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题名一种结合包检测与流检测的SECS2流量识别方法
被引量：1
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作者
唐璇
严明
万仕贤
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机构
复旦大学计算机科学技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第9期127-135,共9页
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基金
2019年工业互联网创新发展工程项目。
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文摘
要对网络数据包所采用的应用层协议进行识别,保证半导体生产环境的安全,使用传统的基于服务端口和特征字的识别方式都具有一定的局限性,无法达到所需的准确度。针对这种情况,提出一种基于HSMS(High Speed Message Services)头部信息和SECS2数据本身固定模式的识别模型,结合深度包检测、深度流检测、机器学习等技术对SECS2流量进行识别。实验结果表明,该模型能有效地识别SECS2数据包,误判率仅为0.598 8%,相比传统识别方式,误判率降低了29.469 6%。
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关键词
secs2
HSMS
流量识别
深度包检测
深度流检测
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Keywords
secs2
HSMS
Traffic identification
Deep packet inspection
Deep-flow inspection
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名改进YOLOv5s的无人机视角下小目标检测算法
被引量：15
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作者
刘涛
高一萌
柴蕊
李政通
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机构
辽宁工程技术大学软件学院
辽宁工程技术大学基础教学部
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期110-121,共12页
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基金
国家自然科学基金(52174183)。
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文摘
无人机视角的小目标图像具有目标分布密集、类别不均衡以及特征不明显的特点,导致目标检测任务中出现漏检、误检的问题。针对这些问题,提出一种改进YOLOv5s小目标检测方法,以达到提高目标检测准确率与精确度的目的。重新聚类锚框,更精确地锁定检测区域。更改骨干网络结构,在空间金字塔池化层增加卷积,保证充分获取检测目标特征。同时,将网络结构中的C3模块替换成融合通道注意力机制的轻量级SEC2f模块,以提升网络对于小目标检测的局部特征捕获能力。融合解耦检测头,结合自适应锚框计算,有效提取目标区域的特征。在相同参数、相同环境条件下,在DOTA数据集上和VisDrone数据集上检测精度分别提升6.1%、5.2%,表明改进方法在小目标检测任务上的有效性;在公开数据集voc2007+2012上做通用性对比实验,结果表明改进算法具有通用性。
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关键词
YOLOv5s
聚类算法
SEC2f模块
空间金字塔池化
解耦检测头
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Keywords
YOLOv5s
clustering algorithm
SEC2f module
spatial pyramid pool
decoupling detection head
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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