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当前利用深度学习方法进行扬尘图像识别的研究较少,一些传统的方法使得扬尘图像的识别率较低.针对这种情况,提出一种基于改进残差网络的扬尘识别方法.该方法将ResNet-50网络应用到扬尘数据集中,并对其网络结构进行了改进.加入空间金字塔池化以解决输入图像尺寸不固定的问题,并且将金字塔池的策略改为平均池化,将扩大特征图的方法应用到主干网络中,有利于提取到更加细粒度的特征,提升模型的性能,从而提高识别率.实验结果表明,该方法具有很高的精确度,为扬尘识别提供了一种有效的方案. 相似文献
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针对现有保序加密方案在安全性、高效性和易用性方面难以兼顾的问题,提出一种基于随机函数的非线性映射保序加密方案。该方案将明文空间看作一个等差递增数列,基于密钥将数列中每一个元素都映射到一个单独的密文空间。该密钥通过一个非均匀分布的随机数发生函数来生成,而密文空间的构造利用计算机程序来实现。在加密时,只需从对应的密文空间中随机选取一个值即可作为其密文。分析和实验结果表明,所提方案达到了等序明文不可区分(IND-OCPA)安全,并能有效防止统计攻击;其每十万个数据的平均加密时间为30 ms~50 ms,加密效率较高;该方案不需要复杂的参数预设,且可以采用任何计算机语言实现,具有良好的易用性。 相似文献
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针对表述性状态传递(REST)架构本身安全机制不够完善的问题,提出基于攻击图的REST架构安全分析与评估,利用攻击图实现了对REST架构的安全性量化评估。首先,对REST架构可能受到的攻击进行了预测,据此构造了REST架构攻击图模型,并计算了攻击可能性指标和攻击实现度指标。然后,针对攻击图中的攻击状态及攻击行为,提出了安全防护措施,据此重新构造了REST架构攻击图模型,并计算了攻击可能性指标和攻击实现度指标。经比较,采用安全防护措施后,攻击可能性指标降低至原来的约1/10,攻击实现度指标降低至原来的约1/86。比较结果表明,所构造的攻击图模型能够对REST架构的安全性能进行有效的量化评估。 相似文献
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针对辐射源定位精度受限于测量环境、监测设备等因素的问题,提出一种基于质量评价的测量精度提升(MAI)方法。根据监测设备的误差范围,将每个观测点可能的取值区间均分为若干段,每段取中值作为测量值;将所有测点可能的取值重新组合后,计算得到多个结果和质量评价指标,并选择评价指标最好的结果作为测量结果。所提方法与基于到达信号强度(SOA)的辐射源定位方法相结合,将复相关系数、位置偏差系数、信号强度方差作为评价指标,以复相关系数接近于1且位置偏差系数小于某指定值的结果为有效结果,有效结果中信号强度方差最小的即为最终的测量结果。为提高计算性能,在测点数大于5时,对该方法进行了改进:首先将前5个测点使用此定位方法进行计算,并将所有有效结果按信号强度方差排序,取前L个结果与第6个测点的测量值组合,重新计算得到多个结果;然后再排序、取前L个结果,并与下一个测点重新组合计算,直到所有的测点都参与组合计算,最后得出结果。仿真实验结果表明,所提方法可以在不增加硬件成本的条件下,以牺牲计算性能为代价,大幅度提升定位精度。 相似文献
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