进行了分析综述,并对蚁群算法的一些应用,如:LEO卫星网络和无线传感等方面进行了阐述.对蚁群算法在路由优化和负载平衡上的研究进行了对比分析,发现了它们存在的不足,指出了在该领域需要进一步研究的热点问题.