探讨入侵检测系统在信息安全中的应用

介绍了入侵检测技术以及基于Agent的入侵检测技术的发展和研究现状,分析了当前入侵检测系统面临的主要问题和发展趋势,并对入侵检测系统的改进提出了建议。     

基于RETE算法的速生丰产林培育知识系统的设计

本文应用实现产生式系统的高效模式匹配算法—RETE算法,分析设计了速生丰产林生长培育知识系统。该系统的特点是使用相似性方法来处理模糊问题,能够较为理想地实现速生丰产林生长培育过程中的推理机制。     

基于计算机视觉技术的运动鱼检测算法

为了提高水中鱼的运动检测精度,该文在分析比较图像和视觉领域常用的运动目标检测算法的基础上,提出了3种适合于运动鱼检测的改进算法。试验结果表明,该文提出的算法在检测鱼的快速运动方面要优于传统算法,特别是帧间差分和运动平均背景建模结合方法较其他算法在平均检测时间和检测精度方面更具优势,在鱼类运动检测方面有较大的应用潜力。     

基于改进二维最大类间方差法的白色异性纤维检测算法

白色异性纤维的检测是棉花在线检测中的一个难题。通过对白色异性纤维和皮棉灰度直方图的分析,改进了二维Otsu算法,在计算目标和背景的概率和时考虑了二维灰度直方图副对角线区域的概率和,缩小了二维Otsu算法阈值对的取值范围。经过试验表明,与一维Otsu算法和快速二维Otsu算法相比,改进后的二维Otsu算法的准确性和实时性都得到了有效提高,该算法在实际生产中已经得到了成功的应用。     

遗传算法在入侵检测中的应用研究

本文简要介绍了入侵检测技术的原理和分类,介绍了遗传算法在入侵检测技术中的应用,以及利用遗传算法为基础和其他技术相结合的一些方法在入侵检测中的应用。通过与单个神经网络的比较,说明基于遗传算法的集成神经网络检测方法能克服单个分类算法的缺陷,提高入侵检测系统的检测率。     

改进的种子点生长模糊边缘检测算法

针对传统模糊边缘检测算法计算量大、效率低的弱点,利用图像边界点连续的特性,结合模糊边缘检测算法的思想,提出了一种基于模糊理论的改进种子点生长边缘检测算法。利用相应算法建立两张快速查找表,对图像中的像素点通过查表,选取种子点,根据边缘点的判断准则对其进行生长,最终实现边缘检测。实验证明,算法具有较高的效率和较强的抗噪能力。     

基于改进型模糊边缘检测的小麦病斑阈值分割算法

针对小麦病斑分割不准确、噪声大以及病斑边缘不清晰等问题,结合传统的作物病斑分割方法,提出一种基于改进的模糊边缘检测的图像阈值分割算法。图像预处理方面,在分析了传统模糊边缘检测缺点的同时对算法作了两个方面的改进,使用梯度倒数加权平均滤波方法去除小麦病斑噪声,然后对多层次模糊算法进行数值分层改进,增强病斑边缘信息;最后对传统的阈值分割方法进行了算法改进,采用一种改进的最大类间方差比阈值分割方法,在增强图像边缘的基础上进行阈值分割,改进阈值选取方法,在模糊增强后的小麦病斑图像上进行阈值分割提取出小麦病斑形状特征。对在大田环境下获取的小麦病害图像进行边缘增强和阈值分割试验,与传统固定阈值分割算法试验对比得出,基于改进的模糊边缘增强与阈值分割相结合的改进算法正确分割率达98.76%,相比传统固定阈值分割算法提高了8.35个百分点,漏检比增加了1.29个百分点,噪声比为1.86%,相比减少了8.36个百分点,在运算时间上减少了0.331 s,不仅突出病斑边缘信息,而且分割效率高、噪声小,可为图像分割方法的研究提供了可参考依据。     

基于改进YOLOv5的茶叶杂质检测算法

针对现有目标检测算法检测茶叶杂质精度低、速度慢的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv5的茶叶杂质检测算法。采用K-Means聚类算法对杂质真实框聚类,以获取适合茶叶杂质特征的锚框尺寸;通过在主干特征提取网络CSPDarkNet中引入前馈卷积注意力机制（Convolutional Block Attention Module,CBAM）,将茶叶杂质输入特征图依次经过通道注意力模块和空间注意力模块,获得特征图通道维度和空间维度的关键特征;在颈部网络中添加空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling,SPP）模块,融合并提取不同感受野的关键特征信息;将普通卷积替换成深度可分离卷积,增大小目标预测特征图的置信度损失权重,构建了轻量化的改进YOLOv5网络结构模型;分别制作了铁观音茶叶中混合有稻谷、瓜子壳、竹片和茶梗4种杂质的数据集并进行茶叶杂质检测试验。结果表明,改进的YOLOv5比常规YOLOv5在茶叶杂质检测中具有更高的置信度分数,且定位更为准确,未出现漏检现象。改进YOLOv5的多类别平均精度（Mean Average Precision,mAP）和每秒传输帧数（Frame Per Second,FPS）达到96.05%和62帧/s,均优于主流的目标检测算法,验证了改进算法的高效性和鲁棒性。该研究成果可为提升茶叶制作过程中小目标杂质检测精度与检测速度奠定基础。     

基于非并行布朗运动的土壤胶体分形凝聚模拟算法改进

耗时长是目前进行大规模体系分形凝聚模拟的主要障碍。该文采用优化存储结构来降低时间复杂度的思路,对传统On-lattice集团凝聚模型算法进行了改进。用三维数组表征模拟体系,用链表表征团簇结构,实现了在体系中直接访问任意团簇,以及确定组成团簇单粒在三维数组中对应数组元素具体位置的新方法。论文基于新的存储结构重新设计了集团凝聚模型中布朗运动、碰撞检测和凝聚的算法,使得模拟算法的总时间复杂度从立方阶变为了线性阶。该改进算法为研究人员进行大规模体系分形凝聚模拟提供了技术支撑。     

基于尺度不变特征转换算子的水果表面图像拼接方法

水果全表面图像信息是否完整,直接影响水果表面颜色和缺陷检测的结果。该文提出了一种基于尺度不变特征转换(SIFT,scale invariant feature transform)算子的图像拼接方法,实现多视角水果图像的拼接以获取完整的水果表面信息。首先以15°固定间隔旋转水果以获取各视角下的连续图像,在图像2R-G-B通道下实现图像目标和背景分离,并对目标图像进行灰度直方图均衡化以增强其纹理信息,有利于特征点的提取。运用SIFT算法提取图像特征点,因为特征向量数量多、维数高,采用普通的K-D树算法搜索匹配点将消耗大量时间,因此将图像划分为16个区域,通过多次试验可知中间4个区域为特征点是最容易匹配的区域,这样就缩小匹配点可能存在的区域。采用极线几何约束法和改进型随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法以提高图像拼接精度,减少匹配时间。根据平移矩阵,对前后图像进行拼接,从而实现水果表面图像的完整拼接。试验结果表明:该算法平均匹配精度提高35.0%,平均拼接时间为2.5 s,较传统K-D树算法缩短67.8%时间,拼接效果还原率为93.9%。该文算法具有一定的尺度、旋转以及仿射变换不变性,适用于随机呈现的不同姿态球状水果图像拼接。该研究可为基于机器视觉的农产品品质检测和等级划分提供科学参考。     

基于多幅图像的黄瓜叶片形态三维重建

为了更加快速、便捷、精确和逼真地重构出植物叶片的三维形态,提出了基于多幅图像的黄瓜叶片建模方法。首先利用角点检测算法提取叶片边缘及主脉的特征点,通过结合极线约束和SIFT特征描述算子对特征点进行匹配,进而得到特征点的三维坐标;然后利用B样条曲线连接这些特征点,对叶片边缘和中脉进行拟合,再利用Delaunay三角化方法对叶片进行三角网格化;最后通过纹理映射增加模型的真实感。试验结果表明,通过该方法可以精确、快捷地重构出黄瓜叶片的三维形态,具有较强的真实感效果。     

遗传算法和最小二乘匹配相结合的DEM匹配方法

针对传统最小二乘无控制DEM匹配方法拉入范围小的问题,提出了一种遗传算法和最小二乘匹配相结合的无控制DEM匹配方法,为了克服基于传统匹配模型的遗传匹配方法易陷入缩放系数为0的错误全局最优极值处的问题,建立了采用距离等级划分的DEM匹配模型.在此基础上,设计了遗传算法和最小二乘匹配相结合的匹配方法流程.仿真和实际数据实验结果均表明,该方法能够保持最小二乘法匹配精度高和遗传算法拉入范围大的优点,并有较好的稳定性和较高的收敛效率.     

入侵检测技术探讨

本文介绍了当前入侵检测技术的一般方法和存在问题，并对其可能发展趋势做出了预测。     

苹果采摘机器人中的图像配准技术

为了减少自然环境下的光线干扰,采用一个彩色相机和一个深度相机获取目标物的图像,利用多源传感器信息融合与互补方法,实现多目标图像的精确配准。基于TOF（time of flight）技术的PMD（polarization mode dispersion）相机,能实时获得强度图像和深度信息。以苹果树为研究对象,采用Harris检测提取特征点,在归一化互相关系数法的基础上运用邻域的支持强度实现了PMD图像与彩色图像的同名点配准。对自然场景中共50组图片进行试验验证,该方法顺光条件下正确匹配率达到85.75%,逆光条件下的匹配率是79.57%,能满足光线变化的图像精确配准的要求。     

基于Rank变换的农田场景三维重建方法

农田场景的三维重建对于研究远程监测作物的生长形态、预测作物产量、识别田间杂草等都具有重要作用。为解决农田场景图像三维重建困难、立体匹配精度较差等问题,该文提出了一种基于Rank变换的农田场景三维建模方法。该方法运用加权平均法灰度化图像,以保留农田场景的完整特征;以灰度图像的Rank变换结果作为匹配基元,采用基于归一化绝对差和测度函数的区域匹配算法获取场景的稠密视差图;根据平行双目视觉成像原理计算场景的空间坐标,并生成三维点云图;依据所得场景的三维坐标,对场景中感兴趣区域实现三维重建。采用标准视差计算测试图像验证立体匹配算法精确性,平均误匹配率较传统的绝对差和函数算法降低约5.63%。运用不同环境下的棉田场景图像测试三维重建方法,试验结果表明,在6.8 m的景深范围内,作物及杂草的高度、宽度等几何参数计算值与实际测量值接近,各项指标的平均相对误差为3.81%,验证了三维重建方法的可靠性及准确性。     

基于优化点匹配模式的农作区遥感影像融合分类

利用遥感影像进行农作物长势监测及估产中,对所用多源影像进行恰当的影像融合是正确解译的重要前提,在传统的基于灰度的影像匹配融合模式中,存在着高运算量和精度不高的问题,该文使用一种基于优化点匹配模式进行农作区遥感影像融合方法,对不同传感器的两景西北农作区遥感影像进行了融合分析验证。所用两景ASTER和SPOT图像匹配总体误差RMS=0.8965,融合后的影像总体分类精度提高到89.67%。     

基于Census变换的双目视觉作物行识别方法

针对基于双目视觉技术的作物行识别算法在复杂农田环境下,立体匹配精度低、图像处理速度慢等问题,该文提出了一种基于Census变换的作物行识别算法。该方法运用改进的超绿-超红方法灰度化图像,以提取绿色作物行特征;采用最小核值相似算子检测作物行特征角点,以准确描述作物行轮廓信息;运用基于Census变换的立体匹配方法计算角点对应的最优视差,并根据平行双目视觉定位原理计算角点的空间坐标;根据作物行生长高度及种植规律,通过高程及宽度阈值提取有效的作物行特征点并检测作物行数量;运用主成分分析法拟合作物行中心线。采用无干扰、阴影、杂草及地头环境下的棉田视频对算法进行对比试验。试验结果表明,对于该文算法,在非地头环境下,作物行中心线的正确识别率不小于92.58%,平均偏差角度的绝对值不大于1.166°、偏差角度的标准差不大于2.628°;图像处理时间的平均值不大于0.293 s、标准差不大于0.025 s,能够满足田间导航作业的定位精度及实时性要求。     

基于光切法的葡萄硬枝嫁接切削面粗糙度图像检测算法

为了实现葡萄硬枝嫁接苗木切削面粗糙度的检测,该文基于光切法测量原理,搭建了切削面粗糙度图像检测系统,研究了特征提取的图像检测算法。为获取较长的取样长度,采用了图像拼接技术,并提出了一种自动制取匹配模板的方法,拼接算法测试结果表明:每多拼接一幅粗糙度特征图像,运行时间平均增加1.104 s,取样长度平均增加1 131.77μm;采用了模糊集合理论对拼接后的粗糙度特征图像进行灰度变换,可以有效保证图像分割后单侧边缘的完整;采用了人机交互的方式对粗糙度特征二值图像像素进行区域操作,可以滤除因切削面自身含有的导管腔、管胞腔而导致的缺陷轮廓,从而提高粗糙度计算的准确度;提出了一种逐列遍历图像提取单侧边缘的方法,通过对单侧边缘进行计算,可以得到粗糙度高度参数Ra与Rz的值。将该粗糙度图像检测算法与基恩士VK-X200形状测量激光显微系统进行了粗糙度检测对比试验,结果表明,该文提出的粗糙度图像检测算法测得Ra的相对误差为6.73%,在测量误差允许范围内,该文基于光切法测量原理的图像检测算法,用于检测葡萄硬枝嫁接苗木切削面粗糙度,具有较高的精度和良好的可行性,为进一步研究切削参数对切削面粗糙度以及对苗木嫁接成活率的影响提供了技术支撑。