一种基于分布式多源深度学习的智能物联网异常检测模型

随着智能物联网应用场景的不断拓展,网络攻击的频率与规模在不断增加,基于数据流量的异常行为检测是应对物联网安全风险的重要手段。传统检测工具存在隐私泄露、准确率低、稳定性差等薄弱点,为改善这一状况,提出一种基于分布式框架的神经网络异常行为检测模型。首先,该模型引入群体防御的思想,利用分布式结构安全地共享边缘网关的流量知识,有助于提高检测性能,提升安全性和鲁棒性。其次,创新性地将网络流量转化为深度矩阵,融合多种神经网络结构进行特征挖掘,能够有效处理大规模时序序列数据,同时选择两个层次的数据进行拟合,确保模型充分接收信息。最后,基于真实数据集的仿真实验表明,所提出的模型具有优异的拟合能力,其异常流量检测准确率达到90%以上,相比基线模型具有显著优势,能够为智能物联网提供轻量、安全、精准的攻击行为检测。     

基于视觉的移动机器人可通行区域识别研究综述

实现实时准确的可通行区域识别,是户外环境下移动机器人导航的重要组成部分。对基于视觉的移动机器人可通行区域识别研究进行了综述,首先介绍了移动机器人视觉导航常用的视觉系统,并从障碍物检测、地形分类两个方面介绍了该问题研究的进展,最后对该领域的技术发展趋势进行了探讨。     

救援机器人技术研究进展

机器人救援是机器人应用的重要方面,与其相关的救援技术也正成为研究热点。本文主要从机械结构、定位和导航及多传感器融合等方面对救援机器人技术进行综述,并对救援机器人技术发展方向作出分析和展望。     

视觉里程计技术综述

视觉里程计是通过视觉信息估计运动信息的技术,其中采用了里程计式的方法。该技术作为一种新的导航定位方式,已成功地运用于自主移动机器人中。首先介绍了常用的两种视觉里程计即单目视觉里程计和立体视觉里程计,然后从鲁棒性、实时性和精确性三个方面详细讨论了视觉里程计技术的研究现状,最后对视觉里程计的发展趋势进行了展望。