基于Android智能手机入侵风险评估模块的设计与实现

网络入侵风险评估所涉及的数据量较大,传统入侵风险评估模块采用静态风险评估的方法,每隔一段时间对网络进行一次风险评估,无法适应网络入侵的实时性,导致风险评估结果不可靠。为此,设计一种基于Android智能手机入侵的风险评估模块,该模块由硬件和软件共同实现,硬件部分主要由漏洞扫描模块、数据包捕获器、ARM处理器和Android智能手机报警模块构成,通过Android智能手机短信报警模块对超过既定阈值的风险进行报警;系统软件结构主要由入侵风险评估模块、一系列网络信息系统专家数据库和服务模块构成,给出入侵风险评估实现的部分代码。实验结果表明,所设计模块不仅风险评估结果可靠性高,而且达到平稳处理的时间较低。     

基于Transformer解码的端到端场景文本检测与识别算法

针对任意形状的场景文本检测与识别，提出一种新的端到端场景文本检测与识别算法。首先，引入了文本感知模块基于分割思想的检测分支从卷积网络提取的视觉特征中完成场景文本的检测；然后，由基于Transformer视觉模块和Transformer语言模块组成的识别分支对检测结果进行文本特征的编码；最后，由识别分支中的融合门融合编码的文本特征，输出场景文本。在Total-Text、ICDAR2013和ICDAR2015基准数据集上进行的实验结果表明，所提算法在召回率、准确率和F值上均表现出了优秀的性能，且时间效率具有一定的优势。     

基于Android语音识别的音响声控系统的研究与实现

基于Android平台的语音识别技术,结合WiFi语音指令进行识别,通过WiFi网络和嵌入式控制模块控制音响设备工作的音响声控系统。语音识别采用科大讯飞开放平台提供的语音识别SDK,WiFi网络由WiFi路由器提供,嵌入式控制模块采用STC15F204EA控制器,配合NL6621-M3 WiFi模块,接收处理指令。经过实验测试,音响系统能有效地通过语音进行控制,满足现代音响设备智能化的要求。     

复杂场景下基于OSA改进的多目标跟踪算法研究

为了提升deepsort多目标跟踪算法中的重识别模块性能,增强网络对图像特征的语义表达,优化算法在复杂场景中对目标身份一致性判断能力.提出OSA模块改进宽残差网络,并利用数据集对改进后的模型进行训练,获取相关数据及权重模型;研究改进网络与原网络在同一数据集下的模型训练效果,并与原重识别模块下的YOLOV3-deepso...     

自然场景下的交通标志识别系统

文中提出一种面向自然场景的新型交通标志识别系统。在分割模块,采用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法对图像增强色彩,并用车道线方法和提出的绿色减除分割算法提取感兴趣区域。在检测模块,运用Gist-RGB特征对5种不同形状的标志进行检测。在识别模块,首先根据颜色信息对标志预分类,再使用基于局部感受野的极限学习机识别网络对43类标志进行识别。实验结果证明,该系统对自然背景下的交通标志图像达到良好的识别效果,并且具有一定的鲁棒性。     

基于Android手机的车牌识别管理系统

针对违法停车车辆的管理问题,设计了基于Android系统手机上的车牌识别管理系统。该系统包括:车牌自动识别模块、违法停车位置自动获取模块和数据显示模块。执法人员在Android系统手机上运行该系统,通过Android手机摄像头对违法停车车辆进行拍照取证的同时,可以自动获取车牌号码、违法停车时间和位置等信息,将信息通过3G网络发送到服务器存储,与传统的违法停车车辆的管理与登记相比,可以大大减少执法人员的工作量,给违法停车车辆管理带来极大的便利。     

基于改进PointPillars的激光点云三维目标检测

针对复杂场景下三维目标检测算法对小目标物体识别精度不高、容易出现错检漏检问题,提出一种基于改进PointPillars的三维目标检测算法,利用锥形点云获取物体的边界信息,抑制环境噪声造成的干扰;设计一种空间自注意力模块,捕获点云支柱间的全局上下文信息和空间信息,扩大点云特征感知范围,提升小目标物体识别在复杂场景下的鲁棒性;改进主干网络的下采样模块,采用ConvNeXt v2模块增强网络的特征提取能力。在KITTI数据集上的测试结果表明,相比PointPillars原始网络,改进算法在汽车、行人、骑行者类别上的平均检测精度分别提升了3.73%、5.89%、5.7%,证明了所提出方法的有效性。     

基于字符注意力的自然场景文本识别

自然场景文本识别中采用固定大小的卷积核提取视觉特征,后仅进行字符分类的方法,其全局建模能力弱且忽视了文本语义建模的重要性,因此,本文提出一种基于字符注意力的自然场景文本识别方法。首先构建不同于卷积网络的多级efficient Swin Transformer提取特征,其可使不同窗口的特征进行信息交互;其次设计了字符注意力模块(character attention module, CAM),使网络专注于字符区域的特征,以提取识别度更高的视觉特征;并设计语义推理模块(semantic reasoning module, SRM),根据字符的上下文信息对文本序列进行建模,获得语义特征来纠正不易区分或模糊的字符;最后融合视觉和语义特征,分类得到字符识别结果。实验结果表明,在规则文本数据集IC13上识别准确率达到了95.2%,在不规则的弯曲文本数据集CUTE上达到了85.8%,通过消融及对比实验证明了本文提出的方法可行。     

Android平台智能移动终端的网络互连和多媒体资源共享

分析了移动终端智能入网机制及Android系统下的Wifi模块。设计了一种Android平台智能移动终端的联网和多媒体资源共享软件。具有该软件的Android平台的智能终端,可主动接入Wifi为底层的DLNA共享网络,并实现各智能终端之间的多媒体资源共享和服务拓展。     

基于WiFi的Android移动设备导航系统的设计开发

鉴于智能终端设备的普遍应用和WiFi信号的覆盖范围的日益扩大,设计开发一种基于Android操作系统、WiFi以及GPS等技术为核心的GPS导航应用系统,对系统各主要功能模块的设计进行了详细的分析与研究。系统实现的功能模块主要包括图形界面模块、GPS定位模块、WiFi扫描模块、手机连接WiFi网络模块、Socket通讯及数据库管理模块。借助该系统,基于Android系统的移动终端可方便地查询自身位置,并获取各种基于位置的服务。     

基于道路场景理解的巡检机器人避障方法研究与应用

为提升巡检机器人的导航避障能力,本文将深度学习技术应用于场景识别中,提出了一种基于道路场景理解的巡检机器人自主避障方法(Road Scene Understanding Net, RSUNet).该方法首先将多层卷积与LeakyReLU激活函数相结合,并以残差结构和金字塔上采样结构的方式,构建高精度道路场景理解网络;其次,设计自适应控制模块来对比前后两帧图像的深层特征信息,并根据特征差异大小自动控制后续网络层的特征计算,避免相似特征重复提取,保障网络效率;最后,将场景理解结果转化为巡检机器人前方不同区域的目标信息,通过分析机器人前方可行道路区域以及障碍物所处位置来指导巡检机器人实现导航避障.实验结果表明,所提方法有效的平衡了场景理解网络的识别精度与计算效率,同时,在实际变电站巡检机器人平台上,该方法也表现出较强的适应性,并能准确高效的为机器人提供场景信息,辅助机器人完成实时自主避障.     

基于Android操作系统的实时系统监控研究Research for real-time system monitor based on Android system 石鑫, 夏青

针对大多数监控系统对实时性,稳定性,可操作性等要求,在Android嵌入式操作系统中,集成传感网模块,设计普通、紧急监控模块,剖析Android内核调度器工作原理等方法,提出了一种新的嵌入式实时监控系统。以体域网系统监控为平台进行测试,结果表明,该方案满足对网络监控实时性,可靠性的要求,方法具有良好的扩展性,利于向智能家居、物联网等领域中推广。     

基于人工智能视觉的特定场景识别系统设计

设计基于人工智能视觉的特定场景识别系统,其由人工智能视觉识别模块、光感模块和定位调制模块组成。人工智能视觉识别模块利用360人工智能视觉摄像机和加速度计,进行特定场景图像的再成像和加速测量,将其中的非特定物体删除,构建特征场景图像。光感模块利用光传感器对特征场景图像中的光照强度进行感应,获取场景的大致位置信息。定位调制模块基于全球定位系统进行位置信息的调制工作,调制工作是根据形态学滤波各项目标函数以及区域分割代码进行的,调制后的最终定位信息将直接传送给用户使用。经实验验证可知,所设计的系统具有较高的识别效率和识别精度。     

基于生物特征识别的Android身份认证终端技术研究

为了提高特定应用场景下基于Android设备的用户身份认证的安全性,设计并实现了一个基于身份证信息读取、人脸和声纹识别的Android身份认证终端。该终端首先通过身份证刷卡设备和SDK获取用户的身份证信息,其次通过Android终端录制一段视频,在录制视频时,要求用户读出一段指定的随机文本,在此过程中会对视频中的人脸图像进行采集、预处理以及特征提取,同时会对声纹特征进行提取,然后采用指定的模式匹配算法对人脸和声纹进行匹配。实践表明该方法能够克服单一生物特征识别方式易于伪造的缺陷,具有更高的安全性。     

电力用户多渠道自动缴费习惯预判预警系统设计

业务高峰时段多渠道缴费用户数量激增,缴费网络问题频繁,设计一种电力用户多渠道自动缴费习惯预判预警系统.整合多种缴费渠道,构建以客户需求为标准的多渠道电力缴费体系,基于熵值法改进RFM模型,推算用户对每种缴费渠道偏好习惯,识别电子化缴费渠道习惯用户数量,精准评估网络缴费高峰时段业务量,运用Android应用模块、Web服...     

Android恶意应用HTTP行为特征生成与提取方法

Android恶意应用数量的不断增加不仅严重危害Android市场安全,同时也为Android恶意应用检测工作带来挑战。设计了一种基于HTTP流量的Android恶意应用行为生成与特征自动提取方法。该方法首先使用自动方式执行恶意应用,采集所生成的网络流量。然后从所生成的网络流量中提取基于HTTP的行为特征。最后将得到的网络行为特征用于恶意应用检测。实验结果表明,所设计的方法可以有效地提取Android恶意应用行为特征,并可以准确地识别Android恶意应用。     

基于Android的智能轮椅设计与实现

结合Android平台和操纵杆按钮式智能轮椅,本文设计实现了一款基于Android的智能轮椅。对操纵杆按钮式智能轮椅进行了电气化改造,安装了单片机、Wi-Fi模块、继电器等部件以使能用Android终端无线控制轮椅。在Android终端上设计实现了重力感应控制、语音识别控制等多种控制方式,使用户更加方便及多样化地控制轮椅;设计实现了GPS定位、短信报警、指南针等辅助功能,确保用户出行安全。此款智能轮椅具有多功能、廉价、使用方便、操作简单等特点,应用前景广阔。     

一种远距离传输控制系统设计

随着科技的不断发展,人类的活动不断突破地域的限制,便捷高效的远距离信息传输方式也正因此越来越被人们所重视。文中研究设计并实现一种基于串口转网络模块、Android、PHP等技术远距离操控Android系统应用。其中,需要被控制的设备内置MCU,通过串口连接到TCP-232-V5网络模块,再通过网络模块连接到本地路由器进而连接到公网服务器,此时就可以在移动设备通过Socket、IO流进行服务器的访问,进而到达远距离传输控制的目标。     

Android智能终端安全综述

针对Android智能终端安全问题,构建Android智能终端安全分层体系。首先从远程防盗、生物身份验证和硬件安全模块方面阐述了Android设备安全的安全威胁及保护措施,然后从无线安全网络、病毒传播查杀和防钓鱼攻击说明了Android网络安全的隐患及防范,之后从内核安全、本地库运行时环境安全和应用框架安全角度介绍了Android操作系统安全的研究内容,接着从静态检测和应用行为动态检测、应用加固和应用评估方面展示了Android应用安全的研究成果,接下来着眼于数据本身总结了Android数据的追踪、加密和备份等安全保护技术,最后结合实际需求展望了Android安全未来在安全增强框架、智能应用行为分析等方向的发展。     

基于深度学习的室内视觉位置识别技术

视觉位置识别技术通过将地点图像与数据库中的图像集进行匹配,根据配对图像标签中的位置信息得到定位结果。现有的视觉位置识别网络都是为了应对室外场景而构建和训练的,在室内场景中的识别性能较差。文中提出了一种基于深度学习的室内视觉位置识别卷积神经网络架构,并在室内场景识别数据集上对网络进行了训练,然后在本地室内数据集上对网络参数进行进一步的微调,较好地解决了室内环境中的位置识别问题。和现有的其它视觉位置识别网络相比,文中训练的网络在实际室内环境测试中最大有30%的识别精度提升。