行业分类-电信-流量检测装置及肺功能检测仪.rar

行业分类-电信-宽范围瓦斯流量检测仪.rar

行业分类-电信-具有流量检测功能的一体化闸门.rar

行业分类-电信-具有流量检测功能的一体化闸门[1].rar

#资源达人分享计划#

TLS恶意加密流量检测，不需要解码数据。 Gartner 认为，2019 年将有一半的恶意软件活动采用某种加密技术来掩盖恶意软件传 送命令和控制活动或数据泄露。ECA(Encrypted Communication Analytics)加密通信检测 技术应运而生，此技术不需要解密加密流量，基于加密流量之前的握手信息，加密流 量的统计信息，以及加密流量的背景流量信息，利用机器学习算法训练模型，对正常 加密流量和恶意加密流量进行分类和识别。本文详细介绍 ECA 检测的基本工作原理和 典型应用

针对Web攻击流量检测问题，提出一种基于动态自适应池化算法(Dynamic Adaptive Pooling Algorithm,DAPA)的卷积神经网络模型。首先将数据集中每一条请求流量进行剪裁、对齐、补足等操作，生成一系列50×150的矩阵数据A作为输入，然后搭建基于动态自适应的卷积神经网络模型去进行异常流量检测，使之可以根据特征图的不同，动态地调整池化过程，在网络结构中添加Dropout层来解决流量特征提取过程中的过拟合问题。实验表明，该方法比未使用动态自适应池化的方式精确度提升了1.2%，损失值降低了2.6%，过拟合问题也得到了解决。

计算机视觉是用各种成像系统代替视觉器官作为输入手段，由计算机代替人脑来完成图像的处现和解释作。   本论文分析了利用计算机视觉来检测车辆流量的整个过程，着重对车辆的实时跟踪技术进行了研究和讨论。本文首先根据输入的实时图像序列，进行自适应学习以重建出背景，在此基础上将输入的道路实时图像和背景图像进行差分运算。   本文实现了一个由图像获取、运动检测、形态滤波、连通域分析、运动跟踪等部分组成的车流检测和运动目标跟踪系统，并针对实现过程中遇到的问题及难点提出了相应的解决方法。   在跟踪过程中，着重针对多个运动目标遮掩的情况，设计了基于运动状态的识别和跟踪方法，并利用常系数的 Kalman滤波器对运动目标的位置进行预测，解决了目标遮挡情况下的识别和跟踪问题，本论文分为以下六个部分，第一部分介绍了计算机视觉系统的发展过程及其在智能交通系统中的应用，并对车流检测和运动目标跟踪的方法进行了比较；第二部分着重研究了从序列视频图像中重建出真实背景的技术，并对其中所表现出的问题提出了相应的改进方案，取得了良好的效果；第三部分针对实时视频图像和背景分后的灰度图像进行预处理，歌点讨论了弱日标的二值化问题及图像的形态学滤波：第四部分介绍了线段编码在本系统中的应用，提出了一种快速分割口标井同时提取出其特征参数的方法，并将其和常规算法进行了比较：第五部分介绍了目标区域合井的过程，着重研究了运动目标跟踪的方法，通过建立目标的运动状态来辨识目标的遮挡问题，并利用a-B-y滤波器来预测物体下一时刻的运动位置，减小目标匹配的搜索范围：第六部分介绍了整个系统的组成结构和软件框架，并对道路处于阻塞状况下的交通参数的检测方法进行了讨论。

基于单片机的流量检测系统的设计 现代工业生产过程自动化中，流量是重要的过程参数之一。流量是衡量设备的效率和经济性的重要指标；流量是生产操作和控制的依据，因为在大多数工业生产中，常用测量和控制流量来确定物料的配比与耗量，实现生产过程自动化和最优控制。同时为了进行经济核算，也必须知道如一个班组流过的介质总量。

流量异常检测的东西，百度的资源分数太高了，下一个挪到CSDN给大家分享。