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基于YOLOv5s的跌倒行为检测算法

中国科技论文 2023年第7期18卷 786-792页

作者：周彤彤彭月平郑璐蒋镕圻中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院西安710086

为了实现人群中跌倒行为的实时检测,预防踩踏事件的发生,针对跌倒行为检测实时性以及特征提取能力不足的问题,提出了一种改进YOLOv5s的跌倒行为检测算法。通过改进基本残差块,主干网络添加混合域注意力机制,颈部引入双向特征金字塔结构... 详细信息

为了实现人群中跌倒行为的实时检测,预防踩踏事件的发生,针对跌倒行为检测实时性以及特征提取能力不足的问题,提出了一种改进YOLOv5s的跌倒行为检测算法。通过改进基本残差块,主干网络添加混合域注意力机制,颈部引入双向特征金字塔结构,以增强网络检测精度,同时保证运算量。结果表明,相比原始网络,所提算法检测准确率由94.1%提升到97.0%,精度值由91.2%提升到95.4%,且算法检测速度最快可达0.028 s,每秒检测图片帧数可达36.3,满足实时性要求。

关键词：深度学习 YOLOv5 跌倒行为检测特征金字塔卷积注意力机制

基于门控网络的军事装备控制指令语音识别研究

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计算机工程 2021年第7期47卷 301-306页

作者：柏财通高志强李爱崔翛龙中国人民武装警察部队工程大学研究生大队西安710086 中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院西安710086 中国人民武装警察部队工程大学乌鲁木齐校区乌鲁木齐830049 中国人民武装警察部队工程大学反恐指挥信息工程研究团队西安710086

军事装备无感控制是军事装备智能化建设进程中的一个重要研究方向,其中语音控制技术作为无人装备无感控制手段的关键组成部分,受到了越来越多的重视。为完成军事装备语音控制任务,设计一种基于门控网络的中文语音识别网络,并构建军事装... 详细信息

军事装备无感控制是军事装备智能化建设进程中的一个重要研究方向,其中语音控制技术作为无人装备无感控制手段的关键组成部分,受到了越来越多的重视。为完成军事装备语音控制任务,设计一种基于门控网络的中文语音识别网络,并构建军事装备控制指令数据集,实现基于控制指令语音识别技术的军事装备控制。在传统卷积神经网络的结构基础上引入深度残差门控卷积网络,提高识别网络的准确性,同时通过多途径构建军事装备控制指令数据集,设计一套针对军事装备无感控制的语音识别方案。实验结果表明,该语音识别网络军事语音控制指令识别率可达87%,外接语言模型后可达92%,语音识别准确率高、误差率低,可完成军事装备的语音控制任务。

关键词：语音识别门控卷积神经网络装备无感控制长短时记忆网络残差网络

基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏

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电子与信息学报 2022年第12期44卷 4337-4347页

作者：张敏情王泽曦柯彦孔咏骏狄富强武警工程大学密码工程学院西安710086 中国人民武装警察部队密码与信息安全保密重点实验室西安710086

针对密文域可逆信息隐藏在多用户场景下算法嵌入率低、载体图像容灾性能较弱等问题,该文提出一种基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏方案。通过将图像分割成多幅影子图像并存储在不同的用户端,可以增强图像的容灾性,为了实现... 详细信息

针对密文域可逆信息隐藏在多用户场景下算法嵌入率低、载体图像容灾性能较弱等问题,该文提出一种基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏方案。通过将图像分割成多幅影子图像并存储在不同的用户端,可以增强图像的容灾性,为了实现额外信息在图像重构前后提取的可分离性,该方案包括两种嵌入算法:算法1在图像分割的过程中,将额外信息嵌入多项式的冗余系数中得到含有额外信息的影子图像,该算法支持在图像重构之后提取额外信息;算法2针对图像分割后的任一影子图像,利用秘密共享的加法同态特性实施嵌入,该算法支持直接从影子图像中提取额外信息。实验在不同门限方案和影子图像压缩率的条件下进行测试,当压缩率为50%时,(3,4)门限方案的嵌入率达4.18 bpp(bit per pixel),(3,5)门限方案的嵌入率达3.78 bpp。结果表明,两种嵌入算法分别支持从影子图像与重构图像中提取额外信息,实现了方案的可分离性;与现有方案相比,所提算法嵌入率较高、计算复杂度较低,具有较强的实用性。

关键词：信息安全可逆信息隐藏图像秘密共享密文域多用户

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对认证加密算法Pyjamask的伪造攻击

计算机工程与科学 2022年第12期44卷 2140-2145页

作者：贺水喻魏悦川潘峰畅利鹏中国人民武装警察部队工程大学密码工程学院陕西西安710086 中国人民武装警察部队网络与信息安全重点实验室陕西西安710086

Pyjamask算法是入围LWC竞赛第2轮的竞选算法之一。该算法结构简单、轻量高效,具有良好的非线性部件并行运算能力,引起了大量密码学者的高度关注。目前该算法的安全性问题研究相对较少,迫切需要新一轮的安全性评估。基于Pyjamask的结构... 详细信息

Pyjamask算法是入围LWC竞赛第2轮的竞选算法之一。该算法结构简单、轻量高效,具有良好的非线性部件并行运算能力,引起了大量密码学者的高度关注。目前该算法的安全性问题研究相对较少,迫切需要新一轮的安全性评估。基于Pyjamask的结构与参数的特点,提出了一种对明文进行伪造的方法,可以准确伪造出认证标签。理论分析表明:选择1组明文时成功概率为1,数据复杂度和时间复杂度可忽略不计;选择s+1组明文时成功概率也为1,但对所选数据要求较高。

关键词： Pyjamask算法伪造攻击认证加密

基于模型压缩的YOLOV3实时枪支识别方法

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图学学报 2021年第2期42卷 198-205页

作者：叶泽聪高志强崔翛龙蒋镕圻中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院陕西西安710086 中国人民武装警察部队工程大学反恐指挥信息工程研究团队陕西西安710086 中国人民武装警察部队工程大学研究生大队陕西西安710086

以枪支为代表的危险目标检测一直是安防领域的重要研究之一。针对当前人工通过监控视频检查枪支等危险物效率低且准确率易受检查人员工作时长影响的问题,提出了利用剪枝方法对YOLOV3模型做压缩的实时枪支检测方法。采用K-means++算法对... 详细信息

以枪支为代表的危险目标检测一直是安防领域的重要研究之一。针对当前人工通过监控视频检查枪支等危险物效率低且准确率易受检查人员工作时长影响的问题,提出了利用剪枝方法对YOLOV3模型做压缩的实时枪支检测方法。采用K-means++算法对图像样本进行锚定框Anchor大小聚类,以提高模型精度。利用“通道+层”剪枝方法将训练后的模型进行压缩,通过模型修正恢复压缩前的精度。实验结果表明,该方法在保持较高精度的情况下,不仅降低了模型对内存资源的占用,且进一步减少计算量,大大提高了模型推理速度。与YOLOV3方法相比,该方法在jetson nano平台上对模型参数的缩减比例达到1/52,推理速度提高了6倍,而精确度几乎保持不变,从而达到对枪支危险物检测的实时性和高精度要求。

关键词：枪支检测 YOLOV3 模型压缩 K-means++ 实时检测

基于密码反馈秘密共享的大容量密文域可逆隐藏

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通信学报 2023年第9期44卷 48-57页

作者：张敏情姜超狄富强蒋宗宝张雄武警工程大学密码工程学院陕西西安710086 中国人民武装警察部队密码与信息安全保密重点实验室陕西西安710086

为提高分布式环境下密文域可逆信息隐藏算法的安全性、鲁棒性和嵌入率,提出了一种基于密码反馈秘密共享的多重嵌入算法。首先,利用秘密共享加密过程中产生的多项式冗余系数进行嵌入;其次,利用秘密共享的同态加性对秘密份额二次嵌入。实... 详细信息

为提高分布式环境下密文域可逆信息隐藏算法的安全性、鲁棒性和嵌入率,提出了一种基于密码反馈秘密共享的多重嵌入算法。首先,利用秘密共享加密过程中产生的多项式冗余系数进行嵌入;其次,利用秘密共享的同态加性对秘密份额二次嵌入。实验结果表明,所提算法利用反馈机制提高了秘密共享的扩散特性从而增强了算法安全性和鲁棒性,在(3,4)和(3,5)门限下,嵌入率分别为6.00 bpp和4.80 bpp。所提算法具有安全性高、完全可逆、嵌入率较大等特点;算法嵌入率不受载体图像影响,仅与算法参数选择有关。

关键词：信息隐藏可逆密文图像秘密共享密码反馈

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基于改进Bi-LSTM的航迹预测模型设计

计算机科学与应用 2023年第8期13卷 1557-1568页

作者：雷妮中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院陕西西安

随着我国航空事业的发展,国家航空安全形势不容乐观,飞机航迹精准预测对执行反劫机任务场景时提高指挥员战场决策能力至关重要,可使指挥员迅速掌握战场态势、精准把握作战时间、快速作出优化决策,对有效打赢反恐战争具有重要意义。针对... 详细信息

随着我国航空事业的发展,国家航空安全形势不容乐观,飞机航迹精准预测对执行反劫机任务场景时提高指挥员战场决策能力至关重要,可使指挥员迅速掌握战场态势、精准把握作战时间、快速作出优化决策,对有效打赢反恐战争具有重要意义。针对航迹特征提取过程的梯度消失影响预测精确性的问题,提出了一种基于残差门的Bi-LSTM改进预测模型。在单个LSTM模型中引入残差结构,由正反序两个残差门LSTM构建出Bi-LSTM模型,使得Bi-LSTM模型可以更好的记忆和训练数据特征,避免轨迹数据梯度消失,对飞机航迹数据具有较高的预测精度。

关键词：残差门航迹预测 Bi-LSTM神经网络

维普期刊数据库评论

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分布拟合技术及其在密码函数构造中的应用

密码学报 2023年第2期10卷 360-371页

作者：朱率率韩益亮中国人民武装警察部队工程大学密码工程学院西安710086 网络与信息安全武警部队重点实验室西安710086

在计算平台上生成符合目标参数的分布样本是数值计算中的基本问题.通过优化形成高拟合度的分布参数,对探索新型密码函数的设计方法,尤其是安全的单向函数映射有着重要的意义.本文围绕密码学安全意义,讨论了通用情况下真实分布的参数与... 详细信息

在计算平台上生成符合目标参数的分布样本是数值计算中的基本问题.通过优化形成高拟合度的分布参数,对探索新型密码函数的设计方法,尤其是安全的单向函数映射有着重要的意义.本文围绕密码学安全意义,讨论了通用情况下真实分布的参数与敌手的攻击优势之间满足的约束关系,提出了一种基于距离监督的分布拟合方法,用于生成与理想分布样本逼近的近似分布参数组合.使用分布隐含模型(DLM)构造真实分布的输出模型,采用复合距离测度优化参数组合,使DLM成为满足安全距离约束条件的目标分布样本生成器.构造了一类通用的单向陷门置换函数(OWTP),在计算上满足统计上的样本不可区分性,从理论上已经初步具备了用于直接构造部分密码算法的能力.

关键词：分布拟合密码函数单向陷门函数统计距离

基于Cross-DeepFM的军事训练推荐模型

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计算机工程与科学 2022年第8期44卷 1364-1371页

作者：高永强张之明王宇涛武警工程大学信息工程学院陕西西安710086 中国人民武装警察部队贵州省总队贵州贵阳550081

为了将推荐系统应用到军事训练领域,充分发挥军事训练大数据在个性化训练方面的价值,提出了一种基于深度学习的混合推荐模型Cross-DeepFM。首先采集和预处理真实军事训练数据,构建出自定义军事训练数据集;然后将深度残差神经网络、深度... 详细信息

为了将推荐系统应用到军事训练领域,充分发挥军事训练大数据在个性化训练方面的价值,提出了一种基于深度学习的混合推荐模型Cross-DeepFM。首先采集和预处理真实军事训练数据,构建出自定义军事训练数据集;然后将深度残差神经网络、深度交叉网络和因子分解机相结合,设计了Cross-DeepFM模型结构并对模型细节进行分析;最后在自定义军事训练数据集上进行了实验与分析比较。实验结果表明,该模型与主流推荐模型相比具有更高的准确度,可有效完成军事训练个性化推荐任务。

关键词：军事训练推荐算法深度学习因子分解机