针对基于You Only Look Once v2算法的目标检测存在精度低及稳健性差的问题,提出一种车辆目标实时检测的You Only Look Once v2优化算法;该算法以You Only Look Once v2算法为基础,通过增加网络深度,增强特征提取能力,同时,通过添加残...针对基于You Only Look Once v2算法的目标检测存在精度低及稳健性差的问题,提出一种车辆目标实时检测的You Only Look Once v2优化算法;该算法以You Only Look Once v2算法为基础,通过增加网络深度,增强特征提取能力,同时,通过添加残差模块,解决网络深度增加带来的梯度消失或弥散问题;该方法将网络结构中低层特征与高层特征进行融合,提升对小目标车辆的检测精度。结果表明,通过在KITTI数据集上进行测试,优化后的算法在检测速度不变的情况下,提高了车辆目标检测精度,平均精度达到0.94,同时提升了小目标检测的准确性。展开更多
随着电动汽车的迅速发展,电动汽车通过结合车辆自组织网络(VANET)参与V2G(Vehicle-to-Grid)成为智能交通系统的一部分,在资源受限的VANET网络中,为了保证用户通信安全,需要给用户分发组密钥,通过自愈组密钥分发(Self-healing Group Key ...随着电动汽车的迅速发展,电动汽车通过结合车辆自组织网络(VANET)参与V2G(Vehicle-to-Grid)成为智能交通系统的一部分,在资源受限的VANET网络中,为了保证用户通信安全,需要给用户分发组密钥,通过自愈组密钥分发(Self-healing Group Key Distribution,SGKD)方案,解决在不可靠的VANET网络上分发和更新用于安全组通信的组密钥问题。文中采用一种基于指数算法的SGKD方案(E-SGKD),通过引入唯一会话标识符,解决了已撤销用户与新加入用户之间的共谋攻击问题。利用单向哈希链构造个人秘钥、撤销多项式和密钥更新广播数据包,因此,方案增加了最大允许撤销用户数,减少了密钥更新广播数据包的冗余。通过分析对比证明,此方案具有安全性全面、存储开销和通信开销最优等特点,并适用于资源受限的VANET网络环境。展开更多
文摘针对基于You Only Look Once v2算法的目标检测存在精度低及稳健性差的问题,提出一种车辆目标实时检测的You Only Look Once v2优化算法;该算法以You Only Look Once v2算法为基础,通过增加网络深度,增强特征提取能力,同时,通过添加残差模块,解决网络深度增加带来的梯度消失或弥散问题;该方法将网络结构中低层特征与高层特征进行融合,提升对小目标车辆的检测精度。结果表明,通过在KITTI数据集上进行测试,优化后的算法在检测速度不变的情况下,提高了车辆目标检测精度,平均精度达到0.94,同时提升了小目标检测的准确性。
文摘随着电动汽车的迅速发展,电动汽车通过结合车辆自组织网络(VANET)参与V2G(Vehicle-to-Grid)成为智能交通系统的一部分,在资源受限的VANET网络中,为了保证用户通信安全,需要给用户分发组密钥,通过自愈组密钥分发(Self-healing Group Key Distribution,SGKD)方案,解决在不可靠的VANET网络上分发和更新用于安全组通信的组密钥问题。文中采用一种基于指数算法的SGKD方案(E-SGKD),通过引入唯一会话标识符,解决了已撤销用户与新加入用户之间的共谋攻击问题。利用单向哈希链构造个人秘钥、撤销多项式和密钥更新广播数据包,因此,方案增加了最大允许撤销用户数,减少了密钥更新广播数据包的冗余。通过分析对比证明,此方案具有安全性全面、存储开销和通信开销最优等特点,并适用于资源受限的VANET网络环境。
