复杂环境下多模态交通警示信息推荐算法仿真

单一环境数据会导致推荐结果不够准确,为缓解交通拥堵问题,便于驾驶员实时掌握交通警示信息,提出一种多模态交通警示信息个性化推荐算法。利用毫米波雷达传感器和摄像头传感器组成多模态交通数据采集架构。架构包括采集、推理、服务与查询四大模块;构建数据融合模型,设计融合函数,提高数据采集的精准性;将交通网络当作一个有向加权图,分别从时间和空间两方面分析交通状态的传播过程;利用粗糙集规则提取的方式填充警示信息评分表,通过矢量夹角的余弦值计算信息相似度,根据计算结果预测待推荐信息评分,将得分较高的警示信息推荐给有需求的用户,实现交通警示信息个性化推荐。实验结果表明,所提方法能够采集更加准确的交通环境信息,推荐的结果能够满足用户需求,辅助用户避开故障路线,节约行驶时间。

隐私信息泄露属性深度跟踪方法仿真

由于网络规模普遍较大、用户数量较多,第三方域名采集用户信息时易造成隐私泄露问题,严重影响网络用户体验和满意度。提出一种基于动态密钥的深度跟踪方法。根据网络中社交群体内部关联性强、外部关联性弱的结构特性及公开用户隐私泄露风险大、非公开用户隐私泄露风险小特点,计算社区内部节点和外部节点间隐私关联,推测得到与隐私风险关联性较强的用户特征值。建立由密钥算子组成的信息泄漏跟踪模型,计算非公开用户的密钥参数,将其作为模型算子,提出隐私对照表,统计历史泄漏数据的属性值,与对照表数据对比输出判定结果,求解查找结果一致用户的位置信息,并实行组合排列,完成隐私泄露的深度跟踪。仿真结果表明,所提方法跟踪精准度高,在存在干扰和不存在干扰环境下均能达到预期效果,且该方法的运算量小,实用性更强。

考虑多尺度纹理特征的红外传感图像频域增强

红外传感图像质量容易受探测器和传输距离影响,导致图像亮度和对比度较低、轮廓细节模糊等问题。为此,提出了考虑多尺度纹理特征的红外传感图像频域增强方法。引入残差学习策略,基于多尺度纹理特征搭建多尺度卷积神经网络模型,进行图像去噪。对去噪后图像进行傅里叶变换,获取红外传感图像的低频图像和高频图像。针对低频图像部分,调节图像灰度和对比度以增强低频分量。针对高频图像部分,利用Log算子和Laplace算子增强图像细节及边缘。加权融合两者处理结果,选取Gamma校正调节对比度,增强高频分量。融合两种增强后图像,实现红外传感图像频域增强。实验结果表明,该方法峰值信噪比高于43,信息熵大于8,边缘强度超过82,对比度熵大于8.1,平均梯度大于8。

基于MobileVit轻量化网络的车辆检测方法

针对车辆检测模型参数量大,以及对小目标和遮挡目标漏检问题,提出了一种基于MobileVit轻量化网络的车辆检测算法。首先,在数据预处理阶段使用GridMask图像增强方法,提升模型对遮挡车辆目标的检测性能;其次,使用基于MobileVit网络作为模型的主干特征提取网络,充分提取特征信息且使得模型轻量化;最后,在预测层网络中,使用基于PANet实现多尺度的车辆检测,提升模型对小目标车辆的检测能力。实验结果表明,该模型的平均检测精度达98.24%,检测速度达每张图片0.058 s,模型大小为136 MB,与对比算法相比综合性能更好。

基于免疫遗传优化的实时交通路径诱导方法

传统交通路径规划方法忽略了对路径评估、选择的反复择优,导致路径的规划质量不高,路网通行效率无法有效提升。于是提出基于免疫遗传优化的实时交通路径诱导方法。根据出行者期望行驶速度,设定出行预期速率临界值,利用路网节点间的动态连通性优化路网架构,构建实时交通局部路网模型;计算局部路网中最短路径,在免疫遗传优化算法中加入单点交叉算子,设置群体模式、交叉概率、变异概率三个目标项,计算抗体、抗原的亲密度与浓度,建立抗体浓度概率选择解析式,反复执行评估、选择、交叉等流程,完成高质量实时交通路径诱导。实验结果证明,与传统方法相比,所提方法可以很好地缓解道路交通堵塞,增强路网通行速度,为出行者提供最优路径选择。

基于物联网的跨区域果园病虫害监控预警仿真

跨区域果园病虫害图像需要处理大量的数据,且果园病虫害图像的质量因环境、设备影响,会产生模糊、暗淡等现象,使得跨区域果园病虫害图像监控预警效率降低,提出基于物联网的跨区域果园病虫害图像监控预警。基于物联网技术建立跨区域果园病虫害图像监控预警平台;在物联网的网络层上通过暗原色优先算法和伽玛校正(Gamma correction, Gamma)方法,增强果园监控图像;利用Relief特征选择(Relief Feature Selection, Relief-F)算法实现果园监控图像的病虫害的优化特征提取;基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络方法完成跨区域果园病虫害图像识别,从而实现最终的跨区域果园病虫害图像监控预警。实验结果表明,所提方法的跨区域果园病虫害图像识别预警效果好,识别检测率高达97%、整体应用效果更好。

基于牵引制动性能的轮轨接触行为研究

为了探明在牵引工况和制动工况下的列车轮轨滚动接触行为,从而为今后轮轨损伤机理的研究提供理论基础,以CRH2-300型动车组轮轨为研究对象,通过有限元仿真研究了基于牵引制动性能摩擦系数模型的轮轨接触力学行为,结果表明:基于经验模型的摩擦系数显著大于基于牵引、制动模型的摩擦系数及新干线模型的摩擦系数,新干线模型的摩擦系数与基于牵引制动性能模型的摩擦系数较为接近;牵引工况下的切向力云图呈现两点接触形态,且沿运行方向前端的点接触切向力明显大于运行方向后端,而在制动工况下,切向力在起始时刻为单点接触,随后变为两点接触;在轮轨接触点处,车轮S23切应力呈圆弧形且走势与车轮角速度方向一致,钢轨与车轮S23切应力圆弧走势对称。

新能源汽车单体锂离子电池三维散热模型仿真

研究采用30个单体磷酸铁锂型电池组成锂离子电池组,经过电池参数选取、设定电池排列与网格划分的模拟环境后,建立单体锂离子电池三维热模型,通过锂离子电池导热微分方程和其物理参数计算完成锂离子电池散热特性相关参数计算,模拟测试新能源汽车锂动力电池散热特性。实验结果表明:锂离子电池最高温度与放电倍率成正比,当放电倍率为2.5C时的电池最大温差是放电倍率为0.5时电池最大温差的7.33倍;不同散热风速情况下,电池串行最大温度曲线数值始终高于插行温度,电池的串行排列散热性能低于插行排列;当散热风速相同且离子电池放电倍率为1.5C时,单向吸风散热方式效果高于单向吹风散热方式;不同通风方式下,当通风周期时间延长时,往复通风方式较单向通风方式散热效果差;电池最高温度与其开缝宽度成反比例关系,电池开缝宽度越小其散热性能越好。

基于SVM和Word2Vec的Web应用入侵检测系统

高校应用系统中的Web日志数据是系统运维、安全分析的重要来源。针对数据中心产生的Web日志进行研究,同时考虑GET和POST请求的所有数据,采用Word2Vec构造特征向量,利用支持向量机进行模型构建。并基于MapReduce并行计算模型,给出了一种异常入侵检测算法,构建了一套基于Web日志的安全分析平台。系统运行结果表明,该平台可以有效地发现校园网中的异常入侵,检索效率高,能有效提高运维效率和异常排查速度。

海量日志的web应用异常入侵检测模型研究

高校应用系统中的web日志数据是系统运维、安全分析的重要来源,文章基于MapReduce架构,结合属性长度、字符分布特征、属性域枚举的学习与检测模型,给出了一种海量数据入侵检测学习模型和检测算法。系统运行结果证明,该平台可以有效地发现校园网中的异常入侵,检索效率高,能有效提供运维效率和异常排查速度。

特殊背景下个性化教学场景在智慧教室中的实现

在某些特殊背景下,学生因为请假或隔离无法正常参加课堂学习,为了保持正常教学秩序、保证教学质量,文章通过剖析华东交通大学教学案例,创新性地提出一种“线上+线下”结合,充分利用智慧教室软硬件功能,实现“主课程讲授+分课堂同步直播”教学新模式。从开展的效果来看,这种基于智慧教室开展的教学新场景———“同步课堂”,可接受度高,使用便捷,能够保证教学质量,深受广大师生好评。

基于混沌映射的图像加密算法研究

由于传统的文本加密算法对图像加密的适用性不强,经典的Logistic映射存在系统参数范围受限、混沌序列分布不均等问题。通过一种基于循环移位结合改进型Logistic映射和Tent映射的图像加密算法。设置改进型Logistic映射和Tent映射的初始值和控制参数,并应用比特重拍技术提升过渡态中的混沌效果,达到提升图像加密算法的效果。明文图像进行处理时,先对其进行Arnold变换和异或的预加密处理,并对图像进行分块处理,然后利用Tent映射产生的序列进行排序索引与循环移位。在加密过程中明文图像经历了像素替换和像素扩散,使得明文像素的值和位置都发生了变化。实验结果表明,该算法具有良好的加密性能和安全性。

雷击输电线路时全波电磁暂态特性研究

研究遭受雷击时输电线路的全波电磁暂态特性,可以得出雷击时输电线路出现闪络现象的概率,避免输电线路发生破损,提高其安全性和稳定性。构建输电线路雷击仿真模型,包括杆塔、雷电流和输电线路模型,模拟输电线路受到雷击的情况,并分析其在雷击作用下所产生的2类电压,包括直接雷过电压和感应过电压,以此为依据分析输电线路在雷击作用下的全波电磁暂态特性。结果表明,当中间杆塔上相被60 kA雷电流击中时,导线相本基杆塔和邻近杆塔在受到雷击1 s内容易出现闪络现象;绝缘子被雷击时产生500~600 kA的电弧电流,造成绝缘子破坏;在输电线路的导线中安装避雷器,可避免其被雷击时的跳闸现象。

基于ELK的高校Web日志安全分析

为应对高校校园网的Web应用安全威胁,设计了基于ELK的日志安全威胁监测平台。首先对Web日志进行数据分析,挖掘其中的安全威胁攻击模式,形成安全监测模型库并将其应用于实时安全监测。系统运行结果证明,该平台可以发现校园网中的安全威胁,可视化关联分析便捷,能有效地提高运维效率和安全攻击排查的速度。

场馆局部微损坏数字虚拟再现仿真研究

利用目前方法再现体育场馆环境时,忽略了对体育场馆数字全息图的滤波处理,存在场景还原性较差的问题。为此提出基于虚拟现实的场馆局部微损坏数字再现方法。方法首先针对虚拟现实技术的特点,构建了一个虚拟现实系统,达到人机交互的效果,同时在虚拟现实系统中引入可视化技术,将采集的体育场馆局部微损坏数据转换成图像,输入到系统内,实现体育场馆局部微损坏数据的可视化展示;在系统内选取一组可视化数字图像数据,利用傅里叶计算方法获取场馆局部微损坏数字全息图,通过光场强度分布获取数字影像。为了提升数字影像的再现效果,采用拉普拉斯算法对全息图进行去噪处理,实现体育场馆局部微损坏数字影响的再现。实验测试结果表明,不同离焦误差下,影像再现的相位误差均较小,验证了该方法的有效性强、实用性高。

强耦合结构动载荷识别方法

以高速列车转向架构架为研究对象对强耦合结构的动载荷识别方法进行了研究。分析构架的结构特点及载荷系分布,以齿轮箱载荷识别为例通过加载齿轮箱载荷工况及干扰载荷工况获得强耦合边界测点的应变响应,通过三次样条空间插值的方法分别获得了三种工况下的强耦合区域内部的应变分布,将两种干扰载荷工况应变等高线交叉为零的点选为齿轮箱载荷识别测点,通过逐级加载的"载荷-应变"传递系数标定试验获得了标定散点,通过对散点进行回归分析获得最终的齿轮箱载荷系"载荷-应变"传递系数从而完成了载荷识别。通过线路实测获得了齿轮箱载荷系的时域数据,利用短时傅里叶变换得到了齿轮箱载荷系的时频图及频谱图,通过频域分析验证了该载荷解耦方法的有效性。