行人检测专利技术综述
摘要近年来，伴随着计算机视觉、模式识别和人工智能等相关技术的发展，以及智能汽车、智能监控和安全领域的迫切需求，行人检测技术受到了越来越多的关注，已成为当前研究人员关注的一个重要的研究方向。本文从行人检测的全球专利申请量、全球主要申请人分布、在中国提交申请量、中国主要申请人分布等角度进行了分析和研究，梳理了行人检测技术的研究现状及发展趋势。
关键词行人检测；行人检测应用
1 全球专利申请分析
1.1 全球专利申请量分析
自2000年起，行人检测技术在全球的申请趋势按照申请量可分为三个阶段：技术启蒙期、稳健增长期、快速增長与技术产品化期，下面将具体给出三个阶段的数据分析。
技术启蒙期（2000-2004年）：2000年至2004年行人检测技术刚刚启蒙，申请量较少，这期间年均增长大约维持在20件左右。由于此期间计算机视觉技术发展也刚刚起步，行人检测技术还处于理论研究阶段，其涉猎的应用领域还很少。这期间主要的申请人还局限于汽车领域的领头企业，例如尼桑、瑞典奥拓立夫、本田等公司。此阶段行人检测技术，还较为落后其检测还主要是基于对物体的检测结合物体行进速度对行人进行检测，检测准确率低。
稳健增长期（2005-2012年）：2005年至2012年，信息技术迅猛发展，计算机视觉也得到了飞速发展。此阶段由于与行人检测相关的技术智能汽车、智能监控和安全领域也得到了相关企业重视。行人检测技术申请量增长率有抬头趋势，在此期间年申请量50-80件左右，其主要涉猎的领域也较一阶段也涉及更多的应用领域，例如，一些新兴的企业单位也申请了相关专利申请。且此阶段，行人检测技术采用的技术也有所改进，行人检测的准确率有了一定的提升[1]。
快速增长与技术产品化（2013-2016年）：在此期间，计算机视觉、图形图像等相关技术显著提升。2013-2016年，全球专利年申请量迅猛增至年申请量200件，尤其是在近三年其增占率更是实现了翻倍增长。其主要原因为：视频监控、自动驾驶技术、互动娱乐与人机交互、家庭监控等新兴领域的发展，促进了行人检测技术的发展，技术产品化成为可能。行人检测技术也逐渐走向成熟，其主要相关技术行人识别、背景去噪、算法效率等方面均得到了显著提高。
1.2 全球专利申请国家分布分析
本文通过对DWPI数据库的国别字段进行申请量统计，并通过Microsoft Excel进行了申请百分比统计。截止2016全球行人检测技术排名前三位的申请国
图像识别技术研究现状综述 简介： 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。 图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天，尽管机器人的研究非常盛行，还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代，随着计算机和信息科学的发展，计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向 图像识别与图像处理的关系： 在研究图像时，首先要对获得的图像信息进行预处理（前处理）以滤去干扰、噪声，作几何、彩色校正等，以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码，图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说，输入是图像，输出（即经过处理后的结果）也是图像。图像处理主要用来解决两个问题：一是判断图像中有无需要的信息；二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可以在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征，然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像，还要对整个图像做结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息做一个好的解释，并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中，找出它的形状及纹理特征，以便对图像进行分类，并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说，输入是图像（经过上述处理后的图像），输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则
作业一红外热像检测技术综述 院（系）名称机械工程及自动化学院科目现代无损检测技术 学生姓名X X 学号XXXXXXXX 2016 年1X 月1X 日
红外热像检测技术综述 XXXX XXXX 目录 1 红外热像检测技术的原理介绍 (1) 2 红外热像检测技术的应用 (2) 2.1材料的内部制造缺陷的红外热像检测 (2) 2.3结构内部损伤及材料强度的检测 (3) 2.4在建筑节能检测中的应用 (3) 2.5建筑外外墙面饰面层粘贴质的检测 (4) 2.6在建筑物渗漏检测中的应用[13] (4) 3 红外热像检测技术国内外发展现状 (5) 3.1红外热像检测技术国外发展现状 (5) 3.2红外热像检测技术国内发展现状 (7) 4 参考文献 (10) I
1 红外热像检测技术的原理介绍 红外热成像检测技术采用主动式控制加热激发被检物内部缺陷，通过快速热图像采集和基于热波理论图像处理技术实现缺陷检测。它通过光学机械扫描系统，将物体发出的红外线辐射汇聚在红外探测器上，形成红外热图像，由此来分辨被测物体的表面温度。该技术具有检测速度快、非接触、范围广、精度高、易于实现自动化和实时观测等诸多优点，适合于裂缝、分层、积水、冲击损伤等问题的诊断。 红外线和可见光及无线电波一样是一种电磁波，红外线的波长比可见光长，比无线波短，为0.78~1000m μ，可分为近红外、中红外和远红外。任何物体只要不是绝对零度，都会因为分子的东{转和振动而发出“辐射能量”，红外辐射是其中一种。如果把物体看成是黑体，吸收所有的人射能量，则根据斯蒂芬—玻尔兹曼定律，在全波长范围内积分可得到黑体的总辐射度为: ()40 ,M M T d T λλσ∞==? (1.1) 式中:()()152121,exp 1c M T c W m m T λλμλ---??????=-???? ?????? ??? 为黑体的光谱辐射度;1c ，2c 为辐射常数，8241 3.741810c W m m μ-=???，42=1.438810c m K μ??，σ为斯蒂芬—玻尔兹曼常数，8245.6710W m K σ---=???，实际的大部分人工或天然材料都是灰体而不是黑体材料，与黑体不同，灰体材料的发射率1ε≠，灰体表面能反射一部分入射的长波()>3m λμ辐射，因此灰体表面的辐射由自身发射的和环境反射的两部分组成，用红外探测器可直接测量灰体发射和反射的总和ap M ，但无法确定各自的份额。通常假设物体表面为黑体，将ap M 称为表观辐 射度，为便于理解，一般将其转换为人们较熟悉的温度单位，称为表观温度ap T ，即: ()()()()04,,ap t l ap ap M M T M T d T λελλρλλλσ=+=? (1.2) 上述的表观温度ap T ，即为红外探测器测量所得温度。在无损检测中测量距离一般较近，可以忽瞬大气的影响，故被测物体的表面发射率。的取值是否准确是影响测量精度的关键因素。
微生物检测技术在食品检测中的应用研究进展 摘要：食品问题关系国计民生，食品的安全越来越受到人们关注。在食品工业迅速发展的今天，建立食品微生物快速检测方法，对食品质量进行检测、监控尤为重要。近几年各国的许多机构和学者都很重视食品微生物检测技术和方法的研究，本文对此进行了详细的介绍。 关键词：检测技术微生物食品安全 Progress of the research on the application of Microbial Detection Technology in food testing Abstract:Food is the people's livelihood. Food safety has received more and more attention. At present, the food industry is developing rapidly. Therefore, developing an rapid testing method of Microorganism in the food is especially important in detection and monitoring of food quality. In recente years, many institutes and researchers from different country attach great importance to the research of food microbiological testing techniques and methods. This article will give a detailed introduction to this below. Key words:the testing techniques Microorganism food safety 1前言 随着时代的不断发展，人们生活水平不断提高，食品安全问题也越来越受到人们的关注，近几年来，三聚氰氨、苏丹红、漂白剂等等一系列的食品安全问题使人们对食品产生了强烈的不信任感，因此，食品微生物检测技术的应用也越来越广泛，同时，食源性微生物的检测技术也趋向迅捷、准确、大通量的方向发展。以往的食品微生物检测技术已经无法应对现代的食品安全问题，检测速度缓慢、检测精度不精确，因此，应当采取新的食品微生物检测技术，现代的检测技术包括色谱法与荧光分析法、阻抗法、放射测量法、ELISA法和生物传感器法，结合我国实际情况，在建立标准的食源性微生物检测方法，推广标准化、检测技术的应用等方面还要很多工作要做[1]。 2 食品微生物检验的内容和特点 2.1 食品的污染程度指示菌的检验 （1）细菌总数：又称菌落数，是判断食物和应用水污染的主要指标。这是一种可以为卫生学检验评价提供依据的方法。 （2）大肠杆菌：这种细菌主要是来自人们本身的粪便，所以对大肠杆菌的数量来检验食物或饮
文献综述 理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显着的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不尽如人意。20世纪80年代，Marr和Canny相继提出了一些更为系统的理论和方法，逐渐使人们认识到边缘检测的重要研究意义。随着研究的深入，人们开始注意到边缘具有多分辨性，即在不同的分辨率下需要提取的信息也是不同的。通常情况下，小尺度检测能得到更多的边缘细节，但对噪声更为敏感，而大尺度检测
医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。
入侵检测技术综述 胡征兵1Shirochin V.P.2 乌克兰国立科技大学 摘要 Internet蓬勃发展到今天，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂、互连的开放式系统，这给人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利。由Internet来传递和处理各种生活信息，早已成为人们重要的沟通方式之一，随之而来的各种攻击事件与入侵手法更是层出不穷，引发了一系列安全问题。本文介绍现今热门的网络安全技术-入侵检测技术，本文先讲述入侵检测的概念、模型及分类，并分析了其检测方法和不足之处，最后说描述了它的发展趋势及主要的IDS公司和产品。 关键词入侵检测入侵检测系统网络安全防火墙 1 引言 随着个人、企业和政府机构日益依赖于Internet进行通讯，协作及销售。对安全解决方案的需求急剧增长。这些安全解决方案应该能够阻止入侵者同时又能保证客户及合作伙伴的安全访问。虽然防火墙及强大的身份验证能够保护系统不受未经授权访问的侵扰，但是它们对专业黑客或恶意的经授权用户却无能为力。企业经常在防火墙系统上投入大量的资金，在Internet入口处部署防火墙系统来保证安全，依赖防火墙建立网络的组织往往是“外紧内松”，无法阻止内部人员所做的攻击,对信息流的控制缺乏灵活性，从外面看似非常安全，但内部缺乏必要的安全措施。据统计，全球80%以上的入侵来自于内部。由于性能的限制，防火墙通常不能提供实时的入侵检测能力，对于企业内部人员所做的攻击，防火墙形同虚设。 入侵检测是对防火墙及其有益的补充，入侵检测系统能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击。在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。在被入侵攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入知识库内，增强系统的防范能力，避免系统再次受到入侵。入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，在不影响网络性能的情况下能对网络进行监听，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,大大提高了网络的安全性[1]。 2 入侵检测的概念、模型 入侵检测（Intrusion Detection，ID）, 顾名思义，是对入侵行为的检测。它通过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）。 入侵检测的研究最早可以追溯到詹姆斯·安德森[1]在1980年为美国空军做的题为《计算机安全威胁监控与监视》的技术报告，第一次详细阐述了入侵检测的概念。他提出了一种对计算机系统风险和威胁的分类方法，并将威胁分为外部渗透、内部渗透和不法行为三种，还提出了利用审计跟踪数据监视入侵活动的思想。他的理论成为入侵检测系统设计及开发的基础 , 他的工作成为基于主机的入侵检测系统和其它入侵检测系统的出发点。 Denning[2]在1987年所发表的论文中，首先对入侵检测系统模式做出定义：一般而言，入侵检测通过网络封包或信息的收集，检测可能的入侵行为，并且能在入侵行为造成危害前及时发出报警通知系统管理员并进行相关的处理措施。为了达成这个目的，入侵检测系统应包含3个必要功能的组件：信息来源、分析引擎和响应组件。 ●信息来源（Information Source）：为检测可能的恶意攻击，IDS所检测的网络或系统必须能提供足够的信息给IDS，资料来源收集模组的任务就是要收集这些信息作为IDS分析引擎的资料输入。 ●分析引擎（Analysis Engine）：利用统计或规则的方式找出可能的入侵行为并将事件提供给响应组件。 ●响应模组（Response Component）：能够根据分析引擎的输出来采取应有的行动。通常具有自动化机制，如主动通知系统管理员、中断入侵者的连接和收集入侵信息等。 3 入侵检测系统的分类 入侵检测系统依照信息来源收集方式的不同，可以分为基于主机（Host-Based IDS）的和基于网络（Network-Based IDS）；另外按其分析方法可分为异常检测（Anomaly Detection,AD）和误用检测（Misuse Detection,MD），其分类架构如图1所示： 图 1. 入侵检测系统分类架构图
第31卷第3期2005年5月 光学技术 OP T ICA L T ECHN IQ U E V ol.31No.3 M ay 2005 文章编号:1002-1582(2005)03-0415-05 图像边缘检测方法研究综述 段瑞玲,李庆祥,李玉和 (清华大学精密仪器及机械学系,北京 100084) 摘 要:图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛收到关注的边缘检测算法进行了简单介绍。综述中只涉及到检测方面,而没有讨论滤波、边缘定位、算法的复杂程度和边缘检测器性能的评价。 关键词:图像处理;边缘检测;梯度算法;差分边缘检测 中图分类号:T P751 文献标识码:A Summary of image edge detection DU AN Rui_ling,LI Qin g_xiang,LI Yu_he (Department of P recisio n I nstrument and M echanology,Tsing hua University,Beijing 100084,China) Abstract:Edg e is one of the most fundamental and sig nificant features.Edge detection is alw ay s one of the most classical studying projects o f computer vision and image processing field.T he fist step of image analy sis and understanding is edg e de tec-tion.T he g oal of edge detection is to recover information about shapes and reflectance o r transmittance in an image.I t is one of the fundamental steps in image processing,mage analy sis,image patter recognition,and computer vision,as well as in human vision.T he correctness and reliability of its results affect directly the comprehension machine system made fo r objective w orld. T he summary for basic edge de tection metho ds was made.It involv ed the detection methods only but no t filtering,edge loca-tion,analy sis of algorithm complexity and functional evaluation about a detecto r. Key words:image processing;imag e detection;gradient arithmetic; 1 引 言 早在本世纪初,人类为了用图片及时传输世界各地发生的新闻事件,便开始了对图像处理技术的研究。用计算机进行图像处理,改善图像质量的有效应用开始于1964年美国喷气推进实验室对太空传回的大批月球照片进行处理,并收到了明显的效果。然而,图像处理技术的真正发展还是在上世纪60年代末,其原因一方面是由于受到航天技术发展的刺激,另一方面是作为图像处理工具的数字计算机和各种不同类型的数字化仪器及显示器的突飞猛进发展。迄今为止,数字图像作为一门崭新的学科,日益受到人们的重视,并且在科学研究、工农业生产、军事技术和医疗卫生等领域发挥着越来越重要的作用。 机器视觉主要是利用计算机实现人类的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。边缘是图像的最基本特征,边缘检测通常是机器视觉系统处理图像的第一个阶段,是机器视觉领域内经典的研究课题之一,其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。 2 图像边缘定义 图像的大部分信息都存在于图像的边缘中,主要表现为图像局部特征的不连续性,即图像中灰度变化比较剧烈的地方。因此,我们把边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。根据灰度变化的剧烈程度,通常将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型[1]。阶跃边缘两边的灰度值变化明显,而屋顶边缘位于灰度值增加与减少的交界处。那么,对阶跃边缘和屋顶边缘分别求取一阶、二阶导数就可以表示边缘点的变化。因此,对于一个阶跃边缘点,其灰度变化曲线的一阶导数在该点达到极大值,二阶导数在该点与零交叉;对于一个屋顶边缘点,其灰 415 收稿日期:2004-06-01;收到修改稿日期:2004-10-20 E-mail:duanrl03@mails.ts https://www.doczj.com/doc/2716829908.html, 作者简介:段瑞玲(1979_),女,山西人,清华大学博士研究生,从事装配系统及微观图像处理研究。
入侵检测技术毕业论文 Last updated on the afternoon of January 3, 2021
毕业设计 开题报告 学生姓名徐盼 学号 专业计算机网络技术 班级网络201401班 指导教师刘烨 开题时间2016年10月20日 黄冈职业技术学院电子信息学院
电子信息学院毕业设计开题报告
学业作品题目入侵检测技术应用 学生姓名徐盼 学号 专业计算机网络技术 班级网络201401班 指导教师刘烨 完成日期2016年11月20日 目录
摘要 近年来随着计算机网络的迅速发展，网络安全问题越来越受到人们的重视。从网络安全角度来看，防火墙等防护技术只是被动安全防御技术，只是尽量阻止攻击或延缓攻击，只会依照特定的规则，允许或是限制传输的数据通过。在网络环境下不但攻击手段层出不穷，而且操作系统、安全系统也可能存在诸多未知的漏洞，这就需要引入主动防御技术对系统安全加以补充，目前主动防御技术主要就是入侵检测技术。 本文从入侵检测技术的发展入手，研究、分析了入侵检测技术和入侵检测系统的原理、应用、信息收集和分析、数据的处理及其优缺点和未来的发展方向。 关键词：网络安全，网络入侵，入侵检测技术，入侵检测系统 第一章绪论 入侵检测技术的提出 随着Internet高速发展，个人、企业以及政府部门越来越多地依靠网络传递信息,然而网络的开放性与共享性容易使它受到外界的攻击与破坏,信息的安全保密性受到严重影响。网络安全问题已成为世界各国政府、企业及广大网络用户最关心的问题之一。 在计算机上处理业务已由基于单机的数学运算、文件处理，基于简单连结的内部网络的内部业务处理、办公自动化等发展到基于企业复杂的内部网、企业外部网、全球互联网的企业级计算机处理系统和世界范围内的信息共享和业务处理。在信息处理能力提高的同时，系统的连结能力也在不断的提高。但在连结信息能力、流通能力提高的同时，基于网络连接的安全问题也日益突出，黑客攻击日益猖獗，防范问题日趋严峻：具WarroonResearch的调查，1997年世界排名前一千的公司几乎都曾被黑客闯入；
课程综述 08自动化（2）班 0805070124 随着大三分专业被分到自动化这个专业后，首先接触的课程就是自动化检测技术。作为一门动手能力要求比较高的课程，这门课也配套了相应的实验课程。回味这学期的自动检测技术这门课的学习，按照自己的学习计划学习起来还是比较从容的。自动检测技术是自动化科学技术的一个重要分支科学，是在仪器仪表的使用、研制、生产、的基础上发展起来的一门综合性技术。自动检测就是在测量和检验过程中完全不需要或仅需要很少的人工干预而自动进行并完成的。实现自动检测可以提高自动化水平和程度，减少人为干扰因素和人为差错，可以提高生产过程或设备的可靠性及运行效率。 对于自动检测技术这门课，我觉得很重要的就是学习计划，不管做什么事都应该有一个计划，大到自己的学习生涯规划，小到自己的一天什么时刻该做什么，这样你才能做到有的放矢。作为一门自动化专业重要的课程，学好这门课是必须的。关于学习计划，我觉得每天课后的复习工作是很重要，这有助于我们对新知识的理解和吸收。大学里要充分利用各种资源，比如说图书馆、学术论坛、网络资源等。网络这种全新的学习形式具有开放性、互动性、网络性、虚拟性的特点,为我们的自主学习，教师的教学提供了许多便利条件。目前，互联网上学习资源中，管理方面的资源极为丰富；收费、互助、免费应有尽有。当然如何有效利用这些资源，是我们必须重视的问题，不适当的选择，会浪费精力，浪费时间，我们要选择适合自己的资源进行学习，这样才能做到事半功倍。还有就是一个老师每次布置的小设计论文，每次的设计论文感觉都是对自己所学到的知识的一些升华，在原有知识的基础上进行设计，利用课本知识缩学到的东西应用到实际的设计当中去。这是一项很好的作业，让我们在学到基础知识的前提下，能够活用。 自动检测的任务：自动检测的任务主要有两种，一是将被测参数直接测量并显示出来，以告诉人们或其他系统有关被测对象的变化情况，即通常而言的自动检测或自动测试；二是用作自动控制系统的前端系统，以便根据参数的变化情况做出相应的控制决策，实施自动控制。自动检测技术主要的研究内容：自动检测技术的主要研究内容包括测量原理、测量方法、测量系统、及数据处理。测量系统：确定了被测量的测量原理和测量方法后，就要设计或选用装置组成测量系统。目前的测量系统从信息的传输形式看，主要有模拟式和数字式两种。模拟式测量系统：模拟量测试系统是由传感器，信号调理器，显示、记录装置和（或）输出装置组成。数字式测量系统：数字式测量系统目前主要是带微机的测量系统，是由传感器、信号调理器、输入接口、中央处理器组件、输出接口和显示记录等外围设备组成。检测技术的特点：实时性强、精确度高、可靠性高、通道多、功能强。 关于自动化专业而言，自动化检测技术对学生动手能力要求比较高，所以有关和自动检测技术的实验课也是尤为重要的一项。实验课的课前准备工作必须充
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
行人检测专利技术综述 摘要近年来，伴随着计算机视觉、模式识别和人工智能等相关技术的发展，以及智能汽车、智能监控和安全领域的迫切需求，行人检测技术受到了越来越多的关注，已成为当前研究人员关注的一个重要的研究方向。本文从行人检测的全球专利申请量、全球主要申请人分布、在中国提交申请量、中国主要申请人分布等角度进行了分析和研究，梳理了行人检测技术的研究现状及发展趋势。 关键词行人检测；行人检测应用 1 全球专利申请分析 1.1 全球专利申请量分析 自2000年起，行人检测技术在全球的申请趋势按照申请量可分为三个阶段：技术启蒙期、稳健增长期、快速增長与技术产品化期，下面将具体给出三个阶段的数据分析。 技术启蒙期（2000-2004年）：2000年至2004年行人检测技术刚刚启蒙，申请量较少，这期间年均增长大约维持在20件左右。由于此期间计算机视觉技术发展也刚刚起步，行人检测技术还处于理论研究阶段，其涉猎的应用领域还很少。这期间主要的申请人还局限于汽车领域的领头企业，例如尼桑、瑞典奥拓立夫、本田等公司。此阶段行人检测技术，还较为落后其检测还主要是基于对物体的检测结合物体行进速度对行人进行检测，检测准确率低。 稳健增长期（2005-2012年）：2005年至2012年，信息技术迅猛发展，计算机视觉也得到了飞速发展。此阶段由于与行人检测相关的技术智能汽车、智能监控和安全领域也得到了相关企业重视。行人检测技术申请量增长率有抬头趋势，在此期间年申请量50-80件左右，其主要涉猎的领域也较一阶段也涉及更多的应用领域，例如，一些新兴的企业单位也申请了相关专利申请。且此阶段，行人检测技术采用的技术也有所改进，行人检测的准确率有了一定的提升[1]。 快速增长与技术产品化（2013-2016年）：在此期间，计算机视觉、图形图像等相关技术显著提升。2013-2016年，全球专利年申请量迅猛增至年申请量200件，尤其是在近三年其增占率更是实现了翻倍增长。其主要原因为：视频监控、自动驾驶技术、互动娱乐与人机交互、家庭监控等新兴领域的发展，促进了行人检测技术的发展，技术产品化成为可能。行人检测技术也逐渐走向成熟，其主要相关技术行人识别、背景去噪、算法效率等方面均得到了显著提高。 1.2 全球专利申请国家分布分析 本文通过对DWPI数据库的国别字段进行申请量统计，并通过Microsoft Excel进行了申请百分比统计。截止2016全球行人检测技术排名前三位的申请国
第 42 卷增刊 1 中南大学学报(自然科学版) V ol.42 Suppl. 1 2011 年 9 月 Journal of Central South University (Science and Technology) Sep. 2011 图像边缘检测技术综述 王敏杰 1 ，杨唐文 1, 3 ，韩建达 2 ，秦勇 3 (1. 北京交通大学 信息科学研究所，北京，100044； 2. 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳，110016； 3. 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京，100044) 摘要：边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。首先介绍了几种经典的边缘检测方法，并对其性能进行 比较分析；然后，综述了近几年来出现的一些新的边缘检测方法；最后，对边缘检测技术的发展趋势进行了展望。 关键词：数字图像；边缘检测；综述 中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1672?7207(2011)S1?0811?06 Review on image edge detection technologies W ANG Min-jie 1 , Y ANG Tang-wen 1,3 , HAN Jian-da 2 ,QIN Y ong 3 (1.Institute of Information Science，Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China? 2.State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academic of Science,Shenyang 110016, China? 3.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) Abstract: Edge detection is one of the most fundamental topics in the research area of image processing and analysis. First, several classical edge detection methods were introduced, and the performance of these methods was compared? then, several edge detection methods developed in the latest years were reviewed? finally, the trend of the research of the image edge detection in the future was discussed. Key words:digital image?edge detection?review 图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 [1?2] 。 图像信息最主要来自其边缘和轮廓。所谓边缘是指其 周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像 最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之 间 [3?4] ，它是图像分割所依赖的最重要的依据。边缘检 测 [5?8] 是图像处理和计算机视觉中的基本问题， 图像边 缘检测是图像处理中的一个重要内容和步骤，是图像 分割、目标识别等众多图像处理的必要基础 [9?10] 。因 此，研究图像边缘检测算法具有极其重要的意义。 边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的一项基 本内容。准确、高效地提取出边缘信息一直是该领域 研究的重点内容 [11] 。最初的经典算法可分为边缘算子 法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。近年来， 随着数学理论和人工智能的发展，又出现了一些新的 边缘检测的算法 [12?13] ，如基于数学形态学的边缘检 测 [14] 、小波变换和小波包变换的边缘检测法 [15] 、基于 模糊理论的边缘检测法 [16?17] 、基于神经网络的边缘检 测法 [18] 、基于分形几何的边缘检测算法 [19] 、基于遗传 算法的边缘检测法 [20?21] 、漫射边缘的检测方法 [22] 、多 尺度边缘检测技术 [23] 、亚像素边缘的定位技术 [24] 、 收稿日期：2011?04?15；修回日期：2011?06?15 基金项目：轨道交通控制与安全国家重点实验室开放基金资助项目(RCS2010K02)；机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(RLO200801)；北 京交通大学基本科研业务费资助项目(2011JBM019) 通信作者：王敏杰(1988－)， 女， 黑龙江五常人， 硕士研究生， 从事图像处理和计算机视觉研究； 电话： 010-51468132； E-mail: wangminjie1118@https://www.doczj.com/doc/2716829908.html,
河南理工大学 课程论文 （2014-2015第二学年） 论文题目：入侵检测技术综述 学院： 专业班级： 学号： 姓名： 指导老师： 日期：2015.7.3
1引言 1 2入侵行为的概念、分类和演化 1 3入侵检测技术的发展 3 3．1以Denning模型为代表的IDS早期技术 3 3．2中期：统计学理论和专家系统相结合 4 3．3基于网络的NIDS是目前的主流技术 4 4结语 5 参考文献 6
摘要：自从计算机问世以来，安全问题就一直存在着，使用者也一直未给予足够的重视，结果大量连接到Internet上的计算机暴露在愈来愈频繁的攻击中。本文先介绍入侵行为的概念和演化，然后按时间顺序，沿着技术发展的脉络，回顾了入侵检测技术从20世纪70年代初到今天的发展历程。文章以历史和实践的观点，透视入侵和入侵检测技术相互制约，相互促进的演进过程。 关键词：计算机安全；入侵检测；入侵检测系统；入侵检测系统的历史 1引言 自从计算机问世以来，安全问题就一直存在。特别是随着Internet的迅速扩张和电子商务的兴起，人们发现保护资源和数据的安全，让他免受来自恶意入侵者的威胁是件相当困难的事。提到网络安全，很多人首先想到的是防火墙，防火墙作为一种静态的访问控制类安全产品通常使用包过滤的技术来实现网络的隔离。适当配置的防火墙虽然可以将非预期的访问请求屏蔽在外，但不能检查出经过他的合法流量中是否包含着恶意的入侵代码。在这种需求背景下，入侵检测系统（IDS）应运而生。 入侵检测系统（IDS）是将电子数据处理、安全审计、模式匹配及统计技术等有机地融合在一起，通过分析被检测系统的审计数据或直接从网络捕获数据，发现违背安全策略或危及系统安全的行为和活动。本文主要讨论入侵和入侵检测技术从20世纪70年代初到今天的发展历程。这个概念出自James P．Anderson在1972年的一项报告，随后的30多年中，概念本身几乎没有改变。 2入侵行为的概念、分类和演化 从最早期的计算机安全开始，人们就密切关注恶意使用者破坏保护机制的可能性。早期系统多为多用户批处理系统。这个时期，主要的威胁来自系统的合法使用者，他们企图得到未经授权的材料。到了20世纪70年代，分时系统和其他的多用户系统已成气候，Willis H Ware 主持的计算机安全防御科学特别工作 小组提供了一项报告，为处理多级数据的计算机系统的发展奠定了基础。但这篇报告并没有受到应有的重视，直到70年代中期，人们才开始进行构建多级安全体系的系统研究。 1980年4月，詹姆斯·安德森（James P．Anderson）为美国空军做的题为《Computer Security Threat Monitoring and Surveillance》（计算机安全威胁监控与监视）的技术报告，第一次详细阐述了入侵检测的概念，并首先为入侵和入侵检测提出了一个统一的架构，这是该领域的开山之作。他在论文中给出了入侵和入侵检测技术方面的概念： 威胁（Threat）可能存在有预谋的、未经认可的尝试： ①存取数据； ②操控数据； ③使系统不可靠或无法使用。 危险（Risk）意外的和不可预知的数据暴露，或者，由于硬件故障、软件设计的不完整和不正确所造成的违反操作完整性的问题。 脆弱性（Vulnerability）已知的或可疑的硬件或软件设计中的缺陷；使系统暴露的操作；意外暴露自己信息的操作。攻击（Attack）实施威胁的明确的表达或行为。 渗透／入侵（Penetration）一个成功的攻击；（未经认可的）获得对文件和程序的使用，或对计算机系统的控制。 威胁概念中的③包括DOS（Denial Of Service）“拒绝服务攻击”。盗用计算资源也属于这个类别之内。 一般来说，外部入侵者的首要工作是进入系统。所外人，也可能是合法用户，但违规使用了未经授权的资源。另一方面，除了拒绝服务攻击外，多数攻击都需要入侵者取得用户身份。20世纪80年代中后期，网络计算已经相当普遍，渗透和入侵也更广泛。但许多厂商和系
既有建筑检测技术综述 摘要：建筑检测对建筑结构的安全性有着重要影响，因此在对建筑结构进行检测时必须要认真。建筑构件的检测工作与建筑的现在有着密切关系，因此相关部门需要对建筑工程的质量进行检测工作进行紧密监督，同时需要对建筑结构中的构建进行检测，本文在对既有建筑检测管理进行简单叙述的基础上，对既有建筑检测技术进行了详细分析，希望对相关工作人员能够有所帮助。 关键词：建筑检测;技术分析;建筑结构 经济的快速发展，使得我国的建筑行业得到了飞速发展，在建筑行业飞速发展的过程中，检测技术显得尤为重要。从目前情况来看，我国的建筑检测技术处于平稳发展阶段，前景一片大好。 一、建筑检测的管理 （一）单位资质 建筑检测单位必须具有相应的检测资质，只有具备检测资质的建筑单位才可以对建筑机构进行检测。检测单位需要应当为专门单位，其工作范畴只能是工程质量检测，不能建筑其它工作，确保建筑检测部门具有检测资质。 （二）检测人员的专业水平
从目前情况来看，我国的许多技术检测人员都通过了专业的技术培训，具有检测资格，但是仍然存在技术检测人员只是通过了简单的技术培训，并没有深入的了解建筑检测工作的评定标准和规范，因此在检测工作中难免会出现一些错误，这也导致了既有建筑检测技术无法在建筑检测中发挥应有的作用，因此必须要加强管理，通过技能培训提高建筑检测人员的专业素养，使既有检测检测技术在建筑检测中能够起到应有的作用。 （三）检测人员的职业素养 建筑检测人员的职业道德必须过关，建筑检测人员在进行建筑检测工作是，必须要公平、公正，不能盲目。但在实际工作中，有少数的检测人员在工作中为了实现某种目的或个人利益，人为的对检测结果进行修改，最终使检测结果出现偏差，这使得检测技术成为了口壳子，在建筑检测过程中并没有得到合理应用，影响了建筑检测结果。 二、既有建筑检测技术 （一）砌体检测技术 目前针对砂浆、砌体的检测方法较多，其中主要的检测方法有回弹法、贯入法、推出发等。但实际建筑中因为砂浆和砌体强度离散性大，因此在检测上的优劣势差异较为明显，因此在检测上经常会因为选用不同的检测方法而得到不同 的检测结构。下面重点分析贯入法，贯入法在检测过程中对