DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 2018年1月至11月我院腰椎融合手术并采用自体血回输患者30例，其中腰椎滑脱患者16例，腰椎管狭窄症需融合两个节段以上患者14例。男10例，女20例，年龄45~77岁，平均57.8岁。所有患者术前身体状况良好，ASA分级I~III级，手术预计出血(术中失血和术后第一天引流量)在400 mL以上，术前血红蛋白(HB) > 90 g/L，红细胞压积 > 30%，血小板计数 > 100 × 10 9 /L，血小板功能及凝血指标正常，无严重内脏疾病(心、肺、脑、肝肾等)，无感染性疾病，无造血系统疾病。排除标准：术前合并恶性肿瘤、感染患者、心肺功能异常患者、血液系统疾病患者，手术出血量预计小于400 mL的患者。 2.2. 仪器和耗材 京精3000P型自体血液回收机，一次性配套耗材(统一规格)。 2.3. 方法 患者术前常规检查血型、炎症指标、肝肾功能、凝血指标及心肺功能。入室后开放两组静脉通路输液，一路采用经外周静脉置入留置针建立液路，另一路采用中心静脉穿刺置管。所有患者均采用静脉复合插管全麻下实施手术。手术开始后，应用一次性使用血液回收储存器和京精3000P型自体血回收机及配套使用的离心杯套装，最大吸引负压为0.02 MPa，由术者用吸引器收集术中出血。在吸引同时，通过连接在吸引管上的抗凝剂注入管中，将抗凝剂滴入吸引管内与回收血液混合，抗凝剂滴入量与吸血量之比为1:5，即每毫升血液中含有5U肝素钠。血液在储血器内经过多层过滤，再进入血液离心杯内经大量生理盐水冲洗后再分离、清洗、净化处理。将清洗液、抗凝剂、破碎的红细胞等有害成分引入废液袋内，而经清洗、离心后的洗涤浓缩红细胞收集入血液袋内，于术中回输给患者。 2.4. 观察项目和检测指标 观察和监测术中失血量，术中血液回输量，术后第一天引流量，术前和术后1、4、7天的血红蛋白和红细胞压积等指标。 2.5. 统计学分析 应用SPSS 21.0统计软件，计量资料以x ± s表示，随机区组设计资料的组间比较采用样本均数t检验，构成比和率的比较采用X 2 检验。P > 0.05被认为所检验的差别无统计学意义。
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user: 3. 结果 30例患者术后均顺利苏醒，安返病房。自体血平均回输量290 mL，平均总出血量690 mL。自体血回输过程中无发热、凝血异常、肺水肿、心力衰竭、全身感染等并发症发生。患者术前和术后1、4、7天血红蛋白和红细胞压积的比较见表1。患者术前与术后第1、4、7天的血红蛋白及红细胞压积比较均有统计学意义(P < 0.05)，而术后第1、4、7天的血红蛋白及红细胞压积比较无统计学意义(P > 0.05)。 Table 1 Comparison of preoperative and postoperative hemoglobin (g/L) and hematocrit (% 术前 术后 1天 4天 7天 血红蛋白 134.6 ± 17.8 111.2 ± 9.4 107.33 ± 11.3 114.67 ± 10.4 红细胞压积 0.397 ± 0.041 0.332 ± 0.049 0.319 ± 0.032 0.340 ± 0.023 P值 <0.05 <0.05 <0.05 表1. 术前、术后血红蛋白(g/L)和红细胞压积(%)的比较
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user: 4. 讨论 腰椎融合手术是骨科大手术，也是骨科手术病例数较多的一类手术，因为此类患者常为中老年，术中术后常需用血。尽管目前供血筛查制度完善和血库储存技术的改进，异体血使用的安全性得到提高，但并不能保证异体血使用过程中的疾病传播等并发症的发生 [ 1 ]。近年来围手术期综合血液保护日益受到重视 [ 2 ]。术中自体血回输已经成为骨科手术最常采用的方法 [ 3 ]。 自体血液回收机是通过收集、抗凝、过滤、分离、清洗和净化等过程完成术中失血的回收。采用负压吸引装置，收集术中失血，再经过过滤、分离、清洗等方法将有害物质清除，最终收集的红细胞回输患者。本研究所采用的国产京精3000P型自体血回收机，一次性配套耗材在使用过程中设备未发生故障、患者无不良反应事件发生。 自体血回输的优点：① 自体血回输的方式简便易推广，不受年龄限制，无需检测血型和术前交叉合血，可以在手术同时回收和回输，维持术中稳定的血容量；② 自体血回输可以减少库存血的使用，本组患者术后均未输入异体血，也避免了输入异体血后感染经血液传播疾病的风险，保证了在用血紧张时期的手术开展；③ 术中回收失血，即刻回输，未经冷藏等处理，减少了溶血、发热等输血并发症的发生。本组患者虽然术后血红蛋白及红细胞压积比术前仍有下降，但是术后第1、4、7天的血红蛋白及红细胞压积检测，均稳定维持在血红蛋白(HB) > 90 g/L，红细胞压积 > 30%以上，并不影响患者重要器官的组织供氧。 在骨科脊柱手术中，常从组织表面收集血液，不可避免血液和空气被混合回收，加之为了尽快吸除手术区域的渗血而增大吸引负压，都会使红细胞破坏增多，所以骨科手术的红细胞细胞回收率仅为50%~60% [ 4 ] [ 5 ]。本组患者术后血红蛋白及红细胞压积比术前有明显下降，证实了术中回收红细胞中有相当部分被破坏。梁辉等研究推荐负压吸引不应超过0.02 MPa (150 mmHg)以尽量减少对红细胞变形性的影响 [ 6 ]。红细胞变形性是决定红细胞功能及体内生存期的一个重要因素 [ 7 ]。血液回输后，如果红细胞质量和功能下降，则回输后临床效果不佳，甚至导致输血不良反应发生。虽然大量研究表明清洗后回输的红细胞变形性明显下降 [ 8 ] ，但是赵砚丽等 [ 9 ] 研究发现，回收红细胞整体变形能力、脂膜的流动性与库存血相近，而回收红细胞的几何形状优于库存血，红细胞渗透脆性低于库存血，说明回收红细胞流变学特性优于库存血。Ray [ 9 ] 等研究指出脊柱手术中清洗后回收红细胞体内30天生存率与库存血红细胞以及自体静脉血相当，并且回收红细胞具有与正常红细胞相同的携氧能力 [ 10 ]。因此，可以看到在本组腰椎融合患者术后短期内血红蛋白及红细胞压积数据是稳定的，没有进行性下降的趋势，并且患者术后生命体征是平稳的，无需补充输入异体血。 因此，对于行腰椎融合术的中老年患者，使用自体血回输装置是安全、有效的，既可以提高手术的安全性，减少异体血使用的并发症，又可以在短期内维持血红蛋白及红细胞压积的稳定性，患者术后快速康复。但大量回输自体血还是会对凝血功能、体内水、电解质代谢以及红细胞免疫会有较大影响 [ 11 ] [ 12 ] ，因此术前评估术中失血量对于仅使用自体血回输装置还需慎重。为此，进一步研发提高回收红细胞质量的血液回收装置，任重道远。
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user: 摘 要 目前，监控视频在侦查破案中起到了关键性作用，同时随着深度学习为代表的人工智能的迅速发展，利用人脸进行身份识别已成为主流破案手段。然而，由于犯罪嫌疑人故意遮挡或视频分辨率等原因，造成人脸关键部位信息丢失，使人脸识别系统不能够完成人脸匹配。因此，本文拟针对上述问题，对遮挡的、模糊的人脸图像的处理方法开展相关研究。通过对图像的平滑去噪，去除图像的尖锐噪声，消除噪声的干扰；瞳孔检测精确定位眼睛位置，将特征向量归一化，以此来解决人脸尺度变化和人脸旋转问题；最后移除人脸图像的障碍物，利用领域信息填充缺损的人脸区域达到补全的效果。 关键词 :人脸图像，图像补全，自适应修复 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 绪论 目前，监控视频在侦查破案中起到了关键性作用，同时随着深度学习为代表的人工智能的迅速发展，利用人脸进行身份识别已成为主流破案手段。然而，由于犯罪嫌疑人故意遮挡或视频分辨率等原因，造成人脸关键部位信息丢失，使人脸识别系统不能够完成人脸匹配。因此，本文拟针对上述问题，对人脸补全方法开展相关研究。 在调查期间，公共安全和司法部门经常使用照片、视频和其他图像技术来记录和显示与罪犯有关的物品和图像。1997年修订的《刑事诉讼法》提供了视听材料作为第七项法律证据。因此，图像证据在惩治犯罪和维护公共秩序方面发挥着重要作用。 监视视频是指根据法律法规观察，获取和处理特定场所和个人的图像和声音。这些法律和条例使用摄像机、音像传输设备和处理设备来了解有关人员的活动。 随着视频监控技术的普及，相机和视频监控系统已经安装在公共场所，如银行，政府机构，收费站，交通路口，住宅区和其他住宅区。公共安全机构、监督机构和国家安全机构也广泛使用视频技术来打击犯罪和确保社会安全。 1.1. 研究背景和意义 大多数银行、储蓄机构和其他金融机构现在都安装了视频监控设备。在监督工作人员的同时，它还储存了大量的犯罪信息和线索，例如银行盗窃案以及ATM机诈骗案。在解决案件的过程中，有必要使用与案件相关的这些视频作为识别图像。 然而，由于光线不足、目标的相对移动和镜头的不准确角度等客观因素的影响，大量记录的数据不清楚，很难确定细节。同时，由于障碍重重，柜台外的罪犯面部特征不完整，很难从视觉上证实罪犯的真实外貌。 某些因素的局限性严重影响了关键线索的提取和使用。由于缺乏重要证据会削弱视频数据作为证据的有效程度，所以会严重影响案件的调查。如何使监视图像模糊变的完整，是必须解决的紧迫问题之一。 本文主要研究如何纠正模糊和不完整的人脸图像，使不可辨认面孔的图像清晰可见；如果发现被障碍物覆盖或损坏的面部图像，则进行精确修复。 而人脸补全研究对于公安工作发挥着重要的作用，主要表现在： 1) 为刑事调查提供指导：案件的发现受到时间、空间和光线限制的严重影响。通过恢复视频数据，公安部可以从监控图像上提取罪犯的照片，这可以使罪犯的录音图像为破案提供有力的线索，并协助公安机关进行调查。 2) 它可以为民事案件的起诉提供基础：随着摄像与照相越来越受欢迎，在民事案件中，视听材料证据被带上法庭。但是，由于拍摄技术和拍摄环境有限，许多图像不清楚，不适合在法庭上使用。运用人脸补全技术对图像进行清晰处理可以使图像和视频材料更具作为有效证据的说服力。 总的来说，对不完整的面部图像的研究不仅能够有效地侦查各种刑事案件，此外，模糊图像处理为其他应用领域提供参考资料，例如恢复旧照片，修复图稿等。因此，对这一问题的研究将产生巨大的经济效益和深远的社会影响。 1.2. 模糊人脸图像补全方法 对于模糊人脸图像的补全方法，一共分为4步： 1) 处理输入图像以解决噪声干扰和照明问题； 2) 在此基础上，检测和定位人脸图像，并进行标准化处理； 3) 确定是否有障碍物覆盖，如果有，则移除面部障碍物； 4) 确定图像的模糊程度，并且自适应地调整模糊部分以执行恢复处理 [ 1 ]。
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user: 2. 人脸补全方法 2.1. 模糊人脸图像区域的标定 面部的精确定位对随后的特征提取具有重大影响。过去，面部区域的位置主要是通过人与计算机的互动来确定的，而不考虑“自动定位”的作用。但是，为了开发全自动人脸图像处理系统，“自动定位”至关重要。如何利用丰富的脸型特征来精确定位脸部是一个关键的问题，但是脸部识别面临许多困难， 主要包括： 1) 光线条件的多变； 2) 成像背景的复杂； 3) 人脸尺寸的不确定； 4) 脸部姿态和表情的多样化。 2.2. 人脸图像的标准化处理 收集的面部图像可以具有倾斜，不同尺寸，灰度差异等。为了确保面部提取工作的准确性，有必要使面部图像标准化。在图像转换处理中，需要考虑原始图像和目标图像像素之间的对应关系，并考虑彩色图像的颜色值的变化。 2.3. 不完整人脸图像的补全 在被遮挡的区域中，物体的连接方式只能根据所看到的内容进行猜测。可靠地建立最佳猜测并不简单，因为必须处理如模式识别和统计信息等复杂图像工作。用于自动查找和消除障碍物遮挡并揭示隐藏面部区域的方法是研究的重点之一 [ 2 ]。
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user: 3. 解决难点的方法方式实现图像自适应修复 3.1. 图像预处理 本文在预处理阶段的主要工作包括： 噪声的平滑处理：影响系统图像清晰程度的因素很多，如设备性能的好坏等。为了增强有用信息，必须平滑图像以提高图像质量。 3.1.1. 平滑去噪 图像能量主要集中在低频部分，噪声主要集中在高频带。鉴于中值滤波能够缩小或消除高频分量，使其在灰色值上有很大的差异，并且能够克服线性滤波器造成的图像边界模糊不清。在这个问题上，平滑处理首先使用3 × 3的正方形中值滤波窗口，以消除高频干扰，达到令人满意的滤波效果 [ 3 ]。 具体的算法如下： 1) 漫游图像中的窗口，并将窗口中心与图像中的像素位置相匹配。 2) 统计窗口中每一个像素的灰色值； 3) 按降序排列列中的灰度值； 4) 寻找出排在中间的一个值； 5) 把此中间值分配给窗口中心的像素。 具体操作则需要用MATLAB编程软件来实现，对于椒盐噪声图像，用冒泡排序法将窗口内的9个像素按照像素值大小进行排序，将中间得像素值赋值给窗口中心的像素；而对于高斯噪声的图像，则需要将窗口内9个像素值进行相加求和，再去平均值赋值给窗口中心像素 [ 4 ]。 图1显示了各种滤波方法的比较结果。从图中可以看出，在彩色图像的实际情况中，中值滤波的平滑效果比均指滤波更重要。主要特征是滤波图像的轮廓更清晰；该方法有效地消除了图像中的脉冲干扰和粒子噪声，并保护了图像边缘信息。 图1. 滤波方法的比较 3.2. 标准化处理 3.2.1. 瞳孔检测 在模糊的图像中，人的眼睛仍然有较强的能力聚焦于被摄物体上，瞳孔的距离是最稳定的人脸图像因素。在此基础上，本文选择瞳孔距离作为特征向量归一化过程中的参考。 由于眼睛与肤色的差异较大，二值化后，人眼对应着一对黑块，每个黑色块的宽度大于高度，位于轮廓的中心线的两侧和上方。本文标定瞳孔的过程如下： 1) 对边缘检测的结果进行水平方向的投影，并进行投影直方图分析，确定眼睛在水平轴上的两个范围L和R； 2) 如图2所示：在L和R的上部区域中沿垂直方向投影，以获得第一峰值附近的区域A和B；双眼分别被框在A，L和B，R的矩形区域内。由于双眼中心位于眉毛下方，因此可以消除眉毛的干扰。 图2. 瞳孔检测 瞳孔及其周围区域占据的黑色区域最大，黑点区域扩大。设该区域有a个像素点，则该区域的中心坐标为： C ( i ， j ) = ∑ a = 1 A S ( a ) (3.1) 式中 S ( a ) 表示该区域中的第a个像素点的坐标值。具体实验结果如图3。 图3. 瞳孔检测处理 实验用MATLAB编程软件完成即可，对眼睛进行粗略定位，将图像转化为灰度图像，根据肤色模型将图像二值化，依据上述公式计算出低灰度级的概率总和和高灰级的概率总和，提取眼睛轮廓，精确定位眼睛矩形，最高点、最低点、最左边、最右边四点确定的矩形。 3.2.2. 角度规范化 在平面中旋转的面部图像是指面部图像围绕Z轴的旋转，其属于人的左右头部运动。其特征在于人体上每个器官的大小和相应位置没有变化，而是在人脸的二维图像的坐标系(X-Y)中仅有一定的旋转。由于图像信息基本上不会丢失，因此校正面部可以将图像反转回其偏转角度 [ 5 ]。 根据人脸的生理学知识可知：在没有旋转角度的面部的正面图像上，人的眼睛大致在水平线上。因此，人眼位置的校正用于归一化面部图像的角度。 具体过程如下： 1) 找到瞳孔的位置后，设左右两瞳孔的坐标为 ( x L ， y L ) 1 、 ( x R ， y R ) 。 2) 使用两个点确定直线以找到两条光瞳线的线方程，并找到该线的斜率k，k是两瞳孔之间中垂线与图像垂线的夹角 β 的正切值。 β = arctan y L − y R x L − x R (3.2) 3) 将两瞳孔连线作为X轴，两瞳孔连线中点作为固定点0，根据夹角将图像在X-Y平面内进行旋转，使中心线垂直于图像横轴 [ 6 ]。原始图像中的像素的位置 ( x a ， y a ) 与旋转变换后的图像中的新位置 ( x b ， y b ) 之间的关系如式(3.3)所示。 { x b = x a × cos β + y a × sin β y b = y a × cos β − x a × sin β (3.3) 旋转过程的前提条件是：面是两侧对称的，面的中心线平行于Y轴而没有旋转。因此，图像的中心线和垂直线之间的角度 α 近似等于图像绕Z轴的旋转角度。 3.3. 不完整人脸图像的补全去除障碍物 消除覆盖物是完成图像补全技术考虑中的一项重要任务。本节重点介绍如何修复包含蒙版的静态人脸图像。 本文讨论的遮盖物主要是指遮盖人脸的条形障碍物，移除方法如下： 1) 二值化图像的垂直积分投影显示了条带障碍物的特征：在障碍物区域内，投影曲线对应Y轴的坐标值先后经历突然变小(或消失)、投影值变化甚微、突然变大的过程。 2) 结合边缘提取的结果，以突然变化的两点所对应的X轴坐标为起点，在人脸二值图像中检测障碍物的两条直线边界 [ 7 ]。 3) 在含障碍物的人脸图像中，将两直线边界之间的矩形区域内的所有像素的灰度值置为0。移除障碍物后，根据被遮盖区域的邻域信息填充缺损的人脸区域，以恢复隐藏的部分。复原效果见图4： 图4. 遮挡物人脸得复原 由对比图可以看出仅利用脸部领域信息填充缺损得人脸区域可以在一定程度上进行复原，但还原度不高，效果并不是很明显，不同的人脸有着不同得特征，可以利用对抗式神经网络结构拓宽数据样本得范围，致使复原的准确度更高，这也是未来要研究的一个方向 [ 8 ]。
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user: 4. 结论与展望 本文研究了恢复障碍物遮挡的、模糊的人脸图像的方法。通过模拟试验，实现了对不完整的模糊人脸图像的修复补全，对于恢复障碍物遮挡的、模糊的人脸图像，本文提出了一个人脸补全的方法，运用结合肤色信息和像素分布特征检测瞳孔，归一特质向量，在确定有障碍物遮挡后对其进行移除，再利用领域信息对人脸图像进行补全。对于面孔图像模糊程度的判定标准，模拟实验显示，引入各向同性的拉普拉斯算子，能有效突出图像的边缘信息，定义自适应修复的加权因子对模糊人脸图像进行清晰化处理，从而减少人工干预，使修复后的人脸图像达到了预期的效果。 随着图像处理、人脸识别、人工智能的研究进展，人脸补全技术也会获得更为广阔的发展空间，犯罪嫌疑人反侦察意识日益增强，人脸补全技术在公安领域的地位越发突出，通过构建深度学习网络模型可以达到对信息缺损的重构补全、对人脸信息进行比对的效果，快速、准确锁定犯罪嫌疑人，提高公安工作效率。 人脸补全经过多年的研究已经有了大量研究成果，但在实际应用中仍面临着许多的困难，如何快速、准确检测并分割出人脸部分，如何对图像进行有效的变化补偿都将成为今后研究的主题。人脸局部与整体关联性能有效地反映人脸的特征，如何利用这一特点有效地提取和组合局部与整体的特征值得深入研究。同时，不同的人脸具有不同的特征，对多特征进行融合来提高人脸补全的相似度也是一种改善手段。
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user: 摘 要 软件定义网络(SDN)是一种新型的网络架构，具有全局视角，能够实现网络的集中管控。本文研究了SDN网络中DDoS攻击的特点和危害，设计实现了SDN网络中DDoS攻击实时监测和防御机制。在实时监测方面，本文综合分析了DDoS攻击的传统网络行为特征和SDN流表项数据特征后，提出了SDN网络中DDoS攻击检测特征，在进行特征去噪及降维优化后，利用梯度决策分类算法(GBDT)训练分类模型，对产生的SDN流表项数据进行异常分类。而攻击防御方面，针对SDN流表项数据的异常情况，利用SDN的全局视角配置相关参数，实时下发流表项，抑制DDoS攻击。模拟实验结果表明本文提出的DDoS攻击实时监测和防御机制能够有效地检测和缓解SDN网络中的DDoS攻击。 关键词 :拒绝服务攻击，软件定义网络，流表，梯度决策分类 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 分布式拒绝服务(DDoS)是互联网面临的主要威胁之一，它通过伪造正常访问流量，对目标发动攻击，使得目标系统资源耗尽，无法提供正常的网络服务。现有的DDoS攻击检测方法主要针对传统网络架构，包括端系统的攻击流量检测与流量清洗，局部增加带宽、单点暂停服务等。这些方式在传统网络架构下曾起到过一些效果，但也具有单点视角的局限性和系统性能瓶颈等潜在问题。 在服务器虚拟化和SDN部署的大环境下，由于SDN掌握完整的网络拓扑、能够实时监测全局网络流量的特性，基于软件定义网络(SDN)的思路设计中间件实时监测网络中的DDoS攻击，并用数据驱动安全，进行相应安全应急处理策略的更新，及时对网络中的受攻击状态作出响应，成为行之有效的一条思路。当SDN网络受到DDoS攻击时，攻击方会发送大量数据包，这些数据包含有不同源地址、目的地址等信息。为获取转发规则，交换机需要不断向控制器发送请求，以获得新的转发规则，控制器也需要不断响应交换机的请求，制定、下发相应规则，以至于控制器的存储资源、计算资源大量消耗，控制器与交换机的连接资源大量占用 [ 1 ] 。基于上述的网络受攻击状态，设计基于SDN的DDoS实时攻击监测与应急处理系统，其关键点主要包括： A、基于SDN控制器的数据收集与预处理。支持Openflow协议的控制器可以向交换机获取各类统计信息，其RestAPI提供可编程接口，针对SDN环境中DDoS攻击进行特征设计与优化，如何将数据收集粒度细化到SDN流表项级别，采用多线程向每个交换机发送请求，并行的将返回数据按照特征格式进行数据预处理，是数据收集模块需要解决的核心问题。 B、DDoS攻击异常流表项数据分类模型训练。SDN交换机流表项包含基础数据特征丰富，针对DDoS攻击带来的数据异常，为了达到较高的分类准确率，可基于较广的范围多元化的设计特征，再根据特征贡献权值和特征关联系数进行降维。在这样的情况下，采用哪种类型的分类算法及分类模型设计方式，能够适应SDN流表项数据多维度的数据特征，对于实时监测SDN网络中的DDoS攻击带来直观的效率提升，将十分关键。 C、基于SDN控制器的DDoS攻击应急处理的实现。由于DDoS攻击IP欺诈的特性，对于其来源的定位较为困难，本系统的应急处理策略将着眼于细粒度的定位受攻击的网络边缘交换机的端口、涉及传输层协议等信息，由此可实时制定精细的应急处理策略。如何根据异常流表项数据中的信息，进一步驱动SDN控制器进行安全策略下发，暂时闲置匹配相关端口、协议等的数据转发，达到初步缓解DDoS攻击的效果，是应急处理模块需要重点设计解决的问题。
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user: 2. 相关工作 斯坦福大学等多家研究机构一直致力于SDN网络验证和调试与SDN控制层安全方面的研究 [ 2 ] ，将原型系统在多个SDN控制器平台实现并应用于实际的校园网。一些国内外知名企业发布了云数据中心SDN安全解决方案 [ 3 ] ，取得了一定安全防护效果，但缺少实际的应用场景。在SDN网络中，控制器集中管理网络设备，增大了网络安全风险 [ 4 ] 。文献 [ 5 ] 利用NOX控制器以及OpenFlow技术提出了一种轻量级的DDoS识别方法，通过提取OpenFlow流统计信息中与DDoS攻击相关的元组，采用人工神经网络方法进行降维处理，从而识别DDoS攻击。该方法与传统方法相比，利用SDN网络全局视图的特性，但其数据粒度较粗，缺少实际应用场景，也缺少有效的应急策略。针对网络大聚集流量的攻击识别，文献 [ 6 ] 利用OpenFlow交换机能够统计流数据的功能，设计了一种识别大规模聚集流量的功能。冲突检测是一种有效探测DDoS攻击的方法，文献 [ 7 ] 对冲突探测进行了说明。运用SDN的全局视角，文献 [ 8 ] 的模型很好的实现了精准实时流量的监控。而在实际应用场景方面，在数据中心的实用性无疑是DDoS攻击检测系统重要的测试场景，文献 [ 9 ] 设计了基于MAC地址进行溯源的数据中心标签系统用于实时的攻击定位。基于Lin等人的研究 [ 10 ] ，在SDN架构下配置第三方入侵检测系统以丰富数据监测方式，是未来在数据中心环境搭建各类数据驱动安全系统行之有效的思路。
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user: 4. 仿真实现与性能评价 4.1. 仿真环境搭建 系统仿真采用Mininet模拟SDN拓扑，Floodlight作为控制器进行全局控制。h1~h11共11台主机，s1~s4共4台OVS交换机，s10作为服务器提供服务。拓扑整体架构如图6。 图6. SDN网络模拟仿真拓扑图 4.2. 网络流量模拟 通过各用户节点的文件下载、网页访问、视频访问等行为，在SDN网络拓扑中模拟各种传输协议类型混合的正常网络流量。当网络中仅有正常流量转发时，网络的各项性能指标保持良好，可正常执行访问http服务器、下载文件等操作，实时下载速度达84.3 MB/s。图7是交换机s10正常状态时上下行包数，从中可以看出上下行流量比例维持在正常的水准，通过实时监测异常流表项数据状态发现网络中并没有异常报告。 DDoS攻击方面，本文调研了历史上真实DDoS攻击事件，并根据攻击事件属性，按照相应洪泛协议的比例，在模拟环境中生成DDoS攻击流量。例如：针对游戏业务服务器进行的DDoS攻击，其洪泛协议类型组成比例约为：UDP FLOOD占83%，ICMP FLOOD占14%，SYN FLOOD占2%。其他有针对性的DDoS攻击还包括针对Web业务的攻击等。技术上的模拟方式主要是利用hping3伪造IP地址执行拒绝服务攻击(hping3是一款TCP/IP协议的数据包生成和分析工具)。 4.3. 实时监测性能测试 开启SDN控制器的实时检测模块，图8展示了当在网络中模拟针对游戏业务的DDoS攻击后，实时监测模块的输出结果。可以发现目前s10的上下行流量比例已明显异常，且7元组快速模型的结果显示率先检测出异常，16元组精准模型在结果报告中能够更精确、细粒度的输出异常结果。在7元组模型中，其中累计报告次数较多的是2号交换机的2号端口；16元组模型中，能够更精确的定位受到攻击的s2-2端口和中心交换机的s1-1端口，这与我们模拟发起攻击的目标所在链路是一致的。在模拟攻击后，重新进行网络在攻击状态下的可用性测试，发现即时速度下降为41.0 MB/s，在时延上也明显高于正常状态。 图7. 正常状态下流量监测和攻击检测 图8. 正常状态下流量监测和攻击检测 4.4. 攻击防御测试 开始攻击防御功能后，SDN控制器选择对明显异常的流表项进行处理。经过一段时间的监测和响应，从图9中可以发现实时数据上下行流量比例恢复正常，7元组/16元组异常检测也不再出现报警。再次进行网络可用性测试，执行访问http服务器、下载文件等操作，发现下载速度恢复到只有正常流量时的水准，说明交换机其他端口的性能不再受到DDoS攻击的影响，网络状态恢复正常。 图9. 启用防御功能后流量监测和攻击检测 4.5. 算法评估 对16元组流表项数据进行分类分析，除了改进性能的梯度决策树分类(XGBoost)之外，本文还对K近邻(KNN)算法，支持向量机(SVM)，朴素贝叶斯(NaiveBayes)，随机森林(RandomForest)在SDN实验环境中的分类准确率和效率进行了测试，结果见表3。 Table 3 Comparison of different algorithm ALGORITHM PRESICION TIME COST(ms) XGBoost 98.99% 358 KNN 96.93% 1068 SVM 95.27% 2512 NaiveBayes 89.64% 762 RandomForest 88.76% 1947 表3. 算法性能比较 从表3可以看出，在异常流表项数据分类准确率和模型训练后测试数据分类处理效率两个方面，梯度决策树算法比传统的分类算法都有明显的优势；对于分析从支持Openflow协议的交换机所获取的流表项数据，梯度决策树分类算法也能很好的适应其数据量和特征维度，实时检测SDN网络中的DDoS攻击。
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user: 5. 结论 本文基于SDN全局视角，以数据驱动安全的思路，提出了SDN网络中DDoS攻击实时检测和防御方法。首先在传统网络和SDN网络中分析DDoS攻击特征，建立了16元组精确检测模型和7元组快速检测模型；然后基于该模型提取和处理SDN控制器获取的流表信息，再采用XGBoost算法进行分析，进而达到实时检测DDoS攻击的目的；最后和Floodlight控制器进行联动，下发安全流表抑制DDoS攻击。模拟实验表明本文提出的方法能够有效地检测和缓解DDoS攻击。 下一步我们将基于本文的原型系统融合入侵检测系统和防火墙等网络安全功能，提高SDN云数据中心的DDoS攻击监测和防御能力。
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user: 摘 要 传统的学生选课管理依赖于人工和文件管理，人力成本居高不下，选课周期较长，还有诸多难以避免的问题。例如选课中的学生，在随机选课或者为了凑学分而选课时，将会影响学习效率，甚至出现逃课等问题，导致期末成绩不理想。本系统引入意愿点，设定意愿点在选择通识教育和专业选修课时的限额，由学生根据兴趣投放到所选的通识课程和专选课程中，投放的多的学生优先选上目标课程，让学生之间形成博弈。因此，基于意愿点评价的选课模式具有一定的实用意义，是当前高校选课模式的选择之一。利用基于意愿点评价的学生选课系统可以使学生尽可能选上适合自己未来发展方向的课程，一定程度上降低选课的盲目性与随意性，降低人工和时间成本，实现高效选课。本文重点描述了基于SQL server数据库的意愿点评价的选课系统的实现过程。 关键词 :意愿点，在线选课 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1.1. 选题背景 在当今的高科技时代，应用计算机技术来管理高校选课信息，进行选课操作，是必然的趋势。在线的学生选课系统是学校在本科生培养中必需侧重关注的一部分，来避免出现选课中的学生，在随机选课或者为了凑学分而选课时，不认真学习，甚至出现逃课等问题，导致期末成绩不理想的情况 [ 1 ] 。选课系统的各项功能必需符合学校的要求，既要能节约时间，又能实现学生与管理员通过留言版功能即时的交流与反馈。学生选课系统包含有关学生选课信息的管理、处理和存储的信息浩如烟海，例如管理员要根据学生选课情况来发布热门选课排行榜的通知并且统计数据，以及由此形成饼图和直方图，让学生能够更加直观地看到热门选课的情况。由于数据量大，易丢失，难以找到，同时，以前的选修系统依靠手工操作，老师的工作量大，出错率高，错误后更正复杂，选课工作耗费的时间过长 [ 2 ] 。学生人数一直增长，过去的学生选课方式无法满足管理的需要并且传统的学生选课系统复杂的操作方式难以让学生适应，并且学生无法提前了解课程信息，很难有效选课，难以实现快速选择最喜爱的课程，为此引入基于意愿点的选课系统来改善选课环节是非常必要的。 对于高校而言，大量的教师职工信息、学生信息和课程信息难以进行有效管理 [ 2 ] 。对于教师而言，他们有必要了解自己当前学期开设的课程信息是否有误，联系方式是否正确，以及选择该课程的学生的基本信息比如学生投放的意愿点数、专业等；对于学生而言，他们应该提前了解课程的相关信息，并根据个人的兴趣、意愿和需要进行选课。要通过建立利用意愿点选课的意识来实现学生选择心爱的课程，做好信息管理工作，避免学生随便选择待选课程，提高课堂的活力，减少学生逃课情况，稳固上课秩序。管理员能够快速查询选课信息，增加或更改课程的信息，如当课程上课地点发布错误时，及时更改错误信息，并在留言版中说明。 1.2. 选题意义 目前，高校选课制度的特点如下： 1) 数据量巨大：现有的选课管理模式管理学生，部分高校有成千上万的学生对专业选修课和通识教育选修课进行不同的选择，相关数据浩如烟海 [ 3 ] 。 2) 随机选择：高校的每个专业都配备了一定数量的选修课或跨学科的选修课程，只有每个学生选择与自己未来发展相关的课程，比如想做导游的同学可以选择导游管理选修课，持之以恒地学习感兴趣的知识从而扩大知识面才能最终达到提高学生的综合素质，智商与情商共同培养，专业素养于人文情怀两手抓，培养复合型人才的目标。 3) 时间有限：从开始进行选课工作到发布选课结果的间隔最多一周，往往只有三到五天 [ 4 ] 。 因此，学校利用线上教学管理来落实学生选课是行之有效的最优解 [ 5 ] 。高校使用因特网进行教学管理工作，可以及时、高效地处理浩如烟海的学生数据 [ 6 ] 。基于意愿点的选课系统能有效实现学生快速判断选课信息并按照兴趣选择最符合自己需要的课程，同时，学生能够看到热门选课排行榜，放弃选择热门课程从而能够成功选课。最终，管理员能够根据意愿点排名给出每门课程的选课情况，例如某门课限选50人，已选60人，管理员删除意愿点排名第51到60名的学生选课信息，发布最终的选课名单。 为满足高校的需要，对本学生选课系统有以下三个要求： 1) 操作简单：显示界面简单明了，风格统一，最好能与高校目前的风格一致。操作简单易上手，管理员在可以发布选课信息之后，通过留言版通知学生选课，如果有错误的信息，学生也可以和管理员通过留言版互相反馈交流。系统操作人性化，尽可能在操作违规和出现权限外操作时立即给予温馨提醒并中止当前操作退回到前一个操作。系统要适合普通计算机水平的学生和老师使用，不要有太过复杂的功能，简单易懂为好 [ 7 ] 。 2) 温馨提示：管理员规定不同年级的学生错峰选课，且应提示目前的热门课程，以减少学生盲目选择热门课程导致选课失败的可能性。 3) 安全可靠：基于意愿点的学生选课系统应能够进行数据安全备份，快速地恢复丢失或损坏的数据，以防丢失学生的选课信息或弄错选课信息如上课教师名称等，引起不必要的混乱和教学事故，同时确保选课信息发布和存储的安全，例如可以给存放各种数据的数据库加设密码。 1.3. 选题的国内外研究现状 美国的信息技术起步相比中国更早，计算机普及程度也更高。于1970年末，美国国家科学基金会陆续在美国各州建立了6个超级计算机中心，由此为互联网技术的发展和普及创造了先决条件。国外的信息化教学方面比之于国内具有较少的冗余性和可扩展性等特点更为详尽，发展速度更快而且也比较早。约在1970年末，美国通过因特网控制课程的信息和进度。成熟的在线教学模式使得学生可以高效的在有网络的情况下进行网上选课或在线学习等。 近年来，中国教育水平不断提高，各高校的学生人数不断扩大，学科质量稳步上升，人才培养计划也逐步完善。充分使用教育教学资源，加强本科生的教育培养工作，是每个高校都非常重视的教学环节，高校也不例外。高校在教学管理方面，已经开始利用英特网管理教师信息、学生学习成绩等信息。利用网络不仅可以实现信息的同步，还保障了信息的准确和安全。 中国教育事业的发展，有必要向国外一些有经验的高校进行学习，采纳国外在网络教学中的有利资源。如果将这些资源合理的运用到中国高校中去，是目前需要解决的问题，也是中国教育产业的一个推动力 [ 8 ] 。 1.4. 研究内容 本文对现有的国内外成熟的学生选课制度的突出优势进行了分析和研究。完成以上工作后，本文进行对高校现有的选课系统调查等活动后应用系统设计技术sql数据库来设计基于意愿点评价的学生的选修课程系统，设计基于意愿点的选课系统架构，系统功能，和数据库以期达到学生、老师和管理员的要求，提高上课的效率和质量，实现不同学科的人才培养计划，实现人才的综合素质培养。最后本文实现基于意愿点的学生选课系统，并进行测试，查看本系统的各个功能是否已经实现，是否仍然存在bug。 1.5. 系统目标 通过基于意愿点的学生选课系统，可以一定程度上防止出现学生选课的盲目性。不同年级的学生在不同的选课时间段错峰选课，从而避免选课拥堵，并且发布选择热门课程榜，让学生避免争夺热门课程最终导致无可课上的情况，提高上课效率和满意度 [ 9 ] 。 1) 学号前两位不同的学生在不一样的时间段进行选课，给学号前两位不同的学生设定选课倒计时，倒计时结束不能选课从而分散选课人数，来让学生错峰选课。 2) 选课前发布待选课程的详细信息，比如当学生想要查看中国近代史这门选课的介绍时，输入课程名称，就会出现中国近代史由黄国伟老师教授等信息使得学生在正式选课时可以顺利选择真正与自己未来发展相关的课程。统力求实效管理员与学生可以通过留言板及时发布信息和反馈信息，学生能够在选课倒计时结束前基于意愿点进行选课操作，且能够看到热门选课排行榜及热门选课的统计数据。 3) 给予学生在选课过程中最大程度的自主权，以防出现想选某门课的学生没选上，而某些学生为了凑学分却选课成功的情况，尽可能地让学生能够学到自己渴望的知识，比如想考导游证的学生可以选择导游基础的课程，从而增强学生的上课热情提高上课的出勤率 [ 10 ] 。
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user: 2. 系统设计 2.1. 功能模块设计 具体模块结构如图1： 图1. 系统模块结构图 1) 为解决选课前学生对可选课程知之甚少的问题，基于意愿点评价的学生选课管理系统设计了查询待选课程详细信息的模块，比如想要选择信息系统开发工具的学生可以了解到“信息系统开发工具由柳巧玲老师教授，C#是非常实用的编程语言，推荐感兴趣的同学！”这一介绍；后期学生选课时可以了解课程基本信息 [ 11 ] 。 2) 为解决选课时学生蜂拥而上导致系统崩溃的问题，基于意愿点评价的学生选课管理系统增加了划分选课时间段的功能：通过学生信息获取学生所处年级，对学号前两位不同的学生划分不同选课时间段，对不同年级的学生发布不同的选课时间通知，错峰选课，发布选课公告，通知符合时间段的年级的学生进行选课。 3) 设置课程意愿点：系统管理员共设置99个意愿点。学生合理分配到通识教育选修课和专业选修课上防止出现大家平均分配意愿点导致排序结果相同的情况，让学生之间形成博弈。 4) 筛选：系统管理员根据学生投放的意愿点数进行排序，意愿点数投放多的学生优先选课，当选课人数超过课程容纳的最大人数，例如课程容纳50人，有60个学生投放意愿点，删除意愿点排名第51到60名学生，生成最终的选课名单。 2.2. 数据库设计 2.2.1. 概念结构设计 ER图如图2：主要有管理员、学生、教师等实体组成 [ 12 ] 。 图2. 系统E-R图 2.2.2. 逻辑结构设计 将E-R图转换为与数据模型相符的关系数据模型就是逻辑结构设计的过程。要回答如何将实体和实体间的联系转换为关系模式，如何确定这些关系模式的属性和码 [ 13 ] 。 1) 关系模型主要有： 学生(学号，姓名，性别，专业，出生年月)如表1 管理员(用户名，密码，类别)如表2 意愿点(课程编号，课程名称，课程性质，意愿点数，学生姓名，学号)如表3 教师(工号，教师姓名，所在院系，联系方式)如表4 课程(课程编号，课程名称，课程性质，学分，总学时，上课学时)如表5 2) 表结构 Table 1 Student information table structur 数据项名 数据类型 字段大小 备注 Xh Int 4 学号 Xm nvarchar(10) 10 姓名 xb nvarchar(2) 2 性别 csny Datatime 4 出生年月 zy nvarchar(10) 10 专业 表1. 学生信息表结构 Table 2 Administrator table structur 数据项名 数据类型 字段大小 备注 yhm nvarchar(20) 20 用户名 mm nvarchar(20) 20 密码 lb nvarchar(50) 50 类别 表2. 管理员表结构 Table 3 Will point tabl 数据项名 数据类型 字段大小 备注 kcbh Int 4 课程编号 kcmc nvarchar(255) 255 课程名称 yyds nvarchar(255) 255 意愿点数 xsxm nvarchar(255) 255 学生姓名 Xh Int 4 学号 表3. 意愿点表 Table 4 Teacher information tabl 数据项名 数据类型 字段大小 备注 gh Int 4 工号 jsxm nvarchar(10) 10 教师姓名 lxfs nvarchar(11) 11 联系方式 szyx nvarchar(25) 25 所在院系 表4. 教师信息表 Table 5 Curriculum tabl 数据项名 数据类型 字段大小 备注 Kcbh Int 4 课程编号 Kcmc nvarchar(20) 20 课程名称 Kcxz nvarchar(10) 10 课程性质 Zxs nvarchar(10) 10 总学时 Xf Int 4 学分 表5. 课程表 2.3. 代码设计 系统设计者必须对系统涉及的数据进行有效的分类、排序、统计和检索，就需要对被识别的对象的特点进行代码设计。 本选课系统的代码设计主要有3个，分别为：学号代码、课程号代码、教师工号代码。具体如表6~表8： Table 6 Code design of student I 编号：DM001 填表人：张煜填表日期：8月10日 编码对象 学号 代码种类 层次码 代码为数 8 代码结构 校验位 无 备注 表6. 学号代码设计 Table 7 Code design of curriculum I 编号：DM002 填表人：张煜填表日期：8月10日 编码对象 课程号 代码种类 层次码 代码为数 5 代码结构 校验位 无 备注 表7. 课程号代码设计 Table 8 Code design of teacher I 编号：DM003 填表人：张煜填表日期：8月10日 编码对象 教师工号 代码种类 层次码 代码为数 8 代码结构 校验位 无 备注 表8. 教师工号代码设计
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user: 3. 基于意愿点选课系统的实现 3.1. 系统功能实现 3.1.1. 系统登录 如图3在系统首页可以看到，引入了timer1控件实现了“欢迎登陆学生选课管理系统”字符串的滚动，以及加入了友情链接，学生可以自由登陆其他网站，例如“学生个人信息系统”、“教务在线”、“高校官网”、“奥兰系统学生版”、“高校微博”、“网络服务”、“中国知网”、“审计资源”、“校友会”、“教育资源”等网站。 如图4管理员登录可以看到选课系统的课程信息，比如201520161学期，编号为4的信息安全课程，是专业选修课，总学时为48课时，授课学时为32学时，3学分，在A204上课，上课时间是1~18周周四5~7节等信息，这些信息对应着SQL server数据库中的表 [ 14 ] 。 如图5教师在登录界面首页可以看到自己开设的课程信息，选择查询学期，可以看到自己在201502161学期开设的JAVA程序设计，课程编号为1，是专业选修课、共计32学时等信息。 如图6学生在登录首页可以看到自己的个人信息，学号为12040001的学生。姓名是金包子，性别男，于1990年3月26日出生，信息管理专业，而且可以看到距离选课结束的选课倒计时信息，一般为十分钟，倒计时结束，选课结束，停止选课。 3.1.2. 管理员操作模块 如图7管理员点击添加课程按钮，在201502161和201502162学期中选择一个，课程编号不能和已有的重复，需大于60，课程性质在专业选修课和通识教育选修课中选择一个，上课地点在A201至D305中选择，再填写其他相关信息可以进行课程添加。 图3. 系统登录界面 图4. 管理员登录首页界面图 图5. 教师登录首页界面图 图6. 学生登录首页界面图 图7. 管理员添加课程 图8. 管理员添加教师 管理员点击教师信息按钮，可以对教师信息进行管理，如图8可以看到老师工号，姓名，联系方式，所在院系。 点击学生信息按钮，可以对学生信息进行管理，如图9可以看到学生学号，姓名，性别，出生年月，专业。 图9. 管理员添加学生 图10. 管理员课程意愿点信息界面 如图10点击课程意愿点信息按钮，可以进入课程意愿点信息界面，选择当前学期，输入课程名称，点击查询课程意愿点按钮，可以查询学生选择课程所投放的意愿点信息，按从高到低排列，如果选择该课程的人数超过课程所容纳的人数如50人，选择意愿点投放数量排在第51位后的学生点击删除信息按钮，删除这些学生的选课信息。 如图11点击热门课程排行榜按钮，即可看到目前的热门课程，提醒学生慎重投放意愿点，不要一味的追求热门课程，导致学分不足。 图11. 管理员热门课程排行榜界面 图12. 热门课程信息界面 如图12通过点击统计按钮，可以看到各门课程的报名人数和选课人数占比。点击饼图按钮，可以看到由此形成的饼图。点直方图按钮可以看到由此形成的直方图。具体信息见表9。 Table 9 Popular courses’ informatio 热门课程名称 选课人数 选课人数占比 插花艺术 99 22.1% 美术鉴赏 88 20.5% 数据采集与审计 77 17.9% 信息安全 66 12.4% C语言 55 11.8% 信息系统开发工具 44 10.3% 表9. 热门课程信息 由此可见，插花艺术、美术鉴赏、数据采集与审计是最热门的三门课程，学生在选课时应慎重考虑选择这三门课程。 图13. 管理员留言板界面 如图13管理员可以发布留言信息，输入留言人，点击添加留言按钮进行留言。 3.1.3. 教师操作模块 如图14教师点击个人信息按钮，可以看到个人信息，包括工号、教师姓名、联系方式、所在院系的信息。 如图15教师点击学生信息按钮，选择查询学期，可以看到在自己所选学期，选择自己开设课程的学生名单，包括学生学号、姓名、性别、出生年月、专业、所选课程名称的信息。 图14. 教师个人信息界面 图15. 教师学生信息界面 3.1.4. 学生操作模块 如图16学生点击课程信息按钮，即可看到当前学期开设的课程编号、课程名称、性质、总学时、学分信息，输入课程名称点击提交，即可看到课程的详细信息。 如图17学生点击已选课程信息按钮，点击查询信息，即可看到自己已选的课程，分别给选中的通识教育课程和专业选修课程赋予意愿点，当两面课的总意愿点超过99就会提示意愿点数不能超过99。 如图18当学生赋予通识教育课程和专业选修课程的总意愿点数小于99，点击提交即可提交成功。
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user: 4. 总结 目前，越来越多的高校选择在线选课方式进行选课管理。采用基于意愿点的选课系统不仅利于学校管理，还利于学校培养高素质人才，完成教学目标。 实现基于意愿点的选课系统，需要做到以下3点： 1) 结合高校现有的选课系统和选课流程，扩充本系统的数据库，比如录入各年级学生的学号、姓名、专业等信息。选课界面与高校现有的选课系统保持一致。 2) 系统的设计和数据库的设计要充分考虑实际情况，比如学生模块要符合学生的选课需求，加入关于选课的详细信息描述，热门选课排行榜等内容，如有疑问可以通过留言版进行反馈和交流。 3) 学生对投放意愿点的规则和流程有充分的认识，能够顺利进行选课活动。 基于意愿点的选课系统已经基本上实现，但是仍然存在不完美之处。例如还可以加入背景音乐来提高用户友好性。 因此，本系统还可以进行以下2方面优化。 1) 功能扩展：老师也可以进行学生选课的管理，比如若老师非常欣赏一个学生，那么哪怕他的 图16. 学生课程信息界面 图17. 学生已选课程信息界面 图18. 学生提交意愿点界面 意愿点数排名较为落后，老师可以利用自己的权限，赋予该学生意愿点更多的权重，使得该学生的意愿点排名靠前，可以顺利选上心仪的课程。 2) 系统的升级和对接：基于意愿点的选课系统可以和高校已有的排课系统、学生个人信息系统对接，并且系统可以向着手机APP转型，在手机上也可以方便的进行操作 [ 15 ] 。
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user: 摘 要 高校实验室消防安全事故是近年来造成社会重大经济损失和人才损失的事故之一。传统的消防安全教育方式大部分以视频教育、安全宣讲会、实地演练等方式为主。然而，这种传统的消安全教育方式很难让人们提高对实验室安全事故的警惕并且耗费巨大的人力物力。本文提出以3dMax进行实验室模型搭建，使用Unity3D引擎设计安全事故场景，从而建立高校实验室消防演练系统。整个系统分为两个角色：学生，消防员。学生可通过系统中触发的应急措施按钮进行人机交互从而学习到基本的实验室安全知识。消防员可通过查看系统清楚地了解到实验室险情以及掌握最佳的救援路径。系统能够通过3D仿真模拟实验室发生危险的场景，增强用户的体验感，提高安全教育效果。 关键词 :虚拟现实，Unity3D，实验室消防，场景交互 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，大学实验室危险事故频繁发生，引起社会关注。近十年来，高校化学实验室爆燃事故发生十余起，涉及多名人员伤亡。如果把范围扩大到更多的理工类学科领域以及那些未被媒体曝光的事件，这些数字恐会令人震惊。例如， 2015年4月5日，中国矿业大学实验室发生爆炸事件，造成1死4伤；2018年11月11日，江苏某高校实验室发生了爆炸，致使多名师生受伤；2018年12月26日，北京交通大学实验室发生爆炸，造成伤亡以及重大财产损失 [ 1 ] 。 频繁发生的实验室危险事故反映出一定的社会问题，究其根本可以归结为以下几类：一是实验室设备老化，危险物品摆放杂乱；二是人为操作不当。经研究发现，实验室事故可分为爆炸，火灾，中毒三大主要类型，其中违反操作流程，操作不当，不慎操作等人为因素所造成的危险事故高达88%。三是学生安全意识薄弱。在面临险情时，学生缺乏基本的实验室应急知识，从而无法做出相应的应急措施。 本文以Unity3D引擎为场景开发工具，利用3dMax进行校园实验室模型建立，采用虚拟现实技术模拟仿真实验室发生险情的场景。用户可以与虚拟的危险场景进行交互，体验到逼真、深度沉浸 [ 2 ] [ 3 ] 、交互性强的实验室消防险情场景，从而学习相关实验室消防知识，让其在实践中运用所学的安全逃生知识，避免面对险情时逃生能力差等问题。
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user: 2. 系统开发软件 2.1. 场景搭建软件3dMax 本系统利用3dMax对系统实验室场景进行模型的搭建。3dMax是Discreet公司开发的基于PC系统的三维动画渲染和制作软件，具有强大的角色动画制作能力，其可堆叠的建模步骤，也使制作模型有非常大的灵活性 [ 4 ] 。本文使用3dMax对高校实验室大楼，化学实验室，物理实验室以及相关消防设备等静态实体模型进行搭建。同时，利用AutoCAD对不规则的模型进行轮廓上的修正 [ 5 ] ，从而能让用户仅通过计算机就能沉浸在逼真的实验室场景中，能够提高用户的体验感。 2.2. 系统搭建软件Unity3D 本系统利用Unity3D来进行搭建，Unity3D是由Unity Technologies开发的一个让用户轻松创建诸如三维视频游戏、建筑可视化、实时三维动画等类型互动内容的多平台的综合型游戏开发工具，是一个全面整合的专业游戏引擎 [ 6 ] 。本系统利用C#语言进行编程，设计意外的错误操作导致的灾情，及后续不同处理方式带来的不同结果，从而达到实验室消防安全知识普及的目地 [ 7 ] 。同时，为支援消防员营救设计智能路线推荐系统，将场景各逃生通道及距离进行数据分析处理，并利用Dijkstra算法，计算出最佳的救援路线。
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user: 3. 总体方案概述 整个系统如图1所示，分别为学生实验室灾情演练和消防员营救演练两个部分，用户通过第三人称视角可以在教学楼以及实验室内任意漫游 [ 8 ] 。 学生实场景演练中，以化学实验室和物理实验室为例，利用3DMax建立实验室模型，设计不同的应急措施交互程序。物理实验室意外灾害包括常见的电路问题(连接不当、电子设备遇水、过压损坏)；生化实验室意外灾害包含化学物品意外洒落燃烧、危险试剂意外烧伤皮肤、危险气体泄漏等。学生遇到不同状况可选择不同的处理方式，可根据自己的判断选择自己处理或求助消防救援。本文主要以物理实验室电路短路着火和生化实验室危险试剂打翻为例介绍本消防演练系统。 消防员营救演练中，系统中利用Dijkstra算法基于实验室发生危险的具体场景，对不同险情的严重程度划分权值，从而计算出最佳的救援路线。消防员可查看系统，了解实验室险情的情况以及熟悉救援路线并模拟实施救援。 图1. 校园实验室消防演练系统结构
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user: 4. 系统场景介绍 4.1. 实验室场景 本系统中通过3dMax建立了实验室大楼外观以及内部相关实验室。其中，如图2所示，物理实验室配置15套桌椅及设备，每套桌椅配有基本的插座、电路相关实验设备、力学相关实验设备，可模拟物理实验常见突发灾害情况。如图3所示，生化实验室配置12套桌椅及设备，每套桌椅配有高校生化实验常用试剂，用于模拟生化实验室发生危险时的安全操作。用户可以在实验室中任意漫游或进行基本的实验操作，如果产生错误操作的行为，则会触发危险场景。 4.2. 危险触发场景 整个危险场景中包含了火，电路火花，烟雾，音效，水等相关粒子特效以及用户触发险情或晕倒等动画，力争确保真实还原实验室发生危险时可能发生的场景 [ 9 ] 。物理实验室中，如图4所示，学生因错误操作实验导致电路短路发生着火，场景将会产生火焰和大量浓烟。生化实验室中，如图5所示，学生因操作失误导致危险试剂打翻，打翻后产生少量有毒气体。 图2. 物理实验室场景 图3. 化学实验室场景图 图4. 物理实验室电路着火情况 图5. 生化实验室危险试剂打翻 4.3. 学生触发应急措施交互程序 在遇到电路着火时，当实验室发生电路火灾时，应当立即切断电源，切忌用水或者泡沫灭火器灭火。因为泡沫灭火器含有水，而水能导电，可能会导致触电等意外伤害。本系统可选择用水、泡沫灭火器及二氧化碳灭火器来灭火，选择错误则会导致触电，选择正确则正常灭火，如图6，图7所示，同学正确选择了二氧化碳灭火器进行灭火。由于泡沫灭火器中含水，如果同学选择泡沫灭火器则演习失败。 图6. 实验室险情灭火器选择 对于生化实验室，危险试剂的洒落以浓硫酸为例。如图8所示，当浓硫酸洒落在同学的手上时，同学可以选择是否用水冲洗，由于浓硫酸遇水会放出大量的热，若直接冲洗，将会带来直接的大面积烧伤。
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user: 5. 智能营救路线推荐系统 为了帮助消防员更快捷的营救被困人员以及提高人员疏散的效率，本系统基于实验室事故特征以及被困人员密度等因素，利用Dijkstra算法来计算营救被困人员的最佳疏散路线 [ 10 ] 。Dijkstra算法是一种计算最短路径的算法，本文以消防员在大楼外的部署地点为起始点开始向事故发生点(终点)扩展，通过计 图7. 学生使用正确灭火器灭火 图8. 同学选择如何处理浓硫酸洒落皮肤情况 算途中每个出口或阻碍点(险情扩散点)的权值，最终得到一个最短路径，也就是消防员的最佳救援路径 [ 11 ] 。 本系统Dijkstra算法思想： 1) 由实验室大楼外的部署地点为起点，发生险情的实验室为终点，其间经过的安全楼道，火灾蔓延的窗口，烟雾弥漫的走道等为顶点，从而构成顶点集合。 2) 根据不同的险情及火灾或烟雾蔓延程度设置救援安全系数，即权值，权值由0~10，0代表安全，10代表险情最严重的顶点，即不能通过的楼道或窗口，从而获得N阶带权图。 3) 根据Dijkstra算法，从起点向终点开始遍历，设置权值大于8的顶点为不可通过即障碍区，从而开始计算最佳救援路径即安全系数最高的路线。系统中权值越高即安全系数越低 [ 12 ] 。 如图9，图10所示，消防员可通过本系统推荐的最佳路线的指示箭头模拟进入大楼，熟悉救援环境并组织疏散被困人员。