基于分离训练与图像去噪的频率域彩色图像隐写方法

彩色图像隐写方法具有秘密传输、不易察觉的特性。其中,基于频率域的彩色图像隐写方法不论在传统图像隐写方法还是深度学习图像隐写方法中都取得了更好的隐写性能。然而,当前大多基于自编码器结构的彩色图像隐写模型在提升重构秘密图像能力方面均存在局限性。针对这一问题,本文基于频率域彩色图像隐写方法的现有优势,提出了一种基于分离训练与图像去噪的频率域彩色图像隐写方法,并构建了相应的隐写模型。面对自编码器的编码网络与解码网络在训练过程中的性能权衡问题,本文的隐写方法采用分离训练对默认的神经网络训练方式进行优化。除此之外,为了进一步提升重构秘密图像的质量,模型还添加了去噪卷积神经网络(Denoising Convolutional Neural Network,DnCNN)结构的图像去噪模块。经实验验证,本文模型生成的彩色载密图像与重构秘密图像的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)高达82.31 dB和39.27 dB,结构相似度(Structural Similarity Index Measure,SSIM)均达到0.99。与同类型的深度学习彩色图像隐写模型相比,提出的隐写模型不仅具有更强的不可察觉性,而且具有更好的重构秘密图像的能力。

基于后退式索引的二进制树形搜索反碰撞算法及其实现

标签冲突是射频识别(RFID)技术的常见问题。解决此问题的反碰撞算法有ALOHA算法,二进制树形算法。这些算法同时对大量标签操作时,效率较低。该算法分析碰撞时的特点,提出:①碰撞发生时,根据碰撞的最高位,跳跃式向前搜索;②无碰撞时,采取后退策略。能够快速地识别所有标签。最终:识别N个标签,阅读器共需要问询2N-1次,平均问询次数2次。并用数学归纳法给予证明。最后,根据线索树的遍历思想给出软件实现。

跳跃式动态树形反碰撞算法及其分析

射频识别(RFID)中阅读器识别大量标签时,常存在效率较低的情况。该算法根据碰撞时的特点,跳跃式前后搜寻,识别N个标签,共需要问询2N-1次。用数学归纳法进行了证明。另外,阅读器问询时,所传输的EPC参数采用不定长方式动态进行,信息吞吐量可进一步提高,算法模拟结果表明提高幅度为34.92%。

基于修剪枝的二进制树形搜索反碰撞算法与实现

标签冲突是射频识别(RFID)技术的常见问题。解决此问题的反碰撞算法有ALOHA算法、分隙ALOHA算法。这些算法同时对大量标签操作时,效率较低。本算法依据阅读器作用区域内,有限个标签的EPC代码构成的二进制树存在许多空闲结点,搜索时忽略空闲结点,可以高效地识别所有标签。随后采用树的先序遍历思想予以实现,最终算法模拟表明:该算法对大量标签操作时效率稳定在46.22%附近。

基于卷积语义增强的细粒度图像分类方法

细粒度图像分类是指基于已划分的基本类别而进行的更细粒度的子类别划分。由于细粒度图像分类具有类间差异小、类内差异大的数据特征,使其成为了一项非常具有挑战性的研究任务。通过对现有细粒度图像分类算法和模型的分析研究,提出一种基于卷积增强多尺度特征语义的弱监督细粒度分类方法。该方法通过卷积关联高低层特征,运用高层特征语义突出底层有意义的特征,抑制语义无效的底层特征,进而获得更具表达能力的多尺度特征。在以ResNeXt-101网络作为骨干网络和特征提取网络的基础上,在3个常用的细粒度图像数据集上对该方法进行实验验证,取得的分类正确率分别为88.3%、93.7%和94.3%。实验结果表明,与增强全局特征子特征的语义方法SEF、采用并行卷积块的多层特征融合方法MFF等其他多个主流细粒度分类算法相比,所提方法取得了更好的分类效果。

融合安全与反碰撞的RFID处理机制

现有的RFID研究将RFID安全和RFID反碰撞看作2个不同的环节分别孤立地解决。针对该不足,将两者作为一个整体进行研究,采用的方法是将轻量级的随机密钥双向认证和动态时隙ALOHA协议进行融合。给出其处理机制流程,并和其他方法的性能进行对比分析。研究表明,该机制在保持对标签快速识别的同时,可抵抗包括重传、跟踪、阻断和篡改等多种攻击手段,具有较高的安全性和实用性。

一种新颖稳定的RFID反碰撞算法模型

解决RFID多标签冲突的随机ALOHA方法效率较低,确定性树型方法要求区域内标签数量不变。该算法克服了这些局限,根据阅读器每次识别的结果,标签以递增或递减方式修改其应答概率。最终,该算法识别效率在动态以及标签数量庞大的情况下也可以稳定地达到0.322。论文用马尔可夫链理论对该算法模型进行了描述。重点针对标签以线性方式进入时,在识别效率能初步达到最优的情况下,标签可以取得的极小状态级别数k以及标签应答概率动态变化时,变化的幅度如何才能更加合理进行了分析。

轻量级融合安全与反碰撞的RFID处理机制

RFID安全和RFID反碰撞是物联网RFID技术研究中的热点问题,现有的研究大部分是将两者分为两个相互独立的环节分别进行研究。尝试将两者融合在一起作为一个整体进行研究,采用的方法是将轻量级的随机密钥双向认证和动态时隙ALOHA协议进行融合。阐述了其处理机制,并给出其算法实现。该机制简单实用,兼容EPCGen2标准,具有较高的安全性。

一种基于EPC的新型物元网模型

将成千上万亿物品溶入一个网络之中,是物元网追求的目标。基于物品的EPC代码,加入RFID 技术,SAVANT 技术,ONS 服务,PML 语言等新型元素,在原有 Internet 基础之上可构建一种新型网络,它对未来社会将产生深远影响。

改进YOLOv5的瓷砖表面缺陷检测

现有瓷砖表面缺陷检测存在识别微小目标缺陷能力不足、检测速度有待提升的问题,为此本文提出了基于改进YOLOv5的瓷砖表面缺陷检测方法.首先,由于瓷砖表面缺陷尺寸偏小的特性,对比分析YOLOv5s的3个目标检测头分支的检测能力,发现删除大目标检测头,只保留中目标检测头和小目标检测头的模型检测效果最佳.其次,为了进一步实现模型轻量化,使用ghost convolution和C3Ghost模块替换YOLOv5s在Backbone网络中的普通卷积和C3模块,减少模型参数量和计算量.最后,在YOLOv5s的Backbone和Neck网络末端添加coordinate attention注意力机制模块,解决原模型无注意力偏好的问题.该方法在天池瓷砖瑕疵检测数据集上进行实验,实验结果表明:改进后的检测模型的平均精度均值达66%,相比于原YOLOv5s模型提升了1.8%;且模型大小只有10.14 MB,参数量相比于原模型减少了48.7%,计算量减少了38.7%.

基于NTRU公钥密码系统的RFID通信安全协议的研究

提出使用NTRU公钥密码系统建立RFID通信安全协议。通过使用构造随机化函数对NTRU公钥密码系统的明文进行动态、随机化映射,使由其映射后的明文具有了动态、随机分布的特性,实现了对明文信息的隐蔽,抵御了对明文信息特性的统计,致使攻击者对所得信息及信息来源无法区分和识别。由此设计的安全协议不仅满足了RFID通信安全协议要求的保密性、认证性等基本功能,而且能够有效地解决流量分析、跟踪攻击、隐私泄漏等RFID系统特殊的安全问题。同时不需要穷尽搜索,不需要密钥同步,密钥存储、密钥管理系统简单,并且具有良好的可扩展性。

超高频RFID读写器组网与协调技术研究

在大规模的RFID技术应用场合,要部署大量的读写器,需要进行读写器网络的规划,为了保证整个读写器网络的通信需求,需要进行读写器之间的协调。本文对超高频RFID读写器组网和协调技术进行了研究,综述了现有的研究成果,并对现有的读写器冲突解决方法进行了比较,讨论了今后的研究方向。

密集标签环境下RFID标签防冲突算法的分析研究

分析了密集标签环境下几种传统的RFID标签防冲突算法的识别总耗时、系统吞吐率、读写器发送数据量和单标签发送数据量等主要性能指标,并依此提出了一种对传统ALOHA算法的改进算法,其系统吞吐率达到0.41左右,读写器发送数据量和单标签发送数据量与树形算法相比均减少了一半以上,最后指出了下一步的研究方向。

一种基于分组动态帧与二叉树递归识别的射频识别防冲突算法

首先分析和比较了传统射频识别防冲突算法的时间复杂度和通信复杂度,并在总结各自缺点的基础上提出了一种新颖的射频识别防冲突算法。该算法基于标签最优分组、最优帧长选择以及碰撞时隙内二叉树递归识别等策略。其次,建立了系统模型,并对该算法的时间复杂度和通信复杂度进行了数学推导。仿真数据表明,以上指标的理论值和模拟值有较好的一致性。与传统算法相比,该算法具有较佳的总体性能,系统吞吐率达到0.41左右,通信复杂度与EDFSA算法近似,但与树形算法相比减少了50%以上;此外,该算法受初始标签数量估计值及标签ID长度的影响均较小。

基于权值自适应优化的协作频谱认知算法

提出一种基于权值自适应优化的协作频谱认知算法。根据各协作认知节点的信噪比分配合适的权值向量,反映对检测统计量的贡献大小。基于最小均方误差原则,权值向量可根据实际的各节点信噪比向量进行自适应优化,从而提高认知网络中存在低信噪比节点时的检测性能。仿真结果表明,与传统协作算法相比,该算法无论在节点高信噪比或低信噪比条件下均有更优的检测性能,且收敛速度较快。

基于分组动态帧和查询栈的射频识别反碰撞算法

在对现有RFID反碰撞算法综合分析的基础上,提出了一种基于分组动态帧和查询栈的射频识别反碰撞算法,即先分配最优分组数和帧长逐组逐个时隙识别标签,再针对发生碰撞的时隙采用查询栈算法识别碰撞标签。该算法同时具有ALOHA系列算法和树形算法的优点,具有高吞吐率、低通信负担、无遗漏识别等特点。同时,该算法还以较小的读写器额外硬件开销降低了以往算法对标签内额外硬件开销的要求,适合应用于具有大量被动标签的RFID系统中。

基于网络优化的复杂型腔刀具轨迹规划算法

复杂型腔零件的加工是数控编程中的一个难点。从提高加工算法的稳定性和加工效率的角度出发,提出了基于网络优化的复杂平面型腔数控加工刀具轨迹优化算法,分析了轮廓环的等距、自交、集合运算等基本运算,详细论述了基于网络优化的刀具轨迹规划方法并优化了刀具轨迹。

基于D-S理论的中子测试数据统计

针对由于样本数量、测量误差和动态特性等因素 ,致使采用概率统计方法来对中子发生器的中子测试数据进行统计存在许多局限性和不合理性 ,讨论了D S理论中的基本分配、信任函数、上下概率等概念 ,利用该理论对中子发生器的中子测量数据进行处理统计 ,最终得到中子产额在一定置信区间内概率分布上、下限值和平均中子产额。与传统的概率统计方法相比 ,该统计方法能适用于非精确性数据 。

Delphi在变配电监控系统中的应用

本文介绍Delphi软件开发工具的功能和特点以及用Delphi开发变配电监控软件的系统设计。

基于约简数据集的关联规则挖掘策略

原始数据集中含有大量噪声数据,且数据的规模很大,直接进行关联规则挖掘会影响准确度和效率。文章提出了一种对原始数据先进行聚类,再提取关联规则的挖掘策略,可以在一定程度内减少噪声数据的干扰,消除数据对象中的冗余属性,提高规则挖掘的有效性。