网络安全协议课程教学改革探讨

结合网络工程专业相关课程的长期教学经验,分析网络安全协议课程的特点及教学现状,提出从教学目标和授课内容等方面进行改革,并结合实例加以说明,目的是使教学过程体现以学生学习效果为目标,毕业生可以达到行业的要求。     

网络安全技术在电子商务中的融合

要想保证电子商务能够更快的发展,就必须有网络安全技术与之匹配,让网络安全技术为电子商务的发展保驾护航。如果网络安全技术得不到保障,那么就必然会限制电子商务的发展,其发展就会受到方方面面的约束。因此,将网络安全技术与电子商务相融合具有重要的价值意义。为此,笔者从电子商务的相关概念解析入手,对网络安全技术在电子商务发展过程中的重要性进行了深入地分析,并在此基础上探究了网络安全技术与电子商务融合的措施,给出了笔者具有代表性的个人建议。     

食用油喷香扑鼻 警惕非法添加乙基麦芽酚

俗语有云:“开门七件事——柴米油盐酱醋茶。”作为餐桌上的重要配角,食用油在日常烹饪中的重要性不言而喻。然而,闻着喷香扑鼻的食用油真的就是好油吗?香味的背后又隐藏着怎样的食品安全陷阱?     

多尺度卷积特征融合的SSD目标检测算法

提出了一种改进的多尺度卷积特征目标检测方法,用以提高SSD(single shot multibox detector)模型对中目标和小目标的检测精确度。该方法先对SSD模型低层特征层采用区域放大提取的方法以提高对小目标的检测能力,再对高层特征层进行特征提取以改善中目标的检测效果。最后,利用SSD模型中原有的多尺度卷积检测方法,将改进的多层特征检测结果进行融合,并通过参数再训练以获得最终改进的SSD模型。实验结果表明,该方法在MS COCO数据集上对中目标和小目标的测试精确度分别为75.1%和40.5%,相比于原有SSD模型分别提升16.3%和23.1%。     

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。     

DCNN深度特征与交替方向乘子的相关滤波跟踪

针对采用相关滤波的判别式目标跟踪遇到的瓶颈问题：由于目标快速移动引起边界效应，使得相关滤波器在学习与更新过程中可能会引入错误，最终错误的累积将导致跟踪失败。在采集深度学习特征与样本相似性度量的基础上，提出一种引入交替方向乘子方法的改进相关滤波目标跟踪算法，选择DCNN深度特征有效地表征待跟踪目标的初始状态，通过在线分类过程中样本相似性比对与半监督学习，辅助解决相关滤波器在学习过程中存在的自学习问题。所提目标跟踪算法特别适合训练样本为持续获得的、同时存储空间较小的机器学习过程，提高目标在快速运动与部分遮挡等复杂情况下的跟踪成功率，针对VOT2016标准测试视频的实验表明：当目标面临快速运动时，对比CN、SAMF、STC算法，所提DA-CFT跟踪算法将跟踪成功率分别由60.4%～73.4%、67.2%～82.9%、80.9%～88.1%提升至85.6%～91.0%。     

基于并行跟踪检测框架与深度学习的目标跟踪算法

在空地协同背景下，地面目标的移动导致其在无人机视角下外观会发生较大变化，传统算法很难满足此类场景的应用要求。针对这一问题，提出基于并行跟踪和检测（PTAD）框架与深度学习的目标检测与跟踪算法。首先，将基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法SSD作为PTAD的检测子处理关键帧获取目标信息并提供给跟踪子；其次，检测子与跟踪子并行处理图像帧并计算检测与跟踪结果框的重叠度及跟踪结果的置信度；最后，根据跟踪子与检测子的跟踪或检测状态来判断是否对跟踪子或检测子进行更新，并对图像帧中的目标进行实时跟踪。在无人机视角下的视频序列上开展实验研究和对比分析，结果表明所提算法的性能高于PTAD框架下最优算法，而且实时性提高了13%，验证了此算法的有效性。     

基于双树复小波的无参考立体图像质量评价

随着3D技术的不断发展，立体图像的使用领域越来越广泛，同时人们对图像的清晰度要求越来越高，因此，立体图像的质量评价成为关注点，基于此，提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理，生成纹理结构图像，且根据最小能量误差的原理，获取左右视图的视差图；对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征；使用AdaBoosting BP神经网络，进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明，新方法预测得分与主观得分有较好的一致性，获得了比较好的实验结果。     

GPS测绘技术及其在地质测绘中的应用

随科学技术的不断发展,越来越多的现代化科技被应用到地质勘察工程中。尤其是GPS地质测绘技术的应用,极大程度上,节约了人力,提高了测绘工作的效率,更为测绘数据的准确性提供了保证。旨在更加全面了解GPS技术在地质测绘中的实际应用,促进高效准确的开展地质测绘工作。本文从GPS技术的工作原理出发,详细阐述了GPS测绘技术应用相对于传统测绘的优势及其发展对于地质勘察工作的重要意义。最后结合实际,对GPS技术在地质测绘工程中的具体应用进行了分析探讨。