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去標識化作為一種隱私保護技術，在數據發布領域得到了廣泛應用。然而，在大數據時代下，攻擊者可能獲得了更多的關聯數據，去標識數據集仍然存在重標識攻擊的風險。基于Shannon信息熵，并結合信息安全風險評估框架，提出了一種綜合的重標識風險評估方法。首先，將攻擊者可能利用的數據集的各種屬性組合歸納為若干個脆弱性，然后逐一對這些脆弱性從可能性和危害性兩個維度進行評估。最后，為了綜合評估整個數據集的重標識風險，構造了一種基于熵值增量和加權的評估算法。實驗結果表明，所提評估方法可全面、直觀地反映風險分布與趨勢。

云計算、大數據、區塊鏈和人工智能等新技術為圖書館的快速發展帶來了新的機遇，很多高校圖書館開始嘗試將人臉識別技術和推薦系統引入智慧圖書館建設中，但是這兩門技術都面臨著隱私泄露和可信問題。區塊鏈是去中心化、公開可信且不可篡改、可追溯、可驗證、可審計、不可抵賴的新穎的分布式賬本，區塊鏈技術特性很適宜實現隱私保護。為此提出在區塊鏈下進行可信高校智慧圖書館建設研究，并用Python語言編程驗證了區塊鏈、人臉識別和推薦系統融合的可能性，為高校智慧圖書館建設提供一種較新的思路。

基于工業互聯網的物流供應鏈管理技術，業界聚焦在高精度數據分析算法的應用，對數據隱私保護算法的應用目前還處于起步階段。然而，交易、支付環境不可信，數據易丟失及溯源難等問題，較大程度地制約了物流供應鏈管理技術的進一步發展。為簡化過程，以物流價值鏈為例，將區塊鏈技術應用于物流場景中，通過數字簽名、非對稱加密和Merkle樹等算法，保障了商品數據的完整性和機密性，提供了物流訂單數據溯源功能。最后，相比于業界類似技術的安全性，該方法更能滿足實際工程應用對安全目標的需求，為后續落地實施提供了有力的技術支持。

脆弱性是可能被一個或多個威脅利用的資產或控制的弱點。脆弱性識別是組織實施風險評估活動中最重要的一個環節，可從管理和技術兩個方面進行識別。探討了技術方面脆弱性的管理和軟件安裝限制兩方面的最佳實踐。提供一個關于技術方面脆弱性的實際審核案例，描述了主要的審核發現、溝通過程、受審核組織主要的改進方法等。

隨著移動通信和物聯網的快速發展，在硬件資源受限和功耗較低的應用場景中對密碼保護的需求越來越大，密碼算法的輕量化成為必然要求，近年來，輕量級序列密碼的設計與分析是一個研究熱點。首先介紹了四個新型的輕量級序列密碼，它們共同的特點是內部狀態小于密鑰長度的兩倍；其次介紹了每種算法的最新安全性評估結果；最后探討了輕量級序列密碼的發展趨勢。

針對小型四旋翼飛行器的動態目標跟蹤問題，提出了連續自適應橢圓檢測(Continuously Adaptive Ellipse Detector，CAED)算法的飛行器目標定位以及一種基于立體視覺的跟蹤控制算法。首先，雙目相機拍攝的圖像通過CAED算法得到目標的像素中心點，利用三角測量原理，實現了對目標位置的有效估計。其次，針對運動目標跟蹤任務，設計并實現了兩個級聯串級PID的四旋翼位置姿態控制律。最后，在四旋翼上將圖像處理算法與四旋翼控制相結合，進行了測試實驗，驗證了本文所提出的檢測和控制方法。

現有儀表讀數識別方法通過檢測指針和刻度獲取讀數，對輸入的儀表圖像質量要求較高，為此提出一種新的基于深度回歸的指針儀表讀數識別方法。該方法首先由儀表圖像獲取圖像特征，然后通過方向回歸模塊預測指針方向，最后根據指針角度計算儀表讀數。相比于其他方法，該方法采用端到端的回歸方式進行直接學習，具有更強的識別能力。在較大規模變電站儀表圖像數據集上，該方法取得了97.2%的讀數精度，相比于基于Mask R-CNN的儀表讀數識別方法提高了7.4%。定性分析和定量分析結果表明，相比于現有的儀表讀數識別方法，該方法對表盤圖像干擾具有更強的魯棒性。

針對傳統視頻火災檢測方法依靠人工經驗提取火焰特征，誤報率高、魯棒性差的特點，提出一種基于深度學習的視頻火焰識別方法。該方法充分利用火焰的運動特征和顏色信息，先使用改進的五幀差法和自適應混合高斯建模法進行運動目標提取；再采用RGB-HSV混合顏色空間模型篩選出圖像中可能的火焰像素區域；最后將以上兩個步驟結合起來進行疑似火焰區域提取，并將疑似火焰區域圖像傳入預訓練的AlexNet卷積神經網絡模型進行火與非火的精確識別。通過對多種場景下火焰視頻的測試結果表明，提出的方法具有較高的召回率、準確率和較低的誤報率。

卡塞格倫天線在檢測與維修過程中，需對其跟蹤目標速率進行測試。針對傳統測試方法存在耗時長、成本高、準確率低的缺點，在對傳統測試方法研究基礎上，提出了基于單目標源定位追蹤方式的改進型測試方法。試驗表明該方法減少了測試用時，節約了成本，提高了準確率。

現實場景行人的復雜性和多樣性使得行人檢測成為計算機視覺領域中一個既具有研究價值又極具挑戰性的熱門課題,為提高其準確性，提出一種基于SSD(Single Shot Multibox Detector)與FRN(Filter Response Normalization)相結合的密集連接行人檢測算法，將串聯式的SSD基礎網絡修改為引入上下文語義信息的多層融合的密集連接的FRN網絡結構,運用聚類思想設置適宜行人尺度的候選框，并且根據行人尺寸的統計分布規律調整不同檢測層的縮放因子，從而實現端到端訓練。在融合數據集和VOC2007TEST數據集上驗證該模型的性能，相比于SSD方法，該方法準確率AP(Average Precision)分別提高5.8%、2.9%，具有更高的準確性和魯棒性。

圖像拼接技術應用范圍十分廣泛，如全景圖片、城市建模以及視頻監控等工程應用領域。針對機場中多臺超高清攝像機監控的場景，設計了一種全景多路超高清監控視頻拼接系統。該系統利用具有重疊區域的多路視頻進行實時拼接，從而形成具有更大視角的全景視頻，給決策人員提供全面而有效的支持。系統將傳統的圖像拼接技術運用在視頻拼接上，采用分布式的系統架構并設計了一種視頻文件傳輸算法，保證了系統流暢、穩定地運行。首先介紹了該系統軟硬件環境，給出了系統的總體設計；其次介紹了系統的關鍵功能設計以及主要界面實現；最后進行了實驗測試，得出相關實驗數據。經過測試，該系統實現了8路4K視頻的拼接，顯示流暢，無明顯拼接痕跡，且對一幀的處理時間小于40 ms。

為實現環控生保系統在軌故障預測與健康管理，研究系統遙測數據的時間序列信息。通過預測關鍵遙測數據的變化趨勢，實現在故障出現之前對其識別、預判。結合環控生保系統遙測數據的特點，通過AIC與BIC相結合的方法確定預測模型。運用該模型對實際工程中遙測數據進行預測驗證，結果表明采用該方法對氧分壓數據進行前向6點預測，預測精度可達98.2%，可為后續系統在軌故障預測與健康管理提供基礎。