基于双向统计流量信息算法的对Dos攻击的异常检测研究

近些年来Dos（拒绝服务）攻击已成为网络上普遍的攻击之一，对应的研究也成为入侵检测领域的一个重点和难点。本文对Dos攻击的特征和现有的检函算法进行了分析，在此基础上提出一种新的检测方法，通过自动调整阈值能进一步改善误判和漏报的情况。

国际游客流量统计:方法归纳及数据查询

目前,我国官方公布的入境旅游数据为主要客源国家的年度数据,许多国家的数据序列存在缺失值;而我国对于居民出境旅游行为的统计难以准确获得,以往从签证、口岸等获取的出境游客数据很难涵盖通过转机去往落地签、免签等国家的游客。

林区视频监控下车流量分类统计

针对林区环境中通过监控视频统计车流量的传统方法提取车辆特征困难、无法分类统计等问题,提出了一种基于YOLOv5结合DeepSORT的车流量分类统计方法。该方法使用目标检测算法YOLOv5作为检测器对车辆进行分类检测,为了提升实际场景中的车辆检测效果,在算法中融入CBAM注意力机制增强检测器对车辆的特征提取能力,同时将NMS改进为DIoU-NMS,解决了因车辆相互遮挡导致的漏检问题。使用目标跟踪算法DeepSORT对检测到的车辆进行跟踪,为了减少车辆身份切换现象,将重识别网络在车辆重识别数据集上重新训练。最后通过在视频中设置虚拟线的方法对跟踪到的车辆进行统计。将该方法在实际场景中进行效果验证,实验结果表明,总体车流量统计准确率较改进前提升10.1%,汽车、货车、客车的车流量统计准确率分别为91.8%,94.6%,93.8%。

基于Winpcap的海上通信系统流量统计分析技术应用研究

为实现海上通信系统流量统计和数据分析,提出一种基于Winpcap技术的网络监测技术。分析了现有海上通信设备工作模式和网络连接拓扑情况;提出在海上终端业务交换机上利用端口镜像技术,并充分利用Winpcap组件抓包驱动以及协议过滤功能对原始数据进行流量采集、分析、统计和监测,并对用户显示监测结果;运用C#语言设计实现了实时监测网络流量、监测数据存储及查询、流量统计等功能。利用海上通信系统流量统计分析监测技术,可使用户管理员快速、直观地掌握海上网络状态及海上测量装备数据流量情况,对异常数据流进行判断、排除故障等管理提供依据。

OpenCV和YOLOv8在车流量统计中的应用研究

为了提供更准确的车流量统计数据以协助交通管理部门实现科学调度,本文应用OpenCV开源计算机视觉库和YOLOv8深度学习模型,对道路上的车辆进行目标检测和跟踪,统计来往的车流量。对比这2种应用统计的结果,可知基于YOLOv8深度学习模型统计的结果具有更高的准确性,对解决城市交通拥堵问题具有重要意义。

基于深度学习的人流量统计设计与实现

针对传统人流量识别和统计算法中检测精度低、鲁棒性差的缺点,基于经典Tracking-By-Detection模式,提出一种基于Yolov5和Deepsort的人流量检测算法,实现了在校园某些情景下的行人识别和人流量统计功能。首先使用基于深度学习的Yolov5目标检测算法识别检测行人目标,然后利用Deepsort算法对检测得到的行人目标进行追踪计数,最后针对我校阳明路口和体育场进行人流量视频场景测试。实验结果表明,在光照充足的条件下,对行人检测识别及人流量统计的效果较好,识别精度可达75%左右。

数据仓库Hive搭建与应用——以网站流量统计分析为例

云计算等技术的发展,推动了海量数据存储和处理技术的发展,从海量数据中快速找到有价值的信息是进行数据挖掘的关键。Hive能够使用Hibernate查询语言(Hibernate Query Language,HQL)语句对数据进行查询和分析,帮助决策者从海量数据中挖掘出更高价值的信息。以网站流量统计分析为例,从Hive的环境搭建、数据仓库构建、数据查询等方面介绍了Hive的应用。

基于YOLOv5的车流量检测研究

对基于卷积神经网络的目标检测以及流量检测原理进行研究,选择在实时性、精确性等方面具有良好表现的YOLOv5作为目标检测模型。然后采用Labelme对采集到的交通视频数据进行标注,以PyCharm作为集成开发环境进行编程,实现了车辆目标检测与流量检测两个主要功能。测试运行结果表明,不管在白天还是夜晚,在各种干扰条件下,基于YOLOv5的视频车流量检测软件都可以准确检测出当前车流量,具有较强的鲁棒性、实时性和精确性,可满足实际应用的需求。

基于机器视觉的车流量统计算法应用

智能交通系统(Intelligent Traffic System,ITS)是目前公路运输信息化、智能化的主流解决方案,其应用依赖于车流量检测数据的准确度。精准的车流量信息在通过智能交通系统改进车辆通行情况的过程中发挥重要作用。文章针对汽车流量检测情况,提出了基于机器视觉的卡尔曼(Kalman)跟踪检测方法,收集车辆运行中的相关信息,并对数据信息进行归类整理,通过车流量信息特征数据分析,对汽车通行情况进行有效分析,改进原有车流量计算中的错检以及误检问题,从而降低了车流计数的漏检率。

CERNET2国内互联总流量增6.84%

2023年11月,CERNET2主干网网络运行正常。CERNET2主干网、国内互联和国际互联总流量稳定增加。11月CERNET2主干网总流量相比10月增加了5.53%,国内互联总流量相比10月增加了6.84%,国际互联总流量相比10月增加了0.20%0从11月的人流量分布图1来看,北京(清华)、上海、广州占据了流量统计的前三位北京(清华)节点居于首位,占总人流量的12.44%,实测值为24.78Cbps;其次是上海节点,占总人流量的8.35%,实测值为16.63Gbps;第三位是广州节点,占总人流量的6.31%,实测值为12.58Gbps。

CERNET2主干网总流量增3.15%

2023年12月,CERNET2主干网网络运行正常。CERNET2主干网、国内互联和国际互联总流量稳定增加。12月CERNET2主干网总流量相比11月增加了3.15%,国内互联总流量相比11月增加了2.88%,国际互联总流量相比11月增加了9.94%。从12月的入流量分布图1来看,北京(清华)、上海、广州占据了流量统计的前三位。北京(清华)节点居于首位,占总入流量的12.01%,实测值为23.89Gbps;其次是上海节点,占总入流量的9.63%,实测值为19.15Gbps;第三位是广州节点,占总入流量的6.11%,实测值为12.15Gbps。

基于YOLO的智慧景区人流密度统计系统设计与实现

针对景区中对人流量精确监控的需求,设计开发了一款使用摄像头进行各场景客流量分析的web人流量统计平台,为景区管理方提供实时流量监控、景区摄像头监控、客流统计报表、客流预警联动以及界面交互等功能。智慧景区人流量统计平台主要模块包括:大屏数据可视化、视频监控、系统管理、客流统计报表、预警可视化、客流检测分析。经测试结果表面,系统的所有功能均满足需求,能为景区管理方在人流量监控方面提供帮助。

石家庄市高速公路信息统计分析

石家庄高速公路建设现已实现了“十三五”规划目标,实现了全部郊县通高速公路。在“十四五”规划期间,高速公路全面开通运营,路网结构逐步完善,高速公路信息化管理水平的提高、数据资源共享以及车流量综合信息智能化分析应用,助力于石家庄高速公路运营管理水平提高,推动集团高质量发展,提升石家庄省会城市现代化建设水平。

基于双重注意力机制、轨迹预测与无人机遥感技术的人车流量检测方法

人、车流量的精确检测统计对于公共安全和资源管理有重要意义。针对现有检测统计方法设备投入大、维护成本高、检测区域受限、易受环境因素影响等问题,提出一种基于双重注意力机制、轨迹预测与无人机遥感技术的人车流量检测方法。该方法在RefineDet网络的基础上加以改进,通过引入双重注意力机制、使用特征融合RNN替换TCB模块等方式增强对小目标的识别能力。同时通过自适应卡尔曼滤波预测轨迹,实现了对运动目标的实时跟踪,避免了因目标距离过远、行动方式特殊导致的错误统计。自建数据集训练网络模型,并在不同场景下进行测试。实验结果表明,所提改进模型相较对照模型的MOTA提高了2.3%~3.3%,在精度接近最新模型的同时检测速度更快,基本达到实时性需求;在多种场景下的综合评价指标F值均能达到95%以上,在多种实际场景检测中的误检率均低于0.3%。

基于ViBe的车流量统计算法

提出一种基于视频的快速的车流量统计算法,采用改进的ViBe算法进行背景建模,然后进行像素值判断,只更新背景像素,以此来提取前景目标。并采用符合人类视觉习惯的YUV彩色空间来消除阴影对车流量统计的干扰,提出一种基于像素级和帧级相结合的动态自适应背景更新算法,以解决光照变化对系统的影响。并使用改进的二轮扫描算法来进行车辆分割。在道路上开辟虚拟检测带,根据ViBe模型及其更新次数来判断是否有车辆进入观测带,从而实现车流量统计。相对于传统算法,本系统的实时性与鲁棒性较高。

基于Android平台的GPRS流量统计系统

GPRS是目前手机上网最主要的数据传输技术之一,因其数据传输速度快而受到了用户的青睐,但是使用费用之高,用户稍不注意就会产生巨额的上网费用。因此对GPRS流量进行实时监控,并能及时通知使用者,这对用户来说十分必要。Android是近年来发展十分迅速的一种基于Linux平台的手机操作系统。通过研究基于Android平台的GPRS流量统计,在此基础上设计并实现了GRPS流量统计系统。该系统能实时显示流量信息、导入与导出历史数据,同时还可以根据用户设置的流量阀值,及时提醒用户等。

一种基于流量统计的DDoS攻击检测方法

介绍的方法可使网络设备检测出并消除DDOS攻击。通过进出受害者或攻击者数据包流量显著的不平衡特性,网络设备可以检测 出DDOS攻击。采用此方法的网络设备维护一个针对在线数据包的多层树,通过它监视数据包的流量特性。

视频图像中基于特征匹配的人流量统计

人流量统计信息在交通控制、公共场所、商业分析等领域具有重要意义。针对传统方法的不足,提出了一种基于特征匹配的人流量统计方法。该方法的第一阶段是采集少量有代表性的样本,每个样本由特征向量和对应的人数组成,并根据人数进行分类。第二阶段进行人流量统计,即提取一个运动视频段的特征向量,然后把该特征向量与样本库的每类样本进行马氏距离特征匹配,得到最佳的人数估计。实验表明,该算法具有较高的检测率,而且能够满足实时性的要求。

基于卷积神经网络的人流量统计

在密集场景中,人流量统计往往因无法可靠地检测行人而使得统计精度不高。针对这一问题,在利用卷积神经网络技术基础上,采用基于头部检测的方法进行人流量统计。该方法采用级联的Adaboost检测器对人头目标进行初步筛选,再用迁移学习技术训练卷积神经网络,并用由卷积神经网络和支持向量机构成的人头分类器模型对初步筛选得到的人头目标进行精细识别,提高检测精度率,利用航迹关联对人头目标进行跟踪统计。实验结果表明,该方法能准确快速地定位到单个行人并具有较高的统计精度。

构建高性能网络的Netflow流量统计环境

借助开源代码，通过引入实时压缩存储技术，采用高效归并算法和并行分析统计，结合高性能数据库记录，综合构建Netflow流量统计程序，实时记录分析北大校园网的流量情况，并可通过Web页面展示可视化的统计结果。