【摘 要】
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随着传感器的微型化和网络化，物联网技术在电力系统的应用得到了飞速发展。分散分布的配用电物联网终端数量庞大而又广泛互联，跳脱了传统边界安全的保护范畴，使得物联网终端成为攻击电网的重要目标和跳板。围绕电力物联网终端的安全防护展开研究，首先结合电力物联网的架构，从软硬件、通信等方面归纳了终端面临的安全挑战，总结了终端威胁特征，分析了为应对终端威胁部署的防护机制并指出了其不足；然后根据现有防护漏洞具体分析
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随着传感器的微型化和网络化，物联网技术在电力系统的应用得到了飞速发展。分散分布的配用电物联网终端数量庞大而又广泛互联，跳脱了传统边界安全的保护范畴，使得物联网终端成为攻击电网的重要目标和跳板。围绕电力物联网终端的安全防护展开研究，首先结合电力物联网的架构，从软硬件、通信等方面归纳了终端面临的安全挑战，总结了终端威胁特征，分析了为应对终端威胁部署的防护机制并指出了其不足；然后根据现有防护漏洞具体分析终端安全问题，重点综述了电力物联网终端的加密认证问题、数据隐私安全、时间同步攻击和非法无线通信链路风险及
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针对以黑色素瘤为代表的皮肤癌分类任务存在数据集各类样本数量、权重不均衡，且现有的对抗生成网络生成的皮肤癌样本图像质量较差导致临床诊断时难以分辨等问题，提出了一种基于自注意力的样式生成对抗网络(Self-Attention-StyleGAN)与SE-ResNeXt-50相结合的皮肤癌图像样本生成与分类框架。该框架在样式生成对抗网络（StyleGAN）的基础上引入了自注意力机制，对生成器的样式控制和噪
基于邻域的离群点检测算法中，参数的选择与确定是一个重要的问题，不合理的参数选择导致算法的性能显著下降。为减少参数对于离群点检测的影响，提出了一种基于马尔科夫随机游走的两阶段离群检测算法，可以在不影响算法效率的基础上，有效降低参数对检测结果的影响。该算法首先采用均匀采样策略生成一系列三角剖分图，并引入移除规则得到节点的拓扑结构，从而获得由节点连通性定义的转移概率矩阵，有效减少了算法的计算量和运行时间
双目图像第二视点为图像超分辨率重建网络提供更多的细节信息，为更充分利用双目图像的互补信息，提出一种基于深度学习的回环结构与视差注意力模块（PAM）相结合的双目图像超分辨率重建网络。首先，该网络特征提取模块由MJR-ASPP+构成的回环结构与扩张残差块交替级联而成，回环结构中混合跳跃式残差（MJR）能聚合网络中不同深度的信息，改进空洞空间金字塔池化块（ASPP+）用于提取图像多尺度特征，扩张残差块融
针对传统方法没有考虑到透视偏差的存在，通常提取椭圆圆心作为真实物理圆心投影点造成相机标定误差的问题，提出了一种基于平面变换的高精度相机标定方法。提取标定板内外边框上的角点，对标定板进行平面变换，将标记点由椭圆投影成近似的标准圆；利用图像矩提取标准圆圆心的坐标，投影回原标定板平面，得到标记点实际圆心的像素坐标；根据圆形标记点实际圆心的坐标，利用张正友标定法完成相机标定。实验结果表明，与传统方法相比，
针对现有绝缘纸状态检测方法的不足，本文提出一种新型无损检测方法，利用拍摄所得绝缘纸图像的纹理特征来评估其老化状态。首先，将不同老化阶段的绝缘纸进行图像采集和预处理，通过计算图像的灰度行程矩阵从而得到其纹理特征值；然后，利用相关分析筛选与聚合度相关性较高的特征；在此基础上，利用支持向量机对所筛选特征表征绝缘纸老化状态的有效性进行验证；最后，采用多元回归分析法得到关键纹理特征与聚合度的拟合关系式，并采
针对煤矿井下数字化人员检测过程中行人易被大型设备遮挡而导致的误检、漏检等问题，提出了一种基于RDB-YOLOv4网络的煤矿井下有遮挡行人检测方法。该算法以YOLOv4为基础网络架构，在CSPDarknet-53特征提取网络中加入了残差密集块（Residual Dense Block，RDB），对不同层次的特征实现跨层传递和融合，连续的连接保证了低级和高级特征信息的存储和记忆，使得完整有效的局部特征
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闸板阀是煤矿生产过程中控制水、煤流量的常用设备。由于成本、布线等原因，非关键闸板阀的开度检测并未纳入到矿井集中监控系统中。鉴于此，在已有的视频监控系统基础上，针对现有基于图像处理的闸板阀开度检测算法存在需要多模型训练、多步检测、容错率低的问题，提出了一类以改进的YOLO-tiny (包括YOLOv3-tiny和YOLOv4-tiny)为核心的闸板阀开度检测方法。首先，将图像输入到检测网络并使用卷积