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一种高空坠楼监测预警系统研究

四川大学学报（自然科学版） 2024年第3期61卷 152-160页

作者：陈娟陈东升李晓宁蒋传健重庆对外经贸学院数学与计算机学院重庆401520 四川师范大学计算机科学学院成都610000

针对儿童高空坠楼问题,本文利用目标检测与目标测距技术设计了一种高空坠楼监测预警系统.系统改善了现有YOLO目标检测算法模型过大参数量过多的问题,同时还借助单目摄像头测距方法设计了一种新的危险距离测量算法.实验结果表明,改进后... 详细信息

针对儿童高空坠楼问题,本文利用目标检测与目标测距技术设计了一种高空坠楼监测预警系统.系统改善了现有YOLO目标检测算法模型过大参数量过多的问题,同时还借助单目摄像头测距方法设计了一种新的危险距离测量算法.实验结果表明,改进后的目标检测算法在保证其他参数相差不大的情况下,model size与比原来的YOLOv8n降低了1.99 MB,parameters比原始模型降低了1.039×109.新设计的危险距离测量算法在4个不同场景100组数据中横向误差均值为2.29 cm,纵向误差均值为3.16 cm,危险监测预警准确率92%.综合说明,本文设计的高空坠楼检测预警系统准确性高、实用性强,有较高的社会应用价值.

关键词：高空坠楼儿童安全监测目标检测距离测算危险预警

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优化场景视角下的进化多任务优化综述

计算机应用 2024年第5期44卷 1325-1337页

作者：赵佳伟陈雪峰冯亮候亚庆朱泽轩 Ong Yew-Soon 重庆大学计算机学院重庆400044 大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 南洋理工大学计算机科学与工程学院新加坡639798

随着优化问题变得日益复杂,传统的进化算法由于计算成本高昂和适用性有限而面临挑战。为了克服这些挑战,基于知识迁移的进化多任务优化(EMTO)算法应运而生,它的核心思想是通过跨任务的知识共享,同时解决多个优化问题,旨在提高进化算法... 详细信息

随着优化问题变得日益复杂,传统的进化算法由于计算成本高昂和适用性有限而面临挑战。为了克服这些挑战,基于知识迁移的进化多任务优化(EMTO)算法应运而生,它的核心思想是通过跨任务的知识共享,同时解决多个优化问题,旨在提高进化算法在应对复杂优化场景的效率。全面总结了当前进化多任务优化研究的进展,与已有综述文章相比,从不同的研究视角进行深入探讨,并指出了现有文献中对优化场景视角分析的缺失。鉴于此,从优化问题的应用场景出发,对适用于进化多任务优化的场景及其基本解决策略进行了系统性的阐述,以帮助研究人员准确地根据具体应用需求选择合适的研究方法。此外,深入讨论进化多任务优化当前面临的挑战和未来的研究方向,旨在为未来的研究提供指导和启示。

关键词：进化算法进化多任务优化知识迁移复杂优化问题

基于Android内核驱动的白名单网络控制

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电子学报 2024年第3期52卷 967-976页

作者：杨易达孙钦东胡国星李元章西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 西安交通大学网络空间安全学院陕西西安710049 北京理工大学计算机学院北京100081

Android系统是目前主流的移动终端操作系统之一,其数据泄露问题日益受到学术界的广泛关注.恶意应用窃取用户敏感数据后通过互联网发送扩散,从而对用户实施进一步侵害.Android系统中网络权限属于常规权限,应用无需用户授权即可联网发送数... 详细信息

Android系统是目前主流的移动终端操作系统之一,其数据泄露问题日益受到学术界的广泛关注.恶意应用窃取用户敏感数据后通过互联网发送扩散,从而对用户实施进一步侵害.Android系统中网络权限属于常规权限,应用无需用户授权即可联网发送数据.针对上述问题,本文提出了一种基于Android内核驱动程序的网络白名单网络控制方案,用户可以监控所有应用程序的网络使用状态,选择信任的应用加入白名单中,对白名单中的应用程序实行内核级签名验证,防止程序代码被非法篡改,从而构建安全可控的网络使用环境.本方案为应用和内核的通信构建了专用通道,以确保网络白名单管理权限不会被其他应用窃取,随后通过进程识别针对性地管控网络权限,在不影响正常应用功能的情况下实现权限管理.经过实验验证,本方案可以有效防止恶意应用利用互联网泄露用户隐私,网络管控成功率达到了100%.系统运行稳定,被管控应用启动时间最大增加33.1%,最小增加3.6%.

关键词： Android 网络白名单数据泄露进程识别网络控制

基于改进YOLOv5算法的道路目标检测方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年第9期 2658-2667页

作者：王宏志宋明轩程超解东旋长春工业大学计算机科学与工程学院

针对现有网络在道路交通场景下的远处目标识别效果欠佳、目标特征表达不充分及目标定位不准确等目标检测问题，提出一种基于改进YOLOv5算法的道路目标检测方法。首先，总结了YOLOv5算法的特征提取结构，分析出原网络结构的不足之处；其... 详细信息

针对现有网络在道路交通场景下的远处目标识别效果欠佳、目标特征表达不充分及目标定位不准确等目标检测问题，提出一种基于改进YOLOv5算法的道路目标检测方法。首先，总结了YOLOv5算法的特征提取结构，分析出原网络结构的不足之处；其次，在原网络基础上增加小目标检测层，通过补充融合特征层及引入额外检测头，提高网络对远处目标的识别能力；再次，对原检测头进行解耦，通过将边框回归和目标分类过程改为两个分支进行，提升网络对目标特征的表达能力；然后，对先验框进行重聚类，通过K-means++算法调整先验框的高宽比例，增强网络对目标的定位能力；最后，以AP、mAP和FPS为评价指标进行消融、对比和可视化验证实验。结果表明：本文算法在BDD100K数据集上检测速度为95.2帧/s，平均精度达到55.6%，较YOLOv5算法提高6.7%。可见，改进YOLOv5算法在满足检测实时性要求的同时，具备较高的目标检测精度，适用于复杂交通环境下的道路目标检测任务，对提升自动驾驶汽车的视觉感知能力具有指导意义。

关键词：交通运输安全工程环境感知目标检测 YOLOv5 多尺度检测

改进Faster R-CNN的交通标志检测算法

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山东大学学报(工学版) 2024年

作者：薛健赵琳张浩杨璐郝凡昌山东建筑大学计算机科学与技术学院

针对目前交通标志检测方法受光照影响较大,模型精度低等问题,提出一种更快基于区域卷积神经网络（faster regionbased convolutional neural network,Faster R-CNN）的交通标志检测算法。针对图像中天空与非天空区域的光照不均匀现象,... 详细信息

针对目前交通标志检测方法受光照影响较大,模型精度低等问题,提出一种更快基于区域卷积神经网络（faster regionbased convolutional neural network,Faster R-CNN）的交通标志检测算法。针对图像中天空与非天空区域的光照不均匀现象,引入伽马变换增强交通标志在模型中的特征表达能力;利用基于卷积注意力模块的高效网络（convolutional block attention module-based an efficient network,CBAM-EfficientNet）解决网络深度退化问题,提升浅层网络的特征获取能力,降低参数量;在网络中引入特征金字塔网络以检测不同尺寸目标,增强网络对不同尺寸交通标志的感知能力,解决交通标志尺寸差异问题。试验结果表明,该算法在GTSDB数据集上的平均准确率均值PmA达到99.79%,在CCTSDB2021数据集上的PmA达到87.62%。为光照不均匀图像的交通标志检测提供一种高准确性的方法。

关键词：交通标志检测 Faster R-CNN 图像增强特征金字塔网络 CBAM-EfficientNet

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时空融合的车载环视摄像头外参联合标定算法

北京航空航天大学学报 2024年

作者：扶尚宇俞天泽林春雨刘显辉赵耀北京交通大学交通运输学院北京交通大学计算机科学与技术学院

车载环视系统由多个广角摄像头构成，通过摄像头内外参和算法进行拼接从而无死角地感知车辆周围环境。为了解决环视系统各个摄像头的姿态因受到外界不可控因素的扰动导致外参发生变化，从而引发汽车对周围环境产生错误感知的问题，基于... 详细信息

车载环视系统由多个广角摄像头构成，通过摄像头内外参和算法进行拼接从而无死角地感知车辆周围环境。为了解决环视系统各个摄像头的姿态因受到外界不可控因素的扰动导致外参发生变化，从而引发汽车对周围环境产生错误感知的问题，基于车道标识检测提出了一套时空融合的车载环视摄像头系统外参自标定算法。对鱼眼图像进行畸变矫正，利用边缘检测算法获取车道标记，使用改进式的级联霍夫变换方案计算消失点并挑选特定车道线，通过直线重投影等几何方法，粗略估计和优化单个摄像头的姿态，并基于空间拉普拉斯金字塔模型提取相邻摄像头拼接区域的纹理特征进行摄像头姿态的联合矫正，基于多帧时间信息获取多个姿态估计值，设计四元数球面线性插值方法平滑摄像头的多个姿态，获取摄像头姿态的精确值。实验表明，本文的算法在GT数据集上表现良好，姿态估计值较其他方案的最优值有所提高，其中在路段中心的场景下前视角、后视角和右视角的姿态估计精度分别提高0.09°、1.11°和0.21°，总体精度提高了0.27°；而在路段边缘的场景下，各个视角的标定精度均有所提高，总体标定精度提高了0.12°。总之，所提出的时空融合位姿联合标定算法在采光良好的交通场景下使车载多摄像头姿态的估计结果更加精确，复杂度低，可以满足车载算力受限的要求。

关键词：环视系统自标定时空融合拉普拉斯金字塔

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PRIDE轻量级密码的不可能统计故障分析

通信学报 2024年第1期45卷 141-151页

作者：李玮孙文倩谷大武张爱琳温云华东华大学计算机科学与技术学院上海201620 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 上海市可扩展计算与系统重点实验室上海200240 上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室上海200240

针对2014年美密会上提出的PRIDE轻量级密码的实现安全,提出了面向唯密文攻击假设的新型不可能统计故障分析方法,设计了卡方拟合优度-汉明重量区分器、卡方拟合优度-极大似然估计区分器等新型区分器。所提方法基于随机半字节故障模型,结... 详细信息

针对2014年美密会上提出的PRIDE轻量级密码的实现安全,提出了面向唯密文攻击假设的新型不可能统计故障分析方法,设计了卡方拟合优度-汉明重量区分器、卡方拟合优度-极大似然估计区分器等新型区分器。所提方法基于随机半字节故障模型,结合统计分布状态和不可能关系分析,围绕导入故障前后中间状态的变化,最少仅需432个故障即可恢复出PRIDE算法的128 bit原始密钥,且成功率达99%及以上。实验分析表明,所提方法不仅能减少故障数和耗时,而且进一步提升了准确率。该结果对轻量级密码的实现安全性提供了重要参考。

关键词：侧信道分析不可能统计故障分析轻量级密码 PRIDE 智能无人系统

改进Faster R-CNN的交通标志检测算法

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山东大学学报(工学版) 2024年第05期 34-41页

作者：薛健赵琳张浩杨璐郝凡昌山东建筑大学计算机科学与技术学院

针对目前交通标志检测方法受光照影响较大，模型精度低等问题，提出一种更快基于区域卷积神经网络（faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN）的交通标志检测算法。针对图像中天空与非天空区域的光照不均匀现... 详细信息

针对目前交通标志检测方法受光照影响较大，模型精度低等问题，提出一种更快基于区域卷积神经网络（faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN）的交通标志检测算法。针对图像中天空与非天空区域的光照不均匀现象，引入伽马变换增强交通标志在模型中的特征表达能力；利用基于卷积注意力模块的高效网络（convolutional block attention module-based an efficient network, CBAM-EfficientNet）解决网络深度退化问题，提高浅层网络的特征获取能力，降低参数量；在网络中引入特征金字塔网络以检测不同尺寸目标，增强网络对不同尺寸交通标志的感知能力，解决交通标志尺寸差异问题。试验结果表明，该算法在GTSDB数据集上的平均准确率均值PmA达到99.79%,在CCTSDB2021数据集上的PmA达到87.62%。为光照不均匀图像的交通标志检测提供一种高准确性的方法。

关键词：交通标志检测 Faster R-CNN 图像增强特征金字塔网络 CBAM-EfficientNet

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具有空间-通道重构卷积模块的肺音分类模型

南方医科大学学报 2024年第9期44卷 1720-1728页

作者：叶娜吴辰文蒋佳霖兰州交通大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系甘肃兰州730070

目的探究肺音数据的准确识别及分类。方法本文提出了一种结合空间-通道重构卷积(SCConv)模块的卷积网络架构以及双可调Q因子小波变换(DTQWT)与三重Wigner-Ville变换(WVT)结合的肺音特征提取方法,通过自适应地聚焦于重要的通道和空间特征... 详细信息

目的探究肺音数据的准确识别及分类。方法本文提出了一种结合空间-通道重构卷积(SCConv)模块的卷积网络架构以及双可调Q因子小波变换(DTQWT)与三重Wigner-Ville变换(WVT)结合的肺音特征提取方法,通过自适应地聚焦于重要的通道和空间特征,提高模型对肺音关键特征的捕捉能力。基于ICBHI2017数据集,进行正常音、哮鸣音、爆裂音、哮鸣音和爆裂音结合的分类。结果方法在分类的准确率、敏感性、特异性以及F1分数上分别达到85.68%、93.55%、86.79%、90.51%。结论所提方法在ICBHI 2017肺音数据库上取得了优异的性能,特别是在区分正常肺音和异常肺音方面。

关键词：肺音分类卷积神经网络空间-通道重构卷积双可调Q因子小波变换三重Wigner-Ville变换