基于视频分析和多传感器融合的移动式监控系统

安防场景下,大多数传感器系统（视频、红外、烟雾传感）只能实现单一数据采集、简单处理.提出的移动式智能监控系统以小车为载体,通过对采集视频进行智能分析处理（包括基于背景差分的入侵检测算法和改进的TLD目标跟踪算法）,并辅助多传感器模块进行多信息融合协同监控,可以实现入侵检测、移动跟踪监测等功能.实验表明该系统能提供多种终端形式与用户进行友好交互,实现真正的智能安防.     

基于机器视觉的交通拥堵评估系统

传统的交通灯采用固定配时模式,缺乏灵活性、智能性.针对上述问题,提出一种基于机器视觉的交通拥堵评估系统对采集到的视频进行智能分析处理.首先,利用提取的梯度直方图特征和AdaBoost级联分类器实现对车辆的检测,并辅以RFID来实现车辆计数;进而通过Spark大数据分析平台而评估出当前的交通拥堵情况.实验表明本系统能根据当前的实际交通情况智能调整交通灯的变换时间,达到动态缓解交通压力的目的.     

基于Core-Selecting机制的物联网安全路由协议

设计安全的路由协议以确保网络与隐私信息安全是物联网面临的一个巨大挑战,提出了一种Core-Selecting机制,并将该机制应用于物联网路由协议设计,在此基础上设计并实现了一种新的物联网安全路由协议PALXC,有助于抵御合谋攻击和选出可信路由.理论分析和仿真实验结果表明了所设计的协议的有效性.     

基于子空间维度加权的密度聚类算法

在高维数据聚类中,受维度效应的影响,现有的算法聚类效果不佳。为此,提出一种适用于高维数据的密度聚类算法StaDeCon。在经典的PreDeCon算法基础上,引入子空间维度权重的计算方法,避免PreDeCon算法使用全空间距离度量带来的问题,提高了聚类的质量。在合成数据和实际应用数据集上的实验结果表明,该算法在高维数据聚类上可取得较好的聚类精度,算法是有效可行的。     

多代表点的子空间分类算法

多代表点近邻分类克服了传统近邻分类算法的缺点,使用以代表点为中心的模型簇构造分类模型并自动确定近邻数目.此类算法在不同类别的样本存在大量重叠时将导致模型簇数量增大,造成预测精度下降.提出了一种多代表点的子空间分类算法,将不同类别的训练样本投影到多个不同的子空间,使用子空间模型簇构造分类模型,有效分隔了不同类别样本在全空...     

改进的检测器大小可变的免疫异常检测算法

在传统的免疫异常检测算法中,通常存在检测器对非我空间的覆盖漏洞,以及检测器数量过大且相互覆盖等问题,这是导致免疫异常检测算法效率较低的主要原因。提出了一种能够处理混合型数据的免疫异常检测算法,它能够生成不同大小的检测器,提高对非我空间覆盖的效率。通过模拟实验和对比实验表明,该算法能够较好地完成对混合型数据的处理,并有效提高生成检测器的效率。     

基于Logistic-Volterra模型的制造企业与物流企业联动发展稳定性分析

现有研究主要考虑制造企业与物流企业之间的合作关系,而忽略两者之间的竞争关系。为此,在阻滞增长模型的基础上同时考虑了贡献系数和竞争系数,提出改进的Logistic-Volterra模型。首先,构建了Logistic-Volterra模型并对其均衡点进行求解和判定,得出模型达到稳定性解的数学条件和现实解释;其次,运用Matlab数值模拟检验制造企业与物流企业形成稳定系统的影响因素,并比较分析了改进前后模型对系统的影响的差异;最后,以制造企业A和物流企业B为例,分析两家企业在开展合作过程中的竞争行为,并且分析这种竞合行为对双方利益的影响。理论分析和实验结果表明,系统的稳定性受到贡献系数、竞争系数以及环境容量的影响,考虑了竞争关系的模型所求出的解更具合理性,制造企业与物流企业必须正视竞争对双方带来的影响。     

无线传感器网络中定位攻击防范

论文提出一种基于检查点、区域投票机制和轻量级安全协议的传感器网络节点定位安全措施。该方案采用隔离恶意信标的策略来提高定住系统抵抗攻击的能力,无需针对每种可能出现的特定攻击行为进行一一防范,从而简化了安全策略的实施。文章对防范方案的检测率进行了理论分析。     

基于动态线性相关的访问控制模型研究

访问控制是网络资源共享领域的重要研究内容。为了提高访问控制中对未知节点的预测能力,提出了一种基于动态线性相关的访问控制模型。首先,提出了一种包含服务请求者、服务推荐节点和服务提供者的访问控制结构。其次,提出了一种动态的信任值线性计算方法,该方法将节点的全局信任值表示为直接信任值和推荐信任值的线性组合,并根据节点间的历史记录动态地调整直接信任值和推荐信任值的权重。最后通过仿真实验表明, 提出的访问控制模型与其他相关的访问控制模型相比,不仅具有更高的预测成功率,而且能更好地抵御节点的恶意攻击。