防火处信息管理系统设计与实现

针对公安消防局防火处的工作现状,以信息技术为基础,结合软件工程中的快速原型法及结构化分析方法,论述了开发防火处MIS过程中的主要技术特点,并简要阐述了关键技术的实现方法。     

基于Power Builder的多媒体信息管理设计与实现

本文介绍了基于PowerBuilder与Oracle的多媒体信息管理的设计与实现,对多媒体信息存储方法、多媒体信息读取方式、数据库设计以及BLOB数据类型作了阐述。提出了利用BLOB流和文件流技术的多媒体信息管理实现方式。     

水下目标跟踪技术

基于水下精确制导的要求,指出了水下目标跟踪技术的重要性和必要性,并分别就水下目标跟踪问题的分类、跟踪坐标系的选择、动载体下探测器的目标跟踪方法、目标运动模型、滤波方法、水下目标跟踪的特点做了叙述,同时对以后的发展方向作了展望.     

装甲兵作战仿真系统信息存储与回放

在分析DIS信息结构和数据库的基础上,对基于DIS的装甲兵作战仿真系统信息存储与回放进行了研究,并将其应用于装甲兵作战仿真实验室的建设中,收到了良好的效果.     

Gabor二进制编码异源图像匹配方法

异源图像匹配是图像处理领域尚未解决的问题。其中,合成孔径雷达图像与光学图像差异较大,用现有方法匹配通常难以得到满意结果。针对这个问题,提出一种基于Gabor编码的异源图像匹配方法:选取一组Gabor滤波器,分别对大图和小图进行Gabor卷积;采用池化方法对卷积结果进行压缩表示;对池化结果二值化并转换为二进制表示得到Gabor二进制编码特征;采用二进制位操作计算实时图与基准图对应窗口特征的相似性,相似性最大值对应图像匹配结果。本方法采用二进制对图像进行描述,减少了计算量,同时也更好地描述了异源图像间的共性特征。实验结果表明,本方法具有较高的匹配概率,计算时间少于现有方法。     

俄海军装备深海载人潜水器

据俄罗斯媒体2015年1月12日报道,俄国防部新闻中心称,2015年将接装2台新一代"АРС-600"深海载人潜水器,主要用于搜寻和调查水下1000米以内遇险的潜艇。"АРС-600"采用双层壳体结构,能搭载驾驶员和工程操作员,可安装各种工程设备,配备导航和通信声纳系统,一次可在指定深度连续工作8小时。2014年     

动载体光电平台图像模糊成像机理研究

动载体光电平台的振动导致光电系统在曝光时间内与目标发生相对运动产生像移,严重影响了成像质量。针对振动引起图像模糊的成像问题的复杂性,提出从数学模型的角度,建立振动产生模糊图像的频域数学模型,从而明确表示图像模糊的成像机理。根据建立的模糊图像数学模型,将一幅清晰的图像仿真得到振动模糊图像,仿真结果验证了推导建立的数学模型的正确性。通过对振动产生的模糊图像数学模型的建立,可以为设计准确有效的振动模糊图像仿真算法提供重要的参考。     

基于自注意力和类监督的遥感图像跨模态检索

针对智能化联合作战场景中,情报分析人员对海量无标签遥感图像进行信息检索时面临的大数据问题,提出适用于遥感图像的文本-视觉跨模态检索技术框架,并对其中核心的跨模态检索模型进行针对性改进,构建一种基于自注意力模块和类监督约束联合训练的深度学习模型。通过引入类监督指导的全局-局部视觉特征提取模块、主导语义掩码建模的文本特征提取模块,以及融合文本-视觉语义信息的交叉提取模块,提升检索效果,实现在无图像描述标签情况下的文本-视觉跨模态语义检索。公开数据集上与相关算法的对比实验,证明该方案的先进性与可行性。     

并行生成卷积网络图像修复算法

为解决修复纹理精细、背景复杂图像中大面积不连续语义缺失时存在的边缘伪影和语义不连续的缺陷,提出一种并行生成卷积的残差连接图像修复算法。将残缺图像输入一个两列平行卷积的结构修复网络得到两个具有不同感受野大小的图像分量,通过共享解码合并两个图像分量并计算输出的L2损失优化网络。将结构修复网络的输出送入包含残差连接与注意力机制的细节修复网络,融合上下文信息,改善修复细节能力。使用全局与局部鉴别器和预训练视觉几何组网络计算损失,对修复网络进行整体判别优化,增强修复结果的整体与局部一致性。在国际公认数据库上验证提出算法的性能,实验结果表明：提出算法可以有效修复复杂背景且包含精细纹理的大面积不规则缺失区域,提升图像细节、语义和结构的真实性与完整性,其峰值信噪比和结构相似度优于经典的对比算法。     

利用字节模式二维特征的ROP链智能检测方法

面向返回编程(return oriented programming, ROP)攻击是网络攻击者突破操作系统安全防护、实现漏洞攻击的一种主要手段,ROP链是ROP攻击的重要组成部分。为检测网络流量中的ROP链,提出了一种能自动提取ROP链特征、具有良好泛化性能的智能检测方法。该方法采用顺序抽取的方式将被测流量分成多个序列,利用滑动窗口和数值量化将输入的一维流量数据转换为二维特征向量,基于卷积神经网络模型实现对ROP链的检测。不同于已有的静态检测方法,该方法不依赖程序内存地址的上下文信息,实现简单、部署方便,且具有优异的检测性能。实验结果表明,模型最高准确率为99.4%,漏报率为0.6%,误报率为0.4%,时间开销在0.1 s以内,对真实ROP攻击流量的漏报率为0.2%。