AGVS图象识别多分支路径的研究

基于图象视觉导航的 AGVS与传统的、在地下埋设电磁感应电缆引导的 AGVS相比 ,前者能更好地适应现代柔性生产的要求 .该文研究了图象识别白线路标的边缘检测算法 ,并采用了最大方差法来设定路标图象的灰度阈值 ,可得到较准确的图象边缘 .针对所研究的 AGVS特点 ,提出了机器视觉的图象变形校正算法 ,以获得正确的路标图象信息 .在此基础上 ,用改进的数字图象模板匹配法识别数字 ,再用数字标识符区分柔性生产线中的分支路径 ,来引导 AGVS在正确的分支路径上行进 .实验表明 。

基于多分支路径树的云存储大数据完整性证明机制

随着互联网和移动电子设备的不断普及,网络化存储将成为未来的主要存储方式,而目前的云存储方式也将会是网络化存储的必然趋势,因此如何确保云存储环境下用户数据的完整性成为人们关注的主要问题。针对该问题,提出了一种基于多分支路径树的云存储大数据完整性证明机制,通过引入第三方代理实现公开验证,加入随机掩码实现数据隐私,基于多分支路径树这一动态数据结构实现动态操作,并针对多分支路径树提出一种新的数据完整性检测算法。实验结果表明,所提方案可以高效地完成大量数据的更新,同时支持多用户的数据完整性验证。

一种XML多分支路径索引查询算法

为高效地实现XML多分支路径查询,提出了基于索引的XML多分支路径查询算法depthjoin.首先对XML文档进行编码并创建索引,然后对查询树进行查询匹配.采用栈存储多分支路径中的单路径,对多分支结点采用索引信息判定其子结点是否具有共同的祖先结点或父结点.与现有的XML分支查询算法相比,算法depthjoin充分利用索引,不需要进行单路径的连接操作,实验表明其查询效率比现有的查询算法高.

一种高效的XML多分支路径查询算法

目前XML单路径查询和简单的分支路径查询已经得到了较好的解决,但如何高效地实现XML多分支路径查询还没有很好的方法。提出一种高效的XML多分支查询算法MBPQ。算法MBPQ首先对XML文档和被查询的多分支路径结点分别按照各自不同的方式进行编码,并将被查询的多分支路径拆分成单路径,最后将单路径查询匹配成多分支查询结果。在单路径查询结果匹配过程中,算法MBPQ利用栈控制匹配过程,按照查询树从左到右、自底向上的顺序匹配具有共同祖先结点的单路径查询结果,从而提高匹配效率。实验表明,与现有的XML多分支查询一般算法相比,算法MBPQ的查询效率高。

一种XML多分支树结构的查询算法

目前XML单路径查询和简单的分支路径查询已经得到了较好地解决,但如何高效地实现XML多分支树查询还没有很好的方法。该文提出了算法TBQ,该算法将多分支树的每个结点进行查询,然后根据查询结果进行匹配。实验表明,与现有的XML多分支树查询算法pathsjoin相比,算法TBQ的查询效率更高。

一种轻量级的云存储动态数据完整性验证方法

现有的云存储数据完整性验证方案,存在着数据签名效率较低和无法满足用户大量数据动态更新需求等问题。针对这些问题,提出一种新的云存储动态数据公开验证方案,通过引入多分支路径树结构保证了数据块存储位置的正确性,使用短签名算法保证了数据块内容的不可篡改。安全性分析和实验表明,该方案具有抗伪造和隐私保护等特性,在计算和通信开销方面要优于现有方案。

基于代理重签名的云端数据完整性验证方案

针对数据动态更新和群组用户撤销的问题,提出一种新的云端数据完整性验证方案。基于代理重签名技术实现数据所有权的转移和用户的撤销。使用随机掩码技术防止好奇的第三方审计者恢复原始数据块,确保云端数据的隐私性。通过多分支路径树构建简单的认证结构,简化数据更新过程,从而支持云端数据的插入、修改和删除等更新操作。分析结果表明,该方案满足存在不可伪造性,能抵抗重放攻击和删除攻击。

支持用户撤销的多用户多副本数据公开审计方案

用户将海量数据存储于云服务器以节省本地存储空间,然而云存储存在数据丢失或损坏的风险,现有审计方案虽能进行云端数据完整性验证,但主要用于单用户单副本环境,不支持用户撤销且数据动态更新计算开销较大。针对该问题,基于秘密共享技术和多分支路径树,提出一种多用户多副本云端数据公开审计方案。引入代理重签名算法实现用户安全撤销功能,利用多分支路径树完成云端数据的修改、插入和删除等动态更新,并对该方案的安全性和计算效率进行分析。实验结果表明,该方案满足审计的健壮性并能抵抗云服务器和被撤销用户的合谋攻击,与同类多副本数据完整性方案相比,在签名和挑战响应阶段具有较高的计算效率。