高需 作品数:20 被引量:140 H指数:4 供职机构: 北京工业大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 北京市教委重点项目 中国博士后科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 交通运输工程 机械工程 更多>>
基于Delphi的网页木马清除工具的设计与实现 被引量:1 2009年 网站经常会受到网页木马攻击困扰。由于是文本方式挂接,很多杀毒软件对此只是报告,却无法清除。针对网页木马的特点,利用高效的Delphi开发工具,设计和实现了一个木马清除工具。借此,可以方便地清除此类木马病毒,提高了网站管理员的工作效率。 贾满磊 高需 张晓民关键词:网页木马 防病毒 网站安全 DELPHI 基于达芬奇的超速抓拍系统的设计与实现 2010年 随着道路车辆的日渐增多,超速而引起的交通事故数量不断上升,对超速检测系统的要求越来越高,针对目前超速抓拍系统存在的一些问题,提出了一种基于达芬奇6446和3G无线通信技术的新型超速抓拍系统,以达芬奇的ARM核心作为,并搭配嵌入式Linux操作系统,采用达芬奇的DSP处理器进行高速的图像处理,开发了应用程序,并在实际应用中验证了该方案的可行性。 高需 贾满磊关键词:达芬奇 嵌入式LINUX 一种基于语义关联网络的启发式查询扩展方法 本发明公开一种基于语义关联网络的启发式查询扩展方法,其步骤为:1)在语料库的基础上,结合本体中抽取的概念,建立关联图;2)在所述关联图和查询的基础上,通过启发式查询扩展,得到关联语义上的扩展式查询。本发明可以保证查询扩展... 郭黎敏 李童 高需 苏醒 丁治明文献传递 一种Hough变换与蚁群优化的云图像边缘检测算法 被引量:3 2017年 针对云图像边缘检测算法中由于噪声的存在导致边缘定位精确度降低,边缘信息丢失和虚假边缘等问题,提出了一种Hough变换(Hough Transform,HT)耦合蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)云图像边缘检测算法.先将需处理图像进行HT,消除噪声和线段间隔对图像边缘的影响;其次,对图像像素梯度和像素圆形邻域统计均值的差值进行计算,定义二者之间的权重函数,并作为蚁群的信息素和启发信息;最后,利用蚁群优化算法,引导蚁群搜索图像边缘,从而完成云图像边缘提取.实验表明:与当前边缘检测算法比较,此方法能够有效降低噪声影响,获得的边缘完整、细节丰富,边缘优质系数高,算法效率高. 邢静宇 高需 韩璞关键词:HOUGH变换 云计算 蚁群优化 边缘信息 一个考试系统防火墙模块的设计与实现 2010年 防火墙是一种访问控制技术,它通过在内部网络和不安全的网络之间设置屏障,阻止对信息资源的非预期访问。分析基于包过滤防火墙技术,设计并实现一个考试系统防火墙模块。经测试和长时间运行,该模块能够完成考试系统对网络访问的限制和要求。 高需 张华关键词:防火墙 考试系统 基于停留时间的语义行为模式挖掘 移动对象的语义行为模式挖掘是当前移动对象研究中关注的热点,具有高度的研究意义及广阔的应用前景。目前语义行为模式挖掘方法没有考虑移动对象在停留点的停留时间,不能准确地分辨出移动对象之间的不同行为模式。为了解决上述问题,本文... 郭黎敏 高需 武斌 郭皓明 徐怀野 魏闫艳 王之欣 焉丽 田霂基于3G网络的移动雷达测速系统设计与实现 张晓民 郭东恩 梁智学 刘杨涛 高需 林玉香 王玥 王水 潘力 靳冰 基于3G无线网络的雷达测速系统是由南阳理工学院开发的一套对道路进行有效监控、实时抓拍超速行驶车辆的管理系统。该项目利用3G无线网络以及外部Internet网络,通过外部认证服务器使两台3G设备进行一次“握手”,从而达到获...关键词: .NET平台下串口通讯的实现 被引量:4 2010年 串口被广泛应用于计算机和单片机之间的数据通讯,在工业控制应用程序开发中,常常面临串口通讯问题。文章对.NET平台下实现串口通讯的方法做了一些探讨。 张华 高需关键词:NET 面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架 被引量:96 2012年 物联网是目前国际和国内新兴的一项热门技术,正在给人们的生产和生活方式带来深刻的变革.物联网在带来诸多好处的同时,也给软件乃至整个信息技术领域带来了前所未有的挑战.该文针对物联网传感器采样数据管理中所面临的数据海量性、异构性、时空敏感性、动态流式特性等问题,提出一种面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架IoT-ClusterDB.实验结果表明,IoT-ClusterDB具有良好的传感器数据接入与查询处理性能,为物联网海量异构传感器采样数据的存储与查询处理提供了一种可行的解决方案. 丁治明 高需关键词:物联网 传感器 时空数据 海量数据管理 数据库集群系统 基于停留时间的语义行为模式挖掘 被引量:10 2017年 移动对象的语义行为模式挖掘是当前移动对象研究中关注的热点,有益于诸多应用场景,如朋友推荐系统、轨迹破案领域和个性化服务等.目前语义行为模式挖掘方法没有考虑移动对象在停留点的停留时间,不能准确地分辨出移动对象之间的不同行为模式.为了解决上述问题,提出了一种基于停留时间的语义行为模式挖掘(discovering common behavior using staying duration on semantic trajectory,DSTra)方法,首先挖掘每个移动对象的频繁语义行为模式,然后定义语义行为模式之间的相似性度量方法,最后采用层次聚类的方法对移动对象进行聚类,找出具有相似行为模式的移动对象群体.实验结果表明:该方法不仅具有合理性和有效性,同时还具有较高的准确率和较好的效率. 郭黎敏 高需 武斌 郭皓明 徐怀野 魏闫艳 王之欣 焉丽 田霂