一种面向深度数据包检测的索引拆分Bloom过滤器

高速数据包处理迫切需要时空高效的深度数据包检测(DPI),满足其线速处理和低存储空间需求.Trie位图内容分析器(TriBiCa)采用片上位图Trie树来实现元素的最小完美Hash;但是,TriBiCa存在更新开销高和假阳性访问次数多等问题.共享节点快速Hash表(SFHT)采用片上计数Bloom过滤器(CBF)来实现硬件Hash表的快速查找;但是,SFHT存在更新开销高和存储空间需求大等问题.文中提出了一种索引拆分Bloom过滤器(ISBF).ISBF是由片上多组并行CBF和片外元素集构成,其核心思想是:元素的片外索引值被拆分成多组比特,每组比特采用多个片上并行CBF表示元素集;当查询元素时,每组并行CBF产生多个比特值,并合成候选元素的片外索引值.为了降低ISBF的更新开销,文中又提出了懒惰删除(lazyd eletion)算法和空缺插入(vacant insertion)算法,即采用一个片上删除位图,仅在片上并行CBF中删除或插入元素,而不需要调整其他元素的片外索引值.ISBF是一种时空高效的数据结构,其插入、删除和查询操作的平均片外存储器访问次数均为O(1);与TriBiCa和SFHT相比,ISBF在片上存储空间大小上分别减少2b倍和b倍,其中b为索引拆分的比特位数.实验结果表明,ISBF支持快速和存储高效的查找,即显著地减少片外存储器访问次数、处理时间以及片上和片外存储空间需求.     

一种稀疏混合ICP匹配方案

稀疏匹配,作为能有效处理含有离群点、噪声等干扰因素的点云匹配方法,成为了近年来较为实用的匹配算法.本文通过对稀疏ICP(点对点)与稀疏TDM(点对面)求解流程的分析以及对特征不明显点云的匹配实验,发现稀疏ICP易陷入局部最优、稀疏TDM易在切平面发生滑移等问题.为了克服稀疏ICP与稀疏TDM算法的局限性,本文提出了稀疏...     

基于本地网络的蠕虫检测定位算法

蠕虫的传播对计算机网络有极大危害，是目前网络安全研究中的一大热点问题．文中分析了一类采用TCP协议的蠕虫扫描时的流量特征，提出了基于本地网络流量信息的蠕虫检测方法，并针对高速扫描和低速扫描的不同特点调整了定位方法，使其能检测定位不同扫描速率的蠕虫．NS-2仿真实验表明该方法能够快速检测到蠕虫．     

电力系统突变信号检测的一种实时小波算法

在积分小波变换的基础上,以选择的复值小波为例,分析了一种实时递推小波算法,详细推导了算法的实现过程,该算法大大减少了现有双向递推算法的计算量,可用于电力系统各领域故障的这时检测,并能推广实现其他小波函数的快速递推算法,基于复值小波变换相位信息对奇异性的敏感,提出了利用复值小波快速递推算法的相位信息辅助幅值进行电力系统故障突变信号实时监测的方法,并通过算例论证了这种复值小波和其实时递推算法检测故障的     

非圆信号的协方差匹配自校正算法及其性能分析

针对非圆信号测向中方位依赖幅相误差的校正问题,本文根据非圆信号的非圆特性和辅助阵元能够自校正的特点,对协方差匹配估计技术（covariancematchingestimationtechnique,COMET）进行改进,提出一种适用于信源时域统计特性未知和统计独立特性先验已知两种情况的改进算法：NC—COMET算法．该算法利用非圆信号扩展协方差数据,使其校正精度较常规的基于辅助阵元的最大似然类算法（未利用非圆特性）有明显提升,且降低了最小辅助阵元数要求．从理论上证明了参数估计的统计一致性,采用一阶误差分析方法推导了有限采样影响下参数估计的均方误差表达式,并提出算法的cc数据利用率”定义,定量比较获得了NC．COMET算法的数据利用率较常规的最大似然类算法的提升幅度．仿真结果亦表明NC—COMET算法性能较常规的最大似然类算法更优：低信噪比下具有更强的鲁棒性;信源时域统计独立特性先验已知或者大非圆率的情况下,该算法对校正精度的提升尤为明显．     

一种基于改进 Surendra背景更新算法的运动目标检测

建立背景模型时,采用动态阈值的方法,以减少噪声和光照强度变化等外界环境的影响;在运动目标检测中,针对传统方法检测到的运动目标偏大的问题,提出一种改进的三帧差分检测方法.在形态学处理过程中,采用自适应方法选择结构元素的大小,对二值图像进行去噪处理,以得到平滑图像.实验证明,改进后的方法与传统背景模型建立方法相比,能更准确地检测到运动目标区域,并实时更新背景模型     

一种基于几何推理的点模式匹配算法

点模式匹配是计算机视觉和模式识别领域中的重要课题, 在图像配准、物体识别、运动检测、目标跟踪、自主导航和姿态测定等方面有着广阔的应用背景. 讨论Euclid变换下不完全匹配情形的点模式匹配问题. 根据几何推理, 给出匹配团、支持点对、支持指标集和指标矩阵等概念以及它们满足的性质和定理. 在此基础上, 提出了一种独特的自上而下地求得最多一致对应点对的推理算法. 理论分析和实验结果表明, 该算法是非常有效的, 并在一定条件下可应用于其他变换下的点模式匹配问题.     

因果推理引导的复杂花纹织物缺陷视觉检测深度学习方法

AI视觉质量检测是两化融合的先导场景,是复杂产品质量管控的重要手段.本文以复杂花纹织物为对象,提出因果推理引导的产品缺陷视觉检测深度学习方法,从而解决复杂背景干扰下的视觉检测难题.首先,构建复杂背景干扰下的缺陷检测结构因果模型,并提出阻断背景特征干扰的因果干预策略.其次,在因果干预策略的基础上建立缺陷特征敏感性神经网络(defect feature-sensitive neural network, DFSNN),包括两个特征提取模块(分别以同视角的无缺陷、有缺陷面料图像作为输入).然后,提出了因果关系敏感性学习模块,其差分两个特征提取模块的输出,并通过最大化输出差分来构建因果敏感损失函数,从而实现训练过程中对背景特征的阻断和对缺陷特征的敏感性学习.实验结果表明, DFSNN可有效减弱背景图案的混淆干扰,保持95%的缺陷识别准确率.     

一种基于差分的彩色航空影像阴影检测方法

针对彩色航空影像阴影检测中植被容易被误检的问题,提出了一种基于像素间差分的阴影检测算法。建立植被检测指数,对植被区域进行预检测,提高阴影检测的精度。检测实验表明,本文算法能较好的对存在植被区域的遥感影像进行阴影检测。     

面向传值进程的一阶模态逻辑的可判定性与模型检测

对于面向传值进程的Hennessy-Milner逻辑的一阶扩充HML(FO), 给出了基于带赋值的符号迁移图的语义解释. 证明了HML(FO)的子逻辑HML(FO²)是满足性可判定的, 并且讨论了判定的复杂性. 最后给出传值进程关于HML(FO²)的模型检测的可判定性结果.     

一种适用于高阶QAM载波恢复的改进型稳定性算法

本文提出了一种结合频率相位载波恢复的数字QAM接收系统,将非零均值引入到Stop—and—Go控制器中,有效地解决了稳定状态的误差偏移较大的问题。仿真结果表明系统在15dB信噪比时,采用载波恢复电路只需7500个符号周期即可捕获达到6％符号率的频偏和30。的相偏,同时其稳态相位抖动亦显著减少到0．07。     

基于一种动态特征选择融合算法的蛋白质结构类预测

本文根据氨基酸理化性质,基于氨基酸组成成分与自相关函数相结合特征提取法从非同源蛋白质序列中提取七个特征集,采用局部正确性的动态特征选择算法进行多特征组合来预测蛋白质结构类,并与各个特征集进行了比较。结果表明,DFS_LA算法的预测总精度较各个特征集均有不同程度的提高。Jackknife检验下,DFS_LA算法的预测总精度为82．80％,比COMP特征集提高8．91％;独立测试检验下,DFS_LA算法的预测总精度为86．67％,比COMP特征集提高11．67％。这说明DFS_A算法可有效提高结构类预测精度,多特征组合能在一定程度上更多地反映蛋白质的空间结构信息。     

一种基于视频分析的城市交通流检测技术研究

为正确提取出交通图像中的车辆信息,提出了一种新的基于自适应背景更新的自动车辆提取方法。并在此基础上,利用车辆的几何及速度特征,得到计算车流量、车速及路面占有率等公式,从而实现交通流参数的视频自动检测。实验结果应用题了本文方法的有效性。     

一种基于图像边缘的鲁棒水印算法

本文基于图像的边缘,提出一种鲁棒水印算法．该算法使用Prewitt检测算子对载体图像进行边缘检测,并对边缘点进行选取,将水印信息嵌入在边缘点像素处的梯度方向上．由于人类视觉感知在图像边缘处的掩蔽效应,同时由于图像边缘的感知重要性和在图像处理中的稳定性,使得本文算法在不可见性和鲁棒性方面具有较好的效果．本文从理论上分析了算法抵抗攻击的能力．并在试验中得到了验证．同时结合人类视觉感知的掩蔽效应．提出了一种客观评价图像质量的方法．试验中对该方法进行了验证,并表明本文算法在该方法下具有较好的不可见性．     

一种基于边缘检测的小波包非对称分解在图像编码中的应用

图像的像素点的值分布并不是均匀的,而是集中地分布在一些区间之内。小波包分解是将频带等分为2j个新的子带,但很多子带里只有少数无用的孤立点;而在像素点集中的子带里,如果要进行更细的分解,将使子带数量呈指数级数增长。本文提出一种方法先对图像进行边缘检测,得到边缘与非边缘部分。对于像素点集中的几个部分,再分别对这几个部分定义不同的细度并采用小波包非对称分解再进行进一步细分,对于少数无关紧要的孤立点则舍弃。这样既保持了图像的有效信息,又能极大地减小图像编码的冗余度。