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题名面向未来农业的SUNets架构、应用与安全挑战
被引量：1
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作者
杨昊天
张晓宇
谢湛
王亮
刘路
王良民
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机构
江苏大学农业工程学院
东南大学网络空间安全学院
莱斯特大学计算机与数学科学学院
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出处
《网络空间安全科学学报》
2024年第4期85-94,共10页
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基金
国家自然科学基金(62372105)
江苏省前沿引领技术基础研究专项(BK20202001)。
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文摘
卫星辅助的无人设备网络(Satellite-assisted Unmanned deviceNetworks,SUNets)通过整合卫星通信、无人设备、地面支持设施和云服务,可以为未来农业提供全新的解决方案。然而其广阔的覆盖范围和复杂的多层次通信结构所造成的安全问题在农业领域尚未得到充分的研究。针对上述问题,系统概述了面向SUNets的未来“云—网—端”农业架构,并探讨了在SUNets广域覆盖下,各区域数据互联、网络融合的未来农业的具体应用案例,重点关注于跨区域农机调度与田间管理方面。此外,对SUNets架构下的协同安全,以及数据的透明性、传输路径的复杂性、网络环境的动态性等特性所带来的安全问题进行了总结。旨在研究面向SUNets的未来农业架构、应用与安全挑战,为未来的研究提供参考,以填补农业SUNets研究中的空白。
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关键词
sunets
未来农业
"云-网-端"协同安全
数据安全
通信安全
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Keywords
sunets
future agriculture
"cloud-network-end"collaborative security
data security
communications security
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分类号
TN927.2
[电子电信—通信与信息系统]
S231
[农业科学—农业机械化工程]
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题名基于SuNet的公共交通安检违禁品的检测
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作者
张缓缓
刘鹏程
姜萌
王雨欣
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机构
西安工程大学电子信息学院
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出处
《西安工程大学学报》
2025年第2期47-56,共10页
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基金
国家自然科学基金青年项目(61902302)
陕西省科技厅重点研发计划项目(2024GX-YBXM-231)
浙江省博士后科研项目择优资助(ZJ2022154)。
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文摘
在公共交通安检场景中,违禁品与非违禁品相互重叠,导致现有模型难以有效地识别被遮挡违禁品类别问题。针对这一问题,文中提出基于SuNet的违禁品检测模型。首先,设计了强化注意力定位特征金字塔网络(augmented attention localization feature pyramid network,AALFPN),以强化违禁品的语义信息,并将违禁品定位信息和语义信息融合,引导模型准确定位被遮挡的违禁品位置,增强违禁品的特征轮廓。其次,引入了密集注意力机制(dense attention mechanism,DAM),以有效地识别和提取被遮挡违禁品。最后,引入了SmoothL1 Loss损失函数解决在回归过程中违禁品类别信息丢失的问题。该实验在PIDray数据集上对SuNet能够有效识别被遮挡违禁品类别进行验证,在CLCXray数据集上对SuNet在其他违禁品数据集上具有泛化性进行验证。结果表明:在PIDray数据集上,相较于RoIAttn模型,SuNet在AP@0.5∶0.95、AP@0.5和AP@0.75指标上分别提升了2.9%、4.4%和3.3%;在CLCXray数据集上,相较于RoIAttn模型,SuNet在AP@0.5∶0.95、AP@0.5和AP@0.75指标上分别提升了1.4%、1.4%和0.4%。说明SuNet不仅能有效识别被遮挡违禁品类别,还在其他违禁品数据集上具有良好的泛化性能,可为公共交通安检场景提供一种有效的违禁品检测解决方案。
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关键词
违禁品检测
SuNet
强化注意力定位特征金字塔网络
密集注意力机制
SmoothL1
Loss
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Keywords
prohibited item detection
SuNet
augmented attention localization feature pyramid network(AALFPN)
dense attention mechanism(DAM)
SmoothL1 Loss
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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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题名新太SUNET 2000系统
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出处
《电信科学》
北大核心
2000年第12期63-64,共2页
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关键词
SUNET2000
管理系统
计算机网络
软件
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分类号
TP393.09
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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