简介：在工业物联网高速发展的同时，伴随着网络安全威胁的急逮攀升，准确检测到威胁工业物联网安全的入侵行为是极其重要的。本文简要分斩了工业物联网所面临的网络安全问题，采用了6种基于机器学习算法的入侵检测技术，并对应用效果进行对比分析。通过实验验证了入侵检测的有效性，并对下一阶段的研究方向做出了展望。

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简介：硬件故障或冲突都会使得系统启动时没有检测到CD-ROM这种硬件设备。其表现特征是在Windows图形界面出现以前．系统检测到的硬件设备中没有CD-ROM．这种光驱“丢失”现象一般都发生在使用者开机箱拔插硬件设备或设置CMOS等操作之后。因此找回光驱的办法是先按下面的顺序针对硬件进行检查．

简介：在静止、复杂背景的运动目标检测算法中，减背景技术是高效的方法。大多数背景建模和背景更新运算量大，本文将目标的边缘特征融入到减背景算法中，通过对离散的目标边缘梯度进行网格密度连通域判断来提取目标。实验结果表明，该算法可以有效地减小光线变化、噪声等影响，程序优化后系统运算速度提高，能够实时地对运动目标进行检测。

简介：电火工品的发火时间可以短至几个μs，要想对全发火过程进行检测，并对监测到的信息进行处理、存储，需要有速度非常快的监测电路和复杂的信息处理系统。本文介绍采用高速A／D、基于FPGA和DSP的电火工品发火实时检测系统的组成及工作原理，并具体讲述此系统的硬件组成及软件设计。

简介：拨号进程音(CPT)信号在数字通信及其他方面有着广泛的应用.将CPT信号的产生与检测集成到含有微控制器(MCU)的系统中,是一项较有价值的工程应用.本文首先介绍CPT信号的发生,并集中讨论对该信号的检测,然后给出在飞思卡尔公司MCF5249Coldfire微控制器上的实现方案,最后给出Matlab的仿真结果,以检测CPT信号发生器及检测器的正确性.

简介：基于NXP公司LPC1100系列处理器设计了一种温度检测网络节点。介绍了网络系统的整个设计方案和温度检测网络节点的硬件设计,并给出功耗管理、温度传感器和ZigBee三个软件模块的具体软件设计方法。

简介：当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

简介：为了快速、定量检测肉类食品中瘦肉精含量,采用了一种先进的激光诱导荧光技术进行检测。首先将稀释好的样品滴加在用免疫层析技术制作的试纸卡上,然后使用638nm波长的半导体激光器照射试纸卡,激发出的荧光通过光敏二极管接收,通过采集荧光强度来实现瘦肉精含量的检测。通过实验验证,该检测系统能够快速、定量、精确的检测瘦肉精的含量,检测时间为6s,测量量程为0.0~0.3ppb,检测灵敏度为0.01ppb。

简介：针对磁场检测仪需要众多软硬件开发人员协同开发的问题，引入Redmine项目管理平台进行项目开发的协同管理。采用Proteus实现下位机硬件和嵌入式软件的并行开发，引入嵌入式系统和SVN版本管理器对嵌入式软件各模块进行协同开发。采用BusHound实现上位机和下位机软件的并行开发。最终，该协同开发模式的引入使得本项目开发用时比原计划用时减少25％，同时项目质量也有提高。

简介：在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。

简介：非礼动车辆逆行等无视交通规则的行为，造或的事故率较高，经常引起人员伤亡及财产损失，而目前交警缺少一种智能化监控检测的手段对这种违章行为进行管控。本文基于有源RFID射频技术提出一种非礼动车辆逆行检测系统的实现方法，可以有效的提高非礼动车辆智能化管理水平，降低违章发生率。

简介：低能见度天气对高速公路行车有很大影响,现在高速公路能见度主要依赖气象部门能见度仪的检测,其只能在局部路段检测,且存在针对性不足和设备昂贵等问题。本文设计了一种基于视频图像处理的高速公路能见度检测系统,通过CCD摄像机采集参照物的视频数据信息,运用图像处理算法实现目标黑体和光源图像灰度值的定位与提取,完成能见度值的检测。实验结果表明,该系统能准确检测白天和夜间的能见度。

简介：针对车道线检测，基于图像白平衡算法和灰度直方图，自适应地提取出感兴趣区域，并自适应确定Canny边缘检测算法的高低阈值。通过对概率霍夫变换得到的直线点集进行RANSAC拟合，满足了在不同光照条件下的自适应车道线检测，并基于英伟达JetsonTK1嵌入式开发板结合开源GUI库Qt，使用其QtQuick开发出一套车道线检测系统。

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