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基于雙向GRU與殘差擬合的車輛跟馳建模[其他][其他]

為了提高微觀交通仿真中車輛跟馳建模的準(zhǔn)確性與泛化能力，將物理類模型與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，提出一種基于雙向GRU(門(mén)控循環(huán)單元)與殘差擬合的跟馳模型框架。該框架使用雙向GRU網(wǎng)絡(luò)對(duì)物理類跟馳模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的殘差進(jìn)行學(xué)習(xí)，并在NGSIM公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試。通過(guò)對(duì)比IDM、GIPPS、GM三種跟馳模型下的殘差擬合效果，表明雙向GRU網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)原模型預(yù)測(cè)結(jié)果的偏差進(jìn)行有效的修正。選用IDM作為本框架的物理類模型，提出了Bi-GRU-IDM模型，與現(xiàn)有SVR模型、BPNN模型、GRU模型進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明Bi-GRU-IDM在預(yù)測(cè)精度、泛化性能上明顯優(yōu)于其他三種模型。

發(fā)表于：3/16/2022

基于ResNet50對(duì)地震救援中人體姿態(tài)估計(jì)的研究[其他][其他]

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，地震中死亡人數(shù)增加的原因主要是錯(cuò)過(guò)救援的黃金時(shí)間，因此可通過(guò)救援無(wú)人機(jī)自動(dòng)對(duì)受災(zāi)人員進(jìn)行行為識(shí)別與狀態(tài)分析。人體姿態(tài)估計(jì)是指對(duì)圖像中人體關(guān)節(jié)點(diǎn)和肢體進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程，在人機(jī)交互和行為識(shí)別應(yīng)用中起著重要的作用，然而由于背景復(fù)雜、肢體被遮擋等因素導(dǎo)致標(biāo)注人體關(guān)節(jié)點(diǎn)和肢體十分困難。因此提出一種結(jié)合ResNet50及CPM的模型，該模型通過(guò)獲取圖像特征和精調(diào)機(jī)制，計(jì)算出關(guān)節(jié)點(diǎn)依賴關(guān)系，最后劃分到對(duì)應(yīng)人體。實(shí)驗(yàn)表明，該模型與其他模型對(duì)比能夠提高復(fù)雜場(chǎng)景下人體姿態(tài)估計(jì)的效果。

發(fā)表于：3/16/2022

基于聚類的雙溫度優(yōu)化控制基站空調(diào)節(jié)能算法[其他][其他]

基站空調(diào)的節(jié)能是電信行業(yè)節(jié)能減排十分重要的一環(huán)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法從空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)中找到提升運(yùn)行性能的規(guī)則和手段，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和研究?jī)r(jià)值。針對(duì)基站空調(diào)的節(jié)能減排問(wèn)題，對(duì)基站實(shí)時(shí)采集到的數(shù)據(jù)流，首先建立空調(diào)節(jié)能模型找到目標(biāo)約束條件下最優(yōu)控制溫度；隨后針對(duì)空調(diào)啟停次數(shù)頻繁的問(wèn)題繼續(xù)提出雙溫度控制模型，減少空調(diào)啟動(dòng)次數(shù)的同時(shí)進(jìn)一步降低了空調(diào)能耗；最后為了應(yīng)對(duì)室外溫度、設(shè)備能耗等一些不確定因素的變化，提出了基于聚類的空調(diào)溫度分段控制算法并加以改進(jìn)，通過(guò)聚類結(jié)果分析得到對(duì)應(yīng)的用電模式，對(duì)不同用電模式分別設(shè)計(jì)相應(yīng)控制策略，最終實(shí)現(xiàn)了基站空調(diào)能耗降低25%的效果，為企業(yè)空調(diào)節(jié)能控制提供了可靠依據(jù)。

發(fā)表于：3/16/2022

利用LMedS算法與特征值法的點(diǎn)云平面擬合方法[其他][其他]

針對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中存在的異常點(diǎn)會(huì)對(duì)平面擬合過(guò)程產(chǎn)生不利的影響，提出了一種將最小平方中值算法(Least Median of Squares，LMedS)與特征值法相結(jié)合的點(diǎn)云平面擬合新方法。首先，通過(guò)LMedS算法進(jìn)行多次迭代確定最佳閾值并剔除點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)。然后，采用特征值法對(duì)剔除完異常點(diǎn)后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行平面擬合，以獲得更加精確的擬合平面參數(shù)解。最后，分別采用最小二乘法、特征值法、RANSAC+主成分分析法與所提出方法對(duì)仿真和實(shí)測(cè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行平面擬合計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于其他方法，該方法的平面擬合精度更高，適用于對(duì)含有異常點(diǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行平面擬合，具有較高的魯棒性。

發(fā)表于：3/16/2022

AES緩存碰撞攻擊在美國(guó)太空安全挑戰(zhàn)賽中的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

通過(guò)對(duì)美國(guó)太空安全挑戰(zhàn)賽中AES破解挑戰(zhàn)的分析，提出了使用AES緩存碰撞時(shí)間攻擊的破譯思路，分析了AES緩存碰撞時(shí)間攻擊的原理，將密鑰可能空間縮小至6 700萬(wàn)，成功利用密鑰已知部分推測(cè)出未知部分，最終實(shí)現(xiàn)該攻擊，驗(yàn)證了AES緩存碰撞時(shí)間攻擊的實(shí)踐可行性。

發(fā)表于：3/16/2022

工控系統(tǒng)脆弱性分析研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)在工控領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，工控系統(tǒng)由以往的孤島模式轉(zhuǎn)變?yōu)殚_(kāi)放系統(tǒng)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)的工控態(tài)勢(shì)平臺(tái)，可以發(fā)現(xiàn)大量的工控設(shè)備暴露在互聯(lián)網(wǎng)中，工控系統(tǒng)面臨前所未有的安全危脅。通過(guò)對(duì)工控系統(tǒng)的安全現(xiàn)狀與脆弱性進(jìn)行分析，站在攻擊者角度提出了工控系統(tǒng)面臨的攻擊威脅。結(jié)合真實(shí)的核電DCS系統(tǒng)，通過(guò)安全測(cè)試總結(jié)此系統(tǒng)的脆弱性，綜合考慮安全防護(hù)策略的有效性和實(shí)際可用性，對(duì)系統(tǒng)中相應(yīng)安全脆弱點(diǎn)部署安全設(shè)備，提出了一種針對(duì)核電DCS系統(tǒng)的安全防護(hù)方案。通過(guò)在實(shí)驗(yàn)室中部署驗(yàn)證，證明了該安全防護(hù)措施一定程度減輕了核電DCS系統(tǒng)的脆弱性，提升了系統(tǒng)的安全性。

發(fā)表于：3/16/2022

能源互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈場(chǎng)景分析及防御策略研究[其他][其他]

發(fā)表于：3/16/2022

基于改進(jìn)Sobel算子的邊緣檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

摘要：邊緣檢測(cè)是圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的基本問(wèn)題之一，而Sobel算子對(duì)于邊緣檢測(cè)來(lái)說(shuō),則是最重要的算子之一。針對(duì)傳統(tǒng)Sobel算子的局限性以及PC端串行化處理圖像的效率較低的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的方法，首先將傳統(tǒng)Sobel算子的模板方向由2個(gè)變?yōu)?個(gè)，充分利用圖像中的像素點(diǎn)的方向信息，然后根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)硬件處理速度快、并行流水線處理等一些特點(diǎn)，利用FPGA替代PC端對(duì)圖像進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)改進(jìn)的Sobel算子的邊緣檢測(cè)系統(tǒng)，達(dá)到優(yōu)化圖像邊緣檢測(cè)效果并提升處理圖像的效率。仿真結(jié)果顯示，基于FPGA的改進(jìn)Sobel算子的邊緣檢測(cè)，提取的圖像邊緣信息較為理想。

發(fā)表于：3/16/2022

基于視頻的人臉安全技術(shù)檢測(cè)研究概述[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

摘要：本文通過(guò)討論基于視頻的人臉安全技術(shù)的特點(diǎn)難點(diǎn)，探討人臉檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展。根據(jù)面部膚色的建模問(wèn)題和色彩空間變換的概念，進(jìn)一步推測(cè)出基于視頻的人臉檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)需要建立人臉庫(kù)、對(duì)人臉特征進(jìn)行提取并加以SVM分類算法，從而幫助人臉識(shí)別技術(shù)達(dá)到全新高度，實(shí)現(xiàn)AI發(fā)展與安全技術(shù)并存的局面。

發(fā)表于：3/16/2022

面向未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的白盒交換機(jī)體系綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

摘要：面向2030的未來(lái)網(wǎng)絡(luò)需要承載自動(dòng)駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)等新型復(fù)雜業(yè)務(wù)，云技術(shù)發(fā)展倒逼現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)云化升級(jí)，要求網(wǎng)絡(luò)設(shè)備具備可編程性并能夠開(kāi)放化。而傳統(tǒng)封閉固定的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備難以滿足需求，亟需開(kāi)放可編程的白盒交換機(jī)。通過(guò)概述白盒交換機(jī)體系的發(fā)展歷程和主要架構(gòu)，圍繞設(shè)備開(kāi)放化和網(wǎng)絡(luò)可編程兩大原則，梳理和比較白盒交換機(jī)在體系架構(gòu)方面的研究，分析白盒交換機(jī)當(dāng)前面臨的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)挑戰(zhàn)，并指出白盒交換機(jī)未來(lái)可能的發(fā)展方向，以期對(duì)白盒交換機(jī)以及未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

發(fā)表于：3/16/2022

電流檢測(cè)放大器如何監(jiān)測(cè)衛(wèi)星的運(yùn)行狀況[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

電流檢測(cè)放大器(CSA)非常適合整個(gè)衛(wèi)星電子系統(tǒng)中的各種應(yīng)用。在本文中，我將論述CSA如何通過(guò)實(shí)現(xiàn)電源軌電流監(jiān)測(cè)、負(fù)載點(diǎn)檢測(cè)和電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制等功能，來(lái)監(jiān)測(cè)衛(wèi)星配電系統(tǒng)和電機(jī)的運(yùn)行狀況和功能。

發(fā)表于：3/16/2022

反脆弱安全機(jī)制和后量子加密準(zhǔn)備[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

發(fā)表于：3/16/2022

通過(guò)虛擬硬件原型加速邊緣智能系統(tǒng)創(chuàng)新[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)部署方式給邊緣智能的騰飛帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)：市場(chǎng)碎片化、軟硬件強(qiáng)耦合、開(kāi)發(fā)流程冗長(zhǎng)等等，使敏捷軟件開(kāi)發(fā)和應(yīng)用創(chuàng)新舉步維艱。

發(fā)表于：3/16/2022

開(kāi)發(fā)Wi-Fi 6/6E移動(dòng)設(shè)備新優(yōu)勢(shì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

　　Wi-Fi聯(lián)盟同時(shí)報(bào)告了2021年的設(shè)備出貨量，最新一代Wi-Fi出貨速度正迅猛提升，令人印象深刻。2021年，Wi-Fi設(shè)備的總出貨量為42億部，其中Wi-Fi 6為22億部（占52%），Wi-Fi 6E為3.38億部（占8%）。

發(fā)表于：3/15/2022

簡(jiǎn)化下一代物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的雷達(dá)開(kāi)發(fā)[微波|射頻][物聯(lián)網(wǎng)]

傳感技術(shù)讓許多公司有了提升現(xiàn)有產(chǎn)品功能的機(jī)會(huì)。例如，在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，Omdia預(yù)測(cè)，在2020年到2024年期間傳感器出貨量將增加近200億個(gè)，其中雷達(dá)傳感器的年復(fù)合增長(zhǎng)率大概會(huì)達(dá)到30%。

發(fā)表于：3/15/2022