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872.
针对目前火焰识别仅用单帧图像判断是否起火准确率低的缺点,引入视频识别的方法,通过提取火焰的运动信息提升卷积神经网络(CNN)识别微小火焰的准确率。首先,在CNN Resnet18的最后一层添加3D卷积层,突出火焰的运动特性,抑制其他形式的运动;然后,对该模型进行剪枝处理,压缩网络参数。实验结果表明:在剪去90%卷积核的情况下,该模型准确率仍然保持在86.4%的较高水平,最小可以识别大小为20×30像素的火焰。 相似文献
873.
舰船目标一维距离像的方位敏感性是利用一维距离像开展雷达目标识别的难点问题。针对该问题,首先根据舰船目标一维成像的机理和特点,分析并验证了舰船目标一维距离像复高斯分布的统计特性;然后,在此基础上利用K-S假设检验对距离像方位角进行自适应分帧,使得每帧的距离像数据符合同一复高斯分布,而帧帧之间的数据符合不同分布;最后,针对分帧后距离像数据的统计分布,利用Bayes分类器进行5类舰船目标识别实验。实验结果表明:自适应分帧算法不仅提高了舰船目标的识别率,还能显著降低识别运算量和存储量。 相似文献
874.
为了实现对网络入侵恶意流量的有效检测,提出了一种基于旋转TCAM的模式匹配算法。算法具体实现分为2个阶段,在第1阶段,将规则签名(模式)进行划分,以适合所选择的长度为w的前缀滑动窗口;在第2阶段,通过将前缀向右移,丢弃最右端的字符并在左边添加"don’t care",直至全部模式的字节都是"don’t care",从而提供默认的匹配行,实现对全部输入流量的匹配和对入侵主体的有效检测。仿真结果表明,提出的模式匹配算法不仅能够以线速运行在单一的操作中匹配多个模式,而且相比于其他基于TCAM的模式匹配算法,有更好的内存访问和TCAM查找访问性能。 相似文献
875.
876.
协议的聚类是协议分析中一个重要的环节,为实现对未知二进制协议高效聚类,提出了一种基于K-means聚类和AGNES的未知二进制协议聚类方法。在对获取的二进制协议比特流进行数据预处理的基础上,先采用K-means算法对比特流数据进行初步聚类,再通过误差平方和、Calinski-Harabasz分数值和轮廓系数确定k值,最后选择AGNES算法将未知二进制协议比特流划分为不同的二进制协议子集。方法有效结合了K-means和AGNES算法的特点,降低了时间复杂度的同时提高了聚类的精确度。对实验数据集的测试结果验证了所提方法的有效性,较为准确地确定了k值,聚类精确度达到了98%。 相似文献
877.
878.
880.
如今政绩对一个人、一个单位的重要性是不言而喻的。政绩是上级领导和机关考察部属的一个重要内容。有了政绩 ,等于垒就了步入先进行列的梯石 ;有了政绩 ,就扫清了前进道路上的障碍。然而 ,政绩并不都是像 1+1=2那样简单和显而易见的 ,政绩不一定就是“真绩”。要真正看清政绩 ,也需要火眼金睛和一套识别真伪的硬功夫。看清“真绩”要有较强的甄别能力 ,不被浮夸虚报蒙住眼、塞住耳 ,铲除“干部出数字 ,数字出干部”的痼疾。许多政绩是靠听汇报得来的。有的干部汇报时头头是道 ,弄几个“四六句”开头 ,然后左一个一二三 ,右一个四五六 ,把你… 相似文献