一、生物技术在网络安防中的实际应用（论文文献综述）
王乐,张明青,陈春晓,于海鹏[1]（2022）在《人脸识别技术在园区安防中的应用研究》文中提出人脸识别技术因其显着优势,在各安防领域得到了广泛应用。从园区安防特点出发,进行了系统需求分析,阐述了人脸识别主要步骤,给出了系统的核心功能,在解决方案中介绍了基于几何特征、子空间、模板匹配、机器学习的人脸识别算法和逻辑架构,最后从隐私性、欺骗攻击、布设考虑3个方面探讨了系统应用思考。
张祥雨,闫华学,刘金彤[2]（2022）在《基于物联网的监所智慧安防设计与实现》文中认为结合当前公安智慧监管建设的实际业务需求,运用物联网、人工智能、生物识别等技术,设计涵盖感知、传输、服务、应用四层架构的公安监所智慧安防系统,对视音频监控、智能门禁、车辆管控、对讲广播、电子腕带、应急报警、电子周界、动环监控等安防感知子系统功能和组成进行了详细描述,最后介绍了基于开放架构设计的监所安防综合管理平台。
许鲲[3]（2021）在《智能视频分析技术在智慧安防中的应用与展望》文中研究指明城市中快节奏的生活状态,增加了人们的生活压力,也为安防工作提出了很高的要求。居住小区的安防、工作大楼的安防以及在公共场所时的安防工作都是安保人员需要重点关注的区域。由于人员分配和时间等因素的限制,加速了安防工作向智能安防中转变,智能视频分析技术是智能安防工程建设的关键因素,在社会安防中起到重要的作用,本文主要是在针对智能视频技术在安防工作中的应用以及未来的发展进行分析。
王玮[4]（2021）在《面向铁路异物入侵检测的深度神经网络轻量化算法研究》文中研究指明基于视频智能分析的异物入侵检测是铁路周界安全监测与防范领域的重要技术手段,对保障铁路行车安全具有重要意义。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于卷积神经网络等深度神经网络的视频分析算法极大提升了检测性能,但由于深度神经网络存在复杂度高、训练耗时长、计算和存储量大、对硬件需求高等问题,无法在具有大量监控相机的铁路周界安防系统中广泛应用。为此,论文研究卷积神经网络剪枝、压缩训练、网络架构自动优化等系列问题,探索深度神经网络轻量化方法,使铁路视频智能检测算法更好满足硬件资源需求少、实时好、可靠性高等实际应用需求。论文首先针对现有神经网络冗余辨识准则无法准确判断冗余卷积核的问题,提出基于特征图范数的冗余辨识准则,通过计算特征图范数来评估卷积核的重要性。为了进一步提升对各层冗余卷积核的辨识度,提出基于层级特征图范数的辨识准则并对卷积层进行递归剪枝,实现在逐步压缩模型的同时,降低模型的精度损失。在公共数据集CIFAR、SVHN和Image Net上的对比实验结果表明,相较于现有基于卷积核范数的冗余辨识准则,所提算法具备更加精准辨识冗余卷积核的能力,并且在相同的压缩量级下能够获得更高的识别精度,为后续的网络结构化稀疏与快速压缩奠定良好的基础。针对现有剪枝压缩算法普遍需要多次递归剪枝-再训练的问题,论文提出基于结构化特征稀疏训练的卷积神经网络快速压缩算法,通过在常规训练损失函数上增添特征结构化范数正则项,促使特征通道稀疏化和层稀疏化,实现在模型精度稳定条件下网络模型的单步剪枝。与其他现有的剪枝算法不同,结构化特征稀疏训练避免了多轮的递归剪枝-再训练步骤,提升了模型压缩训练的效率,有利于快速完成铁路沿线每个监控相机深度神经网络的独立压缩与优化。在多个公共分类识别数据集上的实验结果表明,所提算法可以增强剩余特征通道的显着性,降低了网络的压缩训练耗时且性能优于现有的剪枝方法。针对现有剪枝压缩算法受到预训练大网络架构的宽度限制、剪枝超参数需人工干预等问题,提出基于具有特征稀疏性学习和相似性度量的动态缩放通道搜索算法。该算法通过增加网络消耗成本、特征稀疏约束和相似性度量三个目标进行网络优化,实现在指定资源条件下对网络架构的端到端搜索。在多个公共分类识别数据集上的实验结果表明,相比于现有轻量化网络和其它压缩算法,所提算法搜索的网络结构能够在占用存储空间更小的条件下获得更高的识别准确度,为后续的轻量化检测算法奠定基础。最后针对铁路场景的多尺度目标快速可靠识别需求,论文提出了包含动态感受野运算与可衡量式密集残差连接的网络结构搜索空间,实现了网络多尺度特征处理和可衡量式的跨层特征信息传递。运用论文提出的搜索算法获取了高效轻量网络结构,以此作为目标检测器的基础骨干网络,实现了轻量化的目标检测算法。在高速铁路异物入侵快速识别应用中,利用多相机混合场景训练与单相机场景迁移训练,所提出的轻量化检测算法能够在占用较低硬件资源的同时,实现更高的识别检测性能。与现有技术相比,论文提出的系列网络轻量化算法可以大幅度压缩和加速神经网络模型,使得深度神经网络模型能够应用于高铁周界入侵的在线识别监测,降低了智能安防系统应用成本,目前已经在多个高速铁路上得到实际应用。
贺琦[5]（2021）在《基于无人值守地面传感器系统的近海岸边界入侵探测技术研究》文中研究说明随着社会、经济、军事的发展,我国近几年对近海生态资源不断进行深入开发,持续增多的近海岸军用、民用重点设施和区域的安防保密问题已经引起人们的重点关注。传统的近海安防措施主要是通过浮标、光电警戒雷达、声呐等传统技术手段和物理手段相结合的方式实现,防护的重点是水面及水下防护,而作为近海最后一层防护屏障的海岸防护并没有得到广泛重视。无人值守地面传感器系统（Unattended Ground Sensor,UGS）是一种能够自主实现监控、侦查、测量功能的无人值守综合探测系统,对比安防领域广泛应用的视频监控、红外探测、声控报警等设施和设备,在近海岸应用领域具备更为优秀的隐蔽性、全时性、适用性和稳定性。因此,基于UGS的近海岸边界入侵探测技术可以成为近海安防的最后一道防线,实现对现有近海安防领域技术和设备的补充。近海岸特殊环境下,单独的图像、声信号、磁信号和地震动信号目标探测技术受各自技术局限性影响无法完全满足应用需求,其中地震动信号目标探测技术受近海岸环境影响最小,通过将其作为一种预警探测技术并以预警结果为基础,进一步融合其他探测技术实现入侵目标精准识别的探测方法能够满足近海岸目标探测要求,但是目前国内外关于近海岸地震动信号预警检测的相关研究和应用都很少。因此,本文将近海岸地震动信号目标探测技术作为切入点,围绕近海岸地震动信号特性、地震动信号采集系统设计、地震动信号特征提取、地震动信号检测模型的搭建验证及近海岸环境对地震动信号的影响等五个方面开展基于UGS的近海岸边界入侵探测技术研究。首先对近海岸地震动信号的产生和传播机理进行研究,讨论地震动信号的波形组成、各波形衰减和能量占比情况,选择瑞雷面波作为地震动信号研究对象,并着重分析近海岸地震动信号的震源、传播介质和信号采集三个方面的特性。高质量地震动信号的获取需要好的采集设备,首先选择体积小、性能均衡、结构稳定的无源动圈式振动传感器,并设计相应的低噪声放大调理电路;然后利用防腐蚀性材料设计防水采集节点外壳,同时需要进行淋水、浸水实验进行验证;接着利用Lab VIEW和MATLAB混合编程编写地震动信号采集软件,装载在笔记本电脑上作为信号采集终端;最后搭配NI公司的USB 6218采集卡完成近海岸地震动信号采集系统的整体设计,并根据地震动信号特性分析和特征提取需求,采集各种条件下大量的地震动信号作为近海岸地震动信号研究的数据基础。近海岸地震动信号特征提取分为信号预处理、特征分析提取和特征向量构建三个步骤。首先通过仿真对比选择最优小波阈值降噪作为信号预处理算法;然后分别从时域、频域、时-频域三个方面分析地震动信号特性,利用特征提取程序提取方差、峰峰值、均方根、频域总能量、不同子频带能量、小波能量熵和奇异熵等特征作为细沙、粗砂、砾石三类传播介质条件下的地震动信号特征;最后根据提取结果构建三类传播介质条件下的近海岸地震动信号特征向量。采用基于机器学习的二分类最优化逻辑回归算法——Logistic回归模型对近海岸环境噪声和人员行走地震动信号进行分类,搭建细沙、粗砂、砾石三种检测模型并利用大量实地采集数据进行验证检测,检测准确率分别达到90.75%、82%、77%以上,其中细沙和粗砂检测模型达到应用要求,砾石检测模型需要补充训练集进行回归系数优化。同时,根据模型验证和信号分析结果,针对近岸浪周期性、近岸浪强度、传播介质种类、传播介质温、湿度及采集节点部署方式六类环境因素对地震动信号的影响进行分析,为近海岸UGS地震动信号目标探测技术的实际应用奠定了基础。近海岸边界入侵探测技术的研究可以为重要的军民设施、无人岛礁、海外基地搭建更为完善立体的对海监控防御体系,具备维护人民财产安全和扞卫国家主权的重大意义,同时边界安防和近海生态两个领域的学科交叉也具有巨大的科研及应用价值。
张海燕[6]（2021）在《基于语义标注的安防多源异构数据统一表示研究》文中研究说明随着安防场景下突发事件的应急响应管理提高,社会公共安全治理取得了很大的成效。突发事件产生的信息以及应急救援信息是社会公共安全管理的重要资源。由于这些资源在数据表示上存在异构性特点,导致应用程序间的数据无法共享,因此将语义标注技术引入到物联网中,通过对安防领域的资源进行统一的知识表示解决数据表示上存在的异构性问题。在此背景下,本文重点研究突发事件应急案例的模块化本体知识库构建、重用方法和自动语义标注框架。通过构建统一的知识库使得安防领域知识共享,并设计与实现了对安防信息的自动语义标注系统进一步实现了安防数据统一表示。论文的主要研究内容如下:（1）本文基于分布式描述逻辑（Distributed Description Logic,DDL）语言和保守扩充理论算法,提出安防领域模块化本体的构建、重用方法。其中主要结合安防领域突发事件应急响应的实际需求,采用软件生命周期方法和DDL构建了安防领域模块化本体,并定义本体子模块间的概念上下位关系。另一方面,以构建的模块化本体为研究对象,基于DDL语言特点改进保守扩充理论算法实现本体重用。实验分析表明该模块化本体重用算法提高了模块中概念的抽取效率。（2）本文首先设计并实现一个关于突发事件应急案例的自动语义标注系统,通过对深度学习模型进行优化,采用增加经验值的方法解决内存溢出,使用基于关键词的TF-IDF加权算法实现信息自动提取。其次提出了一个基于本体的语义相似度算法。实验结果表明实现了对突发事件应急案例相关信息的语义标注,提出的语义相似度算法有效提高了词语相似度的精确度。本研究主要在以DDL构建的安防领域模块化本体中实现本体的重用,保证知识中的语义保持一致性。为了将安防中获取的原始感知数据被计算机所理解,在优化深度学习模型的基础上实现自动语义标注,对突发事件的检索或者对突发事件的防范起到一种重要的数据支撑。
郑清泉[7]（2021）在《人工智能时代A公司战略研究》文中认为我国高度重视人工智能产业的发展,国务院提出到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,相继发布了多项人工智能相关政策,极大地推进了人工智能战略的落地和相关产业的发展。目前人工智能技术已经深入而且广泛的应用于各个领域,赋能诸多产业,不仅大幅提升了信息化和智能化水平,还更进一步推动了社会的整体发展效率,人工智能技术正成为新时代社会工业发展的助推器。随着人工智能和大数据技术的突破性发展,公安行业智能化建设规模增长非常迅速,传统的警务也在向着智慧警务的方向变革,人脸识别、视频分析、智能摄像头等新产品、新技术正在成为智慧警务升级换代的驱动力。人工智能技术在公共安全行业领域仍处于发展初期,蕴含着巨大的发展潜力和市场机遇。本文通过对人工智能在公安行业的应用进行分析调研,对A公司高管进行访谈,对公司经营数据进行分析等方式,了解了公司的经营情况,提出了A公司目前存在的业务分散、机构庞杂、成本高企、持续亏损等问题。运用SWOT分析法,对公司的外部环境和内部环境进行了全面的分析,建议公司采用SO增长型战略,抓住人工智能大势所趋的机遇,发挥市场和技术优势,进而提升公司的综合竞争力。通过对公司战略聚焦自身擅长而且盈利能力强的业务领域,加强产品差异化和服务差异化,从提升技术实力、市场开拓能力和运营效率等方面提出了实施策略。研究A公司在人工智能时代的企业战略,不仅可以为A公司的战略制定与实施提供参考建议,还可以为规模相近的人工智能企业制定发展战略提供借鉴。
王新娇[8]（2021）在《卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用》文中指出深度学习自2006年被提出后,受到了学术界和工业界的高度关注,迅速成为机器学习领域最为活跃的一个分支。卷积神经网络算法是（Convolutional Neural Network）深度学习研究领域非常重要的分支,在许多领域应用广泛且取得了优秀的成绩,特别是在计算机视觉方面,卷积神经网络在图像分类和目标检测上不断突破。卷积神经网络架构简单,但是通过不同模块的最终组合可以实现更高效率的网络训练,而且卷积神经网络训练时不需要主动提取图像特征,可以直接进行端到端的训练与预测,打破传统算法图像预处理过程。近来,卷积神经网络结构的创新以及参数优化在计算机视觉相关任务上已取得一定成就,但是随着网络深度的增加,网络模型的增大,易出现过拟合,很难应用于嵌入式硬件设备中。因此,本文从卷积神经网络基本架构出发,旨在设计出各方面性能更优越的卷积神经网络,并将卷积神经网络算法应用在嵌入式等设备中。经典的卷积神经网络卷积操作单一、卷积模块单一、训练时间较长,需要设计多样化的卷积模块进行复杂卷积,打破传统,提升性能;本文应用部分使用GSM模块,通过电脑与单片机之间的TCP串口通信,将卷积神经网络算法与单片机等嵌入式硬件结合以应用于目标检测,最终实现基于卷积神经网络算法的家庭安防监控系统的设计。本文主要研究内容包括以下几个方面:（1）传统的卷积神经网络的网络结构单一,特征提取不充分,网络模型大,因此搭建了并行交叉模块Cross Input-Net代替传统的单一卷积层对图像的特征提取,采用双通道不同数量、不同大小的卷积核来扩大感受野,同时加入残差学习使网络加深同时避免出现过拟合现象。搭建了两种卷积神经网络Net 1和Net 2,在两种公开数据集101＿food和GTSRB上进行识别性能测试,实验结果表明改进后的网络识别率均高于传统神经网络且模型参数大大降低。（2）传统的网络卷积方式单一,模块单一,网络整体模型较大,训练速度较慢,训练成本较大,因此搭建了多样化卷积神经网络,采用Reduce Moduel和Slice Module两种模块混合使用,在模块中加入了Shuffle Net单元来减少模型计算复杂度,提高网络训练速度,网络中继续使用残差学习减少过拟合问题,使用全局均值池化代替全连接减少模型参数。搭建的卷积神经网络Wei Net-shuffle和Wei Net以及之前已经发表过的网络在公开数据集101＿food上进行性能测试,实验结果表明改进后的网络模型参数远远小于其他几种网络,且识别率也略高于其他几种网络,但网络的训练速度明显高于传统网络。（3）家用监控设备的使用已很广泛,但大都是纯摄像头与电脑连接监控,事故发生后才调出监控,不具有实时性,单纯的硬件设备性能有限,使用卷积神经网络算法与嵌入式硬件平台结合快速对监控中的目标对象进行目标检测具有一定难度。本文基于YOLO v3,摄像头先将采集到的图像通过路由器传输到电脑端,然后电脑对采集到的图像利用卷积神经网络算法进行目标检测,当电脑检测到目标时,运行Python编写好的脚本程序,通过TCP通信,将上位机指令通过路由器传送单片机串口端,单片机接收相应指令程序通过GSM模块发送短信至用户手机端,用户可以打开短信点击视频地址实时查看家中监控。
苏越[9]（2021）在《基于多传感器数据融合技术的一体化安防系统》文中提出当今安防技术迅猛发展,市场对安防的需求越来越高,传统的安防技术需要技术进步以适应社会的需求,安防需要向集成、数字、专业等方向发展。基于多传感器数据融合技术的一体化安防系统能从多个维度更精确和全面地获取被测对象的数据信息,提高系统报警准确率。因此,将基于多传感器数据融合技术运用于一体化安防系统具有重要的意义。本文主要研究内容如下:（1）为了解决ID3算法中存在的多值偏向问题,提出了一种基于改进ID3的CACID3（Confidence And Correlation-ID3）算法在多传感器一体化安防系统中数据融合的新方法。CACID3算法在该算法的基础上引入属性置信度调整期望熵,其值取决于相关领域知识。然后引入相关度来调整信息增益值,提高分类精度。实验分析和对比了4组UCI数据集和基于多传感器的一体化安防系统的报警数据在使用CACID3算法时的F1值和正确率,通过实验得出CACID3算法是可行有效的。（2）针对处理不平衡数据中存在的问题,进行了优化研究,提出了一种平衡数据集的TSMOTE+ENN混合采样算法。为了解决多传感器的一体化安防系统中各传感器报警准确率的监测数据具有多维和不平衡的缺点,本文采用欠采样方法和过采样混合方法,将优化后的TSMOTE+ENN混合采样算法应用到了某多传感器一体化安防领域。以随机森林为分类器,正确率、召回率、精度、F1值、AUC值为性能评价指标。通过实验分析和对比了 5组UCI数据集和真实安防报警数据在使用基于TSMOTE+ENN算法时的ROC曲线图,表明基于TSMOTE+ENN混合采样的效果更佳。（3）在上述研究的基础上,采用了 C/S模式、ASPnet框架设计并实现了基于多传感器的一体化安防系统。该系统主要包括六个模块:信息管理模块、库区门禁模块、人员定位模块、物资检测模块、自动巡检模块以及视频监测模块。同时,对基于多传感器数据融合技术的安防系统进行了测试。实验结果表明,多传感器融合算法能提高系统报警准确率和可靠性,降低误报警率和漏报率,有效防止蓝方非法入侵。
张文虎[10]（2021）在《人工智能在金融安防中的应用》文中指出金融业是安防技术应用的领导者,是集成化和大规模应用安防产品最多的行业,对安全性能要求最高的行业之一。近年来,金融行业一直在持续不断加强其安保性能。在当前安防领域技术"大发展"的背景下,人工智能技术也取得很大的进步,如何应用人工智能来加强金融领域的安全将会是未来整个金融安防发展方向。本文从人工智能在金融安防中应用的现状进行分析,探讨人工智能分析技术目前在金融行业应用的利弊。
二、生物技术在网络安防中的实际应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、生物技术在网络安防中的实际应用（论文提纲范文）
（1）人脸识别技术在园区安防中的应用研究（论文提纲范文）
| 1 园区安防特点 |
| 1.1 覆盖面积广阔 |
| 1.2 网络布局复杂 |
| 1.3 管理模式多样 |
| 2 系统需求分析 |
| 2.1 人脸检测 |
| 2.2 图像预处理 |
| 2.3 特征提取 |
| 2.4 人脸对比 |
| 3 系统功能实现 |
| 3.1 人员身份核验 |
| 3.2 人员轨迹刻画 |
| 3.3 重点人员预警 |
| 4 系统部署解决方案 |
| 4.1 算法设计 |
| 4.1.1 基于几何特征的方法 |
| 4.1.2 基于子空间的方法 |
| 4.1.3 基于模板匹配的方法 |
| 4.1.4 基于神经网络的方法 |
| 4.2 逻辑架构 |
| 5 应用思考 |
| 5.1 隐私性 |
| 5.2 欺骗攻击 |
| 5.3 布设考虑 |
（2）基于物联网的监所智慧安防设计与实现（论文提纲范文）
| 引言 |
| 一、系统架构设计 |
| （一）感知层 |
| （二）传输层 |
| （三）服务层 |
| （四）应用层 |
| （五）信息安全与标准规范 |
| 二、安防感知子系统 |
| （一）视音频监控子系统 |
| （二）智能门禁子系统 |
| （三）车辆管控子系统 |
| （四）电子腕带系统 |
| （五）对讲广播子系统 |
| （六）应急报警子系统 |
| （七）电子周界子系统 |
| （八）动环监控子系统 |
| 三、监所安防综合管理平台 |
| 四、结语 |
（3）智能视频分析技术在智慧安防中的应用与展望（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 智慧安防技术中智能视频分析技术应用的主要内容 |
| 1.1 高清人像识别技术的应用 |
| 1.2 运动目标识别技术 |
| 1.3 循环检测与移动识别技术 |
| 2 智能视频分析技术在智慧安防系统中的优势研究 |
| 2.1 人脸检测 |
| 2.2 信息定位 |
| 2.3 信息的对比 |
| 3 智能视频分析技术在智慧安防系统中的应用分析 |
| 3.1 公共场合的安防应用 |
| 3.2 特殊场所的安防应用 |
| 3.3 智慧安防系统技术分析 |
| 4 智能视频分析技术与安防系统的未来发展趋势展望 |
| 4.1 相似性 |
| 4.2 易变性 |
| 4.3 数据流增加 |
| 5 结语 |
（4）面向铁路异物入侵检测的深度神经网络轻量化算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高铁视频监控及智能分析技术 |
| 1.2.2 深度卷积网络轻量化技术 |
| 1.2.3 现状总结及存在的问题 |
| 1.3 论文主要内容与章节安排 |
| 2 卷积神经网络的冗余辨识与剪枝 |
| 2.1 卷积神经网络模型与计算资源 |
| 2.1.1 卷积神经网络的基本构架 |
| 2.1.2 网络计算量与存储量 |
| 2.2 卷积神经网络冗余辨识准则 |
| 2.2.1 基于特征范数的冗余辨识 |
| 2.2.2 基于层级特征范数的冗余辨识 |
| 2.3 卷积神经网络剪枝算法 |
| 2.3.1 单路卷积的剪枝算法 |
| 2.3.2 多分枝卷积的剪枝算法 |
| 2.4 实验与分析 |
| 2.4.1 VGG-16 网络裁剪 |
| 2.4.2 Res Net-50 网络裁剪 |
| 2.4.3 Mobile Net V2 网络裁剪 |
| 2.4.4 铁路异物入侵检测神经网络裁剪 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 卷积神经网络的结构化稀疏与快速压缩 |
| 3.1 神经网络快速剪枝的难点 |
| 3.2 结构化特征稀疏约束 |
| 3.2.1 结构化特征稀疏训练架构 |
| 3.2.2 通道与层的结构化稀疏 |
| 3.3 实验与分析 |
| 3.3.1 VGGNet网络的稀疏训练 |
| 3.3.2 Res Net网络的稀疏训练 |
| 3.3.3 Mobile Net V2 网络的稀疏训练 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 神经架构搜索与多目标优化 |
| 4.1 神经架构搜索的难点 |
| 4.2 网络通道自适应搜索算法 |
| 4.2.1 神经网络消耗成本约束 |
| 4.2.2 特征稀疏学习 |
| 4.2.3 相似度衡量 |
| 4.2.4 网络搜索训练优化目标 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 基于Mobile Net V2 搜索 |
| 4.3.2 基于Res Net-50 搜索 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 轻量化目标识别算法在铁路异物检测中的应用 |
| 5.1 搜索空间设计 |
| 5.1.1 动态感受野运算 |
| 5.1.2 压缩和激励运算 |
| 5.1.3 可衡量式密集残差连接 |
| 5.1.4 骨干网络性能验证 |
| 5.2 轻量化目标检测算法 |
| 5.2.1 基于SSD的轻量化检测算法 |
| 5.2.2 基于YOLOv3 的轻量化检测算法 |
| 5.2.3 算法对比与分析 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.3.1 铁路场景目标识别数据集 |
| 5.3.2 多相机混合场景训练 |
| 5.3.3 单相机场景迁移训练 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 论文的主要创新点 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于无人值守地面传感器系统的近海岸边界入侵探测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 近海岸UGS探测技术分析 |
| 2.1 UGS系统概述 |
| 2.2 近海岸环境概述 |
| 2.3 UGS探测技术分析 |
| 2.3.1 图像目标探测技术 |
| 2.3.2 声信号目标探测技术 |
| 2.3.3 磁信号目标探测技术 |
| 2.3.4 地震动信号目标探测技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 近海岸地震动信号特性分析 |
| 3.1 地震动信号特性 |
| 3.1.1 地震动信号的产生和传播 |
| 3.1.2 地震动信号震源 |
| 3.1.3 地震动信号传播介质 |
| 3.1.4 地震动信号采集 |
| 3.2 地震动信号采集系统 |
| 3.2.1 地震动信号采集系统硬件 |
| 3.2.2 地震动信号采集系统软件 |
| 3.3 地震动信号采集情况 |
| 3.3.1 地震动信号采集系统部署 |
| 3.3.2 地震动信号采集情况 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 近海岸地震动信号特征提取 |
| 4.1 地震动信号预处理 |
| 4.1.1 小波阈值降噪 |
| 4.1.2 小波基选取 |
| 4.1.3 阈值方法选取 |
| 4.1.4 阈值函数选取 |
| 4.2 地震动信号特征提取 |
| 4.2.1 地震动信号时域特征分析 |
| 4.2.2 地震动信号频域特征分析 |
| 4.2.3 地震动信号时-频域特征分析 |
| 4.3 地震动信号特征向量构建 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 近海岸地震动信号检测及分析 |
| 5.1 Logistic回归模型 |
| 5.2 地震动信号检测模型的搭建及验证分析 |
| 5.2.1 地震动信号检测模型搭建 |
| 5.2.2 地震动信号检测模型验证分析 |
| 5.3 近海岸环境对地震动信号影响 |
| 5.3.1 近岸浪周期性影响 |
| 5.3.2 近岸浪强度影响 |
| 5.3.3 传播介质类别影响 |
| 5.3.4 传播介质温度影响 |
| 5.3.5 传播介质湿度影响 |
| 5.3.6 采集节点部署方式影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在校期间所获得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）基于语义标注的安防多源异构数据统一表示研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 安防领域多源异构数据研究 |
| 1.2.1 安防多源异构数据来源及特点 |
| 1.2.2 安防多源异构数据统一表示方法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 本体构建研究现状 |
| 1.3.2 语义标注研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.5 本文的主要结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 研究基础综述 |
| 2.1 本体相关知识 |
| 2.1.1 本体的定义 |
| 2.1.2 描述逻辑及OWL本体语言 |
| 2.2 模块化本体构建 |
| 2.2.1 模块化本体描述语言特征需求 |
| 2.2.2 模块化本体描述语言比较 |
| 2.3 本体重用及保守扩充理论 |
| 2.3.1 本体重用 |
| 2.3.2 保守扩充理论 |
| 2.4 自动语义标注技术 |
| 2.4.1 语义标注问题分析 |
| 2.4.2 自动语义标注模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 面向安防领域子模块本体构建研究 |
| 3.1 安防领域本体构建框架 |
| 3.2 安防领域子模块本体需求分析 |
| 3.3 子模块本体构建 |
| 3.4 子模块本体评价 |
| 3.5 子模块本体解析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 面向安防领域的模块化本体重用 |
| 4.1 DDL-ERMMO算法描述 |
| 4.1.1 模块化本体构建 |
| 4.1.2 模块化本体重用 |
| 4.2 DDL-ERMMO算法实现 |
| 4.3 DDL-ERMMO算法实验分析 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 面向安防领域的自动语义标注框架 |
| 5.1 面向安防领域的自动语义标注思路 |
| 5.2 面向安防领域的自动语义标注框架 |
| 5.2.1 突发事件预处理 |
| 5.2.2 基于深度学习优化的语义信息提取 |
| 5.3 基于深度学习自动语义标注系统设计 |
| 5.4 自动语义标注算法 |
| 5.4.1 基于语义相似度的模块化本体概念匹配 |
| 5.4.2 本体概念语义相似度算法改进 |
| 5.5 实验分析 |
| 5.5.1 测试与分析 |
| 5.5.2 算法对比实验与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）人工智能时代A公司战略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究方法与创新点 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 企业战略的基本理论 |
| 2.1.1 企业战略管理的内涵 |
| 2.1.2 企业战略管理的演进 |
| 2.1.3 企业战略类型 |
| 2.1.4 企业战略制定 |
| 2.1.5 企业战略实施 |
| 2.2 人工智能概念及理论 |
| 2.2.1 人工智能概念 |
| 2.2.2 人工智能现状与趋势 |
| 2.2.3 人工智能技术在公安行业的应用 |
| 2.2.4 人工智能技术在公安行业的作用与意义 |
| 2.3 战略分析工具与方法 |
| 2.3.1 SWOT分析法 |
| 第三章 行业及A公司基本现状分析 |
| 3.1 公安信息化行业现状 |
| 3.1.1 市场分析 |
| 3.1.2 行业特征分析 |
| 3.1.3 竞争态势分析 |
| 3.1.4 技术分析 |
| 3.2 A公司商业模式 |
| 3.3 A公司现状分析 |
| 3.3.1 公司业务分析 |
| 3.3.2 组织架构分析 |
| 3.3.3 公司财务分析 |
| 3.3.4 公司核心技术 |
| 3.4 A公司主要存在的问题 |
| 3.4.1 业务过于分散 |
| 3.4.2 经营成本偏高 |
| 3.4.3 组织结构庞杂 |
| 3.4.4 近年持续亏损 |
| 第四章 A公司战略分析 |
| 4.1 SWOT分析 |
| 4.1.1 优势分析 |
| 4.1.2 劣势分析 |
| 4.1.3 机会分析 |
| 4.1.4 挑战分析 |
| 4.1.5 SWOT分析矩阵 |
| 第五章 A公司战略制定与实施 |
| 5.1 公司定位 |
| 5.2 公司战略制定 |
| 5.2.1 总体战略 |
| 5.2.2 竞争战略 |
| 5.2.3 职能战略 |
| 5.3 公司战略实施 |
| 第六章 研究结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 卷积神经网络理论基础 |
| 2.1 人工神经网络 |
| 2.1.1 感知机 |
| 2.1.2 正向传播 |
| 2.1.3 反向传播 |
| 2.2 卷积神经网络的基本结构 |
| 2.2.1 卷积层 |
| 2.2.2 池化层 |
| 2.2.3 激励层 |
| 2.2.4 全连接层 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 并行卷积核交叉模块的卷积神经网络设计 |
| 3.1 Alex Net网络 |
| 3.2 Cross Input-Net网络搭建 |
| 3.2.1 BN层 |
| 3.2.2 残差学习 |
| 3.2.3 Cross Input模块搭建 |
| 3.2.4 Cross Input-Net整体网络结构 |
| 3.3 网络模型的训练与实验结果分析 |
| 3.3.1 网络模型训练 |
| 3.3.2 实验结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多样化通道重排模块卷积神经网络设计 |
| 4.1 Slice Moduel模块介绍 |
| 4.2 Reduce Moduel模块介绍 |
| 4.3 Shuffle Net结构介绍 |
| 4.4 Wei Net-shuffle结构 |
| 4.5 网络模型训练及实验结果分析 |
| 4.5.1 实验数据集 |
| 4.5.2 实验环境 |
| 4.5.3 模型训练及实验分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于卷积神经网络在智能家庭安防目标检测的应用 |
| 5.1 系统整体结构 |
| 5.2 软件系统 |
| 5.2.1 YOLO v3 网络 |
| 5.2.2 COCO数据集 |
| 5.3 硬件系统 |
| 5.3.1 主控芯片 |
| 5.3.2 路由器模块 |
| 5.3.3 GSM通信模块 |
| 5.3.4 摄像头 |
| 5.3.5 蜂鸣器 |
| 5.3.6 软件调试 |
| 5.4 系统整体工作 |
| 5.4.1 系统工作流程 |
| 5.5 实验测试 |
| 5.6 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于多传感器数据融合技术的一体化安防系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 CAC_ID3 算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 CAC_ID3 算法原理 |
| 2.3 CAC_ID3 算法在标准数据集的验证 |
| 2.4 CAC_ID3 算法实验分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于TSMOTE+ENN改进混合采样算法的不平衡数据集研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 不平衡数据集采样算法 |
| 3.2.1 SMOTE算法 |
| 3.2.2 ENN算法 |
| 3.3 随机森林 |
| 3.4 TSMOTE+ENN混合采样算法 |
| 3.5 分类算法评价指标 |
| 3.6 TSMOTE+ENN混合采样算法实验分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于多传感器的一体化安防系统主控平台设计 |
| 4.1 基于多传感器的一体化安防系统主控平台需求分析 |
| 4.1.1 平台需求概述 |
| 4.1.2 功能性需求 |
| 4.1.3 性能需求 |
| 4.2 基于多传感器的一体化安防系统主控平台概要设计 |
| 4.3 平台界面设计 |
| 4.3.1 基于多传感器的一体化安防系统 |
| 4.3.2 温湿度环境监测 |
| 4.3.3 系统维护 |
| 4.3.4 人脸指纹双授权认证 |
| 4.3.5 物资出入库管理 |
| 4.3.6 多传感器数据融合 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于多传感器的一体化安防系统主控平台测试 |
| 5.1 测试类型 |
| 5.2 测试环境 |
| 5.3 测试过程 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）人工智能在金融安防中的应用（论文提纲范文）
| 金融安防发展现状 |
| 人工智能在金融安防中的具体应用 |
| 视频监控分析更加智能化 |
| 智能报警分析及联动 |
| 异地金库“联合值守”变为可能 |
| 生物识别安保值守交接 |
| 安防设备自动化巡测 |
| 人工智能在金融安防应用存在的问题 |
| 结语 |
四、生物技术在网络安防中的实际应用（论文参考文献）
- [1]人脸识别技术在园区安防中的应用研究[J]. 王乐,张明青,陈春晓,于海鹏. 科技与创新, 2022(02)
- [2]基于物联网的监所智慧安防设计与实现[J]. 张祥雨,闫华学,刘金彤. 警察技术, 2022(01)
- [3]智能视频分析技术在智慧安防中的应用与展望[J]. 许鲲. 数字技术与应用, 2021(09)
- [4]面向铁路异物入侵检测的深度神经网络轻量化算法研究[D]. 王玮. 北京交通大学, 2021(02)
- [5]基于无人值守地面传感器系统的近海岸边界入侵探测技术研究[D]. 贺琦. 吉林大学, 2021(01)
- [6]基于语义标注的安防多源异构数据统一表示研究[D]. 张海燕. 河北工程大学, 2021(08)
- [7]人工智能时代A公司战略研究[D]. 郑清泉. 北方工业大学, 2021(01)
- [8]卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用[D]. 王新娇. 广西师范大学, 2021(09)
- [9]基于多传感器数据融合技术的一体化安防系统[D]. 苏越. 西安科技大学, 2021(02)
- [10]人工智能在金融安防中的应用[J]. 张文虎. 中国科技信息, 2021(09)