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结合运动平滑约束与灰度特征的卫星视频点目标跟踪

针对卫星视频条件下的点目标跟踪问题，提出了一种运动平滑约束的贝叶斯分类目标跟踪方法（BMoST）。本方法引入朴素贝叶斯分类器的思想，不依赖目标的任何先验概率，在运动平滑性约束下，利用灰度相似性特征来表达描述目标的似然度，并根据独立假设的贝叶斯定理，建立简化的分类器条件概率修正模型，通过该模型估计目标的后验概率，从而实现目标跟踪。同时，采用卡尔曼滤波辅助、优化跟踪处理，提高算法的稳健性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段，对6个点目标进行跟踪试验。结果表明，本文提出的方法针对卫星视频的点目标跟踪效果良好，精度达到90%左右，且跟踪轨迹平滑，满足卫星视频后续高级处理和应用需要。

  • 2022-01-12
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基于卡尔曼滤波的船舶轨迹异常行为快速检测方法

基于全球船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）数据的船舶轨迹异常行为快速检测对于保障船舶航行安全、辅助安全监管具有重要意义。AIS数据具有容量大、更新频率快的特点，而当前AIS轨迹异常行为检测方法依赖于大量的训练样本与历史数据，实用性与普适性较差，难以用于船舶轨迹异常行为快速检测。为此，本文定义了船舶追踪、航速、航向、位置4种异常行为检测模型，提出了一种基于卡尔曼滤波的船舶AIS轨迹异常行为检测方法，实现了船舶AIS轨迹的异常行为快速检测与报警。实验选取经过我国东海部分地区3天的AIS数据，对实验结果的正确性与耗时进行分析，结果表明模型可以满足异常即时发现、即时处理的应用需求。

  • 2022-01-11
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自动驾驶感知融合-卡尔曼及扩展卡尔曼滤波（Lidar&Radar）

卡尔曼滤波是自动驾驶领域最常用的数据最优估计算法。人们对它的第一印象往往是它那复杂的线性代数表达式。本文将介绍卡尔曼滤波及其变种扩展卡尔曼滤波的数学原理及代码实现，帮助初学者熟悉和掌握卡尔曼滤波。在实际项目中我们会融合激光雷达和毫米波雷达的测量数据，从而精确地追踪目标的位置和速度。

  • 2022-01-11
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智能风控体系搭建和自动化

随着机器学习、自然语言处理、知识图谱等技术的发展、算法、数据、硬件处理能力的不断提升，各类智能金融应用出现，我们金融科技产业从电子化时代、信息化时代、网络时代、移动化时代已经逐步进入了智能阶段。

  • 2022-01-11
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元心智能移动操作系统的安全及与5G的结合展望

移动互联网的快速发展，正在深刻改变我们的生活和工作，与此同时，信息安全问题也更加突出。在当前信息安全问题日益突出的背景下，“自主可控、安全可信”的信息化产品愈发成为国家、政府、企业和个人用户的迫切需求。操作系统作为智能终端的核心技术，是信息安全体系的重要基础，而且已经成为产生大数据的最主要信息来源。时下国外厂商在操作系统领域形成了垄断地位，这是我国信息技术产业亟待解决的难题。没有自主可控，就无法实现最终的安全，自主可控是安全的必经之路。这，也是我们为何开发元心移动操作系统的原因。

  • 2022-01-10
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电池储能电站在新能源发电侧、输电侧、配电侧等的应用

近年来,随着电池储能产业的高速发展,中国电池储能技术逐渐呈现出了大规模集成与分布式应用并存,多目标协同应用的特征和趋势。在分析国内外电池储能电站发展现状的基础上,针对新能源功率输出平抑、计划出力跟踪等新能源发电侧应用场景,电网频率调整、网络潮流优化等输电侧应用场景,以及分布式、移动式储能等在配电侧的应用场景,对国内外近些年来电池储能应用的研究成果及现状进行了综述,并对未来大规模电池储能电站的运行控制方法和应用前景做出了展望。

  • 2022-01-10
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基于ATT&CK技术矩阵，在工业控制系统安全防护的实践

ATT&CK是近几年最火的攻防框架，通过公开的信息和安全社区对攻击者的行为进行研究，汇聚了攻击者使用的各种战术和技术，同时也提供了如何缓解和检测各项入侵技术的方法，以便防御者能了解到攻击者入侵时使用的各种手段以及如何进行防御，彻底改变了长期以来“防”落后于“攻”的局面。

  • 2022-01-10
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具有自主功能的武器系统的作战使用原则

关于致命自主武器系统（LAWS）的国际争论已经进行了近十年。[1]2012年，国防部（DoD）发布了关于具有自主功能的武器系统的正式政策指南，[2]自2014年以来，各国齐聚一堂，通过联合国特定常规武器公约（CCW）讨论致命自主武器系统。CCW的讨论因缺乏商定的致命自主武器系统定义而受到阻碍。[3]然而，CCW缔约国在2019年同意，“必须保留”对使用武器系统和使用武力的决定的“人的责任”。[4]因此，现在的讨论倾向于集中确保遵守国际人道主义法和满足伦理关切所需的人的参与的类型和程度。

  • 2022-01-10
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