基于BiSeNet和YOLOv5s的条烟32位激光码识别方法研究

本文针对条状香烟激光编码在条状香烟中存在的特征提取与定向困难等问题,采用BiSeNet与YOLOv5s相结合的方式,对条状香烟的条状香烟进行了扫描。首先,我们将使用BiSeNet神经网络来实现对包含特征的目标的提取,然后,针对目标的偏移,我们将使用透射变换来纠正目标的偏移。然后,对经过灰度化和阈值处理的特征图像进行YOLOv5s的特征图像进行特征识别,并利用气泡法对其进行分类,最终完成了对香烟盒子的激光编码的自动识别。实验证明,本文提出的方法能够很好地实现特征点的提取,并且能够很好地克服特征点不能进行方位判断的困难,并且相对于其他方法来说,该方法更加稳健,更加准确。

分布式云计算中心监测数据可视化运维技术

当前的中心监测数据可视化运维矩阵多为单向,运维处理受限制,导致可视化运维单元响应时间增加。对此,提出分布式云计算中心监测数据可视化运维技术。根据测定要求采集初始运维数据,以多目标交叉的方式打破运维处理的限制,设计多目标交叉分布运维矩阵,基于此,构建高阶特征数据可视化运维模型,采用聚类反位处理实现数据可视化运维。测试结果表明,多维云计算监测数据可视化运维测试组的可视化运维单元响应时间被较好地控制在0.25 s以下,说明该技术应用效果更佳,针对性更强。

基于云计算的网络数据资源安全防御方法

为缩短网络数据资源的防御响应时间,结合云计算技术和相关设备,提出多目标、多层级的数据资源防御方法。预处理多维防御环境,设计指针识别防护机制,构建TagMap云计算防御模型,采用智能合约处理实现数据资源安全防御。测试结果表明,本文所设计的云计算数据资源防御测试组最终得出的预警响应时间均控制在1 s以下,表明在实际应用的过程中对数据资源的防护效果较好,感应异常的速度较快,实现了更加安全、稳定的防御效果,具有实际的应用价值。