基于数据挖掘的移动互联网数据包安全检测

研究了基于数据挖掘算法对移动互联网数据包进行安全性检测的方法,其相比传统检测方法具有较好的灵活性。首先提取移动数据包中的内容特征,然后采用数据挖掘算法学习恶意移动数据包和安全移动数据包特征,建立分类模型。实验表明,这种基于数据挖掘方法建立的分类模型能够有效对移动数据包进行分类。     

基于改进的AlexNet的车辆颜色识别

针对复杂环境下,通过车牌识别对嫌疑车辆追踪难以进行的问题,提出了一种基于改进的AlexNet深度学习网络的车辆颜色自动识别技术,从而缩小排查范围,实现对嫌疑车辆的追踪寻找,提升工作效率。该方法基于AlexNet网络的基础架构,使用Adam算法代替SGD算法作为优化函数,提升网络的收敛速度,引入批量归一化算法( Batch Normalization,BN),减少网络中间层的数据波动,提升算法的稳定性,同时保留第一个Dropout层,避免过拟合现象。该方法在Vehicle_Color_Recongnition Dataset数据集上进行实验,结果表明,该方法的车辆颜色识别准确率达到了 97.69%,该方法具有良好的鲁棒性和泛化能力,能够为公共交通、公安视频侦查等工作提供帮助。     

基于朴素贝叶斯的特征提取方法研究和改进

朴素贝叶斯分类在入侵检测应用中是一种简单而高效的方法,但是其属性的独立性假设影响了它的性能。通过改变朴素贝叶斯假设的限制可以增强其分类效果,但会导致计算代价大幅提高。因而有很多人研究并提出了属性特征的提取对朴素贝叶斯进行改进的算法,从而提高朴素贝叶斯分类器性能。研究分析了比较常用的属性选择与提取算法,并给出了一种专门针对网络信息流提出的优化,通过信息熵和属性分布算法方面的研究给出了一种新的测试方法,并通过实验检验了新算法的可行性。     

车辆路径问题的禁忌搜索算法设计及在公安工作中的应用

本文设计了一种禁忌搜索算法(Tabu Search Algorithm)求解车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)。该算法的领域移动基于3-opt交换的两种拓展形式;并且在评价移动时,引入了加权系数来综合考虑容量约束和距离值的要求来提高解的质量。最后采用了运筹学文献上8个经典问题来测试该算法,结果表明算法是高效的。最后,阐明了车辆路径问题在公安巡逻勤务中的应用。     

基于LOF算法的规律异常车辆检测

异常检测是机器学习的一个应用方向,用于离群点检测。通过对晋江市的海量卡口过车轨迹数据进行特征提取,进而使用LOF算法对车辆出行规律特征进行异常检测,发现各个卡口的规律异常车辆。通过对各个卡口的规律异常车辆进行综合分析,挖掘出全市范围内的规律异常车辆,为侦察破案、治安稳控、情报研判提供线索。同时,该数据分析方式可引申用于单一车辆的异常轨迹检测或单一卡口的异常车流检测。     

基于深度神经网络的车辆图片特征自动识别技术研究

针对公安工作中嫌疑车辆种类型号众多、排查分类困难等问题,尝试提出一种基于AlexNet深度神经网络的车辆自动识别技术,能够快速实时对车辆进行分类识别,极大减少了利用人工进行嫌疑车辆排查的时间。该方法可以自适应地避免复杂环境背景对识别效果的干扰,提高嫌疑车辆的识别准确度。经验证,用1000张自然环境下车辆照片进行编程实验和仿真模拟,识别率达到了97.26%。该方法具有优良的鲁棒性和普适性。     

噪声分析在语音检验中的应用研究

涉案语音中含有噪声具有两面性,一方面使得语音质量降低,导致无法准确获取音频中的有效信息;另一方面在语音真实性检验中又可作为本底噪声和涉案环境的甄别依据,因此噪声分析在语音检验中具有重要的研究价值。针对语音降噪、语音真实性检验和录音环境分析等方面,基于噪声分类及噪声特征对噪声分析进行深入研究,对现有噪声的分类方法和对应的噪声特征进行综述。重点研究适用于语音检验领域噪声分析的特征,对噪声分析在公安实践中的应用进行实验分析,包括对不同特征的噪声基于不同降噪算法的对比分析、本底噪声在语音真实性检验中的应用分析、基于深度学习的噪声种类及环境识别分析等,可为语音检验研究提供重要的理论及应用依据。     

公安院校网络教学资源系统的开发

公安院校网络教学资源系统要根据教学资源分类、用户使用需求和教学资源管理三方面功能进行设计和开发。教学资源系统主要由现有的各类文献数据库资源、统一身份认证和基于Web的网络资源存储系统组成。     

汽车电子标识在交通管理领域的应用与研究

基于RFID技术、国密算法的汽车电子标识可以有效实现对车辆的高效、精准识别,在公安部、工信部的大力推动下,无锡作为全国首批汽车电子标识试点应用城市,目前已在重点车辆监管、汽车电子围栏、车辆检验监管、智慧停车管理等方面开展多种类示范应用,取得了较好的成效。将对汽车电子标识的特点、优势、应用经验及展望进行探讨交流。     

基于色温的视频帧复制-粘贴篡改检测

视频帧复制-粘贴篡改是一种常见的视频篡改方式,即复制某个视频中一段连续视频序列粘贴至另一段视频序列中,使得视频内容发生改变。提出一种基于色温的视频篡改检测方法,用于检测不同光源下拍摄所得的视频帧复制-粘贴篡改。算法首先估计每一视频帧的全局色温与参考色温,接着计算全局色温与参考色温的色温距离,最后使用k-means算法找出色温异常的视频帧视为篡改帧。实验结果表明,与同类型算法相比,该算法具有更高的准确度和更好的检测效率。     

基于聚类分析的政府网站阶段性特征研究——以安徽省为例

政府网站发展呈现一定的阶段性特征,研究网站发展的阶段性特征,可以把握政府网站发展的共性。结合现阶段中国政府网站的基本功能,在安徽省政府网站绩效评估项目的基础上,从网站整体、信息公开、在线办事、公众参与四个方面构建了聚类模型;通过k-means算法,将安徽省50个省直厅局网站划分为四个发展阶段;从纵向分析了四个发展阶段的特点和不足,从横向分析了各指标存在的问题;最后通过与其他网站阶段理论对比,说明了本文研究的不同之处。     

郑州市机关事务管理局加大车辆管控力度扎实抓好节约用油

随着节能减排工作全面展开和不断深入，郑州市事管局坚持以精、细为标准，在车辆用油管理上进行了综合考量和权衡，通过制定得力措施，使用油标准达到了控制要求。组织开展排查论证活动。按照节油要求，事管局组织技术骨干对现有47辆车辆进行了集中排查，对技术性能差、公里里程超限、使用年限长的车辆进行了逐项登记，并围绕燃油指标进行具体分析，确定淘汰报废车辆8台，进一步减小了车辆规模，最大限度降低了汽车油耗。事管局坚持从小处着眼，从细处落实，相继制定了车辆派遣、燃油加注、司乘人员管理、车辆维修保养等制度，并严格贯彻执行。在用油标准上，领导车辆按前两年平均数降低20％给予供应，并实行“一车一卡”加油。     

基于LSTM-CNN的中文短文本分类模型

针对中文语言本身特点,以及传统文本分类方法不能有效应对短文本分类的问题,本文构建了基于LSTM-CNN的中文短文本分类模型。该模型使用word2vec对待分类文本进行预处理,以获得字词级别的向量;再将词向量送入LSTM层提取语义特征,并通过卷积层提取局部特征;在利用最大池化的方法获得特征向量后,将其放入softmax分类器以得到分类的最终结果。与现有的SVM、KNN、CapsNet和Labeled-LDA的实验结果相比,该分类模型能够有效提高中文短文本分类的准确率。     

澳大利亚、新西兰政府公务车管理及对我们的启示

顾名思义,公务车是用于公务活动的车辆。在一些发达国家,尽管私家车已非常普及,但政府部门仍都配备了公务车,尽管数量不多,对其管理却相当严格。澳大利亚和新西兰政府对公务车的预算、购置、配备、使用、管理和处置有着严格规定。一、澳大利亚政府公务车管理的做法目前,澳大利亚政府公务车管理存在两种模式:一种是内部管理模式,它又分为集权方式和分权方式,集权方式是指由政府所属车辆管理机构集中管理,制定有关车辆配备使用政策、签订使用合同并具体管理车辆;分权方式是指由各部门分别制定车辆使用政策、签订使用合同并具体管理车辆。另一…     

基于视频环境下的火焰特征识别可燃材料的研究进展

随着监控的普及与视频分析技术的发展,火灾视频资料广泛应用于公安、消防领域,提取分析火灾视频中的火焰特征并识别起火物,能为火灾调查相关工作提供科学依据。简要介绍了火焰区域特征基本表征,重点综述了视频环境中的火焰识别算法及基于火焰特征识别可燃材料的研究进展与应用。分析总结了基于火焰特征识别可燃材料方面研究的不足,并对进一步研究方向提出展望。     

基于形态学的车辆牌照识别

本文提出利用MATLAB软件对低质车辆牌照图像进行处理,并运用数学形态学算法对低质量车辆牌照进行识别。实验结果表明,利用MATLAB软件中数学形态学算法可以对低质量车辆牌照有较好的识别效果。     

车辆拦截产品与技术现状

针对近年来频繁发生的驾车非法闯入甚或汽车炸弹式攻击等暴恐事件，在分析汽车动力传动节点的基础上，对车辆拦截技术进行了分类总结，描述了不同阻车路障产品的类别特征，比较了当前国内常见路障产品的性能特点与应用差异，重点论述了液压升降阻车路障的设计要点与研究重点，探讨了国内外液压路障的评价标准与检测手段，指出了路障产品的发展趋势与车辆拦截技术的发展方向。     

关系型数据库数据文件的碎片级恢复研究

关系型数据是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据,由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。通过对各种类型的关系型数据的数据文件物理结构解析,发现其数据存储的逻辑关系,当数据库记录数据发生删除或者数据文件被破坏时,其存储数据的最小管理单元并未完全清除或破坏,基于此提出了一种针对关系型数据库的碎片级恢复方案。通过对输入数据进行逻辑回归模型分类处理,基于KMP算法进行数据块和行数据的格式匹配并解析其相关属性,根据解析的列属性进行表结构的重建,按照重构的表结构进行重组并校验等步骤,能够实现更为完整的恢复数据库中表结构的数据内容。     

交通标志识别技术在辅助驾驶系统中的研究现状及展望

由于交通标志包含重要的交通信息,利用这些信息可为车辆自动驾驶、车辆的安全驾驶提供计算机辅助决策,从而提高交通的安全性和运输效率。因此,交通标志识别技术受到越来越多的关注,从机器视觉领域出发,根据交通标志识别通常分为检测和分类两个模块,分模块详细地讨论了交通标志识别过程中的常用算法,对交通标志识别技术在国内外的研究应用现状进行了分析。针对交通安全问题,详细分析了交通标志识别技术在辅助驾驶系统及交通安全方面的研究现状、发展趋势及其在交通安全应用中的前景展望。     

美国政务信息资源分类探析

对美国政务信息资源按使用目的进行分类,划分为两个阶段,并对两个阶段中政务信息资源的分类方法、思路和应用广度做了调研和分析,并针对我国目前政务信息资源分类标准化工作提出了一些技术、管理和政策方面的建议。