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关键词： 违章停车检测   群车感知   车载视频   多目标追踪   动态视觉测距  

摘要： 日益突出的停车矛盾导致城市道路违停现象严重,给城市交通带来巨大安全隐患。因此,及时有效地监测并处理违停事件对于保障城市交通安全至关重要。然而,现有基于人工巡检和固定摄像头的违停监测方式存在效率低、监测范围受限等缺点,难以满足大规模城市违停监管的需求。群车感知作为一种新兴感知范式,通过激励用户在行车过程中采集道路视频并上传至云端进行监测,能为大规模、低成本的城市违停监管提供重要手段。然而车载视频场景十分复杂,这导致了车辆追踪目标的高丢失性和违停判断的高复杂性,给实现精准违停检测提出了严峻挑战。为应对上述挑战,提出适于高动态视频场景下的城市道路违停检测算法。具体地,首先通过对车载视频进行多车辆目标追踪,以跨视频帧追踪获取车辆图像信息;然后通过动态视觉测距将目标车辆图像信息转换为真实场景中的相对距离变化,并结合车间相互运动实现违停判断;最后,基于重庆市道路数据集对所提算法进行性能评估。实验结果表明,所提算法的违停车辆检测精度为87.1%,相比3种对比算法平均提高21.9%,且在不同违停场景下均表现出优异检测性能。

关键词： 无线通信网络   MIMO技术   干扰管理   资源分配  

摘要： 随着无线通信技术的不断发展和普及,对于高速、高效的通信需求日益增长,在现实应用中,由于无线信号的传输受到多种因素的影响,包括多径衰落、多用户干扰等问题,导致无线通信系统性能受到挑战,尤其是在多用户场景下,深入研究基于MIMO技术的多用户干扰管理与资源分配算法,对于推动无线通信技术的发展具有重要意义。本文分析无线通信网络中多用户干扰管理与资源分配的解决方法,并围绕基于MIMO技术的多用户干扰管理与资源分配算法优化策略,为无线通信网络稳定性的优化提供参考性意见。

关键词： 后量子密码   多变量公钥密码   抗量子计算   量子安全  

摘要： 近年来人们对量子计算机进行了大量研究,大规模量子计算机一旦问世,在它们投入实际场景使用后,基于传统密码学的公钥密码系统将不再安全。作为抗量子密码的优秀候选方案,多变量公钥密码受到了来自密码学界的广泛关注,本文研究的目的是评估NIST第一轮附加数字签名标准候选方案中的多变量密码算法的安全性和效率,以确定其在后量子密码学中的应用潜力。本文将简要综述当前参与第一轮附加数字签名方案评选的多变量密码算法,对这10个多变量算法按照陷门构造的不同进行分类,之后对各个分类的多变量算法和NIST已经标准化的密码算法进行对比分析,最后结合当前多变量密码学的研究进展对综述涉及的多变量密码算法进行前景展望和归纳总结。

关键词： 倾斜摄影三维模型   几何精度降低   地物高度  

摘要： 倾斜摄影三维模型的几何精度降低技术对高精数据安全至关重要,但现有研究主要针对二维数据,难以满足三维模型的精度降低需求。该文基于倾斜摄影三维模型几何精度降低特征,提出一种有界性乘积函数地物高度几何精度降低算法。该算法利用有界函数的连续性和任意阶可导性特征,确保数据变形保持平滑、连续和渐变,可有效避免大规模数据突变,维持空间形态的一致性;同时,通过引入三角函数的周期性特性,进一步增强算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法能有效控制数据精度降低,确保精度可控性,并能维持数据的空间形态,满足数据可用性要求,且具有较高的安全性,有利于数据安全共享。

关键词： 牵引网   故障识别   RBF神经网络   仿真模型   小波包能量谱算法  

摘要： 针对铁路牵引网故障类型识别效率低下的问题,构建了基于小波包能量谱算法和径向基函数神经网络的电气化铁路牵引网线路仿真模型。该模型通过生成故障瞬态信号,利用小波包能量谱算法提取故障特征,并通过径向基函数神经网络进行训练和识别。结果显示,在故障瞬态电流测试中,雷击故障的瞬态电流达到了5400 A。在仿真测试中,所提模型对不同类型故障进行识别的平均准确率均稳定在88%以上,同时在迭代次数为59时误差值仅为0.0001。通过该模型能够有效识别多种类型故障,可为电气化铁路的安全运行与持续发展提供可靠的技术支持。

关键词： 烟火检测   YOLOv5s   CA   BiGFPN   CARAFE   GhostNet   SIoU  

摘要： 针对城市建筑环境下的烟火检测存在检测精度低、耗时较长等问题,提出一种基于YOLOv5s改进的烟火检测算法。首先通过K-means重新聚类针对烟火数据集的先验框;在YOLOv5s的主干特征提取网络中嵌入CA(Coordinate attention)注意力机制,抑制噪声的干扰;借鉴DAMO-YOLO中的Efficient RepGFPN和BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)思想设计了一个全新的颈部BiGFPN,重构YOLOv5s的颈部促进多尺度融合;为了有效利用特征图的语义信息,引入轻量级通用上采样算子CARAFE(Content-Aware ReAssembly of Features);为了降低模型改进带来的参数量和计算量,采用GhostNet重构YOLOv5s的颈部;将边界框回归损失函数CIoU替换为SIoU,加速模型的收敛并且提高精度。实验结果表明,改进后的YOLOv5s拥有更少的参数量和计算量,而且mAP50提升了4.6%,基本能够满足烟火检测的要求。

关键词： 档案数字化   信息技术   数据管理  

摘要： 文章围绕新时代的档案数字化工作,对其研究现状、技术开发及实际运用进行深入探讨。文章分析了当前档案数字化工作的国内外研究进展,详细阐述了档案数字化过程中涉及的关键技术及其创新点,并通过案例分析法,具体展示了档案数字化在政府、企业和教育等领域的应用实践,以及在实践中遇到的挑战和相应的对策,以期为相关工作提供参考。

关键词： 双基地电磁矢量传感器多输入多输出雷达   平行因子分解   二维角度估计   任意阵列几何  

摘要： 现有的电磁矢量传感器?多输入多输出(Electromagnetic vector sensor multiple?input multiple?output, EMVS?MIMO)雷达大多限制收发阵元以半波长约束分布,极大限制了雷达测向的分辨率。针对此问题,本文提出了一种基于平行因子(Parallel factor, PARAFAC)分解方法对目标进行二维角度估计的算法,该算法适用于所有任意发射阵列几何以及任意稀疏的接收阵列几何。首先,对接收阵列的匹配滤波后的信号构造三阶平行因子张量模型。然后,利用PARAFAC分解,得到发射方向、接收方向以及复合因子矩阵的估计值。最后,联合旋转不变法、矢量叉积法和最小二乘法,得到目标的高分辨率、无模糊特性二维角度估计的闭式解。本文所提出的算法具有精度高、计算复杂度低的特点,计算机仿真验证了基于张量分解的算法在任意双基地EMVS?MIMO雷达模型上的应用,该算法能够准确地估计出多个目标的二维角度参数,证明了所提算法的有效性和优越性。

关键词： 高级加密标准(AES)算法   信息加密   网络通信   安全性   加密传输系统  

摘要： 为解决传统信息传输方式安全性差的问题,本文设计了一种基于高级加密标准(advanced encryption standard, AES)算法的网络通信信息加密传输系统,通过AES算法对数据进行加密处理,确保信息在传输过程中的机密性和完整性。本文详细介绍了AES算法原理、系统各模块设计以及实际应用,旨在为网络通信安全提供有效的解决方案。

关键词： 卡尔曼滤波算法   结构   识别   振动   桥梁  

摘要： 针对普通桥梁识别方法在对振动识别时,存在识别到的振动幅度与实际振动幅度相差较大的问题,提出一种新的基于卡尔曼滤波算法的桥梁结构振动识别方法。引入卡尔曼滤波算法,开展对桥梁结构振动识别方法的设计研究,结合粒子滤波原理,对桥梁结构振动信号去噪,根据得到的去噪信号数据对桥梁结构振动状态进行识别,并通过与振动阈值的对比,实现桥梁振动识别。将新的识别方法应用于实例工程可知,该方法可以实现对桥梁结构振动的准确识别,识别到的振动幅度与实际相差不超过0.05mm。