基于列车实时数据协议AES加解密算法的实现

随着高速列车智能化集成度不断的提高,传输数据量的增大推动了TRDP(列车实时数据协议)技术的发展,与此同时,也为移动网络随意接入列车网络并恶意篡改通信数据提供了可能性.因此,提出搭建TRDP通信网络平台,在TRDP传输数据帧的基础上增加AES加/解密技术,实现对数据的加密和解密处理.结果显示,重要控制指令数据经过加密后,成功的避免了未知网络设备对列车传输数据的读取和篡改.为列车通信传输质量提供了基本保障.     

多特征融合的敦煌古籍残片自动缀合

目的 敦煌遗书作为敦煌学研究的根基,是华夏多元民族弥足珍贵的文化遗产。现存的敦煌遗书大多为残片残卷,给整理和研究带来了极大的困难。而人工缀残可谓至难,费时费力,对研究者的要求极高。随着计算机技术和计算机图形学的发展,残片拼接技术也开始进入数字化时代。为此,本文提出基于分层模型的数字图像缀合方法。方法 构建了一个古籍残片数据集。在流程设计上借鉴专家缀合的实践经验,融入专家知识,对碎片数字图像进行预处理。在碴口特征匹配的基础上,融合多种缀合线索,建立了包含物理层、结构层和语义层3层特征的分层模型,从低层次到高层次对匹配结果进行评估打分,完成两阶段的全自动缀合。结果 为了验证提出方法的有效性,在由31张可拼接碎片（11组）和225张孤片组成的256张碎片数据集上进行实验。结果表明,本文方法能够完成其中8组碎片的完整缀合,2组不完整缀合,并找出218张孤片。通过计算,完整匹配准确率为95.76%,不完整匹配准确率为95.70%,缀合准确率都达到了95%。与现有类似任务的3种方法相比,准确率均有明显提升。结论 本文提出的分层模型融合了多方面特征,能有效完成古籍残片缀合任务,提升研究人员的缀残效率。