军用车辆驾驶远程授权及监控系统

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yourzhu
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目前,传统的军用车辆管理方法已经无法适应部队信息化的发展,迫切需要使用一种高效的、融合新技术的管理模式.为此,本文针对管理中涉及的安全认证和授权方面,设计了一款基于人工智能的军用车辆远程授权及监控系统.该系统采用了最新的人脸识别技术和网络技术,由车辆端、服务器端和客户端3部分组成.其中,车辆端部署于车辆驾驶室内的NVIDIA Jeston Nano AI开发板上,使用人脸识别模型对驾驶员进行认证,并与服务端进行数据交互.服务端部署于云服务器,用于管理车辆端和客户端信息、汇总车辆端上传数据、在车辆端和客户端建立数据交互.客户端部署于移动智能终端,用于进行远程授权、远程监控等.通过测试表明,本系统能够实现车辆的自动化认证、远程授权和远程监控,防止了车辆的非法使用行为,有力保障了车辆的使用安全.
其他文献
近年来,越来越多的应用或微服务部署到云端.虚拟网络是云端部署运行的基本保障.为了构建面向虚拟机和容器等虚拟实例的虚拟网络,网卡虚拟化在物理网卡的基础上,构建虚拟网卡和虚拟网桥等设备,并对各虚拟设备进行配置和管理.本文从虚拟网卡和虚拟网桥出发,调研了网卡虚拟化中目前流行的虚拟技术,并将这些技术进行了分类和比较,最后就网卡虚拟化的现状及未来进行了总结和展望.
数值模拟是宇宙学中重要的研究方法,可以帮助科学家了解宇宙演化过程和验证理论模型.可视化是分析模拟数据最有效的手段之一,通过对模拟数据的可视化和交互式探索可以极大提高科学家的分析效率.随着超级计算机的发展和宇宙学理论的不断完善,数值模拟的规模越来越大并且精度越来越高,这对可视化产生了多种分析需求和数据处理挑战.本文概述了宇宙数值模拟中可视化的主要方法,并且通过多个研究案例展示了可视化方法在宇宙模拟数据分析中的作用.最后,本文总结了当前研究的热点和面临的挑战.
设备故障的变化趋势一般从轻微故障开始,逐渐发展到整个设备丧失工作能力.为了在设备轻微故障时准确检测,本文提出了一种基于加权马氏距离(Weighted Mahalanobis Distance,WMD)和设备状态指数(Device Status Index,DSI)的设备健康状态评估方法.该方法基于改进的马田系统,对设备有效运行特征参数构建稳定基准空间,筛选特征并按照设备故障敏感性计算加权马氏距离,排除了特征相关性的干扰;利用Box-Cox变换确定设备状态指数的阈值,构建复杂重型装备健康状况模型.通过实验验
随着智能化水平的不断提高,每时每刻都有大量的新知识产生,知识图谱逐渐成为我们管理知识的工具之一.但现有的知识图谱仍然存在属性缺失、关系稀疏等问题,同时还存在大量噪声信息,导致图谱质量不佳,易对自然语言处理领域中的各类任务造成影响.面向知识图谱的知识推理技术作为目前的研究热点,是解决该问题的主要方法,其通过模拟人的推理过程完成对图谱信息的完善,在众多应用中有较好表现.以知识图谱为切入点,将知识推理技术按类别划分并分别阐释,详细分析该技术的几种应用任务,例如智能问答、推荐系统等,最后对未来主要研究方向进行展望
下一个兴趣点推荐是基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的重要服务之一,其不仅可以帮助用户寻找其感兴趣的目的 地,还能帮助商家提高潜在的收入.目前已有算法提出采用用户行为序列信息以及兴趣点信息进行推荐,但其没有很好地利用兴趣点辅助信息,因此无法缓解冷启动与数据稀疏问题.本文提出了一种基于图嵌入与GRU (Gated Recurrent Unit)的兴趣点推荐模型GE-GRU (Graph Embedding-Gated Recurrent Unit).G
边缘计算可以有效解决传统云计算中传输时延大、用户数据安全性不够高、传输带宽压力大以及终端移动设备计算能力受限、能耗大等问题.计算卸载是边缘计算中的关键技术,针对当前计算卸载技术的研究现状和存在的不足,本文围绕计算卸载,首先介绍边缘计算的体系架构以及部分应用和分析4种主要的影响因素以及相应具体的条件;其次针对3种决策目标分析了算法策略及对应变量在算法中的作用;最后总结目前在计算卸载中存在的不足.
众多基因生物标志物选择方法常因研究样本较少而不能直接用于临床诊断.于是有学者提出整合不同基因表达数据同时保留生物信息完整性的方法.然而,由于存在批量效应,导致直接整合不同基因表达数据可能会增加新的系统误差.针对上述问题,提出一个融合自主学习与SCAD-Net正则化的分析框架.一方面,自主学习方法能够先从低噪声样本中学习出基础模型,然后再通过高噪声样本学习使得模型更加稳健,从而避免批量效应;另一方面,SCAD-Net正则化融合了基因表达数据与基因间的交互信息,可以实现更好的特征选择效果.不同情形下的模拟数据
针对在线问诊中患者主诉医疗信息表述多样化,医疗知识利用不足的问题,本文设计实现了基于医疗知识图谱的交互式智能导诊系统.该系统引入医疗知识图谱提供导诊知识,通过实体识别和实体链接技术规范化主诉文本中的医疗表述,利用医疗实体生成知识图谱子图并获取子图语义信息,融合子图和患者主诉的语义信息得到科室置信度.当推荐科室置信度低时,通过多轮交互问询的方式补充患者症状信息,最终给出推荐科室.该系统能够为建立快速精准智能医疗体系提供技术支持,有效提升导诊效率,缓解医疗资源紧张.
现代作战体系中通常涉及来自多个领域的复杂系统,因而体系设计时会采用到多个不同的建模工具与仿真工具,导致体系建模工具之间异构数据难以共享、体系建模工具与仿真工具联动困难等不足.为解决上述问题,提出了一种新型的多架构体系建模与仿真联合平台,形成了“元模型设计-体系建模-仿真验证”的全覆盖设计能力.在此基础上,以空地协同防御体系中的人机协同防御场景为例,验证了该平台对体系设计的有效性.具体来说,采用该平台设计了与案例场景相对应的元模型、建立了作战视图体系模型,并对作战任务中的战机行为进行了仿真,为战机出战方案设
细胞受到致癌因子刺激时引起突变,突变过程使基因组发生具有一定模式的改变,称为突变印迹.突变印迹分析是阐明致癌因子的致癌机制及驱动癌症发展的一项重要任务,将为肿瘤早期诊断和个体化治疗提供新的依据和选择.下一代测序技术的突破和发展使得海量体细胞突变被识别,从而使从大规模基因组中挖掘突变印迹成为可能.本文详细解释了突变印迹识别问题的数学模型,介绍了求解方法和重要参数,系统全面地比较了主流算法和软件,指明了突变印迹提取的注意事项.最后,对该领域的未来发展趋势进行了探讨.