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关键词： 改进生成对抗网络   秘钥生成   随机混沌序列   随机相位傅里叶变换方法   图像加密算法  

摘要： 针对目前数字图像加密领域中存在的图像加密效果不佳、解密后图像清晰度降低等问题,提出基于GAN密钥生成模型的数字图像加密算法优化方法。通过细胞神经网络超混沌系统生成随机混沌序列,通过Wasserstien距离和惩罚梯度对生成对抗网络模型实行优化处理;将随机混沌序列输入至改进后的生成对抗网络中获取密钥,并结合实时动态置乱方法和随机相位傅里叶变换方法实现数字图像的加密处理。实验结果表明,所提算法的数字图像加解密效果更好、安全系数更高,是一种适用于实际应用的图像处理方法。

关键词： 自组织映射   视频编码   帧间预测   运动估计   运动补偿  

摘要： 文章针对视频帧间编码中运动估计和运动补偿(ME+MC)算法的不足,提出一种基于三维自组织映射的帧间预测编码方法。该方法将FS-3DSOM算法用于运动模式库的训练,通过运动模式库和运动估计算法分别获取最佳匹配块,选择率失真代价最低的匹配块作为预测块,从而提高帧间预测准确度。同时,为了减小运动模式库的匹配误差,采用了基于聚类的运动模式库构造方法。实验结果表明,在相同码率的情况下,基于三维自组织映射的帧间预测编码方法比传统方法具有更好的编码性能。

关键词： 无人机图像   YOLOv10n   递归门控卷积   EfficientFormerV2  

摘要： 无人机航拍图像目标检测在民用和军事领域具有重要的应用价值。针对无人机航拍图像中目标小、尺度变化大和背景干扰等因素导致检测精度低、定位不准确的问题,提出一种改进YOLOv10n的无人机航拍图像目标检测算法。首先将C2f模块进行改进,利用递归门控卷积(gnConv)与c2f融合二次创新得到C2f-GConv模块,以适应航拍图像中物体的形变和尺度变化。同时将骨干网络替换成Efficientformerv2,使得EfficientFormerV2在保持类似MobileNetV2大小和速度的同时,比MobileNetV2高约4%的top-1精度,明显提高了模型的效率和性能。在VisDrone2019数据集上进行对比实验和消融实验,mAP50值较基线模型提升了3.2%,检测速度FPS达到90帧/s,能够满足实时性的检测需求。与主流算法进行对比实验,所提算法表现优于目前主流算法。Aerial target detection in unmanned aerial vehicle (UAV) imagery holds significant application value in both civilian and military fields. To address the challenges of low detection accuracy and imprecise localization caused by small targets, large scale variations, and background interference in UAV imagery, an improved YOLOv10n algorithm for aerial image target detection is proposed. Firstly, the C2f module is enhanced by integrating the recursive gated convolution (gnConv) with the C2f for a second innovation, resulting in C2f-GConv adapting to the deformation and scale changes of objects in aerial images. Meanwhile, the backbone network is replaced with EfficientFormerV2, which maintains size and speed similar to MobileNetV2 but achieves about 4% higher top-1 accuracy than MobileNetV2, significantly improving the model’s efficiency and performance. Comparative and ablation experiments are conducted on the VisDrone2019 dataset, with the mAP50 value increasing by 3.2% over the baseline model and a detection speed of FPS reaching 90 frames per second, meeting the real-time detection requirements. Comparative experiments with mainstream algorithms show that the proposed algorithm outperforms current mainstream algorithms.

关键词： 自动权重机制   互补性   锚点机制   子空间聚类   多视图聚类  

摘要： 在多视图聚类问题中,充分挖掘各视图间的关联信息,并降低冗余信息对聚类效果的影响是当前亟须解决的问题,但现有算法会忽略各视图间的互补性及差异性,或没有考虑冗余信息带来的干扰,从而导致聚类效果不佳。针对这些局限性,提出一种基于加权锚点的自适应多视图互补聚类算法(SMCWA)。在应对高维多视图数据的挑战时,首先,将特征直连迁移至锚点机制,从而融合各锚图来利用视图间的互补性信息;其次,在迭代过程中,使用加权矩阵动态确定各锚点的权重,从而弱化冗余信息的表达;最后,使用自动权重机制为各视图自适应地分配适当的权重,以利用视图间的差异性。将上述优化步骤整合至同一算法中,使视图互补性、冗余信息的弱化以及视图差异性在多步迭代中相互促进、相互学习,进而提高聚类效果。实验结果表明,在BDGP(Berkeley Drosophila Genome Project)数据集上,SMCWA在马修斯相关系数(MCC)上较谱聚类算法SC-Concat提升了41.75%;在CCV(Columbia Consumer Video)数据集上,SMCWA在MCC上较大规模线性时间多视图子空间聚类(LMVSC)算法提升了11.83%;在Caltech101-all数据集上,SMCWA在MCC上较谱聚类算法SC-Best提升了19.57%,说明该算法可充分考虑视图间的互补性信息、视图间的差异和冗余信息来提高聚类效果。

关键词： 课程思政   数据结构   教学实践  

摘要： 为了更好地执行国家战略部署和推动经济发展,高校在培养高素质复合型计算机人才时,通过对计算机课程进行课程思政教学改革成为三全育人新思路。本文旨在探讨如何全面推动课程思政建设,并实施立德树人的核心任务。通过分析计算机专业课程的学科特性,以“数据结构与算法”这门关键课程为例,我们将从多个角度,包括设定教学目标、深度挖掘思政教育资源、教学实践探索、创新与改革策略以及教学评价体系,详细阐述如何在应用型高校的计算机专业中融入课程思政的理念。

关键词： 通感一体化   智能反射面   物理层安全   交替优化  

摘要： 为了解决6G通感一体化系统(ISAC)中信息传输安全以及频谱紧张的问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助ISAC系统安全资源分配算法。首先,在IRS-ISAC系统中,用户受到窃听者的恶意攻击时,通过干扰机发射的干扰信号和IRS智能地调节反射相移,重新配置传输环境,以提高系统的物理层安全。其次,考虑在基站和干扰机的最大发射功率约束,IRS反射相移约束以及雷达的信干噪比约束下,建立一个联合优化基站发射波束成形、干扰机预编码和IRS相移的系统保密率最大化优化问题。然后,利用交替优化和半正定松弛(SDR)算法等方法对原非凸优化问题进行转换,求出一个能够得到确定解的凸优化问题。最后提出一种基于交替迭代的安全资源分配算法。仿真结果验证了所提算法的安全性和有效性以及IRS-ISAC系统的优越性。

关键词： 二维码技术   电力设备   管理系统   故障处理  

摘要： 在变电站智能化水平不断提高的背景下,对设备管理提出了全新的要求,引入二维码技术可更好地实现规范化、实时性管理。本文以某国网供电公司为例,结合其电力设备管理系统应用情况,围绕二维码技术的实际应用展开针对性研究,明确具体的应用细节以及应用注意要点,以此提升安全检查水平,在发生故障时也可保证处理工作及时性。

关键词： GWO   RF   开关柜   智能诊断   Pearson分析法  

摘要： 针对当前大规模同类开关柜设备评价效率低、误报率高的问题,提出了一种基于优化灰狼算子(I-GWO)改进随机森林(RF)的智能诊断模型。首先,构建了同类开关柜设备状态评价指标体系;然后,采用优化灰狼算子对随机森林模型的关键参数进行寻优,并利用佳点集理论对优化灰狼算子的初始种群进行优化;最后,为实现降维分析,采用Pearson分析法进行特征的相关性分析及优选。案例分析表明,本文提出的模型可实现开关柜状态的智能高效诊断,准确率和召回率均较高,优于传统的机器学习算法。

关键词： 图像匹配   图像预处理   视觉质量   多因素工况  

摘要： 原始图像的质量直接影响图像匹配的精度。传统图像增强方法往往不能与后续图像匹配算法有机融合,难以大幅度提高匹配精度。基于此,提出了一种基于OWLCM算法对图像进行预处理进而提高特征匹配精度的方法,该算法以LCM算法为基础,通过引入局部增强因子和非线性变换因子达到像素动态增强的目的,能够更有效地增强匹配图像质量。为了验证该算法的可行性,利用Middlebury立体视觉测试集进行了初步验证,开展了偏转、弱光、旋转、普通等多因素工况环境下的图像匹配。实验结果表明:与传统LCM、LCM-SURF特征匹配算法相比,所提算法图像平均正确特征匹配对数为524.25,相比LCM-SURF算法提高了277.50。

关键词： 低轨星座   业务回传   负载均衡   路由算法  

摘要： 针对低轨星座回传场景星地馈电链路频繁切换带来的链路拥塞、业务中断等问题,提出了一种基于分段路由的蚁群优化负载均衡路由算法,算法采用母子星座拓扑快照划分方法解决星地馈电链路带来的拓扑快照频繁切换问题。将分段路由技术与蚁群优化相结合,在实现卫星自主路由的同时大幅降低了协议开销;在此基础上设计了确保业务连续性的蚁群优化负载均衡路由算法,根据馈电链路切换时间关系计算最优回传路径集,临近子星座拓扑快照切换时主动切换至下一条有效路径,在保证网络负载均衡的同时实现了回传流量的软切换。仿真结果表明,该算法能够有效规避链路拥塞并保证更大的回传业务量、更低的丢包率和回传业务的连续性。