導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫好一篇交通信息安全論文，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

1.1網(wǎng)絡(luò)病毒的特點(diǎn)

與普通計(jì)算機(jī)程序相比，計(jì)算機(jī)病毒也是一段小程序，這段程序能夠影響計(jì)算機(jī)的正常運(yùn)行，甚至破壞數(shù)據(jù)信息，另外，計(jì)算機(jī)病毒還具有以下特點(diǎn)：①破壞性:凡是通過(guò)軟件手段能觸及到計(jì)算機(jī)資源的地方，均可能受到計(jì)算機(jī)病毒的破壞.具有進(jìn)行自我復(fù)制的能力，對(duì)于計(jì)算機(jī)病毒來(lái)說(shuō)，通常情況下都會(huì)隱藏在合法程序的內(nèi)部，并且隨著操作進(jìn)行自我復(fù)制，不斷蔓延。②隱蔽性:病毒程序大多夾在正常程序之中,很難發(fā)現(xiàn)。③潛伏性:感染病毒后，一般情況會(huì)潛藏在系統(tǒng)中，不會(huì)立即發(fā)作，當(dāng)計(jì)算機(jī)病毒因某些事件被激發(fā)而發(fā)作，進(jìn)一步破壞用戶的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。④人為編制：計(jì)算機(jī)病毒不會(huì)憑空產(chǎn)生，是個(gè)人或組織為了獲取某種資源，進(jìn)而編寫出來(lái)的具有破壞性的計(jì)算機(jī)代碼。⑤傳染性：計(jì)算機(jī)病毒往往通過(guò)拷貝進(jìn)行傳播。通常情況下，計(jì)算機(jī)病毒都是附著在正常程序上，當(dāng)該程序的某個(gè)事件被激發(fā)時(shí)，就會(huì)激活潛在的計(jì)算機(jī)病毒，在這些病毒中，一部分進(jìn)行自我復(fù)制，向其他程序不斷蔓延；另一部分執(zhí)行特定的破壞行為。

1.2計(jì)算機(jī)病毒分類

對(duì)于計(jì)算機(jī)病毒來(lái)說(shuō)，依據(jù)的準(zhǔn)則不同，其分類也存在一定的差異：①根據(jù)存在的媒體，可以將計(jì)算機(jī)病毒分為網(wǎng)絡(luò)病毒、文件病毒、引導(dǎo)型病毒。②傳染的方法，根據(jù)計(jì)算機(jī)病毒的傳染方式，可以將計(jì)算機(jī)病毒分為駐留型病毒、非駐留型病毒。③破壞能力，根據(jù)病毒的破壞能力可以將其分為無(wú)害型，無(wú)危險(xiǎn)型，危險(xiǎn)型，非常危險(xiǎn)型。④算法，計(jì)算機(jī)病毒根據(jù)算法可以分為伴隨型病毒、“蠕蟲”型病毒、寄生型病毒、練習(xí)型病毒、詭秘型病毒、變型病毒等。

1.3計(jì)算機(jī)病毒的危害性

對(duì)于計(jì)算機(jī)病毒來(lái)說(shuō)，雖然病毒的形式多種多樣，但其目的都是破壞程序的完整性，篡改文件，破壞數(shù)據(jù)，是計(jì)算機(jī)失去服務(wù)功效：①破對(duì)文件的分配表，進(jìn)一步導(dǎo)致用戶丟失計(jì)算機(jī)磁盤上的信息。②惡意篡改磁盤的分配情況，造成數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。③刪除磁盤上特定的文件，破壞文件的數(shù)據(jù)信息。④內(nèi)存的常駐程序受到影響。⑤自我繁殖，占據(jù)存儲(chǔ)空間。⑥篡改正常的運(yùn)行程序。⑦盜用用戶的重要數(shù)據(jù)。

2計(jì)算機(jī)病毒的感染

通過(guò)外界被感染的軟盤；通過(guò)外界被感染的硬盤；通過(guò)網(wǎng)絡(luò)很短的時(shí)間在網(wǎng)絡(luò)上傳播。

3計(jì)算機(jī)病毒的防治方法

3.1基于工作站的防治技術(shù)

一般情況下，工作站防治病毒的方法包括：一是軟件防治，對(duì)工作站的病毒感染情況，定期不定期地用反病毒軟件進(jìn)行檢測(cè)。二是在工作站上設(shè)置防病毒卡。通過(guò)防病毒卡進(jìn)一步實(shí)施檢測(cè)病毒感染情況，防病毒卡的缺陷就是升級(jí)不方便，進(jìn)而在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，影響工作站的運(yùn)行速度。三是將防病病毒芯片安裝在網(wǎng)絡(luò)接口卡上。

3.2服務(wù)器的防治技術(shù)

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器是支柱，一旦病毒擊垮網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，給整個(gè)網(wǎng)絡(luò)就會(huì)造成毀滅性的損失，其損失難以估量，并且無(wú)法挽回。目前，為了提供實(shí)時(shí)掃描病毒的能力，基于服務(wù)器的防治病毒的方法主要采用防病毒可裝載模塊（NLM）。

3.3對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)管理

首先制定出嚴(yán)格的規(guī)章制度，對(duì)計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備及軟件系統(tǒng)的使用、維護(hù)、管理、服務(wù)等進(jìn)行監(jiān)管，對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理員及用戶加大法制教育、職業(yè)道德教育的力度，依據(jù)法律手段，嚴(yán)厲打擊從事非法活動(dòng)的組織或個(gè)人。其次，通過(guò)設(shè)置專人負(fù)責(zé)具體事務(wù)，及時(shí)檢查系統(tǒng)中出現(xiàn)的病毒癥狀，在日常工作中，做好病毒檢測(cè)工作，同時(shí)將出現(xiàn)的新問(wèn)題、新情況等進(jìn)行及時(shí)的匯報(bào)。

3.4預(yù)防計(jì)算機(jī)病毒的途徑

①對(duì)于外單位或他人的軟盤不要隨便借用。如果確實(shí)需要借用，在使用之前，需要進(jìn)行嚴(yán)格的檢查，同時(shí)查殺計(jì)算機(jī)病毒；②在計(jì)算機(jī)病毒傳播方面，游戲軟件是主要媒體，在使用過(guò)程中需要特別注意；③對(duì)于新計(jì)算機(jī)，先對(duì)計(jì)算機(jī)病毒進(jìn)行檢查、殺滅處理，然后再進(jìn)行使用；④通過(guò)寫保護(hù)措施對(duì)所有系統(tǒng)磁盤和重要文件進(jìn)行處理；⑤對(duì)重要的文件和數(shù)據(jù)隨時(shí)進(jìn)行復(fù)制和備份；⑥如果計(jì)算機(jī)裝有硬盤，通過(guò)硬盤啟動(dòng)計(jì)算機(jī)；⑦不非法復(fù)制軟件；⑧安裝防病毒卡。如果發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)感染了病毒，在這種情況下，需要清除病源，同時(shí)對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行殺毒處理。目前殺病毒軟件較為方便。計(jì)算機(jī)是否感染了病毒通過(guò)殺病毒軟件進(jìn)行檢查，以便早發(fā)現(xiàn)，早防治。

4預(yù)防病毒的政策建議

篇2

【關(guān)鍵詞】視頻識(shí)別技術(shù) 客運(yùn)車輛 超載 遠(yuǎn)程核查

隨著生活水平的不斷提高，人們外出打工、探親、旅游的人數(shù)越來(lái)越多，尤其是節(jié)假日，而與此相關(guān)的公路客運(yùn)（長(zhǎng)途客車，旅游客車等）的運(yùn)力卻沒(méi)有相應(yīng)增加，致使超員現(xiàn)象頻頻出現(xiàn)?？蛙嚦d對(duì)國(guó)家的公路設(shè)施和客運(yùn)市場(chǎng)造成了不良影響，也影響車輛本事和車輛的駕駛、控制，容易引發(fā)事故，給國(guó)家和百姓帶來(lái)重大的經(jīng)濟(jì)損失和感情傷害。為更好地適應(yīng)寧波市社會(huì)經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展的步伐，防止超載現(xiàn)象的發(fā)生，保證客運(yùn)安全，開展客運(yùn)車輛實(shí)時(shí)載客人數(shù)智能識(shí)別及遠(yuǎn)程核查研究。

1 研究?jī)r(jià)值

在采取行政監(jiān)督管理的同時(shí)，通過(guò)科學(xué)技術(shù)的手段來(lái)消除客車超載的現(xiàn)象也有著極其重要的意義和實(shí)用性。通過(guò)基于視頻識(shí)別技術(shù)的客運(yùn)車輛超載遠(yuǎn)程核查應(yīng)用研究，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)途客流的動(dòng)態(tài)監(jiān)管，為長(zhǎng)途客運(yùn)應(yīng)急預(yù)案管理、應(yīng)急資源配置與調(diào)度，應(yīng)急處置與保障提供重要支撐作用，同時(shí)為長(zhǎng)途客車超載、超員治理及執(zhí)法提供依據(jù)，并有效遏制超載，超員，提升客運(yùn)安全。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 Opencv

OpenCV的全稱是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一個(gè)基于（開源）發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，可以運(yùn)行在Linux、Windows和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級(jí)而且高效――由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時(shí)提供了Python、Ruby、MATLAB等語(yǔ)言的接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法。

OpenCV 用C++語(yǔ)言編寫，它的主要接口也是C++語(yǔ)言，但是依然保留了大量的C語(yǔ)言接口。該庫(kù)也有大量的Python， Java and MATLAB/OCTAVE （版本2.5）的接口。這些語(yǔ)言的API接口函數(shù)可以通過(guò)在線文檔獲得。如今也提供對(duì)于C#，Ch， Ruby的支持。

自從OpenCV在1999年1月alpha版本開始，它就被廣泛用在許多應(yīng)用領(lǐng)域、產(chǎn)品和研究成果中。相關(guān)應(yīng)用包括衛(wèi)星地圖和電子地圖的拼接，掃描圖像的對(duì)齊，醫(yī)學(xué)圖像去噪（消噪或?yàn)V波），圖像中的物體分析，安全和入侵檢測(cè)系統(tǒng)，自動(dòng)監(jiān)視和安全系統(tǒng)，制造業(yè)中的產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)，攝像機(jī)標(biāo)定，軍事應(yīng)用，無(wú)人飛行器，無(wú)人汽車和無(wú)人水下機(jī)器人。

2.2 人臉檢測(cè)

人臉檢測(cè)從整體來(lái)看分為四個(gè)部分：

（1）Face detection 人臉識(shí)別，即識(shí)別出這是人的臉，而不管他是誰(shuí)的。

（2）Face preprocessing 面部預(yù)處理，即提取出臉部圖像。

（3）Collect and learn faces 臉部的特征采集和學(xué)習(xí)

（4）Face recognition 臉部識(shí)別，找出最相近的相近臉部圖像。

“基于知識(shí)的方法主要利用先驗(yàn)知識(shí)將人臉看作器官特征的組合，根據(jù)眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之間的幾何位置關(guān)系來(lái)檢測(cè)人臉。基于統(tǒng)計(jì)的方法則將人臉看作一個(gè)整體的模式――二維像素矩陣，從統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)通過(guò)大量人臉圖像樣本構(gòu)造人臉模式空間，根據(jù)相似度量來(lái)判斷人臉是否存在。在這兩種框架之下，發(fā)展了許多方法。目前隨著各種方法的不斷提出和應(yīng)用條件的變化，將知識(shí)模型與統(tǒng)計(jì)模型相結(jié)合的綜合系統(tǒng)將成為未來(lái)的研究趨勢(shì)?！保▉?lái)自論文《基于Adaboost的人臉檢測(cè)方法及眼睛定位算法研究》）

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)組成

系統(tǒng)包括車載視頻終端、視頻平臺(tái)及遠(yuǎn)程核查平臺(tái)三部分

3.1.1 車載視頻終端

安裝于車輛頭部；

根據(jù)指令采集車輛圖片信息；

通過(guò)DVR自帶3G/4G傳輸模塊將照片傳回視頻平臺(tái)。

3.1.2 視頻平臺(tái)

下發(fā)拍照指令給車載終端；

接收車載終端拍照照片；

將照片傳給核查平臺(tái)。

3.1.3 核查平臺(tái)

接收視頻平臺(tái)傳回車載照片；

針對(duì)車載照片進(jìn)行分析，判定其是否超載。

3.2 系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)分為四層，由下至上是數(shù)據(jù)采集層，基礎(chǔ)資源層，統(tǒng)一支撐層和系統(tǒng)應(yīng)用層。

數(shù)據(jù)采集層實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集。通過(guò)車載智能終端采集GPS信息、車輛上下客人數(shù)信息以及車內(nèi)載客照片信息、車內(nèi)視頻信息。

基礎(chǔ)資源層實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)、管理和維護(hù)。包括GPS信息、車輛上下客人數(shù)信息以及車內(nèi)載客照片信息、車內(nèi)視頻信息、車輛信息、車輛車內(nèi)空載照片信息等。

統(tǒng)一支撐層實(shí)現(xiàn)車輛載客信息與空載信息的對(duì)比分析，超載預(yù)警計(jì)算等。

應(yīng)用系統(tǒng)層是配合實(shí)際管理需求的應(yīng)用系統(tǒng)的集合。

3.3 系統(tǒng)功能

客運(yùn)車輛乘載人員數(shù)量智能識(shí)別與遠(yuǎn)程核查系統(tǒng)經(jīng)過(guò)分析包含以下功能：

3.3.1 車載人數(shù)統(tǒng)計(jì)查詢

核查平臺(tái)接收各客車車載視頻終端傳回照片，利用人臉識(shí)別技術(shù)，識(shí)別車輛實(shí)載人數(shù)。

3.3.2 載客車輛照片查詢

核查平臺(tái)接收車載視頻終端傳回車輛載客照片，提供用戶查詢，考慮到系統(tǒng)存儲(chǔ)問(wèn)題，系統(tǒng)進(jìn)提供15天內(nèi)照片查詢。

3.3.3 車輛信息管理

通過(guò)與運(yùn)政系統(tǒng)對(duì)接，獲取車輛相關(guān)基本信息，包括車型、荷載率，經(jīng)營(yíng)單位等。

3.3.4 車輛載客圖片對(duì)比分析

由于車內(nèi)人員的坐姿比較多，低頭、側(cè)臉、戴帽或者批衣的情況比較復(fù)雜，難以通過(guò)單一的人臉檢測(cè)手段進(jìn)行車載人數(shù)識(shí)別，通過(guò)思路轉(zhuǎn)換，由于車內(nèi)的空間比較固定，桌椅安排有規(guī)律，一般情況下超載客車?yán)锏某d人員主要分布在過(guò)道里，座位多坐人的可能性不是很大（抱小孩的情況除外），故系統(tǒng)先行檢測(cè)過(guò)道，再對(duì)過(guò)道和空載的情況做對(duì)比，最后進(jìn)行人臉檢測(cè)，將輪廓檢測(cè)、圖像對(duì)比分析和人臉檢測(cè)相結(jié)合以提高識(shí)別率。

圖2所示即為檢測(cè)的過(guò)程，首先對(duì)車內(nèi)的過(guò)道進(jìn)行檢測(cè)，智能分析出過(guò)道位置，為了更準(zhǔn)確的識(shí)別，可以將過(guò)道內(nèi)的圖片進(jìn)行編碼，和空載的過(guò)道內(nèi)的編碼進(jìn)行比較，如果有異常，則再進(jìn)行人臉檢測(cè)，查看是否有人在過(guò)道內(nèi)或者是其他物體在過(guò)道內(nèi)。

（1）過(guò)道檢測(cè)。過(guò)道檢測(cè)算法，是根據(jù)opencv的輪廓檢測(cè)算法，提取座椅的輪廓來(lái)獲得的。

首先將圖像灰度化，然后對(duì)圖像進(jìn)行降噪處理，再對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕和膨脹操作，最后根據(jù)設(shè)置輪廓檢測(cè)的閥值，進(jìn)行邊緣檢測(cè)。對(duì)邊緣檢測(cè)后的圖片再次進(jìn)行線段檢測(cè)，線段的長(zhǎng)度根據(jù)座椅在照片中所占的比例大致設(shè)置。

在得到所有檢測(cè)到的線段后，得到所有事豎線的線段。既在坐標(biāo)系中x坐標(biāo)相同的點(diǎn)。排除占圖片三分之一左右的車內(nèi)上部線段，因?yàn)樯喜糠质擒噹象w，不可能是座椅；同時(shí)，自動(dòng)找到照片的中間點(diǎn)，以此為中心向左右尋找豎線，當(dāng)在某一側(cè)找到三個(gè)或以上的平行的豎線時(shí)，既認(rèn)為找到座椅的邊緣，將此平行線的最靠近地點(diǎn)的且與中心點(diǎn)最接近的做為過(guò)道的一側(cè)的線段。同理，另外的一側(cè)也按此劃分。這樣就將過(guò)道區(qū)域劃分出來(lái)。

（2）圖像對(duì)比。圖像對(duì)比方法很多：如哈希對(duì)比，峰值信噪比對(duì)，特征點(diǎn)分析等。

將上述切分出的過(guò)道圖片與靜態(tài)下切分出的過(guò)道圖片進(jìn)行對(duì)比，即可了解是否有差異，超過(guò)差異允許的范圍，則過(guò)道中有可疑物體或人員。

哈希圖像對(duì)比分析的詳細(xì)過(guò)程：

a.縮小尺寸：將圖像縮小到8*8的尺寸，總共64個(gè)像素。

b.簡(jiǎn)化色彩：將縮小后的圖像，轉(zhuǎn)為64級(jí)灰度，即所有像素點(diǎn)總共只有64種顏色；

c.計(jì)算平均值：計(jì)算所有64個(gè)像素的灰度平均值；

d.比較像素的灰度：將每個(gè)像素的灰度，與平均值進(jìn)行比較，大于或等于平均值記為1，小于平均值記為0；

e.計(jì)算哈希值：將上一步的比較結(jié)果，組合在一起，就構(gòu)成了這張圖像的指紋。

f.得到指紋以后，看看64位中有多少位是不一樣的。設(shè)置不同的權(quán)重，分析是否相同或不同。

通過(guò)比較，對(duì)有問(wèn)題的圖片進(jìn)行下一步操作，既人臉檢測(cè)。

（3）人臉檢測(cè)。檢測(cè)上述的過(guò)道區(qū)域，采用opencv中的人臉識(shí)別算法，OpenCV已經(jīng)提供了不同種類的人臉檢測(cè)的訓(xùn)練文件。因此我們可以方便的通過(guò)載入這些訓(xùn)練好的級(jí)聯(lián)分類器XML文件來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉、眼睛、鼻子等檢測(cè)，這些基于Haar和LBP特征的人臉檢測(cè)可以自動(dòng)的對(duì)大量數(shù)據(jù)圖片進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)果存儲(chǔ)在XML文件中以供使用。

3.4 超載預(yù)警處置

系統(tǒng)將通過(guò)圖像比對(duì)分析后疑似超載車輛信息反饋到該功能，平臺(tái)監(jiān)管人員可針對(duì)系統(tǒng)預(yù)警結(jié)果進(jìn)行處置，并可調(diào)取車輛實(shí)時(shí)視頻進(jìn)行驗(yàn)證。

4 結(jié)論

基于視頻識(shí)別技術(shù)的客運(yùn)車輛超載遠(yuǎn)程核查應(yīng)用技術(shù)的研究作為寧波智慧運(yùn)管的重要部分，具有廣闊的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)基于視頻識(shí)別技術(shù)的客運(yùn)車輛超載遠(yuǎn)程核查應(yīng)用技術(shù)的應(yīng)用推廣，充分利用交通信息化技術(shù)和成果，實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)途客車、旅游包車超載的智能監(jiān)控，從而防止超載現(xiàn)象的發(fā)生，進(jìn)而保證客運(yùn)安全。

參考文獻(xiàn)

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