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无人驾驶中运用DQN进行障碍物分类的避障方法

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计算机工程 2024年

作者：刘航博马礼李阳马东超傅颖勋北方工业大学信息学院

安全是无人驾驶汽车需要考虑的首要因素，而避障问题是解决驾驶安全最有效的手段。基于学习的避障方法因其能够从环境中学习并直接从感知中做出决策的能力而受到研究者的关注。Deep Q-network（DQN）作为一种流行的强化学习方法，在无... 详细信息

安全是无人驾驶汽车需要考虑的首要因素，而避障问题是解决驾驶安全最有效的手段。基于学习的避障方法因其能够从环境中学习并直接从感知中做出决策的能力而受到研究者的关注。Deep Q-network（DQN）作为一种流行的强化学习方法，在无人驾驶避障领域取得了很大的进展，但这些方法未考虑障碍物类型对避障策略的影响。基于对障碍物的准确分类提出一种Classification Security DQN（CSDQN）的车辆行驶决策框架。根据障碍物的不同类型以及环境信息找到具有更高安全性的无人驾驶决策，达到提高无人驾驶安全性的目的。首先，对检测到的障碍物，根据障碍物的安全性等级进行分类，然后，根据不同类型障碍物提出安全评估函数，利用位置的不确定性和基于距离的安全度量来评估安全性，接着CSDQN决策框架利用障碍物类型、相对位置信息以及安全评估函数进行不断迭代优化获得最终模型。最后，将提出的方法与先进的深度强化学习进行比较，仿真结果表明，在多种障碍物的情况下，采用CSDQN方法相较于DQN和SDQN方法分别提升了43.9%和4.2%的安全性，以及17.8%和3.7%的稳定性。

关键词：无人驾驶 Classification Security deep Q-network 分类避障评估函数安全性

基于多角度双层偏差度量的封闭空间SAR多径抑制方法

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雷达学报 2024年

作者：林赟赵甲萌王彦平李洋申文杰白泽朝蒋雯北方工业大学信息学院雷达监测技术实验室

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天时全天候非接触式监测的优势，是封闭空间安全监测的重要工具。然而，SAR应用于复杂封闭空间时，易受多径效应影响，导致图像存在大量虚像，严重影响判读。现有方法需要场景先验进... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天时全天候非接触式监测的优势，是封闭空间安全监测的重要工具。然而，SAR应用于复杂封闭空间时，易受多径效应影响，导致图像存在大量虚像，严重影响判读。现有方法需要场景先验进行多径推算或通过子孔径加权融合抑制多径，但都难以准确区分多径虚像与目标图像。该文提出了一种新的多角度双层偏差度量方法，可有效获取多径虚像与目标间的特征差异。该方法首先采用大视角差对观测场景进行多角度观测，可充分利用多径虚像位置随观测角度变化，而实际目标位置保持不变的特性。然后使用双层偏差度量算法，该算法根据多径在多角度序列中的稀疏性，两次计算序列幅度值与序列均值的偏差，精准检测出稀疏、不稳定的多径成分并去除，对剩余稳定成分取均值。这样，在保留目标信息的同时有效抑制多径。最后，仿真和毫米波雷达实际数据处理验证了该文方法的有效性。

关键词：毫米波雷达多径抑制多角度观测双层偏差度量封闭空间

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基于多层注意力机制的遥感图像船舶检测

基于多层注意力机制的遥感图像船舶检测

作者：史崟妮北方工业大学

学位级别：硕士

近年来,深度学习在遥感图像船舶检测研究领域的应用越来越广泛,其对远海安全、航运管控和港口管理等均具有重要意义。然而,由于光学遥感图像的成像特殊性,船舶目标检测仍面临一些问题,例如薄云覆盖、厚云部分遮挡目标,图像背景复杂等导... 详细信息

近年来,深度学习在遥感图像船舶检测研究领域的应用越来越广泛,其对远海安全、航运管控和港口管理等均具有重要意义。然而,由于光学遥感图像的成像特殊性,船舶目标检测仍面临一些问题,例如薄云覆盖、厚云部分遮挡目标,图像背景复杂等导致光学遥感图像船舶检测效果不理想。为有效解决以上问题,本文提出一种基于多层注意力机制的遥感图像船舶检测算法,层次递进地开展云覆盖下的光学遥感图像判别增强、基于全局信息关联的轻量化主干特征提取、基于双向协调注意力机制的特征融合等技术攻关,相关研究工作如下:(1)针对光学遥感图像薄云覆盖、船舶目标不清晰而导致目标检测性能下降的问题,本文设计云覆盖下的光学遥感图像判别增强算法。首先,构建基于自适应暗通道先验的图像增强算法,通过设计自适应滤波窗口,解决由于窗口过大或过小造成的图像边缘扩张明显或无局部像素最小值问题;优化双通道大气光照值算法,使得大气光照值能根据图像亮暗情况进行调节计算,进一步提升算法的图像增强性能。其次,为提升算法运行效率,本文特提出轻量化光学遥感图像判别算法,区分局域图像是否有云覆盖现象,并将有云局域图像通过增强网络进行薄云去除处理,无云局域图像直接进入下一级目标检测网络,减少不必要计算量的同时,避免无云图像也被增强而降低目标检测性能。(2)针对厚云遮挡部分目标,导致完整船舶特征提取困难、检测性能不佳的问题,本文提出基于全局信息关联的轻量化主干特征提取网络,充分结合深度可分离卷积与Mish激活函数的优势,设计轻量化卷积模块。并引入基于自注意力机制的全局特征提取模块,通过线性变换和多头注意力结果的拼接,使得模型在不同的表示自空间中学习不同类型的图像特征,全局提取与被遮挡船舶特征相关的信息,提升厚云遮挡下的船舶检测性能。(3)针对复杂海陆背景中的相似虚警干扰而导致船舶检测精确率低的问题,本文设计基于双向协调注意力机制的特征融合算法。该算法以CA注意力机制为基础,充分融合最大池化对纹理特征信息更敏感,以及平均池化能充分提取图像背景信息的优势,构建双向协调特征融合网络,有效提升重要特征的表达能力,从而实现复杂背景下目标检测性能的提优。基于以上研究工作,本文采用项目合作单位-中国科学院空天信息创新研究院所提供的高分一号光学遥感图像进行大量的对比与消融实验,充分验证本文方法针对光学遥感图像船舶检测任务的可行性与有效性。

关键词：光学遥感图像船舶检测暗通道先验自适应滤波 MobileVIT Coordinate attention 池化层

基于图像深度先验和鲁棒马尔可夫随机场的有遮挡人脸识别

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计算机科学 2024年第7期51卷 244-256页

作者：李小薪丁伟杰方怡张远成王琦晖浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 浙江警察学院计算机与信息安全系杭州310053 杭州师范大学钱江学院杭州311121

由遮挡所引发的测试数据和训练数据之间的差异,是人脸识别技术面临的重要挑战。现有的基于深度神经网络的有遮挡人脸识别方法大多需要使用大规模的有遮挡的人脸图像来训练网络模型。然而,现实世界中的任何外界物体都有可能成为遮挡,有... 详细信息

由遮挡所引发的测试数据和训练数据之间的差异,是人脸识别技术面临的重要挑战。现有的基于深度神经网络的有遮挡人脸识别方法大多需要使用大规模的有遮挡的人脸图像来训练网络模型。然而,现实世界中的任何外界物体都有可能成为遮挡,有限的训练集数据很难穷尽所有的可能性,并且使用大规模的有遮挡人脸图像训练网络模型的做法与人类视觉机制是相违背的,人眼对于遮挡区域的感知在本质上与遮挡本身并没有关系,仅依赖于无遮挡的人脸图像。为了模拟人类视觉的遮挡检测机制,将图像深度先验和鲁棒马尔可夫随机场模型结合起来,构建基于小样本数据的遮挡检测模型DIP-rMRF,并提出了一致性零填充方法以有效利用DIP-rMRF的遮挡检测结果进行后续的人脸识别。在Extended Yale B,AR和LFW这3个人脸数据库上,针对VGGFace, LCNN,PCANet, SphereFace, InterpretFR,FROM这6种CNN模型的实验结果表明,DIP-rMRF能够有效地处理遮挡以及由极端光照所引发的“类遮挡”,从而极大提升现有的深度神经网络模型对有遮挡人脸识别的性能。

关键词：有遮挡人脸识别图像深度先验鲁棒马尔可夫随机场一致性零填充结构误差度量

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基于国密SM2算法的车联网无证书隐私保护认证协议

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北方工业大学学报 2024年第2期 33-44页

作者：张键红崔鑫焱董成鹤北方工业大学信息学院

作为大多数智能交通系统的基础，车载自组网(Vehicular Ad-Hoc Network, VANET)能够有效改善交通管理和提升道路安全性，因此受到广泛关注。然而，由于无线通信环境的开放性，VANET中的各个节点易遭受隐私泄露攻击。许多条件隐私保护认... 详细信息

作为大多数智能交通系统的基础，车载自组网(Vehicular Ad-Hoc Network, VANET)能够有效改善交通管理和提升道路安全性，因此受到广泛关注。然而，由于无线通信环境的开放性，VANET中的各个节点易遭受隐私泄露攻击。许多条件隐私保护认证(Conditional Privacy-Preserving Authentication, CPPA)协议被提出来解决隐私泄露问题，但这些协议主要基于传统的签名算法，这使得它们存在复杂的证书管理或密钥托管问题。为解决以上问题，本文以国密SM2签名算法为基础提出了一种适合VANET环境中无证书条件隐私保护认证协议，该协议在降低了通信开销的同时也避免了证书管理和密钥托管问题。此外，协议还保证了当出现恶意车辆用户时，可信中心可以追踪用户的真实身份并撤销该用户。安全证明和分析表明该协议具有较高的安全性并且满足消息完整性、匿名性、可追踪性和可撤销性等安全要求。最后，与最近的三种同类隐私协议对比，仿真实验结果表明该协议在通信量和计算量上优于其他方案。

关键词：车载自组网匿名性隐私保护无证书 SM2算法批量验证

面向国家战略的情报人才培养链：认知、框架与实现

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情报资料工作 2024年

作者：朱晓峰张涵洪磊吴靖娴江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京工业大学经济与管理学院

[目的/意义]扎根中国大地、服务国家战略的情报学人才培养始终是情报学科重要的研究方向。面向国家战略的情报人才培养链，有助于重构情报人才培养模式，推动情报人才培养与国家战略的同频共振，更好满足国家战略对情报人才的需求。[方... 详细信息

[目的/意义]扎根中国大地、服务国家战略的情报学人才培养始终是情报学科重要的研究方向。面向国家战略的情报人才培养链，有助于重构情报人才培养模式，推动情报人才培养与国家战略的同频共振，更好满足国家战略对情报人才的需求。[方法/过程]首先，梳理了国家战略的历史变迁，并界定情报人才培养链的基本含义与关键环节；其次，分析了面向国家战略情报人才培养链的基本逻辑；接着，从主体维度、客体维度和内容维度构建了面向国家战略情报人才培养链的理论框架；最终，针对国家战略实施的不同层次，建立从本科生、研究生再到领军人才的完整人才培养链。[结果/结论]面向国家战略情报人才培养链，实质上是各个主体赋能、助力国家战略的共生链，是培养客体顺应国家战略发展而不断深造拓展形成的人才供应链，是情报学专业知识能力与国家战略适配的学习链。从本科生、研究生再到领军人才的情报人才培养链，不仅仅是情报教育质量不断提升的过程，也是一个不断适应、契合和满足国家战略需求的过程。

关键词：情报人才人才培养链国家战略

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一种基于信誉值的多层委托权益证明共识机制

北方工业大学学报 2024年第1期36卷 118-125页

作者：徐刚姚腾锴孟祥飞高天昊单伯瑜北方工业大学信息学院北京100144

针对委托权益证明共识机制(Delegated Proof of Stake,DPoS)中存在的节点选举不合理、中心化风险增加、节点投票不积极等问题,本文提出一种基于信誉值的多层委托权益证明共识机制(Reputation-based Multilayer Delegated Proof of Stake... 详细信息

针对委托权益证明共识机制(Delegated Proof of Stake,DPoS)中存在的节点选举不合理、中心化风险增加、节点投票不积极等问题,本文提出一种基于信誉值的多层委托权益证明共识机制(Reputation-based Multilayer Delegated Proof of Stake,RM-DPoS)。首先,提出基于信誉值的节点投票票据评估模型,计算节点信誉值,确定节点的投票权重。其次,引入多层委托投票机制,将投票节点分为不同层次,并允许投票节点将投票权重委托给更高一级的代理节点,防止权力过于集中,化解中心化风险。最后,设计了节点激励方案,依据信誉值和沙普利值进行代币奖励和惩罚,鼓励节点积极投票,维护系统稳定性。实验结果表明,RM-DPoS能够有效解决DPoS共识机制中的问题,能够防范中心化风险,增强系统的稳定性和安全性,具有广泛的应用潜力。

关键词：委托权益证明共识机制信誉值多层委托投票沙普利值

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基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法

郑州大学学报(工学版) 2024年

作者：景永俊吴悔陈旭宋吉飞北方民族大学计算机科学与工程学院国家(中卫)新型互联网交换中心合肥工业大学计算机与信息学院

针对伪装后僵尸网络主机难以检测的问题,提出一种基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法(GRSGM)。首先,将网络数据转化为图数据,并对其进行重构以此增强主机节点特征表示;其次,基于重构图中拓扑结构、节点的特征和位置变化设计僵尸网... 详细信息

针对伪装后僵尸网络主机难以检测的问题,提出一种基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法(GRSGM)。首先,将网络数据转化为图数据,并对其进行重构以此增强主机节点特征表示;其次,基于重构图中拓扑结构、节点的特征和位置变化设计僵尸网络子图评分函数,以此捕捉伪装后的特征,提取出僵尸网络子图,并对原始图和重构图进行预检测,以提高检测的准确率和效率,减少重构误差;最后,对预检测结果和僵尸网络子图进行综合评分,以获取完整的僵尸网络信息。在ISCX 2014僵尸网络数据集和CICIDS2017僵尸网络数据集上的实验结果表明:GR-SGM的检测准确率分别达到99.98%和99.91%,F1分别达到99.94%和99.65%,相较于其他僵尸网络检测模型,GR-SGM能更加高效准确地识别僵尸网络节点,同时具有更低的误报率。

关键词：僵尸网络子图挖掘图重构网络安全预检测

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软式空中加油系统鞭甩现象多体动力学分析

振动工程学报 2024年第4期37卷 696-707页

作者：赵振军谭兴宇史晓军张昌荣郭鹏北方工业大学机械与材料工程学院北京100144 中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所四川绵阳621000

软管-锥套式空中加油系统的柔性结构经常发生不同程度的软管鞭甩现象,极大影响空中加油任务的安全性。基于柔性多体动力学,建立了空中加油系统动力学模型,其中,利用基于任意拉格朗日-欧拉描述方式和绝对结点坐标法的索/梁模型描述管线... 详细信息

软管-锥套式空中加油系统的柔性结构经常发生不同程度的软管鞭甩现象,极大影响空中加油任务的安全性。基于柔性多体动力学,建立了空中加油系统动力学模型,其中,利用基于任意拉格朗日-欧拉描述方式和绝对结点坐标法的索/梁模型描述管线的大变形、大范围运动以及软管收放,并对空中加油系统受到的气动力进行建模,建立的模型能够反映加油机和受油机运动、软管和锥套的变形与气动力的耦合影响。基于建立的空中加油系统动力学模型,复现飞行状态下的软管鞭甩现象,获得了鞭甩现象的形成机理。研究表明,对接冲击下,软管平衡状态改变所形成的剪切波向后传播与反射是鞭甩现象产生的主要原因。通过多工况计算结果,分析了软管刚度、对接速度、Ma数各因素对鞭甩现象引起的软管剪切力、纵波与剪切波传播速度的影响规律,并分别分析了软管收放控制和加缓冲的受油插头两种措施对鞭甩现象振动抑制的有效性。

关键词：多体动力学空中加油鞭甩现象软管-锥套组合体

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