基于改进YOLOv3行人检测研究

行人的检测与跟踪在智能交通、自动驾驶领域中均有广泛的应用。针对图像中小目标检测率低问题,提出了一种YOLOv3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,为了获取更多的小目标特征信息,在YOLOv3网络结构的基础上添加三层SPP网络,通过SPP模块实现了局部特征和全局特征,SPP模块中最大的池化核大小要尽可能地接近或者等于需要池化的特征图的大小,特征图经过局部特征与全局特征相融合后,丰富了特征图的表达能力,有利于待检测图像中目标大小差异较大的情况。用改进的YOLOv3算法和原YOLOv3算法在数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLOv3算法能有效的检测小目标,对小目标的平均准确率有明显的提升。     

结合残差网络和TSM的暴力行为检测方法

深度学习方法常用于辅助检测暴力行为,从而降低监控视频人工干预的依赖性。然而,随着深度网络的发展,梯度消失、过拟合等问题变得更加突出。为了解决这些问题,本文提出了一种结合残差网络和时间转移模块的方法,充分挖掘视频序列中的时空信息,优化动作识别效果,从而提高暴力行为检测的准确率。实验的结果显示,相较于直接使用残差网络ResNet50和ResNet101,本文方法对暴力行为的识别准确率分别提高了1.4%和0.7%。     

基于对比记忆网络的弱监督视频异常检测

异常检测使用有限的训练集获得区分度高的特征，但是当异常实例与正常实例存在较多相似特征时，模型会因为异常特征参与正常特征编码产生误差。针对上述问题，提出了一种新型的对比记忆网络的弱监督视频异常检测方法。该方法在自动编码器的基础上使用对比学习框架，分离出与实际异常相似的样本特征，并设计记忆网络抑制正常样本内偏向异常的特征表达，提高了重建样本的稳定性。该算法构建了一种两阶段的异常行为检测网络。在阶段一，利用对比学习方法来增加正常行为特征和异常行为特征的差异，并利用该阶段学习到的特征构造记忆网络的增强项与抑制项。在阶段二，将记忆网络增强项设为多时刻正常行为特征，并利用记忆网络的抑制项更新增强项中偏向异常的特征信息，从而区分编码中正常与异常特征。该方法在UCF Crime和ShanghaiTech数据集的平均AUC值达到83.26%和87.53%,相较于现有方法分别提升了1.14%和2.43%。结果显示，该方法能够有效预测异常事件的发生时间。     

基于增量集成学习的动态自适应SDN入侵检测

随着SDN网络应用的推广,SDN网络的安全也越来越受到重视,基于模式识别的网络入侵检测由于无法一次性收集完备的训练数据集,使得对未知的入侵行为识别率不高.为提高入侵检测系统的自适应性,提出了增量集成学习算法,并用该算法解决SDN入侵检测问题.该算法利用滑动窗口法获得数据块,对新的数据块进行训练获得子分类器,然后依据在历史数据块和当前数据块的分类结果筛选子分类器进行集成,使得分类模型不断完善从而能够自适应的识别未知攻击行为.通过在NSL-KDD数据集上的实验结果可以看到,该算法可以提高未知攻击的识别率.     

基于残差门控图卷积网络的源代码漏洞检测

软件漏洞是导致网络安全事故的一项重要因素。针对现有静态代码分析工具存在较高的误报率与漏报率问题，提出了一种基于残差门控图卷积网络的自动化漏洞检测方法。首先将源代码转换成包含语义、语法特征信息的代码图数据，然后使用残差门控图卷积神经网络对图结构数据进行表示学习，最后训练神经网络模型来预测代码漏洞，实现了C/C++函数代码自动漏洞检测。该方法采用VDISC数据集来验证有效性，检测结果的F1值（CWE-119漏洞类型）达到了76.60%，并与基线方法相比，F1值分别提高了9.46个百分点、7.24个百分点、5.67个百分点、8.42个百分点，所提方法有效提高了漏洞检测能力，证明了该方法的有效性。     

基于深度学习的故障检测方法

针对传统故障诊断方法中特征提取技术难度大、故障样本获取困难等问题,在深度学习计算框架下提出了一种半监督训练的故障检测方法,利用深度信念网络中的受限波茨曼机堆栈结构实现了数据高层特征的自动提取,结合支持向量数据描述方法实现了异常数据检测,只需利用正常工况的数据样本进行网络训练和模型拟合,无需故障样本数据,也无需人工干预进行信号特征提取,即能实现对故障数据进行的实时检测和判别;经采用标准轴承实验数据的三组故障数据进行验证,故障识别率达到100%,具有很强的工程应用价值。     

基于深度学习的网络入侵检测优势及应用研究

由于网络入侵事件的频繁发生,人们对于网络安全日益重视,文章重点探讨了网络入侵检测研究。首先介绍了深度学习的基础理论及技术优势,并引出了有监督及无监督的网络入侵检测方法,介绍了网络入侵检测系统的概念和基础理论,详细阐述了网络入侵检测应用,主要包括异常检测、误用检测和混合检测。     

基于轻量级双层金字塔结构的伞裙破损检测算法

在无人机电力线路巡检系统中，针对伞裙破损检测的准确性和实时性，该文提出了一种基于双层金字塔结构的轻量级伞裙破损检测算法，通过充分提取图片中高低级语义特征，可有效防止有用信息被过滤。同时，利用多通道特征增加了模型特征表达能力。此外，该文还利用深度可分离卷积来优化卷积内核性能，使其可以在低功耗嵌入式系统上实时运行。实验结果表明，该算法在不同光照、拍摄角度和破损模糊条件下，对伞裙破损检测均有较好的准确性、实时性和鲁棒性。     

一种改进的基于R-FCN模型的人脸检测算法

基于区域的卷积神经网络在目标检测中有着广泛的应用,吸引了研究者的广泛兴趣。针对人脸检测问题,本文基于区域的全卷积网络（Region-based Fully Convolutional Networks, R-FCN）,提出一种改进的人脸检测算法。为了使模型训练更加充分,利用在线难例样本挖掘法放宽正负样本的约束,扩充训练集的范围,针对人脸目标存在重叠问题,采用线性非极大值抑制法避免漏检重叠人脸。在人脸检测数据库（FDDB）上的实验结果表明,改进的R-FCN模型比原始的R-FCN模型有着更高的精度。     

基于目标检测算法的FashionAI服装属性识别

随着网络上服装图片数量的快速增长,对于大量的服装进行分类的需求与日俱增.传统的使用手工进行服装图像的语义属性标注并不能完全的表达服装图像中的丰富信息,并且传统的手工设计的特征已经不能满足现实的精度和速度的需求.近年来,深度学习已经应用到计算机视觉方方面面,为基于深度学习的服装分类识别技术奠定了坚实的基础.本文根据已有的数据集DeepFashion构建了三个新的子数据集,进行分类训练的deepfashionkid数据集和进行Faster R-CNN训练的deepfashionVoc数据集和进行Mask R-CNN训练的deepfashionMask数据集.使用deepfashionkid数据集在VGG16上进行预训练得到clothNet模型,进而改进Faster R-CNN的损失函数.并且各自对比了这两种算法使用clothNet预训练的模型与不使用的区别.另外,本文了采用一种新的类似嫁接学习的预训练策略.实验表明,这些训练技巧对于检测精度的提高具有一定的帮助.     

基于人工智能的网络空间防御技术

网络空间是信息化战争独立的作战域,该领域的网络攻防行动快速但会产生海量的网络事件,对传统的点对点防御理念和堡垒式安全防御体提出了巨大挑战,人工智能和深度学习是未来网络空间防御的一个重要研究方向.在阐述传统网络防御模式和人工智能在网络防御的研究现状基础上,提出并设计了基于人工智能的网络安全防御系统,重点阐述了对网络协议攻击、入侵检测、网络异常行为的检测方案,分析了基于人工智能的网络防御系统的优势以及未来前景.     

基于粗糙集数据挖掘和分类集成学习的网络入侵检测模型

基于多个特征或多个模型的集成（Ensemble）学习技术是智能网络入侵检测的重要研究方向,在现有研究基础上提出基于粗糙集分类、模型分发和攻击归类检测,并加以集成的学习式网络入侵检测模型,该模型不仅能提高网络入侵检测系统检测率,同时还结合了粗糙集能处理不确定信息、生成规则具有高解释性、特征排序在获得检测规则前完成等优点。     

基于集成学习的僵尸网络在线检测方法

针对现有的僵尸网络研究工作所检测的僵尸网络生命周期的阶段较为单一的问题,提出基于集成学习的僵尸网络在线检测方法。首先,细粒度地标记僵尸网络多个阶段的流量,生成僵尸网络数据集;其次,结合多种特征选择算法生成包含23个特征的重要特征集和包含28个特征的次重要特征集,基于Stacking集成学习技术集成多种深度学习模型,并针对不同的初级分类器提供不同的输入特征集,得到僵尸网络在线检测模型;最后,将僵尸网络在线检测模型部署在网络入口处在线检测多种僵尸网络。实验表明,所提基于集成学习的僵尸网络在线检测方法能够有效地检测出多个阶段的僵尸网络流量,恶意流量检测率可达96.47%。     

一种基于双流网络的Deepfakes检测技术

随着深度学习技术的飞速发展,以Deepfakes为代表的深度伪造技术开始充斥在互联网上的各个角落。Deepfakes借助于生成对抗网络和自动编码器技术,能够轻松替换人脸以及篡改人的表情信息。此类Deepfakes假视频可以制作虚假色情影片、谣言,传播假新闻,甚至影响政治选举,带来的社会影响极其恶劣。然而,针对此类伪造视频的检测技术还远远落后于生成技术,已有的工作都存在一定的局限性,并不能较好地对Deepfakes视频进行检测。本文首先对现有生成和检测工作进行综述,并分析了现有工作的缺陷,然后提出了基于EfficientNet的双流网络检测框架。通过在大规模开源数据集FaceForensics++测试,我们的检测技术可以在检测Deepfakes类假视频上平均准确率达到99%以上,并一定程度提高模型对抗压缩的能力。     

基于深度学习的工业视觉检测系统

针对零部件在工业生产线包装过程中存在检测速度慢，自动化检测水平低下，检测准确率不高等问题，提出一种基于深度学习的工业零部件检测系统的方案设计，实现对零部件自动检测的功能。设计一种实验检测平台用于获取包含待检测零部件的图像；提出一种改进网络共享卷积层结构的方法，融合区域建议网络和区域卷积网络建立一种检测方法对目标零部件进行准确定位识别，适应各种形状大小不一的零部件检测，实现端到端训练输出定位检测结果。实验结果表明，系统的检测效果与传统的检测方法相比，具有速度快，检测准确率高等优越性。     

融合运动特征和深度学习的跌倒检测算法

为了利用计算机视觉技术准确检测老年人的跌倒状况,针对现有跌倒检测算法中人为设计特征造成的不完备性以及跌倒检测过程中前后景分离困难、目标混淆、运动目标丢失、跌倒检测准确率低等问题,提出了一种融合人体运动信息的深度学习跌倒检测算法对人体跌倒状态进行检测.首先,通过改进YOLOv3网络进行前景与背景的分离,并根据YOLOv3...     

支持向量机在网络异常入侵检测中的应用

将支持向量机应用于网络入侵检测,提出一种基于支持向量机的网络异常入侵检测模型。实验证明,提出的入侵检测模型具有较高的检测率,对未知攻击的检测精度也很高,说明采用支持向量机技术进行入侵检测的有效性。     

基于GB-AEnet-FL网络的物联网设备异常检测

针对物联网场景下,传统异常检测方法在海量不均衡数据中检测准确率低、数据异构导致模型泛化能力差等问题,提出了基于联邦学习的对抗双编码异常检测网络 （GB-AEnet-FL）的物联网设备异常检测算法。首先,提出了一种基于异常数据的主动特征分布学习算法,主动学习数据的潜在特征分布,通过数据重构扩充异常数据,均衡正负样本比例。其次,在潜在特征层引入了对抗训练机制并添加一致性增强约束和收缩约束,提高特征提取的精度。最后,设计了一种基于动态模型选择的联邦学习算法,比较局部模型与全局模型的置信度评分,动态选择部分联邦体参与,加速模型的聚合,在一定程度上也保护了用户隐私。在四个不同数据集上进行验证,结果显示,所提算法在检测准确度优于传统算法,且泛化能力得到相应提升。     

一种基于深度迁移学习的滚动轴承早期故障在线检测方法

近年来,深度学习技术已在滚动轴承故障检测和诊断领域取得了成功应用,但面对不停机情况下的早期故障在线检测问题,仍存在着早期故障特征表示不充分、误报警率高等不足.为解决上述问题,本文从时序异常检测的角度出发,提出了一种基于深度迁移学习的早期故障在线检测方法.首先,提出一种面向多域迁移的深度自编码网络,通过构建具有改进的最大...