基于双流卷积神经网络和生成式对抗网络的行人重识别算法

基于双流卷积神经网络和生成式对抗网络的行人重识别算法[人工智能][信创产业]

近年来，针对行人重识别问题的深度学习技术研究取得了很大的进展。然而，在解决实际数据的特征样本不平衡问题时，效果仍然不理想。为了解决这一问题，设计了一个更有效的模型，该模型很好地解决了目标的不同姿态的干扰以及数据集中的图片数量不足的问题。首先，通过迁移姿态生成对抗网络生成行人不同姿势的图片，解决姿态干扰及图片数量不足的问题。然后利用两种不同的独立卷积神经网络提取图像特征，并将其结合得到综合特征。最后，利用提取的特征完成行人重识别。采用姿势转换方法对数据集进行扩展，有效地克服了由目标不同姿势引起的识别误差，识别错误率降低了6%。实验结果表明，该模型在Market-1501和DukeMTMC-Reid上达到了更好的识别准确度。在DukeMTMC-Reid数据集上测试时，Rank-1准确度增加到92.10%，mAP 达到84.60%。

发表于：2020/12/15 下午4:44:29

基于稀疏建模和SVM的管道缺陷分类方法研究

基于稀疏建模和SVM的管道缺陷分类方法研究[其他][其他]

埋地钢质管道缺陷识别及评估是管道检测领域中长期存在的难点之一，而实现对管道缺陷准确分类的前提是管道损伤信号的精准提取，针对埋地管道缺陷信号特征提出一种基于稀疏建模和支持向量机(SVM)的管道缺陷信号提取与识别方法。通过从原始信号中学习获得字典，将该字典采用正则化正交匹配追踪算法构建缺陷信号稀疏模型，并根据压缩感知理论获得信号的特征向量。进一步，采用多分类SVM将缺陷信号的特征向量与管道实际缺陷类型建立映射关系，并通过遗传粒子群优化算法指导SVM参数选取。结果表明：提出的分类方法可实现对管道缺陷损伤程度的准确划分，该方法已经成功通过实验室验证，并成功应用于华北某油田的工程领域检测。

发表于：2020/12/15 下午4:36:09

干线动态协调控制的深度Q网络方法

干线动态协调控制的深度Q网络方法[人工智能][工业自动化]

为有效降低城市交通干线的车均延误与停车次数，将深度Q网络引入干线协调控制，给出了一种干线动态协调控制的DDDQN(Dueling Double Deep Q Network)方法。该方法结合双重深度Q网络与基于竞争架构深度Q网络，并将干线作为整体处理，通过深度神经网络挖掘干线各交叉口协调控制的相关性，基于Q学习进行交通信号控制决策。通过仿真实验，在近饱和流量和干线存在初始排队的情况下，将DDDQN方法与现有绿波方法，以及经典深度Q网络、双重深度Q网络、基于竞争架构深度Q网络的干线协调控制算法进行对比，实验结果表明基于DDDQN的干线动态协调控制算法性能优于其他四种方法。

发表于：2020/12/15 下午4:30:49

基于云平台的压砖设备健康状态分析方法设计

基于云平台的压砖设备健康状态分析方法设计[模拟设计][工业自动化]

基于运行数据对压砖设备健康状态进行分析，对于降低设备故障率、提升压砖成品质量具有重要意义。现有方案大多数局限于离线人工分析，实时性差且推广效率低。针对上述问题，基于阿里云机器学习平台设计了压砖设备健康状态分析方法，基于聚类方法构建了压砖设备健康状态模型，在无需先验知识的情况下，对于压砖设备的工作、待机、异常等健康状态实现了建模。进而，将该模型部署于云计算平台上，通过周期性的数据导入与分析实现了压砖设备健康状态的在线分析。最后通过实例证明了该方法的有效性。

发表于：2020/12/15 下午4:30:48

基于机器学习的Modbus_TCP通信异常检测方法研究

基于机器学习的Modbus_TCP通信异常检测方法研究[模拟设计][工业自动化]

针对工业控制系统中Modbus_TCP协议存在的诸多安全隐患问题，提出了基于机器学习的Modbus_TCP通信异常检测方法，分析了Modbus_TCP报文类型与结构特点，介绍了机器学习中决策树分类模型算法的实现过程，建立了Modbus_TCP协议的模拟通信，使用了Scapy工具构造伪报文实现异常检测。设置了朴素贝叶斯分类模型、逻辑回归分类模型和传统支持向量机分类模型的实验与之对比，并且对模型的准确率、误报率、漏报率和时间性能进行分析。分析结果表明，决策树分类模型准确率高，消耗时间短，具有一定的优越性。

发表于：2020/12/15 下午4:23:58

一种基于UKF的SOC估算方法

一种基于UKF的SOC估算方法[其他][汽车电子]

随着新能源汽车市场规模的增长，电池管理系统(Battery Management Systems，BMS)的市场需求也进一步扩大。作为保障电池安全及延长电池寿命的BMS而言，动力锂电池组的荷电状态(State of Charge，SOC)估算是BMS研究的重点。在研究了安时积分法估算SOC时受SOC初始值影响较大，且具有累积误差的问题，以及扩展卡尔曼滤波算法(EKF)估算SOC时收敛较慢的基础上，采用二阶RC等效电路模型对锂电池进行建模分析，针对锂电池各参数受SOC变化的影响，引进无迹卡尔曼滤波(UKF)算法，给出了锂电池的SOC仿真实验。实验结果表明，该种基于UKF的估算方法对SOC的估算更准确，误差更小且收敛速度快，对传统采用定值电池参数BMS的改进具有重要意义。

发表于：2020/12/15 下午4:16:26

基于GWO-SVM算法的物联网入侵检测研究

基于GWO-SVM算法的物联网入侵检测研究[其他][物联网]

物联网时代悄然而至，然而物联网技术在给人们带来方便的同时，其安全问题也日趋突出。针对物联网存在的网络入侵安全问题，提出GWO-SVM算法实现网络入侵检测。灰狼优化算法(GWO)具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，将GWO用于优化支持向量机(SVM)的参数选择，有助于提升分类模型的准确率。同时通过调整适应度值函数，避免分类模型过拟合。在UNSW-NB15数据集上，将GWO-SVM分类算法与SVM、PSO-SVM、GA-SVM分类算法进行对比，实验结果表明，GWO-SVM算法具有更高的分类准确率和性能，适用于物联网环境下的网络入侵检测。

发表于：2020/12/15 下午4:08:16

云计算中心运维数据可视化研究

云计算中心运维数据可视化研究[通信与网络][数据中心]

针对云计算中心运维数据分散、可视化程度低等问题，提出了建设基于InfluxDB和Grafana的云计算中心运维指标可视化平台。该平台从多个维度对运维数据进行展示，使用户能够全面了解云计算中心运行情况，提高运维管理工作的效率。

发表于：2020/12/15 下午4:02:00

油田工业控制系统网络安全解决方案研究

油田工业控制系统网络安全解决方案研究[通信与网络][安防电子]

工业控制系统现已广泛应用在油田行业，随着两化融合、智慧油田建设进程的加速，油田工控网络从相对封闭到趋于开放，工控系统的脆弱性和外部威胁被进一步放大，严重影响着国家油田行业的安全生产、稳定运营。从油田工控实际需求出发，依据工业控制系统等级保护扩展要求，结合油田工业控制系统协议多样、设备可靠性要求高、安全机制不能影响实时性等特点，从安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境、安全管理中心等方面着手，研究贴合油田行业特征的工控网络安全解决方案。

发表于：2020/12/15 下午3:59:27

浅谈信息系统安全集成服务能力建设

浅谈信息系统安全集成服务能力建设[通信与网络][安防电子]

网络安全已是国家战略。从事信息系统安全集成服务企业的服务能力，对于信息系统建设具有重要的影响。安全集成服务认证作为一项自愿性认证受到广大IT企业的认可。在从事安全集成服务认证审核中，发现依然存在一些共性方面的问题。剖析安全集成服务内涵，总结分析企业在安全集成服务能力方面存在的问题及产生问题的主要原因，对于企业安全集成服务能力提升提出一些建议。

发表于：2020/12/15 下午3:53:00