检索结果-内蒙古大学图书馆

控制工程 2024年

作者：孟晓晴葛泉波黄岩军南京信息工程大学计算机学院南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析技术重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心同济大学汽车学院

为解决水面反射和光照等因素造成的视觉特征稀少致使USV(Unmanned Surface Vehicles)定位精度和定位稳定性下降的问题，研究提出了一种基于全局信息优化的USV-VIO(Visual-Inertial Odometry)算法。该算法通过设计一种自适应多角度匹配... 详细信息

为解决水面反射和光照等因素造成的视觉特征稀少致使USV(Unmanned Surface Vehicles)定位精度和定位稳定性下降的问题，研究提出了一种基于全局信息优化的USV-VIO(Visual-Inertial Odometry)算法。该算法通过设计一种自适应多角度匹配点提纯方法，有效消除光照影响下的特征点误匹配，并通过基于RANSAC(Random Sample Consensus)优化的视觉位姿计算方法降低计算复杂度，提高系统实时性，此外，结合直接法和五点法的视觉惯导联合初始化算法保证了系统在特征匹配稀疏场景下的稳定性，最后设计基于非关键帧的视觉惯导融合定位方法优化惯导数据，通过提高预积分精确度，实现定位精度提升。实验结果表明，该算法在多组EuRoc公开数据集和现场采集的USV航行数据集中表现出更好的适应性和定位精度，有效提升了水面场景下的系统性能。

关键词：多传感器融合运动估计组合导航非线性优化

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车联网环境下基于强化学习的边缘服务器部署策略

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计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3146-3155页

作者：严翰致许小龙代飞齐连永窦万春李彤南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224 曲阜师范大学信息科学与工程学院山东日照276825 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 云南农业大学大数据学院云南昆明650201

鉴于现有的边缘服务器部署策略主要用于改善5G、无线城域网等场景下的服务性能,无法直接用于车联网服务部署,提出一种边云协同的5G车联网边缘计算系统模型,针对该系统模型设计了基于强化学习的边缘服务器部署策略,其以负载优化为核心目... 详细信息

鉴于现有的边缘服务器部署策略主要用于改善5G、无线城域网等场景下的服务性能,无法直接用于车联网服务部署,提出一种边云协同的5G车联网边缘计算系统模型,针对该系统模型设计了基于强化学习的边缘服务器部署策略,其以负载优化为核心目标,在保证低延迟和低能耗前提下实现边缘服务器间的负载均衡。根据路边单元位置信息用Canopy聚类获取初始的聚簇数,用模糊C均值聚类获取路边单元的初始划分,并输出路边单元归属优先级矩阵;通过强化学习获得路边单元归属的最优状态并计算聚簇中心作为边缘服务器部署位置。通过对比实验验证了该策略在低服务延迟和低能耗下,能够高度实现边缘服务器间的负载均衡,表明该策略具有优越性。

关键词：边缘计算负载均衡模糊C均值强化学习

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深度学习在卫星云图移动预测中的研究综述

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遥感信息 2024年第6期39卷 1-11页

作者：郑行钰方巍陶恩屹南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京气象科技创新研究院中国气象局交通气象重点开放实验室南京210041 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215000

随着人工智能技术的迅猛发展,神经网络逐渐应用于卫星云图移动预测中,预测的准确率和效率正在不断提高。文章综述了传统方法和深度学习方法在卫星云图移动预测中的研究,旨在使读者全面了解该领域现有的知识和研究进展。首先,介绍了云对... 详细信息

随着人工智能技术的迅猛发展,神经网络逐渐应用于卫星云图移动预测中,预测的准确率和效率正在不断提高。文章综述了传统方法和深度学习方法在卫星云图移动预测中的研究,旨在使读者全面了解该领域现有的知识和研究进展。首先,介绍了云对气候变化的影响以及卫星云图移动预测对气象领域的重要性,并回顾了传统的云移动预测方法,分析了它们的优缺点。其次,简单介绍了该领域常用的深度学习模型的概念,并深入探讨了深度学习方法在卫星云图移动预测中的应用,归纳总结了当前的研究进展,阐述了深度学习相比于传统方法的优点。最后,总结了目前深度学习在该领域所面临的问题与挑战,同时对未来的研究方向进行了展望。

关键词：人工智能神经网络卫星云图深度学习云移动预测

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基于深度学习的图像隐写研究进展

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计算机研究与发展 2021年第3期58卷 548-568页

作者：付章杰李恩露程旭黄永峰胡雨婷南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 鹏城实验室广东深圳518066 清华大学电子工程系北京100084

图像隐写是信息安全领域的研究热点之一.早期隐写方法通过修改载体图像获得含密图像,导致图像统计特性发生变化,因此难以抵抗基于高维统计特征分析的检测.随着深度学习的发展,研究者们提出了许多基于深度学习的图像隐写方法,使像素修改... 详细信息

图像隐写是信息安全领域的研究热点之一.早期隐写方法通过修改载体图像获得含密图像,导致图像统计特性发生变化,因此难以抵抗基于高维统计特征分析的检测.随着深度学习的发展,研究者们提出了许多基于深度学习的图像隐写方法,使像素修改更隐蔽、隐写过程更智能.为了更好地研究图像隐写技术,对基于深度学习的图像隐写方法进行综述.首先根据图像隐写过程,从3个方面分析了基于深度学习的图像隐写方法:1)从生成对抗网络和对抗样本2个角度介绍载体图像获取方法;2)分析基于深度学习的隐写失真设计方法;3)阐述基于编码解码网络的含密图像生成方法.然后,分析和总结了无载体图像隐写方法的优缺点,该类方法无需载体图像即可实现图像隐写,因此在对抗统计分析方面存在天然优势.最后,在深入分析与总结基于深度学习的图像隐写与无载体图像隐写2类方法优缺点的基础上,对图像隐写的发展方向进行了探讨与展望.

关键词：图像隐写深度学习生成对抗网络对抗样本无载体图像隐写

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基于深度学习的通用目标检测研究综述

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电子学报 2021年第7期49卷 1428-1438页

作者：程旭宋晨史金钢周琳张毅锋郑钰辉南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 西安交通大学软件学院陕西西安710049 东南大学信息科学与工程学院江苏南京210096

目标检测是计算机视觉领域中最基础且最重要的任务之一,是行为识别与人机交互等高层视觉任务的基础.随着深度学习技术的发展,目标检测模型的准确率和效率得到了大幅提升.与传统的目标检测算法相比,深度学习利用强大的分层特征提取和学... 详细信息

目标检测是计算机视觉领域中最基础且最重要的任务之一,是行为识别与人机交互等高层视觉任务的基础.随着深度学习技术的发展,目标检测模型的准确率和效率得到了大幅提升.与传统的目标检测算法相比,深度学习利用强大的分层特征提取和学习能力使得目标检测算法性能取得了突破性进展.与此同时,大规模数据集的出现及显卡计算能力的极大提高也促成了这一领域的蓬勃发展.本文对基于深度学习的目标检测现有研究成果进行了详细综述.首先回顾传统目标检测算法及其存在的问题,其次总结深度学习下区域提案和单阶段基准检测模型.之后从特征图、上下文模型、边框优化、区域提案、类别不平衡处理、训练策略、弱监督学习和无监督学习这八个角度分类总结当前主流的目标检测模型,最后对目标检测算法中待解决的问题和未来研究方向做出展望.

关键词：计算机视觉深度学习目标检测卷积神经网络

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基于组件分割的钓鱼URL检测方法

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信息安全学报 2025年第1期10卷 130-142页

作者：钟文康王添张功萱网络空间安全学院南京理工大学南京210094 信息工程学院江苏财会职业学院连云港222061 计算机科学与工程学院南京理工大学南京210094

URL作为钓鱼网站最直接也是最重要的特征,利用深度学习的方法对分词后的URL字符序列进行特征提取,可以极大的提升基于URL的钓鱼网站识别的准确率。将URL按照不同组件进行分割是URL常见的分词手段,该方法能够对不同组件进行多粒度的特征... 详细信息

URL作为钓鱼网站最直接也是最重要的特征,利用深度学习的方法对分词后的URL字符序列进行特征提取,可以极大的提升基于URL的钓鱼网站识别的准确率。将URL按照不同组件进行分割是URL常见的分词手段,该方法能够对不同组件进行多粒度的特征判别,但是这一方法未能在钓鱼网站的URL检测中得到有效应用,尚缺乏深入的研究。此外,现有的基于深度学习的钓鱼网站URL检测方法由于实验数据以及模型训练方法上的局限性,在泛化能力和误报率方面仍存在不足,难以满足真实环境中复杂的识别需求。为解决上述问题,本文提出了一种基于组件分割的钓鱼URL检测方法:(1)该方法首先对URL的不同组件进行分割,并对各组件依次进行字符级分词、截断填充及编码,使得深度学习模型能够对不同组件采取不同层级的管理从而进行细粒度的特征判别。(2)为了避免卷积神经网络中采用的池化策略过于关注局部特征而忽视特征整体空间结构的问题,本文所提方法将对融合后的各组件特征利用胶囊网络进一步提取。(3)在模型训练方法中引入对抗训练机制,对多嵌入层进行独立对抗训练,以满足模型对各组件的差异化处理,从而进一步提升模型的泛化能力。最后,在百万级的样本数据集中,与现有的最先进的同类方法相比,所提方法在钓鱼URL的识别准确率上提升0.86%,误报率降低1.08%,F1-Score提升0.95%。

关键词：钓鱼URL检测胶囊网络对抗训练数据处理深度学习

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基于轮廓自动生成的构造式图像隐写方法

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通信学报 2021年第9期42卷 144-154页

作者：周志立王美民杨高波朱剑宇孙星明南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙410082

为解决现有构造式隐写方法隐藏容量小和秘密信息难以提取的问题,提出一种基于轮廓自动生成的构造式图像隐写方法,具体包括以秘密信息为驱动的轮廓线生成和从轮廓线到图像变换2个过程。首先,建立基于长短期记忆网络(LSTM)的轮廓自动生成... 详细信息

为解决现有构造式隐写方法隐藏容量小和秘密信息难以提取的问题,提出一种基于轮廓自动生成的构造式图像隐写方法,具体包括以秘密信息为驱动的轮廓线生成和从轮廓线到图像变换2个过程。首先,建立基于长短期记忆网络(LSTM)的轮廓自动生成模型,实现以秘密信息为驱动的图像轮廓线生成;然后,建立基于pix2pix模型的轮廓-图像可逆变换模型,将轮廓线变换为含密图像。该模型也支持含密图像到轮廓的逆变换,从而实现秘密信息提取。实验结果表明,所提方法不仅能有效地抵抗隐写分析攻击,还能实现较高的隐藏容量和准确的秘密信息提取,性能明显优于现有的同类构造式图像隐写方法。

关键词：构造式图像隐写无载体信息隐藏深度学习生成对抗网络

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面向无人机远程识别的位置隐私保护方法

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航空学报 2025年

作者：金永光叶方伟吴启晖南京航空航天大学电子信息工程学院南京航空航天大学计算机科学与技术学院

随着低空空域的逐步放开以及低空经济的高速发展，无人航空器的数量将呈现指数增长。无人机的位置信息是保障飞行安全和业务效率的基础，因此，多个国家及地区的航空监管机构颁布了无人机远程识别（Remote ID）规定，要求无人机定期通... 详细信息

随着低空空域的逐步放开以及低空经济的高速发展，无人航空器的数量将呈现指数增长。无人机的位置信息是保障飞行安全和业务效率的基础，因此，多个国家及地区的航空监管机构颁布了无人机远程识别（Remote ID）规定，要求无人机定期通过无线信道明文广播无人机标识符和当前位置等信息。尽管强制广播位置信息有助于优化空域资源分布以及提升业务效率，但明文广播位置信息使得恶意用户能够获取轨迹信息并跟踪无人机，可能导致无人机被捕获和敏感信息的隐私泄露等严重后果。针对此问题，本文研究适用于Remote ID的无人机位置隐私保护机制，提出一种基于差分隐私的位置混淆方案，通过广播混淆位置而不是实际位置来实现对无人机位置信息的隐私保护，同时保障混淆位置的可用性。本文最后评估了基于混淆位置的隐私保护方法在两个涉及无人机位置的用例中的效用，揭示了在下一代符合Remote ID规范的无人机生态系统中，位置隐私与位置效用之间的权衡机理。

关键词：无人机 Remote ID 位置隐私保护低空经济差分隐私

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特征演化的置信-加权学习方法

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软件学报 2022年第4期33卷 1315-1325页

作者：刘艳芳李文斌高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 龙岩学院数学与信息工程学院福建龙岩364012

与研究固定特征空间的传统在线学习相比,特征演化学习通常假设特征不会以任意方式消失或出现,而是随着收集数据特征的硬件设备更换旧特征消失、新特征出现.然而,已有的特征演化学习方法仅利用数据流的一阶信息,而忽略可以挖掘特征之间... 详细信息

与研究固定特征空间的传统在线学习相比,特征演化学习通常假设特征不会以任意方式消失或出现,而是随着收集数据特征的硬件设备更换旧特征消失、新特征出现.然而,已有的特征演化学习方法仅利用数据流的一阶信息,而忽略可以挖掘特征之间相关性和显著提高分类性能的二阶信息.提出了一种特征演化的置信-加权学习算法来解决上述问题:首先,引入二阶置信-加权来更新数据流的预测模型;接着,为了充分利用已学习的模型,在重叠时期学习线性映射来恢复旧特征;随后,用恢复的旧特征更新已有模型;同时,用新特征学习新的预测模型;继而,运用两种集成方法来利用这两种模型;实验研究表明,所提算法优于已有的特征演化学习算法.

关键词：机器学习二阶置信-加权在线学习演化特征分类

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基于区块链和知识证明的匿名数据共享算法

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信息技术 2022年第2期46卷 14-19页

作者：顾伟任勇军南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

由于车载网(Vehicular Ad-Hoc Networks,VANETs)中车辆的存储容量有限,就需要增加边缘计算的数据存储空间。然而,边缘服务器并不是完全信任的,这就存在车与车间所共享数据的安全和隐私泄露问题。为此,提出基于区块链和知识证明的匿名数... 详细信息

由于车载网(Vehicular Ad-Hoc Networks,VANETs)中车辆的存储容量有限,就需要增加边缘计算的数据存储空间。然而,边缘服务器并不是完全信任的,这就存在车与车间所共享数据的安全和隐私泄露问题。为此,提出基于区块链和知识证明的匿名数据共享(Blockchain and Zero-Knowledge Proofs-based Anonymous Data-sharing,BZAD)算法。通过区块链和知识证明,构建一个分布式、匿名数据共享策略。同时,引用发布-订阅模式的存储数据,提高对数据的管理效率。性能分析表明,BZAD算法在维持高安全性的同时,具有较高的运行效率。

关键词：车载网数据共享边缘计算安全和隐私区块链

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