车辆再识别技术综述

车辆再识别是指给定一张车辆图像，找出其他摄像头拍摄的同一车辆，可将车辆再识别问题看作图像检索的子问题。在真实交通监控系统中，车辆再识别可以起到对目标车辆进行定位、监管、刑侦的作用。随着深度神经网络的兴起和大型数据集的提出，提升车辆再识别的准确度成为近年来计算机视觉和多媒体领域的研究热点。从不同角度对车辆再识别方法进行了分类，并从特征提取、方法设计和性能表现等方面对车辆再识别技术进行了概述、比较和分析，对车辆再识别技术面临的挑战及发展趋势进行了预测

基于高维特征表示的交通场景识别

随着智能交通的发展，快速、精确识别交通场景成为亟待解决的重要问题。目前已有许多识别方法可以提高交通场景的识别效果，但这些算法无法提取视觉概念的交通语义特征，导致识别精度低下。为此，设计了一种提取高维场景语义特征和结构信息的识别算法，以提高识别精度。为减少图像高维与低维特征表示之间的“语义鸿沟”，首先构建了一个场景类的语义描述系统，然后通过最小化损失（element-wise logistic loss）函数训练多标签分类网络，获取交通场景图像的高维特征表示，最后在4个大规模场景识别数据集上进行验证，实验结果显示，新算法在识别性能上优于其他的方法

平行安全：基于CPSS的生成式对抗安全智能系统

人工智能、大数据等新一代信息技术的兴起使网络空间安全面临的威胁与挑战进一步复杂化。传统防御技术多采用“打补丁”式的被动检测防护机制，很难满足由新的攻击特征带来的安全防护需求。首次系统性地提出以平行智能ACP理论为基础思想的平行安全系统框架，利用生成式对抗模型、平行情报、平行区块链等方法，融入社会学、心理学和行为学等因素，建立了集描述性安全、预测性安全和引导性安全于一体的防护体系，旨在实现以“增强免疫力”为目标的预测引导防护。以工业互联网典型场景为实际案例，设计并研发了首个以平行安全框架为基础的生成式对抗安全智能系统平台，从而为平行安全在不同领域的实际应用提供指导和借鉴

轨道交通工业控制系统信息安全：分析与展望

轨道交通工业控制系统是国家重要的基础设施之一。随着信息技术的迅速发展和网络形势的逐渐严峻，轨道交通工业控制系统信息安全受到了越来越多的关注。分析了轨道交通工业控制系统的系统组成，总结了轨道交通工业控制系统面临的安全威胁种类，举例剖析了轨道交通工业控制系统信息安全风险演化，并进一步对轨道交通工业控制系统信息安全威胁趋势进行了解析。最后，给出了轨道交通工业控制系统信息安全技术的发展建议