基于背景直方图的Staple目标跟踪算法

基于背景直方图的Staple目标跟踪算法[其他][其他]

针对Staple算法在由于相机运动出现模糊情况下跟踪精度下降的问题，提出一种基于背景权重直方图的改进Staple目标跟踪算法。首先，针对传统颜色直方图忽略空间性的问题，提出对直方图引入位置权重；其次，利用背景区域颜色直方图抑制背景信息对目标区域直方图的影响，提出引入背景权重直方图，并完成直方图分类器的构建。该算法在OTB2015测试集上与其他5个先进算法进行实验比较，结果表明在距离精度和成功率上总体效果相对Staple分别提升了3.7%和2%。

发表于：8/31/2021 2:15:00 PM

基于CNN-LSTM的支撑电容容值软测量

基于CNN-LSTM的支撑电容容值软测量[其他][其他]

实时监测功率变流器中支撑电容的老化状态，及时发现并更换存在缺陷的电容，对提高功率变换器的可靠性具有重要意义。基于相关电压电流数据，通过建立数据集，确定网络模型参数和模型训练，最终得到基于CNN-LSTM的神经网络模型，并通过不同工况下的数据集对神经网络模型的准确性进行了验证。结果表明，该模型可对电容容值进行可靠预测。

发表于：8/31/2021 2:10:00 PM

意图网络研究综述

意图网络研究综述[其他][其他]

为应对快速变化的业务和用户需求，业界提出了意图网络。意图网络使用自然语言直接描述“业务意图”并将其自动转译为网络可执行的策略及操作，从而降低了网络管理的复杂性，大幅提高了运维效率，也很大程度上节省了人工。广泛和深入地调研了意图相关的项目和研究，介绍了意图的概念和描述、意图的北向接口、意图和策略的关系以及具有代表性的意图网络框架，并讨论了意图网络部署和应用所面临的主要挑战，旨在为读者研究意图网络提供一个综合视图。

发表于：8/31/2021 2:05:00 PM

基于NOMA的RIS与DF中继对比研究

基于NOMA的RIS与DF中继对比研究[其他][其他]

面向5G-Advanced和6G移动通信系统深度覆盖需求，提出基于非正交多址接入(NOMA)的智能超表面(RIS)和解码转发(DF)中继解决方案，通过系统建模、容量分析和能效分析，对比基于NOMA的RIS和DF中继方案的性能增益。典型场景下的数值仿真与对比分析表明，随着阵元数目的增大，相比于DF中继，RIS方案的能效增益逐渐增大。

发表于：8/31/2021 2:01:00 PM

6G通信感知一体化架构与技术研究

6G通信感知一体化架构与技术研究[其他][其他]

从2019年5G标准和设备逐步成型，通信业务向着产业化、多元化的趋势逐渐清晰化，从而催生了新通信系统研究。6G作为新一代通信系统，从服务全面性和精细度都进行了深度和广度的扩展。目前6G备选技术已经有THz技术、大规模天线、IRS和通信感知融合等，其中通信和感知一体化在2021年初成为6G重点研究技术，其通过复用通信和感知架构与信号进行一体化通信和感知，可以极大地减少系统的冗余部署。从6G通信感知一体化的研究需要性、架构和技术研究几个方面展开分析，从而可以较为全面地介绍6G通感融合的可行性及重点研究方向。

发表于：8/31/2021 1:55:00 PM

基于模板匹配OCR的报告自动归档系统研究

基于模板匹配OCR的报告自动归档系统研究[其他][其他]

针对建筑检测行业中检测报告多、人工归档效率低下的问题，利用模板匹配算法与LeNet框架建立了一套强鲁棒性用于报告文件数字符号的OCR识别系统。针对报告中感兴趣区域(ROI)位置和大小不固定的问题，采用了机器视觉领域中的模板匹配定位算法来定位报告文件的ROI区域。结合LeNet网络与模板匹配定位算法，实现了传统机器视觉方法与人工智能方法的结合，构建了一套检测报告自动归档系统。所构建的自动归档系统的正确归档率达到了95.8%，有效节约了人工成本与时间成本。

发表于：8/12/2021 3:30:59 PM

基于5G技术的高可靠数据传输终端的设计

基于5G技术的高可靠数据传输终端的设计[其他][其他]

无线数据传输终端又称为“工业领域的手机”，其数据传输原理与人们平常使用的手机是类似的。目前无线数据传输终端中常使用2G/4G网络传输数据。2G/4G网络存在带宽小、时延大以及接入终端量受限等问题，因此传统的数据传输终端不适用车联网和大型工控领域。将5G技术应用到DTU(Data Transfer Unit)中，设计了一个高可靠性的5G数据传输终端即5G-DTU。它的主处理器为Rockchip公司的RK1808芯片，集成了5G通信模组、WiFi模块和接口模块。因此5G-DTU能为外置设备提供2.4 G和5 G双频段的无线接入以及丰富的外设接口。最后通过测试证明了5G-DTU的高带宽、低延时和高可靠性。

发表于：8/12/2021 3:25:11 PM

基于应用场景特征描述的无人机基站飞行高度部署

基于应用场景特征描述的无人机基站飞行高度部署[其他][其他]

由于无人机基站在不同应用场景下，所处的地理环境、用户分布、用户需求和所希望提升的性能需求不同，需要根据不同应用场景的特征对无人机基站进行部署。基于无人机基站的典型应用场景，构建两个具有代表性的无人机基站应用场景模型，并对应用场景模型特征进行抽象描述。分别构建了两个应用场景的空地通信传输模型。在此基础上，给出了最大化传输速率以及最大化无人机覆盖范围的无人机基站最优飞行高度的数学计算模型。最后，对不同场景下无人机基站最优飞行高度的影响因素和变化趋势进行了分析。

发表于：8/12/2021 3:15:28 PM

机器学习中的成员推断攻击与防御研究

机器学习中的成员推断攻击与防御研究[其他][其他]

随着机器学习渗透到日常生活中的各个方面，其数据隐私问题受到越来越多的关注。成员推断攻击是机器学习算法面临的安全威胁之一，用于推断特定数据是否存在于机器学习模型的训练集中，给用户带来极大的安全隐患，对机器学习模型的安全性提出挑战。为此，研究成员推断攻击不仅能发现隐私数据面临的威胁，而且还能为防御技术的提出提供思路。对近年来有关成员推断攻击的研究进行详细的分析，按照应用场景的不同将攻击分为判别模型攻击、生成模型攻击以及联邦学习攻击三类。同时根据成员推断攻击和防御的发展现状，阐述了影响攻击的因素以及经典的防御策略。最后指出成员推断攻击中仍需解决的问题以及未来的发展方向。

发表于：8/12/2021 3:11:27 PM

基于多任务学习的无参考超分辨图像质量评估

基于多任务学习的无参考超分辨图像质量评估[其他][其他]

图像超分辨率重建旨在从低分辨率图像中恢复其对应的高分辨率图像，是计算机视觉中的经典问题。为改进传统超分辨图像质量评价方法与人眼感知不一致的问题，提出一种基于多任务学习的超分辨图像质量评估网络。网络采用多任务学习的方式，分别学习图像的局部频率特征与质量分数，其中局部频率特征用来辅助网络进行图像质量分数的回归，提高分数预测的准确性和泛化能力。另外，在网络中加入协调注意力模块，进一步增强了模型的预测能力。实验结果表明，所提出的算法在QADS数据集上的SROCC、PLCC等指标优于目前先进的无参考超分辨图像质量评价方法。

发表于：8/12/2021 3:06:28 PM