基于轻量级密集神经网络的车载自组网入侵检测方法

基于轻量级密集神经网络的车载自组网入侵检测方法[通信与网络][汽车电子]

在车载自组网中，攻击者可以通过伪造、篡改消息等方式发布虚假交通信息，导致交通拥堵甚至是严重的交通事故，而传统的入侵检测方法不能满足车载自组网的应用需求。为了解决现阶段车载网中入侵检测方法性能低且存储与时间成本高的问题，提出了一种基于密集神经网络的入侵检测方法L-DenseNet(Light Dense Neural Network)，通过降低模型复杂性，提升算法训练速度和部署适应性，使其更适用于车载自组网中的入侵检测。在VeReMi数据集上进行对比实验，结果表明，该方法在识别各类攻击的精确率和召回率的综合表现最好，且具有较少的时间成本和存储开销。

发表于：2022/7/1 下午3:03:00

基于自校验孪生神经网络的故障区段定位方法

基于自校验孪生神经网络的故障区段定位方法[通信与网络][通信网络]

针对中压配电网区段定位方法所存在的由系统中性点接地方式、故障点距离和过渡电阻大小等环境因素，以及电流互感器极性未知或智能电表错误安装等人为因素所导致的定位不准确问题，提出一种平稳小波极性校验下基于孪生神经网络的故障区段定位方法。首先，分析了零序电流暂态特征，指出了传统线性相关法存在的定位缺陷；其次，使用平稳小波变换解决信号同步和设备反接的问题；最后引入孪生神经网络对故障点上下游信号进行相似性匹配，经训练该模型可以准确定位故障区段。通过仿真验证，该方法具有较强的抗干扰能力，对于定位盲区也有较高的识别率。

发表于：2022/7/1 下午2:59:00

Yolo神经网络在集成电路焊盘布局规则检测上的应用研究

Yolo神经网络在集成电路焊盘布局规则检测上的应用研究[模拟设计][通信网络]

为探索深度学习在集成电路设计自动化上的应用，以电源和接地焊盘的排列规则作为检查案例，研究了Yolo v3神经网络在版图检查上的可行性。采用Python脚本批量生成版图样本图片，并使用LabelImg进行标签标记。使用TensorFlow框架编写了基于Yolo v3的版图检查器。结果显示，版图检查器在判断焊盘布局正确性上实现了高精确率与高召回率。此外，还通过调整版图的大小、形状、对称性与焊盘数目的方式对检查器进行了进一步测试。检查器仍表现卓越，体现出良好的扩展性。研究表明Yolo v3可以很好地找出焊盘布局的错误。深度学习在集成电路版图检查中的潜力大，值得继续探索。

发表于：2022/7/1 下午2:42:00

基于SiP技术的某分组件及测试系统设计与实现

基于SiP技术的某分组件及测试系统设计与实现[模拟设计][工业自动化]

系统级封装SiP已成为突破摩尔定律的主要技术路线，是未来武器装备小型化和多功能化的重要依托，在武器装备研制和应用领域具有广阔的市场和前景。针对区域信号目标识别系统轻量化、小型化、集成化、低功耗等要求，设计一种基于SiP技术的某分组件并为此开发一套自动化测试系统，通过该自动化测试系统对200多套产品进行试验，得出该产品性能稳定、可靠；轻量化、小型化、低功耗等要求也满足客户要求。

发表于：2022/7/1 下午2:38:00

基于YOLOv5l的囊型肝包虫病病灶检测研究

基于YOLOv5l的囊型肝包虫病病灶检测研究[其他][医疗电子]

针对临床医生在诊断肝包虫病时需要通过个人经验判断囊型肝包虫病分型，研究基于目标检测算法的肝包虫病灶自动检测与分类模型，实现对肝包虫病超声影像的自动识别与分类。使用YOLOv5l模型作为囊型肝包虫病病灶目标检测的模型，利用本地肝包虫病超声影像数据集对网络模型进行训练。基于YOLOv5l模型与随机梯度下降算法(SGD)优化算法的肝包虫病病灶自动检测分类模型可以很好地对5种类型的病灶进行有效的检测，平均精度均值(mAP)为88.1%，经过测试，该模型的测试速度可达40 f/s。实验结果表明，基于YOLOv5l与SGD算法的肝包虫病病灶自动检测分类模型能够较好地识别病灶的具体位置，可以很好地辅助医生诊断肝包虫病。

发表于：2022/7/1 下午2:29:00

基于改进YOLOv5的车辆属性检测

基于改进YOLOv5的车辆属性检测[测试测量][汽车电子]

车辆属性检测是一个基础任务，其属性检测结果可以被应用到很多下游的交通视觉任务。提出了一种基于YOLOv5的车辆属性检测改进算法。针对检测目标较小的问题，加入了卷积注意力模块，让网络模型把更多的注意力放在小目标对象上；针对数据集样本种类较少的问题，改进了YOLOv5的马赛克数据增强方式；使用自门控激活函数Swish，起到抑制噪声、加快收敛速度并提升模型鲁棒性的作用。此外，还在公开车辆数据集VeRi-776的基础上进行了详细的车辆属性标注，构建了一个车辆属性数据集。实验结果表明，改进后的算法比原始YOLOv5的平均精确率提升了4.6%，能够准确地检测到车辆图像的通用属性，可以供下游任务使用。

发表于：2022/7/1 下午2:25:00

物联网安全标准体系框架研究

物联网安全标准体系框架研究[其他][物联网]

结合物联网发展标准化需要，概述了国际国内物联网安全标准化组织，从技术和应用视角对物联网安全标准进行了分类，设计了物联网安全标准体系框架，并针对性提出了物联网安全标准化推进建议。

发表于：2022/7/1 下午2:16:00

基于地感线圈的车辆驶入检测电路设计及仿真

基于地感线圈的车辆驶入检测电路设计及仿真[模拟设计][汽车电子]

交通物联网领域存在对道路车流信息监测的业务需求，将地感线圈布设于道路上可以感知车辆驶入的信息，为交通物联网提供初始数据。针对地感线圈工作场景，阐述了地感线圈工作原理。在此基础上，设计了一种基于地感线圈的车辆驶入检测信号的电路。该信号采集电路主要由调谐振荡电路、波形整形电路、微处理器等部分组成，介绍了各模块的设计要点。通过PSpice软件仿真表明该电路可有效采集地感线圈状态值变化，从而检测车辆驶入，在交通物联网领域具有较高的实用价值和应用前景。

发表于：2022/6/9 上午11:23:00

高分辨率全球非结构网格生成实践

高分辨率全球非结构网格生成实践[通信与网络][通信网络]

球面质心Voronoi网格(SCVT)是一种高质量的非结构网格，被国内外知名地球系统模式所采用。国际上，已有开源项目Message Passing Interface SCVT(MPI-SCVT)实现了并行的SCVT生成。然而，尽管MPI-SCVT可以很好地适用于一般分辨率网格的生成，当所需网格的分辨率非常高时，MPI-SCVT的使用会出现多个问题，包括初始网格点质量差、大数据MPI通信、外部库调用以及I/O问题。对于这些问题，提出了一整套解决方案。实践表明，应用此方案可以顺利完成全球1.9 km分辨率网格的生成，且到达相同精度时所需迭代步数显著减少，节约了计算时间。

发表于：2022/6/9 上午11:18:00

基于龙芯2K1000的Loongnix系统实时性优化方法研究

基于龙芯2K1000的Loongnix系统实时性优化方法研究[可编程逻辑][消费电子]

在高可靠性要求的工业自动化应用中，Loongnix系统作为一种分时操作系统，其实时性不能满足可靠性要求，需要使用实时操作系统。在分析研究Loongnix的Linux内核实时性缺陷和RT-Preempt实时性优化方法的基础上，提出一种基于RT-Preempt-Linux实时内核替换Loongnix系统原生Linux内核的方法，实现Loongnix实时性优化和实时化改造，用自设计测试软件和专用实时性工具Cyclictest对改造后的Loongnix系统进行验证测试。测试结果表明改造后的Loongnix系统的实时性能获得大幅提升，进程切换时间、线程切换时间以及任务延时都能达到微秒级，满足工业自动化应用的可靠性要求。

发表于：2022/6/9 上午11:12:00