交通信息安全论文范文

导语：如何才能写好一篇交通信息安全论文，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

1.1网络病毒的特点

与普通计算机程序相比，计算机病毒也是一段小程序，这段程序能够影响计算机的正常运行，甚至破坏数据信息，另外，计算机病毒还具有以下特点：①破坏性:凡是通过软件手段能触及到计算机资源的地方，均可能受到计算机病毒的破坏.具有进行自我复制的能力，对于计算机病毒来说，通常情况下都会隐藏在合法程序的内部，并且随着操作进行自我复制，不断蔓延。②隐蔽性:病毒程序大多夹在正常程序之中,很难发现。③潜伏性:感染病毒后，一般情况会潜藏在系统中，不会立即发作，当计算机病毒因某些事件被激发而发作，进一步破坏用户的计算机系统。④人为编制：计算机病毒不会凭空产生，是个人或组织为了获取某种资源，进而编写出来的具有破坏性的计算机代码。⑤传染性：计算机病毒往往通过拷贝进行传播。通常情况下，计算机病毒都是附着在正常程序上，当该程序的某个事件被激发时，就会激活潜在的计算机病毒，在这些病毒中，一部分进行自我复制，向其他程序不断蔓延；另一部分执行特定的破坏行为。

1.2计算机病毒分类

对于计算机病毒来说，依据的准则不同，其分类也存在一定的差异：①根据存在的媒体，可以将计算机病毒分为网络病毒、文件病毒、引导型病毒。②传染的方法，根据计算机病毒的传染方式，可以将计算机病毒分为驻留型病毒、非驻留型病毒。③破坏能力，根据病毒的破坏能力可以将其分为无害型，无危险型，危险型，非常危险型。④算法，计算机病毒根据算法可以分为伴随型病毒、“蠕虫”型病毒、寄生型病毒、练习型病毒、诡秘型病毒、变型病毒等。

1.3计算机病毒的危害性

对于计算机病毒来说，虽然病毒的形式多种多样，但其目的都是破坏程序的完整性，篡改文件，破坏数据，是计算机失去服务功效：①破对文件的分配表，进一步导致用户丢失计算机磁盘上的信息。②恶意篡改磁盘的分配情况，造成数据错误。③删除磁盘上特定的文件，破坏文件的数据信息。④内存的常驻程序受到影响。⑤自我繁殖，占据存储空间。⑥篡改正常的运行程序。⑦盗用用户的重要数据。

2计算机病毒的感染

通过外界被感染的软盘；通过外界被感染的硬盘；通过网络很短的时间在网络上传播。

3计算机病毒的防治方法

3.1基于工作站的防治技术

一般情况下，工作站防治病毒的方法包括：一是软件防治，对工作站的病毒感染情况，定期不定期地用反病毒软件进行检测。二是在工作站上设置防病毒卡。通过防病毒卡进一步实施检测病毒感染情况，防病毒卡的缺陷就是升级不方便，进而在实际应用过程中，影响工作站的运行速度。三是将防病病毒芯片安装在网络接口卡上。

3.2服务器的防治技术

在计算机网络中，网络服务器是支柱，一旦病毒击垮网络服务器，给整个网络就会造成毁灭性的损失，其损失难以估量，并且无法挽回。目前，为了提供实时扫描病毒的能力，基于服务器的防治病毒的方法主要采用防病毒可装载模块（NLM）。

3.3对计算机网络加强管理

首先制定出严格的规章制度，对计算机硬件设备及软件系统的使用、维护、管理、服务等进行监管，对网络系统管理员及用户加大法制教育、职业道德教育的力度，依据法律手段，严厉打击从事非法活动的组织或个人。其次，通过设置专人负责具体事务，及时检查系统中出现的病毒症状，在日常工作中，做好病毒检测工作，同时将出现的新问题、新情况等进行及时的汇报。

3.4预防计算机病毒的途径

①对于外单位或他人的软盘不要随便借用。如果确实需要借用，在使用之前，需要进行严格的检查，同时查杀计算机病毒；②在计算机病毒传播方面，游戏软件是主要媒体，在使用过程中需要特别注意；③对于新计算机，先对计算机病毒进行检查、杀灭处理，然后再进行使用；④通过写保护措施对所有系统磁盘和重要文件进行处理；⑤对重要的文件和数据随时进行复制和备份；⑥如果计算机装有硬盘，通过硬盘启动计算机；⑦不非法复制软件；⑧安装防病毒卡。如果发现计算机感染了病毒，在这种情况下，需要清除病源，同时对计算机进行杀毒处理。目前杀病毒软件较为方便。计算机是否感染了病毒通过杀病毒软件进行检查，以便早发现，早防治。

4预防病毒的政策建议

篇2

【关键词】视频识别技术 客运车辆 超载 远程核查

随着生活水平的不断提高，人们外出打工、探亲、旅游的人数越来越多，尤其是节假日，而与此相关的公路客运（长途客车，旅游客车等）的运力却没有相应增加，致使超员现象频频出现。客车超载对国家的公路设施和客运市场造成了不良影响，也影响车辆本事和车辆的驾驶、控制，容易引发事故，给国家和百姓带来重大的经济损失和感情伤害。为更好地适应宁波市社会经济迅猛发展的步伐，防止超载现象的发生，保证客运安全，开展客运车辆实时载客人数智能识别及远程核查研究。

1 研究价值

在采取行政监督管理的同时，通过科学技术的手段来消除客车超载的现象也有着极其重要的意义和实用性。通过基于视频识别技术的客运车辆超载远程核查应用研究，实现长途客流的动态监管，为长途客运应急预案管理、应急资源配置与调度，应急处置与保障提供重要支撑作用，同时为长途客车超载、超员治理及执法提供依据，并有效遏制超载，超员，提升客运安全。

2 关键技术

2.1 Opencv

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效――由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV 用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python， Java and MATLAB/OCTAVE （版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#，Ch， Ruby的支持。

自从OpenCV在1999年1月alpha版本开始，它就被广泛用在许多应用领域、产品和研究成果中。相关应用包括卫星地图和电子地图的拼接，扫描图像的对齐，医学图像去噪（消噪或滤波），图像中的物体分析，安全和入侵检测系统，自动监视和安全系统，制造业中的产品质量检测系统，摄像机标定，军事应用，无人飞行器，无人汽车和无人水下机器人。

2.2 人脸检测

人脸检测从整体来看分为四个部分：

（1）Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。

（2）Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。

（3）Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习

（4）Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。

“基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式――二维像素矩阵，从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式空间，根据相似度量来判断人脸是否存在。在这两种框架之下，发展了许多方法。目前随着各种方法的不断提出和应用条件的变化，将知识模型与统计模型相结合的综合系统将成为未来的研究趋势。”（来自论文《基于Adaboost的人脸检测方法及眼睛定位算法研究》）

3 系统设计

3.1 系统组成

系统包括车载视频终端、视频平台及远程核查平台三部分

3.1.1 车载视频终端

安装于车辆头部；

根据指令采集车辆图片信息；

通过DVR自带3G/4G传输模块将照片传回视频平台。

3.1.2 视频平台

下发拍照指令给车载终端；

接收车载终端拍照照片；

将照片传给核查平台。

3.1.3 核查平台

接收视频平台传回车载照片；

针对车载照片进行分析，判定其是否超载。

3.2 系统架构

系统的总体设计分为四层，由下至上是数据采集层，基础资源层，统一支撑层和系统应用层。

数据采集层实现基础数据的采集。通过车载智能终端采集GPS信息、车辆上下客人数信息以及车内载客照片信息、车内视频信息。

基础资源层实现对数据的统一存储、管理和维护。包括GPS信息、车辆上下客人数信息以及车内载客照片信息、车内视频信息、车辆信息、车辆车内空载照片信息等。

统一支撑层实现车辆载客信息与空载信息的对比分析，超载预警计算等。

应用系统层是配合实际管理需求的应用系统的集合。

3.3 系统功能

客运车辆乘载人员数量智能识别与远程核查系统经过分析包含以下功能：

3.3.1 车载人数统计查询

核查平台接收各客车车载视频终端传回照片，利用人脸识别技术，识别车辆实载人数。

3.3.2 载客车辆照片查询

核查平台接收车载视频终端传回车辆载客照片，提供用户查询，考虑到系统存储问题，系统进提供15天内照片查询。

3.3.3 车辆信息管理

通过与运政系统对接，获取车辆相关基本信息，包括车型、荷载率，经营单位等。

3.3.4 车辆载客图片对比分析

由于车内人员的坐姿比较多，低头、侧脸、戴帽或者批衣的情况比较复杂，难以通过单一的人脸检测手段进行车载人数识别，通过思路转换，由于车内的空间比较固定，桌椅安排有规律，一般情况下超载客车里的超载人员主要分布在过道里，座位多坐人的可能性不是很大（抱小孩的情况除外），故系统先行检测过道，再对过道和空载的情况做对比，最后进行人脸检测，将轮廓检测、图像对比分析和人脸检测相结合以提高识别率。

图2所示即为检测的过程，首先对车内的过道进行检测，智能分析出过道位置，为了更准确的识别，可以将过道内的图片进行编码，和空载的过道内的编码进行比较，如果有异常，则再进行人脸检测，查看是否有人在过道内或者是其他物体在过道内。

（1）过道检测。过道检测算法，是根据opencv的轮廓检测算法，提取座椅的轮廓来获得的。

首先将图像灰度化，然后对图像进行降噪处理，再对图像进行腐蚀和膨胀操作，最后根据设置轮廓检测的阀值，进行边缘检测。对边缘检测后的图片再次进行线段检测，线段的长度根据座椅在照片中所占的比例大致设置。

在得到所有检测到的线段后，得到所有事竖线的线段。既在坐标系中x坐标相同的点。排除占图片三分之一左右的车内上部线段，因为上部分是车厢上体，不可能是座椅；同时，自动找到照片的中间点，以此为中心向左右寻找竖线，当在某一侧找到三个或以上的平行的竖线时，既认为找到座椅的边缘，将此平行线的最靠近地点的且与中心点最接近的做为过道的一侧的线段。同理，另外的一侧也按此划分。这样就将过道区域划分出来。

（2）图像对比。图像对比方法很多：如哈希对比，峰值信噪比对，特征点分析等。

将上述切分出的过道图片与静态下切分出的过道图片进行对比，即可了解是否有差异，超过差异允许的范围，则过道中有可疑物体或人员。

哈希图像对比分析的详细过程：

a.缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。

b.简化色彩：将缩小后的图像，转为64级灰度，即所有像素点总共只有64种颜色；

c.计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值；

d.比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0；

e.计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了这张图像的指纹。

f.得到指纹以后，看看64位中有多少位是不一样的。设置不同的权重，分析是否相同或不同。

通过比较，对有问题的图片进行下一步操作，既人脸检测。

（3）人脸检测。检测上述的过道区域，采用opencv中的人脸识别算法，OpenCV已经提供了不同种类的人脸检测的训练文件。因此我们可以方便的通过载入这些训练好的级联分类器XML文件来实现人脸、眼睛、鼻子等检测，这些基于Haar和LBP特征的人脸检测可以自动的对大量数据图片进行训练，训练结果存储在XML文件中以供使用。

3.4 超载预警处置

系统将通过图像比对分析后疑似超载车辆信息反馈到该功能，平台监管人员可针对系统预警结果进行处置，并可调取车辆实时视频进行验证。

4 结论

基于视频识别技术的客运车辆超载远程核查应用技术的研究作为宁波智慧运管的重要部分，具有广阔的社会经济效益。通过基于视频识别技术的客运车辆超载远程核查应用技术的应用推广，充分利用交通信息化技术和成果，实现对长途客车、旅游包车超载的智能监控，从而防止超载现象的发生，进而保证客运安全。

参考文献

[1]胡尚举，杨继章.基于图像侦测技术的客车超载监控的实现方法[J].科技资讯 2008（30）：16-16.

[2]王鸿，蒋文保.基于物联网技术的长途客运车安全管理 [J].系统信息安全与技术 2013（03）：61-64，85.

[3]北京卡尔视通科技有限公司，城市长途客运车辆远程监控系统解决方案[EB/OL].http：///2012/01/040814614522.shtml.

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