IPv6网络中动态数据包调度模型研究

下一代互联网所承载的多样化的网络流量使得对于网络流量的测量、监测以及服务质量的控制变得越来越重要。对此提出了一种新型的数据包调度机制，每个数据包都有其预测的每跳队列延迟。通过将经验信息存储在IPv6的扩展头部中，使得其能在整个网络上传递。通过减少经验值，则可以达到减少数据包传输的抖动，提高服务质量。实验证明，整个系统运行健壮、效果良好。     

足球视频球员感知跟踪算法

目的 足球比赛视频中的球员跟踪算法为足球赛事分析提供基础的数据支持。但足球比赛中球员跟踪存在极大的挑战：球员进攻、防守和争夺球权时,目标球员可能产生快速移动、严重遮挡和周围出现若干名干扰球员的情况,目前仍没有一种能够完美解决足球比赛中球员跟踪问题的算法。因此如何解决足球场景中的困难,提升球员跟踪的准确度,成为当前研究的热点问题。方法 本文在分析足球比赛视频中球员目标特点的基础上,通过融合干扰项感知的颜色模型和目标感知的深度模型,提出并设计了一种球员感知的跟踪算法。干扰项感知的颜色模型分别提取目标、背景和干扰项的颜色直方图,利用贝叶斯公式得到搜索区域中每个像素点属于目标的似然概率。目标感知的深度模型利用孪生网络计算搜索区域与目标的相似度。针对跟踪漂移问题,使用全局跟踪器和局部跟踪器分别跟踪目标整体和目标上半身,并且在两个跟踪器的跟踪结果出现较大差异的时候分析跟踪器有效性并进行定位修正。结果 在公共的足球数据集上将本文算法与10个其他跟踪算法进行对比实验,同时对于文本算法进行了局部跟踪器的消融实验。实验结果表明,球员感知跟踪算法的平均有效重叠率达到了0.560 3,在存在同队球员和异队球员干扰的情况下,本文算法比排名第2的算法的有效重叠率分别高出3.7%和6.6%,明显优于其他算法,但是由于引入了干扰项感知的颜色模型、目标感知的深度模型以及局部跟踪器等模块增加了算法的时间复杂度,导致本文算法跟踪速度较慢。结论 本文总结了跟踪算法的整体流程并分析了实验结果,认为干扰项感知、目标感知和局部跟踪这3个策略在足球场景中的球员跟踪问题中起到了重要的作用,为未来在足球球员跟踪领域研究的继续深入提供了参考依据。     

基于IPv6的容器云内生安全机制北大核心CSCD

容器具有占用资源少、资源利用率高、启动速度快和弹性能力强等优点,在数据中心云计算资源建设中的应用越来越广泛。相关研究表明,目前容器云存在缺乏可信接入机制的问题,IPv6具有地址空间大和安全性高的特点,基于IPv6构建容器云平台能够建立端到端的透明连接,实现可信接入。针对容器云平台的安全可信问题,文章对IPv6真实源地址验证方法进行改进,将真实用户身份信息嵌入IPv6地址的后64位,同时针对容器多备份且高度动态性的特点,采用哈希加盐的方式生成用户标识,并在IPv6地址中嵌入数据索引,替代原有的加密编码方式,解决因密钥管理和线性匹配导致的效率低下问题。文章还对地址生成流程进行优化,降低了地址解析的时间复杂度,满足容器云平台的地址分配要求。实验结果表明,优化后的IPv6真实源地址验证方法在地址生成阶段效率提升约35%,在地址溯源阶段将时间复杂度从O(n)降到O(1),有效避免了密钥的管理和匹配问题,能够适应容器多备份和高动态环境,提升了容器云平台的内生安全能力。     

一种面向数据流程序的软件流水并行化方法

数据流编程被广泛应用于多媒体、图像处理和信号处理等领域.多核处理器为数据流程序提供了强大并行计算资源,如何利用多核处理器的并行性以提高数据流程序性能,对满足媒体处理等实时性需求具有重要意义.基于多核处理器提出了一种面向数据流程序的软件流水并行化方法,利用整数线性规划理论对软件流水中的计算、通信资源和流水线执行阶段等进行...     

基于组播和操作意图冲突检测的协同实验

针对目前的虚拟实验系统无法解决多用户同步协同实验的问题,设计了协同实验通信架构,提出了实验操作一致性处理方法.协同实验通信架构采用IP组播来减少群组通信所需带宽,并利用组播地址分配算法和无效组播地址回收算法使得组播地址可以动态分配和循环使用;实验操作通过附加环境参数并且按照时间戳和优先级的顺序执行,保证了所有协同参与者处结果一致,利用操作意图冲突检测机制来消除操作意图冲突.通过在现有的数字逻辑虚拟实验系统中实现协同实验并进行实验,结果表明,采用文中方法可有效地解决虚拟实验系统中协同实验问题.     

基于柔性放置的负载均衡策略研究

在基于可扩展对象的海量存储系统(Based on Scalable Object Mass Storage System,BSO-MSS)中,负载均衡一直是研究的重点,如何选择存储对象(Storage Objcct,SO )及数目是关键。因此提出柔性负载均衡策略,它不仅考虑网络对BSO-MSS的影响,而且更关注SO本身,针对SO中不同的存储能力,自适应选择SO数目,采用不同大小的分条进行存储。当SO数目未达到最佳值时,增加SO数目,会减少系统响应时间,提高整个系统的吞吐量。     

DHT抖动处理代价的分析

DHT(分布式Hash表)是P2P网络中的一种结构化定位技术.针对DHT很难解决的抖动问题,提出了反向邻居节点数的概念,计算了几种常用的DHT的反向邻居节点数,找出了影响DHT抖动处理代价最重要的4个因素.通过比较不同DHT的这4个指标,发现了有利于提升DHT抖动处理能力的关键技术.     

复杂网络局部社区挖掘的节点接近度算法

为了准确、快速地发现大规模复杂网络中的局部社区,提出了一种基于节点接近度的局部社区发现算法。该算法以最大度节点作为起始节点,利用节点接近度和局部社区Q值不断搜索其邻居节点,将接近度最大的节点加入初始社区形成新的初始社区;同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社区结构的划分。对2个典型复杂网络进行了局部社区挖掘分析,实验结果表明,该算法能够有效识别隐藏在实验网络中的局部社区。针对稀疏网络,该算法的时间复杂度为O（nlog（n））,n为网络节点数。     

基于规则推理的足球视频任意球射门事件检测

足球视频事件检测对视频检索具有重要意义。然而，足球视频中事件较少，且主要发生在远镜头中，难以捕捉关键球员和关键动作，导致足球事件检测困难。近年来，基于深度学习的方法在足球视频事件检测上取得了一定的进展，但对事件的高层语义学习仍不够充分，检测结果有待进一步提高。如何提升足球视频事件检测的准确性是亟待解决的问题。以任意球射门事件为研究对象，提出了足球规则与深度学习相结合的事件检测模型。为了深入了解任意球射门事件的内在特性，人工总结了事件规则并在公共足球数据集上进行了验证，同时提出了规则的应用场景。针对足球视频中事件过少的问题，设计了基于规则的初始定位算法对视频进行预处理。通过多规则组合和应用，从原始视频中初步定位可能发生任意球射门事件的位置，并将其作为深度学习模型的输入进行进一步预测。在公共足球数据集上将所提模型与其他模型进行对比实验。结果表明，该模型取得了最好的效果，其精确率达到78%,召回率达到81.25%。相比其他模型，其精确率的提升尤为明显。可见，足球规则与深度学习相结合的任意球事件检测模型有效提升了任意球射门事件的检测性能，为足球视频中其他事件的检测提供了参考依据。