基于智慧医疗模式的网络安全防护研究

随着技术的发展,智慧医疗已逐渐成为医疗健康领域的一个重要分支,其通过集成IoT、云计算、大数据、人工智能等技术,为医疗机构和患者提供了更加高效、个性化的医疗服务。然而,这种技术集成也带来了诸多网络安全挑战。文中深入探讨了智慧医疗模式下的网络安全威胁,并提出了一系列综合的安全防护策略。此外,还强调了与供应商、制造商及其他相关方的合作与信息共享在确保网络安全中的关键作用。

大数据技术在医疗信息化中的应用探讨

为提供更高质量的医疗服务,改善医疗内部管理成效,医院需以医疗信息化建设为目标,积极创新工作形态,提升医院的竞争力。在该过程中,大数据技术发挥着重要的作用和意义,可实现对医疗数据的整合分析和处理,提升医院内部的工作效率。为此,需分析利于医院信息和数据的新形态,针对当前大数据应用的现状,积极探索医疗信息化建设的新路径,并在实践层面提出具体的策略,推动医院的信息化和智慧化转型。

基于稀疏结构的图像特征匹配算法

对图像进行全局的特征点检测耗时较长,而且全局特征稳定性不好,这就造成算法的运行速度慢和匹配准确率低,达不到令人满意的匹配效果.在尺度不变特征变换(SIFT)的基础上,通过引入稀疏结构的概念,提出了一种基于稀疏结构的图像特征匹配算法(SSM).通过稀疏度函数获得像素点的稀疏度值,筛选出稀疏度高的像素点所在的区域,并对该区域进行SIFT特征点检测,通过最佳描述子实现特征匹配.将SSM算法与几种经典算法相比,实验结果表明,本文算法在特征匹配速度和匹配准确率上相比于原算法都有较明显的提高,能够用于目标实时跟踪、图像检索和全景图像拼接等领域.

基于H.264编码帧内预测模式的视频监控算法研究

为了降低视频监控中H.264编码帧内预测模式计算复杂度,在分析了帧内预测模式选择过程的基础上,提出了一种改进的提前终止选择算法。该算法根据画面的抖动状况以及INTRA16×16模式下的纹理特征来获取最佳阈值,并根据预处理阈值计算出最佳预测模式,从而降低了预测模式的计算复杂度,增强了在不同监控场景下的适应能力。将该算法与模式选择算法、多级模式预测方法进行实验分析,分别在比特率、帧预测次数和计算时间上进行比较,结果表明:通过改进后的算法可以有效去除模式的预测数,避免了不必要的预测计算,同时保持了H.264编码原有的特性。

基于改进YOLOv2网络的遗留物检测算法

为了提高在复杂环境下检测遗留物体的准确度和实时性,提出了一种基于改进YOLOv2网络的遗留物检测算法。该算法在YOLOv2网络结构基础上结合残差网络,将浅层和深层特征多次融合,在基本不增加原有模型计算量和时间的情况下,提高了监控画面中检测小体积遗留物体的性能;同时以YOLOv2目标检测为基础,排除驻留行人和动物等非物体目标的干扰,并对目标筛选得到的可疑目标跟踪计时,停留时间超过阈值的目标标记为遗留物。以PETS2006和i-LIDS作为数据集进行实验,结果表明:该算法在提高遗留物检测准确度的同时缩短了处理时间,对人流密集的复杂环境抗干扰能力强。

基于局部稀疏表示的模板匹配跟踪算法研究

在目标跟踪过程中,局部稀疏表示跟踪算法(LSRTA)在目标被遮挡面积过大、运动过快或形变量过大等情况下,跟踪过程中会发生目标偏移现象。针对这个问题,在LSRTA算法基础上,融入surf、flann和knn相结合的模板匹配算法,提出了基于局部稀疏表示模板匹配算法(LSRTMTA)以解决目标跟踪偏移问题。在LSRTA算法跟踪过程中,通过不断地计算新模板与当前模板的匹配值来判断是否发生偏移。当目标发生偏移时,停止LSRTA算法的跟踪,通过模板与帧图像之间匹配来重新确定目标位置;当确定目标位置后,再次进行LSRTA算法的跟踪。实验结果表明:该算法不仅保留了LSRTA算法的优点,还具有自动修正目标偏移的功能,改善了跟踪效果,增强了目标跟踪过程的容错性。

一种基于SIFT的多摄像机人体匹配算法

为了解决在多摄像机下同一个人体在不同摄像机下的匹配问题,提出了一种基于SIFT的人体匹配算法。首先,提取当前图片与候选图片的关键点与SIFT描述子;然后,用FLANN将当前图片与每一个候选图片的所有关键点进行匹配,选取最相似的几个关键点的匹配值,组成匹配向量;将这些匹配向量归一化后,分别乘以高斯权重,并且以匹配向量的模最小的候选图片即为与当前图片同一个人体。在人体检测算法后,往往人体部分与背景混合在一起,为了提高精度,用大津法求出阈值,并且利用这个阈值来计算人体的轮廓,来得出准确的人体外接矩形。所以,在后续操作的寻找特征点等操作均在人体的外接矩形里面。

基于改进核相关滤波器的目标跟踪算法

在跟踪场景中,目标自身和背景会发生不可预测的变化,给目标跟踪带来较大困难。针对该问题,建立一种基于核相关滤波器(KCF)处理遮挡的跟踪算法。根据前向分类器响应最大值的分布特征建立遮挡处理模型,采用阈值方法进行遮挡检测,在目标受到遮挡之后通过块区域螺旋搜索方法进行目标搜索,在目标搜索过程中计算滑动框的响应判定是否为目标。在OTB测试序列集的测试结果表明,与Staple、DSST、KCF、SST算法相比,该算法在跟踪准确度上比次优方法提高6. 1%,在跟踪成功率上比次优方法提高1. 5%。