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介绍了后门检测系统的设计,以及各模块实现拟采用的方案,包括:网卡数据包的截获,进程和端口号的映射,截获包的解码与分析和数据库设计等. 相似文献
162.
针对超声心动图像噪声大,边界模糊,灰度分布不均匀等特点,提出了一种新的图像分割算法.首先对超声图像进行滤波和边缘锐化等预处理,然后再使用GVFSnake模型对预处理后的图像进行分割,从而提取出心室的边界.经试验证明,这种新的超声心动图像分割算法,比传统的超声图像分割算法在图像分割精度上有显著的提高. 相似文献
163.
基于合成孔径雷达交叉极化通道数据的海上目标探测 总被引:1,自引:0,他引:1
Azimuth ambiguities(ghost targets) discrimination is of great interest with the development of a synthetic aperture radar(SAR). And the azimuth ambiguities are often mistaken as actual targets and cause false alarms. For actual targets, HV channel signals acquired by a fully polarimetric SAR are approximately equal to a VH channel in magnitude and phase, i.e., the reciprocity theorem applies, but shifted in phase about ± for the first-order azimuth ambiguities. Exploiting this physical behavior, the real part of the product of the two cross-polarized channels, i.e.(S S)HV VH, hereafter called A12 r, is employed as a new parameter for a target detection at sea. Compared with other parameters, the contrast of A12 r image between a target and the surrounding sea surface will be obviously increased when A12 r image is processed by mean filtering algorithm. Here, in order to detect target with constant false-alarm rates(CFARs), an analytical expression for the probability density function(pdf) of A12 r is derived based on the complex Wishart-distribution. Because a value of A12 r is greater/less than 0 for real target/its azimuth ambiguities, the first-order azimuth ambiguities can be completely removed by this A12r-based CFAR technology. Experiments accomplished over C-band RADARSAT-2 fully polarimetric imageries confirm the validity. 相似文献
164.
《Marine Policy》2015
Non-indigenous species (NIS) are recognized as a global threat to biodiversity and monitoring their presence and impacts is considered a prerequisite for marine environmental management and sustainable development. However, monitoring for NIS seldom takes place except for a few baseline surveys. With the goal of serving the requirements of the EU Marine Strategy Framework Directive and the EU Regulation on the prevention and management of the introduction and spread of invasive alien species, the paper highlights the importance of early detection of NIS in dispersal hubs for a rapid management response, and of long-term monitoring for tracking the effects of NIS within recipient ecosystems, including coastal systems especially vulnerable to introductions. The conceptual framework also demonstrates the need for port monitoring, which should serve the above mentioned requirements but also provide the required information for implementation of the International Convention for the Control and Management of Ships Ballast Water and Sediments. Large scale monitoring of native, cryptogenic and NIS in natural and man-made habitats will collectively lead to meeting international requirements. Cost-efficient rapid assessments of target species may provide timely information for managers and policy-advisers focusing on particular NIS at particular localities, but this cannot replace long-term monitoring. To support legislative requirements, collected data should be verified and stored in a publicly accessible and routinely updated database/information system. Public involvement should be encouraged as part of monitoring programs where feasible. 相似文献
165.
166.
167.
针对遥感影像变化检测过程中影像间相对配准精度对检测结果影响大,易产生细碎图斑和错检冗余等问题,本文提出了一种基于感知哈希算法适用于粗匹配的遥感影像变化发现方法,以待检测影像的光谱信息和纹理特征信息共同作为检测特征集,以分割后的格网作为检测单元,采用基于感知哈希算法的影像相似度比对方法,计算格网内图像相似度,提取变化位置。试验结果表明,采用该方法可有效减少变化发现对影像间相对配准精度的依赖性,在本文试验中,相对配准精度在15像元以内均可保证95%以上的提取准确率和5%以下的漏检率,对配准精度具有良好的稳健性。 相似文献
168.
立交桥结构的自动识别对道路网多尺度建模、空间分析和车辆导航具有重要意义。传统基于矢量数据的立交桥识别方法过分依赖人工设计的特征,对复杂场景的适应性较差。本文提出了一种基于目标检测Faster R-CNN神经网络模型的立交桥识别方法,该方法利用卷积神经网络学习立交桥样本的深层次结构特征,进而实现立交桥的自动识别与准确定位。试验结果表明,该方法对立交桥的识别效果较好,能够在复杂的道路网中准确确定立交桥的位置,避免了人为干预对试验结果不确定性的影响,抗干扰性较强。 相似文献
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无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动。本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率和召回率分别达到了71%和88%。随着样本数据的不断增多,基于该深度学习方法将较大程度上持续提升检测准确率和召回率,能够更精准地发现违法活动,具有较大的实际应用价值及潜力。 相似文献
170.