25、网络与工业检测技术研究:VoIP网络与钢表面缺陷分类

网络与工业检测技术研究:VoIP网络与钢表面缺陷分类

一、VoIP网络研究
  1. 网络拓扑与监测工具
    在研究的VoIP网络模型中,每个虚拟机(VM)与Asterisk之间存在特定的拓扑结构,同时使用了Solarwinds Traceroute NG工具。Capsa Free 11用于监测Asterisk网卡的输入/输出流量。
  2. 流量特征分析

    • 整体流量情况 :从图中可知,Asterisk在整个研究期间产生的流量是恒定的,中断情况是由于电话呼叫的断开和重新建立。这符合VoIP网络的特点。
    • 广播与多播数据包比例 :多播数据包数量多于广播数据包,这对于主要交换多媒体流量(如语音流量)的网络是正常现象。
    • 端口流量情况
      • TCP端口流量主要来自端口80,因为Asterisk Free PBX的配置和监控是通过浏览器完成的。SIP协议端口5060缺乏流量是因为在Asterisk Free PBX中,SIP通过UDP交换。
      • 几乎所有流量都由UDP端口产生,这是因为实时多媒体流量(语音和视频)通常使用UDP进行交换。
    • 数据包大小分布 :数据包大小的数学分布显示,最大比例的数据包大小为220字节,这些是RTP数据包。其次是100字节的服务数据包
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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