检索结果-内蒙古大学图书馆

天津理工大学学报 2025年第1期41卷 51-56页

作者：姜鑫王春东天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

针对医疗数据的集中存储、共享效率低和隐私泄露等问题,提出一种基于区块链的医疗数据安全共享模型。首先,基于可验证延迟函数(verifiable dely function, VDF)对实用拜占庭容错(practical Byzuntine fault tolerance, PBFT)算法进行改... 详细信息

针对医疗数据的集中存储、共享效率低和隐私泄露等问题,提出一种基于区块链的医疗数据安全共享模型。首先,基于可验证延迟函数(verifiable dely function, VDF)对实用拜占庭容错(practical Byzuntine fault tolerance, PBFT)算法进行改进,实现了主节点的分布式选举,保证了主节点的可靠性;其次,使用闪电网络技术构建链下匿名通信交易通道,解决数据共享过程中匿名通信问题,提高了数据共享效率;最后,设计了一套完整的医疗数据共享方案,实现不同实体之间的数据安全共享。与现有数据共享方案相比,该方案在安全性和共识效率方面具有优势。

关键词：可验证延迟函数医疗数据共享闪电网络共识机制

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基于菲涅尔区模型的年龄段识别方法研究

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光电子．激光 2021年第9期32卷 979-984页

作者：张炜宁王春东天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384

基于步态特征的行为识别技术是一种新兴的人机交互技术,在安保监控、图像处理等许多领域正发挥着巨大作用。目前已经提出的各种行为识别的技术手段中,基于商用的WIFI设备的相关技术因其易于部署、设备成本不高、对应用环境要求低等优势... 详细信息

基于步态特征的行为识别技术是一种新兴的人机交互技术,在安保监控、图像处理等许多领域正发挥着巨大作用。目前已经提出的各种行为识别的技术手段中,基于商用的WIFI设备的相关技术因其易于部署、设备成本不高、对应用环境要求低等优势而得以广泛应用。现有的步态识别研究只可以识别出人的步态,但无法根据步态识别年龄段。在本文中,探讨了菲涅尔区域理论,提出了一种基于WiFi物理层信息的年龄段识别方法,即利用步态识别年龄段。使用菲涅尔区模型来学习步态特征,首先将动作数据集进行去噪处理来收集信道状态信息(CSI)。然后基于菲涅尔区域模型提取信道相位信息的特征值来描述步态动作,最后利用分类算法实现年龄段识别。实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性,在不同的实验环境中的平均识别准确率达到91.2%。因此,本文提出的系统可以应用于复杂的室内场景,具有广泛的应用前景。

关键词：模式识别年龄段识别菲涅尔区步态识别信道状态信息

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基于边缘计算的分簇AODV路由新算法

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北京交通大学学报 2022年第2期46卷 1-10页

作者：张德干龚倡乐张婷张捷李霞天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津300384 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

在分析现有相关技术的基础上,提出了一种基于边缘计算的分簇(Ad hoc On-demand Distance Vector,AODV)路由新算法.通过对传统的以最小跳数为基础的AODV路由协议进行优化,综合考虑车辆节点能量,车辆行驶速度的信息,结合车对车(Vehicle to... 详细信息

在分析现有相关技术的基础上,提出了一种基于边缘计算的分簇(Ad hoc On-demand Distance Vector,AODV)路由新算法.通过对传统的以最小跳数为基础的AODV路由协议进行优化,综合考虑车辆节点能量,车辆行驶速度的信息,结合车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)以及车对路(Vehicle to Road,V2R)的通信模式,在路边单元RSU中添加边缘服务器,使用分簇的方法,簇内车辆节点使用V2V通信模式,簇间车辆节点使用V2V与V2R相结合的通信模式来进行路由的选择.仿真结果表明,该算法在高速移动车辆自组织网络中提高了路由的选择效率,降低了链路因高速移动而导致断开重新建立链接带来的网络拓扑控制开销.

关键词：车辆自组织网络 AODV 边缘计算优化通信模式

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基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法

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光电子．激光 2021年第6期32卷 628-636页

作者：郭纪志刘凤连杨馨竹汪日伟天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室和天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 温州大学瓯江学院浙江温州325035

针对在摄像机视角、光照、气候、地貌等条件的大幅度变化或者存在快速移动物体的复杂场景下,视觉即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的精确性和鲁棒性较低等问题,闭环检测作为解决SLAM位姿漂移的重要环节... 详细信息

针对在摄像机视角、光照、气候、地貌等条件的大幅度变化或者存在快速移动物体的复杂场景下,视觉即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的精确性和鲁棒性较低等问题,闭环检测作为解决SLAM位姿漂移的重要环节,提出了一种基于神经网络的闭环检测方法。该方法通过传感器获取视觉图像的数据,不同于传统方法的特征提取,采用改进三重约束损失函数训练Darknet提取图像特征,构造对应特征向量矩阵。由于Darknet借鉴了残差网络(resnet)的思想,在具有较深网络层数的同时,仍保持较高的准确率,减少了特征提取误差。经过自编码器方法对数据进行降维处理,通过余弦相似度计算,设定合理阈值,能够更快的得到闭环检测结果。最后通过在两个公开视觉SLAM闭环检测数据集,New College数据集和光照及角度变化更明显的City Centre数据集上进行实验,结果表明复杂环境下本文提出的方法比现有闭环检测方法,能够得到更高准确率和速率,更好满足了视觉SLAM系统对消除累计误差和实时性的要求。

关键词：视觉即时定位与地图构建复杂场景三重约束损失函数闭环检测自编码器

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基于边缘计算的车联网中数据回传新方法

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北京交通大学学报 2021年第5期45卷 46-55,73页

作者：张德干曹利香张婷赵彭真张捷天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津300384 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

针对车联网中数据回传时,由于车辆的移动特性以及路边单元和车辆有限的通信范围,车辆在计算任务完成前已经驶离RSU通信范围而面临的回传选择问题,提出基于V2I直传和V2V辅助传输的新方法.首先,通过对车辆的移动、回传数据量、最大传输时... 详细信息

针对车联网中数据回传时,由于车辆的移动特性以及路边单元和车辆有限的通信范围,车辆在计算任务完成前已经驶离RSU通信范围而面临的回传选择问题,提出基于V2I直传和V2V辅助传输的新方法.首先,通过对车辆的移动、回传数据量、最大传输时延以及链路有效寿命进行估算,判断使用何种传输策略.其次,在设计辅助传输策略时综合考虑车辆的速度、方向、位置等因素,并将这些因素用稳效值来衡量.在构建回传链路时采取贪婪选择方式,选择稳效值最大的邻居节点作为中继节点.实验表明,本文提出的回传策略相比其他算法在传输时延和包交付率方面有更好的效果.

关键词：车联网 V2I传输边缘计算 V2V辅助传输数据回传

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时间约束的实体解析中记录对排序研究

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软件学报 2020年第3期31卷 695-709页

作者：孙琛琛申德荣李玉坤肖迎元马建红计算机视觉与系统教育部重点实验室(天津理工大学) 天津300384 天津市智能计算及软件新技术重点实验室(天津理工大学) 天津300384 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110189 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401

实体解析是数据集成和数据清洗的重要组成部分,也是大数据分析与挖掘的必要预处理步骤.传统的批处理式实体解析的整体运行时间较长,无法满足当前(近似)实时的数据应用需求.因此,研究时间约束的实体解析,其核心问题是基于匹配可能性的记... 详细信息

实体解析是数据集成和数据清洗的重要组成部分,也是大数据分析与挖掘的必要预处理步骤.传统的批处理式实体解析的整体运行时间较长,无法满足当前(近似)实时的数据应用需求.因此,研究时间约束的实体解析,其核心问题是基于匹配可能性的记录对排序.通过对多路分块得到的块内信息与块间信息分别进行分析,提出两个基本的记录匹配可能性计算方法.在此基础上,提出一种基于二分图上相似性传播的记录匹配可能性计算方法.将记录对、块及其关联关系构建二分图;相似性沿着二分图不断地在记录对结点与块结点之间传播,直到收敛.收敛结果可以通过不动点计算得到.提出近似的收敛计算方法来降低计算代价,从而保证实体解析的实时召回率.最后,在两个数据集上进行实验评价,验证了所提出方法的有效性,并测试方法的各个方面.

关键词：实体解析记录对排序时间约束数据集成

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基于隐马尔可夫模型的非接触手势识别方法

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天津理工大学学报 2021年第6期37卷 47-52页

作者：张炜宁王春东天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

非接触手势识别是一种新兴的人机交互技术,在很多领域正发挥着巨大作用。基于商用的WiFi设备目前应用广泛,但很多因素会影响识别性能。本文探讨了隐马尔可夫模型理论,提出了一种基于WiFi物理层信息的手势识别系统(non contact ges,NCGe... 详细信息

非接触手势识别是一种新兴的人机交互技术,在很多领域正发挥着巨大作用。基于商用的WiFi设备目前应用广泛,但很多因素会影响识别性能。本文探讨了隐马尔可夫模型理论,提出了一种基于WiFi物理层信息的手势识别系统(non contact ges,NCGes),使用菲涅尔区域模型来学习手势特征。首先收集信道状态信息(channel status information,CSI),之后提取特征值来描述手势动作。先基于朴素贝叶斯算法实现简单手势的识别,进而运用隐马尔可夫模型理论实现复杂手势的识别。实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性,在不同的实验环境中的平均识别准确率达到92.7%,可以应用于复杂的室内场景,具有广泛的应用前景。

关键词：隐马尔科夫模型信道状态信息非接触手势识别

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一种基于张量的车辆交通数据缺失估计新方法

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计算机科学 2020年第S01期47卷 505-511页

作者：张德干范洪瑞龚倡乐高瑾馨张婷赵彭真陈晨天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384

面对当前庞大的智慧交通数据量,收集并统计处理是必要且重要的过程,但无法避免的数据缺失问题是目前的研究重点。文中针对车辆交通数据缺失问题提出一种基于张量的车辆交通数据缺失估计新方法:集成贝叶斯张量分解(Integrated Bayesian T... 详细信息

面对当前庞大的智慧交通数据量,收集并统计处理是必要且重要的过程,但无法避免的数据缺失问题是目前的研究重点。文中针对车辆交通数据缺失问题提出一种基于张量的车辆交通数据缺失估计新方法:集成贝叶斯张量分解(Integrated Bayesian Tensor Decomposition,IBTD)。该算法在数据模型构建阶段,利用随机采样原理,将缺失数据随机抽取生成数据子集,并用优化后的贝叶斯张量分解算法进行插补。引入集成思想,将多个插补后的误差结果进行分析排序,考虑时空复杂度,择优平均得到最优结果。通过平均绝对百分比误差之后(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)对提出模型的性能进行评估。实验结果表明,所提新方法能够有效地对不同缺失量的交通数据集进行插补,并能得到很好的插补结果。

关键词：交通数据数据缺失张量随机采样贝叶斯张量分解

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基于机器学习的恶意双胞胎攻击检测

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天津理工大学学报 2021年第3期37卷 20-24页

作者：汪卓越王春东天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

随着移动计算的普及,WiFi(wireless fidelity)已经成为人们上网的必备技术之一,WiFi安全也成为移动计算的主要威胁。恶意双胞胎攻击可以通过伪造与实际接入点相同的服务集标识符来窃取大量私有数据,威胁着人们的财产安全。因此,针对这... 详细信息

随着移动计算的普及,WiFi(wireless fidelity)已经成为人们上网的必备技术之一,WiFi安全也成为移动计算的主要威胁。恶意双胞胎攻击可以通过伪造与实际接入点相同的服务集标识符来窃取大量私有数据,威胁着人们的财产安全。因此,针对这种隐患,提出了一种模型,通过使用多种机器学习算法对恶意双胞胎攻击进行检测。首先介绍恶意双胞胎攻击的原理及危害,然后基于数据特征,分别使用K近邻、支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯4种算法实现分类,最后,使用基于4种分类算法的检测模型对采集到的数据进行测试。结果显示,支持向量机分类算法准确率更高,达到96.4%。

关键词：恶意双胞胎攻击机器学习攻击检测无线安全

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基于量子粒子群优化策略的车联网交通流量预测方法

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计算机科学 2020年第S02期47卷 327-333页

作者：张德干杨鹏张捷高瑾馨张婷天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

文中提出一种基于量子粒子群优化策略的车联网交通流量预测算法。根据交通流量数据特征建立对应模型,将遗传模拟退火算法应用到量子粒子群算法中得到优化的初始聚类中心,并将优化后的算法应用于径向基神经网络预测模型的参数优化,通过... 详细信息

文中提出一种基于量子粒子群优化策略的车联网交通流量预测算法。根据交通流量数据特征建立对应模型,将遗传模拟退火算法应用到量子粒子群算法中得到优化的初始聚类中心,并将优化后的算法应用于径向基神经网络预测模型的参数优化,通过径向基神经网络的高维映射得到所需预测的数据结果。另外,将所提算法与QPSO-RBF等其他相关算法进行了比较研究。仿真结果显示,相比于其他算法,所提算法能够降低预测误差,得到更好、更稳定的预测结果。

关键词：交通流量预测神经网络遗传模拟退火量子粒子群

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