基于DSP的新型掉电快速检测系统

不间断电源UPS的核心是电源质量的检测与切换,当市电出现异常时,需要快速地将负载切换到后备电源供电.为了保证检测切换的正常进行,该文设计了一种基于DSP的快速检测方案,通过将检测到的波形与预先设定的标准波形进行对比实现检测.该系统在保证抗干扰性、切换可靠性的同时,提高了数字化程度,精简了元器件数量,降低了成本以及体积,...     

基于离散马尔科夫链的数据库用户异常行为检测

针对数据库系统内部攻击的问题,将基于用户行为的异常检测方法引入到数据库系统内部攻击检测中.将离散时间马尔科夫链(DTMC)应用到数据库系统异常检测中,构建了一种基于DTM C的用户行为异常检测系统.将用户提交的SQL语句作为用户行为特征进行分析,并利用DTM C分别提取了正常用户和待检测行为的行为特征,并将两者进行比较,如果两者的偏离程度超过了阈值,则判定行为异常.通过实验对所提出系统的可行性和有效性进行测试,结果表明,该系统可以较好地描述用户行为,并有效地检测出数据库系统内部攻击.     

一种网络入侵检测系统的多媒体数据检测预处理器

为了提高网络入侵检测系统的检测效率,降低丢包率.设计了一种多媒体数据检测预处理器,该预处理器通过分析网络流量中多媒体数据的特征,对不同类型的多媒体数据使用专门的检测规则进行预先检测,将安全的多媒体数据筛选出来,从而降低了网络入侵检测系统检测引擎的工作量.通过实验测试,在同等带宽条件下,在网络入侵检测系统中使用该预处理器可以将丢包率降低15%以上,即负载能力得到大幅提高.     

企业IT网络异常流量综合检测模型

结合企业内部信息技术网络特点,提出了用时间窗比较进行网络异常流量检测的新算
法. 将新算法同已有的静态、动态检测算法相结合,提出了网络异常流量综合检测模型. 该
模型可通过不同方法和角度进行比较,以发现网络中是否存在异常流量. 通过实际实现和
测试验证了模型的有效性.     

基于API调用序列的Android恶意代码检测方法研究

目前Android恶意代码泛滥,而传统的静态检测方法虽无需执行代码、效率高,但无法应对经过加固保护的恶意软件,以及被混淆的代码.因此,提出一种基于动态API调用序列的Android恶意代码检测方法.通过Xposed框架构建监控模块,将函数调用作为检测对象,直接对Android系统敏感API调用进行监控.随后,将收集到的函数调用序列作为特征,采用主题模型对其进行建模以及构建分类器,并且利用N-gram扩大模型的单词空间,提高模型的预测能力以及语义表达能力.最后通过机器学习的方法,对数据集进行分类,从而达到检测的目的.实验表明:提出的方法可以有效地检测出恶意应用的行为,并且有较高的检测精度.     

基于图像处理的油封缺陷检测方法研究

针对员工对油封缺陷进行肉眼检测时存在检测效率低、易遗漏、成本高等不足,提出一种基于图像处理的油封缺陷在线检测方法.通过图像的采集系统采集油封图像,先对油封图像进行预处理,包括灰度处理、中值滤波,然后通过Otsu阈值分割和链码法提取油封边缘轮廓特征,采用最小二乘法拟合油封唇口圆形轮廓来确定样件是否存在缺陷,根据检测结果将有缺陷的样件筛选出来.实验结果表明,该检测系统能够在线完成产品缺陷检测,该方法具有检测成本低、可靠性高、实时性好、容易在线实施等优点.     

电力机车接插件性能微机检测仪及其参数的确定

在电力机车接插件电气性能要求的基础上,用检测电路将接插件的电阻值转变成电压值,再采集到计算机中进行处理,从而设计出一套接插件性能微机检测系统.通过分段线性化的方法解决了该检测系统参数的非线性问题,并用MATLAB软件进行仿真和计算机辅助优化设计,最终实现了检测仪参数的确定.现场使用表明该检测系统方便、快捷、准确.     

基于DM6446平台的实时人眼检测系统

基于高性能数字多媒体处理芯片TI TMS320DM6446的类Haar特征人眼检测算法.通过将人眼检测算法封装为算法包并进行优化,实现基于DM6446平台的实时人眼检测系统.封装后的算法包置于DSP端供远程调用.ARM端的应用程序负责从摄像头采集人脸图像,并将结果输出到显示器.人眼检测算法包也被应用于人脸识别系统中.该算法具有搜索速度快、检测率高等优点,适合在便携式平台上实现.实验结果表明,该实时人眼检测系统能在占用较少资源的情况下能有效检测并定位眼睛.     

接触线几何参数图像检测系统设计

为了保证电力机车的正常运行,需要实时监控接触线高度和拉出值等动态几何参数.首先通过分析受电弓和接触线的成像特点,结合水平直线检测和边缘模板匹配识别受电弓,设计简单的定位跟踪方法识别接触线,然后通过摄像机标定计算接触线高度和拉出值,最后将检测结果与警戒参数进行对比,如果发现异常,系统将进行短信报警并将异常信息上传数据库.实践结果表明:该系统能够准确检测接触线高度和拉出值,而且对光照变化和背景复杂等影响因素不敏感,满足工业的检测需求.     

基于SSD模型的钢带表面缺陷检测系统设计

钢带在加工过程中会产生斑块、开裂和划痕等表面缺陷.为提高钢带缺陷检测效率,设计了基于深度学习目标检测网络SSD的检测系统.利用CCD摄像头采集钢带图像传入PC机,通过灰度变换和小波滤波对图像进行预处理,然后加载SSD预训练权重,对钢带图像进行在线检测.实验结果显示,将SSD模型用于检测钢带缺陷,可以取得85％以上的全类...     

WLAN中入侵检测系统的研究和设计

本文通过对WLAN的安全机制进行研究分析,指出了WLAN中存在的安全隐患.通过将有线网络中的入侵检测技术引入到WLAN内,本文设计了一个适用于WLAN的入侵检测系统.根据IEEE802.11MAC层协议,构建了用来描述入侵特征的规则语言.通过把数据包跟入侵规则链表进行匹配,我们可以及时发现入侵,加强WLAN的安全.     

肌酸激酶同工酶CK-MB快速检测试剂的研制

为了实现心血管疾病的早期诊断,减少死亡率,建立一种基于近红外荧光免疫层析技术的肌酸激酶同工酶CK-MB快速检测技术.该检测方法使用激发光和发射光分别为777、792 nm的Dylight800作为荧光标记物,通过测量T线峰面积与C线峰面积的比值计算样品中CK-MB的浓度,实现了低成本、快速定量检测.通过25例临床标本检测并将结果与生化仪检测结果进行比对发现,本研究中建立的方法具有良好的相关性,R2=0.98.建立的CKMB检测试剂可以满足急诊病人急性心肌梗死(AMI)快速检测的需求.     

图像边缘检测Laplace算子的改进

目的改进原有Laplace算子在检测图像边缘时的精度和清晰度,进一步准确地研究图像的基本特征.方法通过将原有的模板从3×3矩阵形式扩展成7×7矩阵形式.除了对特殊方向的边缘进行检测外,增加对非特殊方向边缘的检测.同时根据各点与中心点的距离远近设置合理的权系数,以提高边缘检测的效果.结果通过比较原有算子和改进算子的实验效果图表明,运用改进的Laplace算子进行边缘检测,边缘更加连续、准确和清晰,有效避免了伪边缘的出现.同时检测出一些原有的Laplace算子检测不出来的边缘,弥补了原有的Laplace算子的缺陷,取得了较好的效果.结论对Laplace算子的改进,提高了图像边缘检测的效果,较好的保持边缘的连通性,准确地检测图像的边缘.     

可拓检测的物元模型及其实现

将可拓学和检测技术结合起来研究 ,试图找到通过可拓方法解决一些检测问题的方案 .本文对检测技术的物元模型建模进行理论上的探讨 ,寻找建立可拓检测技术的基本理论框架 ,并对有关的一些重要问题做初步研究 .     

码头混凝土桩无损检测数值研究

采用在桩侧施加竖向脉冲荷载的激振方式,对码头混凝土桩的无损检测进行仿真分析,得到仿真检测信号.通过信号处理,获取反映码头混凝土桩的完整性特征的滤波信号,并根据滤波信号对混凝土桩的完整性进行判定.最后将仿真分析曲线与实测曲线进行对比,一致性较好,表明该码头混凝土桩检测方法是可靠的,对提高码头混凝土桩无损检测的准确性具有重要意义.     

基于前向学习网络的人脸欺诈检测

为了克服现有人脸欺诈检测方法在少样本应用场合下的局限性,将前向学习网络用于欺诈检测.通过前向学习的方式从图像中无监督地学得卷积滤波器,在人脸欺诈检测应用场合下,对前向学习网络进行了改进,改进后的网络使用了面向人脸欺诈检测任务的卷积滤波器.使用主成分分析变换所得的最小特征值对应的特征向量作为卷积滤波器提取图像的特征.将所提方法在CASIA-FASD、Idiap Replay-Attack和OULU-NPU数据集上进行了验证,实验结果表明,在少样本跨攻击类型实验中,所提方法显著提升了欺诈人脸检测的准确率.     

改进的混合遗传算法在多用户检测技术中的应用

研究了一种混合遗传算法的多用户检测技术,通过将模拟退火融入进遗传算法,运用到多用户检测技术上,进行了仿真比较.结果表明,该多用户检测技术在抗多址干扰和远近效应的能力方面均接近于最优多用户检测器,优于传统的多用户检测器.     

基于乘性梯度的医学超声图像边缘检测算法

通过改进传统乘性梯度（MG）算子,并结合Canny算子的处理结果,准确、快速地提取了医学超声图像的边缘.通过提升乘性梯度算子模板的维度,提高对弱边缘的检测能力;综合考虑乘性梯度算子和Canny算子的运算结果,提高边缘检测的准确度.为了验证该算法的有效性,对仿真及在体超声图像进行边缘提取实验,将结果与其他抗噪性较好的边缘检测方法进行对比.实验结果表明：对于含有不同强度斑点噪声的超声图像,该算法的边缘检测准确度可达75%以上,具有较好的实时性,适用于对医学超声图像进行快速、准确的边缘检测.     

基于模型检测的命题动态逻辑规划

命题动态逻辑是对动作进行刻画和推理,并在此基础上进行规划求解的一种有效工具.PDL规划问题一般通过逻辑推演进行求解,其本质是将规划问题转化为PDL公式的可满足性问题,相应的推理复杂度为EXP-完全.与可满足性推理相对应,PDL模型检测问题具有多项式级别的时间复杂度.鉴于PDL模型检测的高效,对基于模型检测的PDL规划求解进行研究,从PDL规划语义的角度证明了PDL规划可以通过模型检测的方法求解,在这基础上给出基于模型检测的PDL规划算法,结合实例验证了算法的正确性.     

基于OpenPose的摔倒行为检测技术研究

针对摔倒检测难、检测精度低、误检率高等问题提出了一种基于骨骼姿态关键点和卷积神经网络的摔倒检测算法.该算法通过OpenPose对连续n帧中的运动目标进行关键点检测,以VGG预训练网络作为骨架,对运动目标进行姿态特征提取,并将所提取的姿态特征以支持向量机的方法进行分类实验,有效区分坐、躺、蹲等与摔倒相似的行为.测试所使用的数据集包括一系列自建摔倒视频并结合包括走、蹲、躺、坐、跳等五种非摔倒行为.检测结果的灵敏度为96.52％,特异性为96.37％,相比同类检测算法有较大提升.