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题名一种面向深度包检测的DFA压缩算法
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作者
张伟
许海洋
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机构
中国劳动关系学院计算机应用教研室
青岛农业大学理学与信息学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第5期1525-1530,共6页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61403223)
中国劳动关系学院中央高校基本科研业务费专项基金项目(17ZY005)
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文摘
DFA(确定性有限自动机)对于实现深度包检测(deep packet inspection,DPI)技术具有重要作用。随着深度包检测规则的不断增多,DFA所需的存储空间急剧增大。为此,提出了一种基于字符替换的DFA压缩算法,利用状态转换表中每个状态通常只有少数几个不同跳转的特点,将状态转换表分解为剩余表和字符替换表,减少了存储空间。此外,通过使相似的状态可以共享相同的字符替换表以进一步压缩存储空间,给出了复杂度为O(n2)的压缩算法,n为DFA的状态数。实验结果表明,该算法在L7-filter和Snort规则集上具有较稳定的压缩率,压缩率都在5%以下。
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关键词
正则表达式
字符替换
状态转换表压缩
确定性有限自动机
深度包检测
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Keywords
regular expression
character replacement
state transition table compression
deterministic finite automata
deep packet inspection
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于抓拍数据时空判别的车牌检错纠错研究
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作者
刘晴辉
徐巍
董红召
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机构
浙江工业大学智能交通联合研究所
杭州市交警支队
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出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2018年第1期101-105,共5页
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基金
浙江省自然科学基金资助项目(LY17F030017)
杭州市社会发展科研自主申报项目(20160533B82)
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文摘
针对车牌识别设备应用场合背景复杂,车牌识别率易受到光线、车牌污损与遮挡、车辆行驶速度等因素的影响,车辆抓拍识别数据中存在错误车牌号码这一问题,分析了车辆抓拍识别系统提高识别准确率的方法,提出了一种以车牌识别设备采集到的源数据为基础进行车牌号码检错与纠错的方法。首先基于抓拍数据计算路段平均行驶速度,通过对抓拍数据时空判别进行了车牌检错,然后对错误车牌进行了字符替换并作时空判别进行了车牌纠错。最后在杭州市主城区大量的抓拍数据与机动车登记信息数据中进行了实验,并以车辆抓拍识别设备采集的视频图像数据进行了校验。研究结果表明:该方法可以较好地检测出错误识别的车牌号码,进一步提高车辆抓拍数据的准确率。
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关键词
智能交通
车牌识别技术
字符替换
行程时间
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Keywords
intelligenttransportation
vehicle license plate recognition（ VLPR）
character replacement
travel time
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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