23、可扩展图像和视频认证技术解析

可扩展图像和视频认证技术解析

1. 引言

随着数字多媒体数据在数量和可获取性上的持续增长,人们对多媒体数据的真实性(通过来源认证)和完整性愈发关注。由于篡改数字媒体变得容易且高效,基于加密技术的媒体认证系统应运而生。数字媒体是消费电子行业的关键要素,随着技术日益融入日常生活,安全成为首要考虑因素,媒体认证技术在当前和未来多媒体服务的成功中无疑将发挥重要作用。

传统认证方法,如循环冗余校验(CRC)、校验或加密校验和以及数字签名,已不适合现代和未来的多媒体标准。现代编码标准具有可扩展性,且更注重内容。因此,需要设计出能够提供可扩展性、考虑媒体内容、基于多媒体标准(而非通常不成功的定制解决方案)且相对易于应用的图像和视频认证方法。

2. 认证系统的考虑因素

一个实用的认证系统应具备以下特性:
- 非对称安全/来源认证 :基于公钥密码学等的非对称技术可提供数据来源和数据完整性认证。而像消息认证码(MAC)和对称加密等对称技术无法提供来源认证,因为两个实体共享同一密钥,存在被冒充的可能。
- 离线安全 :离线安全意味着创作者无需在每次认证查询时都在线。在复杂的媒体分发链中,从生产者到消费者存在单向分发链接(如光盘 [CD] 和数字多功能光盘 [DVD] 分发作品的离线可用性),这一特性尤为重要。
- 开放系统安全 :鉴于互联网的普及和持续增长,针对互联网等开放系统设计认证方法是明智之举。若该方法能在开放系统中实现合理的安全性,还可作为更安全的机制补充封闭系统的安全性。
- 应用安全

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值