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1.
适用于密集人群的异常事件实时检测方法
潘磊, 周欢, 王明辉
计算机应用 2016, 36 (
6
): 1719-1723. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2016.06.1719
摘要
(
554
)
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(735KB)(
427
)
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在密集人群场景下,针对现有异常检测算法在实时性和适用性方面的不足,提出了一种基于光流特征和卡尔曼滤波的实时检测方法。该方法首先提取图像的全局光流强度作为运动特征;然后对全局光流值进行卡尔曼滤波,并对残差进行分析;假设残差在正常状态下服从高斯分布,利用假设检验加以验证;运用最大似然(ML)估计得到残差的概率分布;在一定置信度下,确定正常状态的可信区间和异常状态的判定公式,并以此判断异常事件是否发生。实验结果表明,该方法对尺寸为320×240的视频,平均检测时间低至0.023 s/frame,且准确率可达95%以上。因而,该方法在保证较高检测率的同时,还具有良好的实时性。
参考文献
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2.
适用于移动自组织网络的信息安全动态评估模型
潘磊, 李廷元
计算机应用 2015, 35 (
12
): 3419-3423. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2015.12.3419
摘要
(
450
)
PDF
(726KB)(
296
)
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在信息安全风险评估领域,针对传统静态评估手段难以适应移动自组织网络的动态拓扑结构的缺陷,提出了一种新的动态再评估模型。该模型将整个系统抽象为构件和访问路径组成的拓扑结构,将构件间的关系抽象为三类关联类型和四类组合类型,并给出不同关系条件下的安全度量方法。当系统发生变化后,以变化的构件为中心,确定其变化的影响范围和新的关系类型,只对相邻构件进行再评估,进而得到局部和全局的新安全度量。实验结果显示,所提出评估模型具有更高的评估效率,能大幅大减少评估成本。
参考文献
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相关文章
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3.
基于语音控制的四自由度轨迹规划书写机器人系统
张玉琢 郑世珏 潘磊
计算机应用 DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2019122208
录用日期: 2020-03-31