简介：当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

简介：在工业物联网高速发展的同时，伴随着网络安全威胁的急逮攀升，准确检测到威胁工业物联网安全的入侵行为是极其重要的。本文简要分斩了工业物联网所面临的网络安全问题，采用了6种基于机器学习算法的入侵检测技术，并对应用效果进行对比分析。通过实验验证了入侵检测的有效性，并对下一阶段的研究方向做出了展望。

简介：在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。

简介：非礼动车辆逆行等无视交通规则的行为，造或的事故率较高，经常引起人员伤亡及财产损失，而目前交警缺少一种智能化监控检测的手段对这种违章行为进行管控。本文基于有源RFID射频技术提出一种非礼动车辆逆行检测系统的实现方法，可以有效的提高非礼动车辆智能化管理水平，降低违章发生率。