计算机工程与应用


热点与综述

  • 区块链文献主题发现及演化研究

    王金丽;樊勇;张辉;

    对区块链文献进行统计及可视化研究有助于发现区块链的研究热点、研究领域和演化趋势。在中国知网检索主题为"区块链"的核心期刊论文,获取文献1 216篇,对这些文献的发文量、发文机构、作者共现、重要文献引用情况等进行统计分析,了解区块链研究现状;利用CiteSpace进行可视化分析,从关键词、时区分布等展现区块链的研究热点和演化情况;从区块链思想、核心技术和应用领域等三个维度进行讨论。研究表明:区块链文献近年呈爆发趋势,涉及学科多样化;热点主题主要集中于智能合约、金融科技、数字货币、电子政务等领域;区块链应用已经延伸到多个学科和领域,成为下一代信息革命的主要支撑技术,促进了新兴技术的融合与发展。

    2020年20期 v.56;No.963 1-8页 [查看摘要][在线阅读][下载 2500K]
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  • 面向图像分类的残差网络进展研究

    赵丽萍;袁霄;祝承;赵晓琦;杨仕虎;梁平;鲁小丫;谭颖;

    近年来,随着数据量的扩大,计算机性能不断提升,用传统的图像分类方法无法获得大数据下图像分类的高精度准确率,残差网络因其高度准确性和良好收敛性已成为图像分类领域的技术热点,值得深入研究。介绍了残差网络,并从提升分类准确率、减少模型参数量和降低模型计算量三个角度出发,详细讨论了各个变体的内在结构,分析了各个变体的优缺点,给出了各个变体适用场合的建议。从准确率、参数量和计算量三个方面对各个变体的性能进行了直观的对比。提出了残差网络现在面临的挑战和未来的发展方向。

    2020年20期 v.56;No.963 9-19页 [查看摘要][在线阅读][下载 1517K]
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  • 无人机-智能车队协同路径实时规划研究

    谢博宇;李茂青;岳丽丽;陈启香;

    在智能交通系统下的路径实时决策方法中,由于智能车队因路旁检测器未设置、故障或者通信信号中断等情况而导致接收不到道路信息的问题,引入无人机,使智能车队和无人机协同工作,称之为机测工作模式。该模式是根据车道上不同信号显示下的行驶时间以及在交叉口的延误时间,动态计算行驶时间并得到一条用时最少的路径。通过4种场景,利用Matlab仿真得到的结果和理论分析一致,验证了算法的有效性。

    2020年20期 v.56;No.963 20-27页 [查看摘要][在线阅读][下载 1440K]
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  • 改进YOLOv3的交通标志检测方法研究

    邓天民;周臻浩;方芳;王琳;

    针对我国自动驾驶的辅助识别交通标志误差率大、检测速度慢、需人工参与等问题,提出一种基于改进YOLOv3的交通标志检测识别方法。通过改进Darknet53网络结构来减少网络迭代过程中前向推理计算,提升网络迭代速度。引入目标检测的直接评价指标GIoU指导定位任务来提高检测精度。使用k-means++聚类算法获取anchor尺寸并匹配到对应的特征层。实验结果表明,提出的方法相较于原始YOLOv3在标准数据集Lisa上的平均精度提升了8%,检测速度达到了76.9 f/s;在自制数据集CQ-data上平均精度可达94.8%,与传统识别以及其他算法相比,不仅具有更好的实时性、准确性,对各种环境变化具有更好的鲁棒性,而且可以识别多种交通标志的类型。

    2020年20期 v.56;No.963 28-35页 [查看摘要][在线阅读][下载 3039K]
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理论与研发

  • 自适应动态学习鸡群优化算法

    顾艳春;鲁海燕;向蕾;沈莞蔷;

    针对标准鸡群优化算法存在求解精度偏低、局部搜索能力弱等问题,提出了一种自适应动态学习鸡群优化算法ADLCSO(Adaptive Dynamic Learning Chicken Swarm Optimization algorithm)。该算法利用反向觅食机制自适应更新每只公鸡的位置,并添加了非线性递减学习因子来动态调整公鸡位置的更新步长,以增强种群跳出局部极值的能力,从而提高算法的收敛速度和求解精度。此外,提出了一种基于个体间适应度值之差的种群相似度指标,并利用该指标对每只母鸡的位置进行自适应调整,以抑制种群多样性的衰减,从而进一步提高算法的求解精度。通过对12个经典测试函数进行仿真实验,结果表明ADLCSO算法在收敛速度、求解精度、稳定性及对高维问题的求解能力上均优于其他对比算法。

    2020年20期 v.56;No.963 36-45页 [查看摘要][在线阅读][下载 1783K]
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  • 实时操作系统mbedOS启动流程剖析

    刘长勇;王宜怀;蔡闯华;蒋建武;

    mbedOS是ARM公司于2014年开始推出的一款面向智能终端与物联网节点的实时操作系统,它提供了线程管理与调度、内存管理、时钟管理、队列管理等基本功能要素。在深入分析mbedOS的功能要素和函数调用关系的基础上,简要给出了KL36芯片的启动流程,重点剖析了mbedOS堆栈的设置、中断向量表的重定向、内核的初始化、主线程的创建以及内核的启动,最后对mbedOS启动过程中存储使用情况进行了分析,为mbedOS在不同微控制器上的移植提供了技术基础,也可为分析其他RTOS的启动提供参考。

    2020年20期 v.56;No.963 46-51页 [查看摘要][在线阅读][下载 1284K]
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  • 基于AHB总线的RISC-V微处理器设计与实现

    郝振和;焦继业;李雨倩;

    在嵌入式应用中,为了满足小面积低功耗的设计需求,设计了一种支持RISC-V指令集架构的微处理器,系统采用2级流水结构,实现了RV32IMAC指令集。处理器采用AHB总线作为片上互连总线,可方便调用外部IP核进行功能拓展。在VCS环境下验证了该微处理器的逻辑功能,仿真结果表明该微处理器能够正常稳定运行。在面积、功耗和性能等方面与蜂鸟E203处理器以及ARM Cortex-M系列处理器进行了对比,该设计比蜂鸟E203处理器面积小了6%,功耗和性能上与Cortex-M0处理器相当。分析结果表明该处理器较适合在小面积、低功耗的嵌入式应用领域进行开发。

    2020年20期 v.56;No.963 52-58页 [查看摘要][在线阅读][下载 2012K]
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  • 融合图卷积网络模型的无监督社区检测算法

    姜东明;杨火根;

    图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network)能有效地提取非欧式距离数据中的特征信息。提出一种基于图卷积网络模型的无监督社区检测算法。选择图中某些节点添加人工标签来模拟在图上的信号输入,使其满足图卷积网络的传播特征的要求,通过修改后的图卷积网络传播规则将节点本身的标签传递至其相邻节点,通过对同一节点获得的不同标签进行比较后将节点归类,之后优化归类结果并输出社区划分矩阵。使用现实世界的数据集进行测试,并与一些其他社区检测算法进行对比评估。实验结果表明算法在不同类型的数据集中都能得到很好的社区划分效果。

    2020年20期 v.56;No.963 59-66页 [查看摘要][在线阅读][下载 5945K]
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网络、通信与安全

  • SSL协议隐蔽通道的研究与实现

    杨皓云;王俊峰;刘嘉勇;唐彰国;

    为提升隐蔽通道的网络穿透能力及抗分析性能,提出了一种基于SSL安全协议的新型隐蔽通道。通过SSL握手报文的随机数字段建立隐蔽域,利用SSL握手协商构建消息通道,采用一包一密进行流量变形伪装,通过访问HTTPS服务实现网络隐蔽通道传输。在多种不同HTTPS环境下的实验验证了该方法的可行性,测试结果表明,相比传统存储型隐蔽通道,该隐蔽信道的容量有大幅度提高,单个报文可携带28 Byte信息,且具有更高的抗隐蔽域估计及抗统计画像能力。

    2020年20期 v.56;No.963 67-72页 [查看摘要][在线阅读][下载 1435K]
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  • 面向用电数据的周期敏感度差分隐私保护方法

    高琦;李红娇;

    针对查询函数在用户用电数据上的全局敏感度较大、计算复杂度较高且独立噪声易被滤除的问题,提出了一种基于周期敏感度的差分隐私保护方法(Period Sensitivity Method,PSM)。PSM将用电序列分解为稳定期序列集和活跃期序列集,并根据数据稀疏度和相关性的差异使用两种隐私保护策略。向稳定期序列添加独立同分布噪声,并使用平滑滤波器对加噪后的稳定期序列进行平滑处理;向活跃期序列添加与活跃期序列的自相关函数相同的相关性噪声。理论分析与实验结果表明,PSM满足差分隐私,并且具有更好的可用性和更小的计算复杂度。

    2020年20期 v.56;No.963 73-81页 [查看摘要][在线阅读][下载 3445K]
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  • 信道估计误差有界时速率损失上界统计特性

    徐娟;姚如贵;高岩;朱礼亚;

    考虑采用VFDM技术的二层频谱共享网络,针对实际应用中由于信道估计误差、量化误差、反馈时延等因素带来的非理想信道状态信息,提出了一种基于速率损失上界的信道估计误差有界时宏小区性能评估方案。推导了信道估计误差有界时干扰泄漏的上界,建立干扰泄漏与宏小区可达速率之间的关系,进而得到宏小区系统速率损失上界。给出了仿真结果验证推导的正确性,该上界很好地描述了范德蒙子空间频分复用系统在信道估计误差有界时的性能损失统计特性。

    2020年20期 v.56;No.963 82-86页 [查看摘要][在线阅读][下载 1333K]
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  • 基于改进的深度信念网络的入侵检测方法

    汪盼;宋雪桦;王昌达;陈锋;徐夏强;蔡冠宇;

    针对传统入侵检测方法很难快速准确地从海量无标签网络数据中提取特征信息以识别异常入侵,提出了基于改进的深度信念网络的softmax分类(IDBN-SC)入侵检测方法。利用改进的DBN对原始网络数据进行无监督特征学习,引入自适应学习速率减少训练网络模型所需要的时间;采用softmax分类器对获得的降维数据进行网络攻击类型识别。在NSL-KDD数据集上进行测试,相比其他入侵检测方法,实验结果表明IDBN-SC方法不仅识别准确率平均提高3.02%,而且其softmax分类器训练时间平均缩短5.58 s。

    2020年20期 v.56;No.963 87-92页 [查看摘要][在线阅读][下载 1330K]
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  • 无证书的可搜索加密方案

    李双;

    基于身份的可搜索加密方案(IBEKS)使用身份等信息作为公钥,绑定了公钥和用户(私钥),省去了CA认证的环节,但是也带来了一些问题,比如密钥托管、密钥撤销等。基于此,首次提出无证书的可搜索方案(CL-PEKS)的抽象定义和构造算法,对算法的一致性进行了验证,并且分析了算法复杂度。同时给出了抵抗第一、二类选择关键词密文攻击(type I、type II IND-CCA2)语义安全的CL-PEKS定义。该方案实现了密文关键词可搜索功能,同时解决了IBEKS中的密钥托管问题。

    2020年20期 v.56;No.963 93-97页 [查看摘要][在线阅读][下载 1257K]
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模式识别与人工智能

  • 结合GloVe和GRU的文本分类模型

    方炯焜;陈平华;廖文雄;

    文本分类有着广泛的应用,对其分类算法的研究也一直备受关注。但是,传统文本分类算法普遍存在文本特征向量化维度过高、没有考虑关键词之间语义关系、训练参数过多等问题,这些都将影响到分类准确率等性能。针对这些问题,提出了一种结合词向量化与GRU的文本分类算法。对文本进行预处理操作;通过GloVe进行词向量化,尽可能多地蕴含文本语义和语法信息,同时降低向量空间维度;再利用GRU神经网络模型进行训练,最大程度保留长文本中长距离词之间的语义关联。实验结果证明,该算法对提高文本分类性能有较明显的作用。

    2020年20期 v.56;No.963 98-103页 [查看摘要][在线阅读][下载 3135K]
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  • 改进的Yolo_v2违章车辆检测方法

    张成标;童宝宏;程进;张炳力;张润;

    近年来,我国随着汽车保有量增长迅速,由汽车造成的交通压力及安全隐患也逐年递增,对道路上车辆行为进行监督也变得尤为重要。提出了利用改进的Yolo_v2卷积神经网络来进行车辆检测。对原Yolo_v2网络进行结构改进,添加残差网络来提高检测准确率,添加多尺度层来提升对图片中不同尺寸目标的检测精度;基于Elu激活函数设计出Kelu激活函数,进一步提高检测准确率;制作多方位车辆数据集及车牌数据集;将车辆检测系统与车牌检测系统集成到ROS系统中,并与QT-Creator可视化界面通信,以便更清晰地观测实验结果。实验结果表明,利用改进后的Yolo_v2卷积神经网络对道路上的车辆进行违章检测有着优越的表现。

    2020年20期 v.56;No.963 104-110页 [查看摘要][在线阅读][下载 4195K]
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  • 基于3DC-BGRU的脑电情感识别

    胡章芳;刘鹏飞;蒋勤;罗飞;王明丽;

    针对脑电信号情感识别率偏低的问题,提出了一种基于3DC-BGRU的脑电情感识别方法。对单通道脑电信号进行短时傅里叶变换(STFT),提取相关频带的时频信息构成二维时频图,并将多个通道的时频图构成一种全新的时间、频率和通道的三维数据形式,通过三维卷积的方式设计了一种新颖的卷积神经网络(CNN)模型对三维数据进行深层特征提取,设计双向门控循环单元(BGRU)对深层特征的序列信息进行处理并配合Softmax进行分类。实验结果表明该方法分类识别率得到提高。

    2020年20期 v.56;No.963 111-117页 [查看摘要][在线阅读][下载 1787K]
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  • 基于篇章上下文的蒙汉神经机器翻译方法

    高芬;苏依拉;仁庆道尔吉;

    为了对句子有更全面的表示,增强翻译模型的能力,汉字利用子词特征,蒙古文端使用混合编码器。同时,为了缓解歧义问题,将篇章上下文方法应用于蒙汉神经机器翻译中。实验结果表明,在67 288句对蒙汉平行语料和118 502句对蒙汉平行语料中应用篇章上下文方法后,与基准系统相比,BLUE值分别提升了0.9和0.5。且随着篇章上下文语料的增大,BLUE值提升效果更明显。说明篇章上下文语境方法能够提高译文的质量。

    2020年20期 v.56;No.963 118-123页 [查看摘要][在线阅读][下载 1366K]
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  • AlexNet改进及优化方法的研究

    郭敏钢;宫鹤;

    通过对Normalization、优化器、激活函数三方面对AlexNet卷积神经网络进行了改进及优化。针对LRN(Local Response Normalization)不存在可学习参数,提出了用WN(Weight Normalization)来代替LRN,同时将WN置于所有池化层(Pooling layer)之后,提高了AlexNet模型训练的准确率;通过对比分析Adam、RMSProp、Momentum三种优化器在不同学习率(Learning rate)下对AlexNet模型训练的影响,并得出了相应的学习率的优化区间,提高了AlexNet在Optimizer的学习率区间选择上的准确性;针对AlexNet中ReLU激活函数存在的部分权重无法更新以及梯度爆炸问题,提出了ReLU6与Swish的融合分段函数算法,提升了AlexNet模型训练收敛速度以及准确率的同时也缓解了过拟合现象的发生。

    2020年20期 v.56;No.963 124-131页 [查看摘要][在线阅读][下载 2250K]
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  • 结合触发事件及词性分析的敏感信息识别方法

    刘聪;王永利;周子韬;犹锋;张才俊;

    针对传统敏感信息识别方法忽略了上下文语境和关键词词性而导致的漏报、误报问题,提出一种改进文本敏感信息识别的方法STEAP。构建暴恐敏感词典;通过敏感触发事件的抽取构建敏感触发事件序列,结合敏感触发事件及关键词的词性为待识别的信息分配权重;将构建的触发事件与词向量、暴恐敏感词典进行相似度的计算,结合权重获得文本的敏感度。实验结果证明,与传统敏感信息识别方法相比,STEAP方法能够有效识别出文本中的敏感信息,并且在精确度上得到了一定提高。

    2020年20期 v.56;No.963 132-137页 [查看摘要][在线阅读][下载 1376K]
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  • 双路融合的深度估计神经网络方法研究

    刘春;吴一珩;

    从单目视觉中恢复深度信息是计算机视觉领域的经典问题,结合传统算法的深度学习方法是近年来的研究热点,但在神经网络的算法融合、参照物标定和应用场景上还有限制。提出了一种双路融合深度估计神经网络结构,分别基于深度与深度梯度的语义信息进行网络训练,对特征融合后再次训练得到最终的细节特征,并通过单次标定的方法解决真实参照物标定工作量大的问题。该网络结构能根据单张RGB图片推测出富有细节的深度信息,网络模型基于KITTI的深度图数据集训练,实验包括KITTI测试集和部分实际场景图集,结果表明该方法在深度信息细节的重建上优于对比深度估计方案,在大视场场景下的鲁棒性优良。

    2020年20期 v.56;No.963 138-145页 [查看摘要][在线阅读][下载 2802K]
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  • 多阶段双路人体解析网络

    罗文劼;倪鹏;张涵;田学东;

    人体解析作为一种复杂而精细的计算机视觉任务,应用前景十分广泛,为了得到精确的人体解析结果需要提取丰富人体语义特征,对此提出一种双路人体解析网络(MTCnet)。MTCnet将编码解码网络与空洞卷积相结合,拥有两个特征提取子网能够融合学习多尺度特征信息,相比单一网络,能够学习更丰富人体语义特征信息。与以往单一阶段处理方式不同,提出的方法需要进行多阶段学习,每个阶段对前一阶段的人体解析结果进行改进,达到最优的解析结果。实验结果表明,提出的方法与目前一些先进的方法相比特征提取能力更强,解析结果更加精准。

    2020年20期 v.56;No.963 146-151页 [查看摘要][在线阅读][下载 1752K]
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  • 时域模型对视频行人重识别性能影响的研究

    项俊;林染染;黄子源;侯建华;

    行人重识别是计算机视觉领域一个重要的研究方向。近年来,随着视频监控需求的日益增长,基于视频序列的行人重识别研究受到了广泛的关注。典型的视频序列行人重识别系统由三部分构成:图片特征提取器(例如卷积神经网络)、提取时域信息的时域模型、损失函数。在固定特征提取器和损失函数的前提下,研究不同时域模型对视频行人重识别算法性能的影响,包括时域池化、时域注意力、循环神经网络。在Mars数据集上的实验结果表明:与基于图像的行人重识别基准算法相比,采用时域池化模型、时间注意力模型可以有效改善识别精度,但采用循环神经网络后识别效果比基准算法有所下降。

    2020年20期 v.56;No.963 152-157页 [查看摘要][在线阅读][下载 1537K]
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  • 心理测试中掩饰行为的识别研究

    赵童;黄钲;王秀超;李淼;张昀;郑秀娟;刘凯;

    脑电(Electrocorticogram,EEG)信号能够正确地揭示人的心理活动,因此被广泛地运用到心理测试中。提出了一种基于EEG信号的非线性特征融合方法,对受试者在心理测试中是否存在掩饰行为进行识别。对心理测试过程中受试者的EEG信号进行预处理,提取各通道信号的Lempel-Ziv复杂度LZC、样本熵SE、排列熵PE和模糊熵FE四种非线性特征;使用多维尺度分析(MDS)对所得的四种特征的不同特征组合进行融合和降维操作。针对不同特征组合,采用正则化核函数极限学习机构建分类模型并通过测试集验证分类模型的性能。实验结果表明,分类模型准确率能达到82.9%,证明了该方法的适用性。

    2020年20期 v.56;No.963 158-164页 [查看摘要][在线阅读][下载 1821K]
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  • 多尺度特征融合的二维编码图像识别

    续晓丽;刘从峰;范广宇;

    为实现二维编码同时适合机器和人的识读,提出了一种二维编码图像结合的新型二维图像编码技术,并针对该二维编码图像无定位标识的特点,采用目标识别的算法进行识别,同时改进了SSD(Single Shot Multibox Detector)算法使其适用于此类目标识别。该算法针对小目标的识别特点,去掉了原有的空洞卷积层以及选择了浅层的图层进行特征融合,达到了准确识别二维编码图像的效果。此外搭建了基于GTX1080型号的GPU、Ubantu Linux和TensorFlow的深度学习平台,提出了一种网络学习和验证方法,该方法通过电脑生成相应的数据集来训练网络,并采用合成的数据集和真实图片分别对网络进行验证和测试。测试结果表明,该方法训练的网络对具有良好拍照条件的真实图片的编码识别准确率达到100%。

    2020年20期 v.56;No.963 165-172页 [查看摘要][在线阅读][下载 2343K]
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  • 应用化肝脏病灶分割的预测方案

    裘静韬;邹俊忠;郭玉成;张见;王蓓;

    准确的肝脏病灶分割是计算机辅助医生进行肝癌诊断和制定相应治疗计划的重要前提,针对高精度分割算法普遍存在的过程复杂、分割需多步完成的问题,提出了一种同时预测肝脏区域和病灶区域的端到端U-net分割算法。改进基础U-net模型,加入特征复用思想以提高网络模型对于特征的利用效率;对损失函数进行改进,采用交叉熵和Dice系数相结合,同时加入欠分割惩罚因子微调,提高模型预测能力及病灶的检出比例;加入[-200,200]的阈值化预处理和提取肝脏最大联通域、删除病灶扁平预测结果的后处理来优化结果。在MICCAI_2017_LiTS数据集的实验表明,端到端网络依然可以达到复杂网络、多步分割网络的算法精度。

    2020年20期 v.56;No.963 173-178页 [查看摘要][在线阅读][下载 1601K]
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图形图像处理

  • 多注意力域的稠密连接人脸超分算法

    刘颖;董占龙;卢津;王富平;

    人脸超分辨率重建是一种对低分辨率人脸处理获取对应高分辨率人脸的低成本技术,又称人脸幻生。为了使重建的人脸图像有更清晰的细节纹理,通过对基于深度学习的人脸超分算法的研究,提出了基于注意力机制的稠密连接人脸超分算法。该算法主要由特征提取和图像重建两个部分组成,通过同时关注特征通道域和空间域的信息,创建了多注意力域模块MADM(Multi Attention Domain Module)。其中,通过改变信道和空间上的相互关系和权重,自适应地对特征进行加权重组,并且使用密集的稠密连接和长短连接将不同层的特征融合在一起,实现提升网络性能。实验结果验证了该算法的正确性;并与现有算法比较,表明了该算法的优越性能,重建的人脸图像具有更清晰的纹理细节特征。

    2020年20期 v.56;No.963 179-185页 [查看摘要][在线阅读][下载 1519K]
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  • 一种视差伪影最小化的视频拼接方法

    郭泓邑;张红民;李萍萍;

    针对视频拼接中由于移动前景引起的重影和伪影问题,提出了一种视差伪影最小化的视频拼接方法。该方法根据重叠区域图像的前景区域、灰度差异、纹理和颜色差异对能量函数进行改进,同时采用能量最小化的动态规划技术找到非移动前景区域的最佳缝合线;利用视觉背景提取(VIBE)检测移动物体并在随后的视频图像中更新最佳缝合线;根据色彩饱和度差异自适应地调整融合区域,采用自适应融合方法实现视频图像的融合。实验结果表明,该方法可以有效地抑制由移动前景引起的视差伪影且其拼接图像无明显接缝。

    2020年20期 v.56;No.963 186-190页 [查看摘要][在线阅读][下载 1906K]
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  • 基于多尺度卷积网络的快速图像去雾算法

    寇大磊;钱敏;权冀川;刘佳洛;张仲伟;

    针对目前图像去雾技术存在的使用场景有限、处理速度慢等问题,提出一种基于多尺度卷积网络的快速去雾算法。算法由去雾和修复两部分组成。去雾模块首先将有雾图像输入,经过特征提取和融合,然后通过变形后的大气物理散射算法对透射率图和大气光值统一学习,并演出去雾图像。去雾后的图像仍存在色调偏暗、细节不清晰的问题。修复模块利用对比度受限自适应直方图均衡方法对去雾图像进行修复,提升图像的对比度和算法的鲁棒性。通过去雾任务与目标检测任务相结合的测试实验进一步验证了算法的有效性。

    2020年20期 v.56;No.963 191-198页 [查看摘要][在线阅读][下载 5294K]
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  • 结合模型集成与特征融合的图像拷贝检测

    武光华;张旭东;葛维;孙鸽;毛财胜;

    基于内容的图像拷贝检测关键在于提取的图像特征能够针对不同形式的图像拷贝攻击具有不变性。现实中拷贝攻击手段变化多样,且存在很多相似图像的干扰,目前并没有任何一种图像特征可以对抗所有不同形式的图像攻击。现有方法虽然在图像特征表示上做了很多改进,但都局限于单个特征表示。因此从特征融合的角度对提取特征进行增强,基于卷积神经网络融合图像高层特征以及低层特征以实现特征多样性,集成ImageNet预训练分类模型以及提出的距离度量模型以实现特征互补性。度量模型针对该类问题在预训练模型的基础上通过学习合适的距离度量来对抗由于图像编辑引起的特征差异,拉近拷贝图像与原始图像在特征空间的距离。实验结果表明,结合模型集成和多层深度特征融合的方式可以有效增强特征的鲁棒性,相比单一特征的检测效果提升十分明显。

    2020年20期 v.56;No.963 199-205页 [查看摘要][在线阅读][下载 2224K]
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  • 一种改进残差网络的服装图像识别模型

    陆建波;谢小红;李文韬;

    传统的服装多类别分类方法主要是人工提取图像的颜色、纹理、边缘等特征,这些人工选取特征方法过程繁琐且分类精度较低。深度残差网络可通过增加神经网络的深度获得较高的识别精度被广泛地应用于各个领域。为提高服装图像识别精度问题,提出一种改进深度残差网络模型:改进残差块中卷积层、调整批量归一化层与激活函数层中的排列顺序;引入注意力机制;调整网络卷积核结构。该网络结构在标准数据集Fashion-MNIST和香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集(DeepFashion)上进行测试,实验结果表明,所提出的网络模型在服装图像识别分类精度上优于传统的深度残差网络。

    2020年20期 v.56;No.963 206-211页 [查看摘要][在线阅读][下载 1385K]
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工程与应用

  • 多特征融合的随机森林疲劳驾驶识别算法

    吴士力;唐振民;刘永;

    复杂的交通环境、个人和社会因素制约了疲劳驾驶识别技术的应用效果,提出一种对视频中驾驶员脸部状态和车辆驾驶状态数据进行融合分析的疲劳驾驶识别算法。该算法基于Dlib库提取的人脸轮廓点计算眼和嘴的纵横比值,生成眯眼和哈欠特征,基于线性拟合趋势提取法生成车辆操控活跃度特征,然后采用改进后的随机森林模型对疲劳状态进行识别。该模型基于权重对特征的重要性进行评估,提高了树节点分裂的有效性,并给出了森林中树的数量的调控方法。实验结果表明所提算法的疲劳驾驶识别准确率均值达到了92.06%,并具有较好的计算效率,验证了其有效性。

    2020年20期 v.56;No.963 212-219页 [查看摘要][在线阅读][下载 2141K]
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  • 改进的虚拟力最大覆盖选址算法研究

    汪浩祥;李娜;李强懿;

    针对基于共同配送背景下配送中心的选址问题,以覆盖率为优化目标,设计了基于改进的虚拟力最大覆盖选址算法,配送中心根据其所受的虚拟力,向着感知概率低的区域进行移动,使得配送系统中的感知概率逐渐接近平均,从而实现对服务区域的最大覆盖;通过Matlab仿真,基于改进的虚拟力算法使得覆盖率平均提升了22.58%,证明了该算法的有效性。

    2020年20期 v.56;No.963 220-225页 [查看摘要][在线阅读][下载 1715K]
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  • 任意初始位置机器人领航跟随型迭代学习编队

    侯锐;卜旭辉;

    针对移动机器人编队形成与队形保持问题,提出了一种适用于任意初始位置条件下的迭代学习编队控制算法。采用领航-跟随型编队法,仅利用领航者的运动轨迹和期望的编队队形推导出跟随者的参考航迹,引入迭代学习控制(Iterative Learning Control,ILC)方法,设计跟随者的控制律,使跟随者随着每次迭代调节自身的线速度和角速度,与领航者一起以期望编队队形工作;引入对初始位置的学习,即同时进行编队队形的学习和编队初始位置的学习。解决了任意初始位置的多移动机器人形成并保持期望编队队形的问题。并在理论上分析了控制算法的可行性,仿真结果验证了控制算法的有效性。

    2020年20期 v.56;No.963 226-231页 [查看摘要][在线阅读][下载 1625K]
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  • 改进YOLOv3网络在图像中评价空气质量

    邓益侬;罗健欣;张琦;刘祯;胡琪;金凤林;毕鹏程;

    空气质量指数和PM_(2.5)浓度是衡量大气污染程度的两种重要指标。在图像检测算法的框架下,提出了一种基于YOLOv3网络模型的空气质量评价方法。该模型对YOLOv3网络进行了改进,包含多锚点检测机制和卷积投票网两个模块,适用于非固定场景下的空气质量指数评估,以及固定场景下的PM_(2.5)浓度预测。该方法的准确率在2018年全球人工智能应用大赛中得到了总分第3名的成绩,同时基于darknet框架的YOLOv3模型可以达到实时的需求,对空气质量评价的相关研究具有重要的借鉴意义。

    2020年20期 v.56;No.963 232-242页 [查看摘要][在线阅读][下载 2542K]
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  • 移动机器人履行系统的订单处理研究

    冯爱兰;杨腾;孔继利;

    针对移动机器人履行系统与传统仓库在设备特点及订单履行过程等方面的不同,研究系统的订单处理问题。在利用启发式算法实现共享储位指派优化的基础上,针对移动机器人履行系统的动态拣选场景提出求解货架调度次数最少的混合算法。该算法将遗传算法和贪婪算法相结合,引入订单相似性分析、循环贪婪交叉、跳出机制等方法,得到满意的订单履行顺序和货架调度顺序。实验结果表明,与其他决策方法相比,算法在小规模问题中最多能减少47%的货架调度次数,有效提高订单的履行效率。

    2020年20期 v.56;No.963 243-250页 [查看摘要][在线阅读][下载 1630K]
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  • 供应链间竞争下绿色广告决策研究

    王继光;常建红;齐凯;

    通过构建两条供应链中的零售商横向竞争和制造商横向竞争模型研究分散和集中两种决策下的绿色广告决策问题,分析绿色广告成本系数和绿色广告敏感系数对绿色广告效应以及供应链成员利润的影响。研究结果表明:集中式供应链绿色广告效应更大;绿色广告成本系数较小时会对供应链成员利润产生显著影响且微小变动会引起需求市场剧烈变动;集中式决策下绿色产品供应链优势明显,而普通产品供应链的决策方式受绿色广告效应敏感系数的影响。

    2020年20期 v.56;No.963 251-257页 [查看摘要][在线阅读][下载 1340K]
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  • 双参卷积理论模型预测交通通行时间

    金楠森;刘美玲;谷欣然;韩雨彤;

    随着城市经济的发展和人们生活节奏的加快,智慧交通领域针对出行时间的研究已经成为热点问题。出行前预估行程中的通行时间便于人们更合理地规划出行路径,基于时间状态特征的路径规划就是解决交通问题的重要手段之一。现有模型多关注于车辆到达时间或多结合于真实历史时间数据进行预测,对浮动车的运行状态、车速等是否对时间存在影响的问题研究较少。基于此现状,提出了一种基于状态特征的道路时间预测模型,在固定时段内,利用出租车载客与否情况对轨迹数据进行深度相关性分析,结合车辆行驶速度构建一个基于密度划分的双参卷积理论模型,用得到的最终速度值对通行时间进行计算。实验结果表明该模型算法与传统时间预测算法相比有更高的精确度和实用性,提高了人们对出行安排的合理化和层次化,对制定城市道路出行策略具有重要的意义。

    2020年20期 v.56;No.963 258-263页 [查看摘要][在线阅读][下载 1444K]
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  • 引入动态调节学习率的SAE轴承故障诊断研究

    唐魏;郑源;潘虹;徐晶珺;

    为提高轴承故障分类收敛速度和分类精度,提出一种动态调节学习率的堆叠自编码网络(SAE)。初始时刻给予一个较大的学习率,迭代过程中利用当前重构误差动态调节学习率的大小,根据重构误差梯度的正负值给出两种不同的学习率减小策略,使学习率大小更符合网络当前的运行状态,最后通过不同的有标签数据量进行反向微调,验证故障分类识别的准确率。实验结果表明:相比固定学习率,该动态调节学习率SAE网络预训练收敛时间减少17.70%,重构误差下降22.92%,故障分类准确率得到提高,且能在保持分类准确率的前提下,减少有标签样本量。

    2020年20期 v.56;No.963 264-269页 [查看摘要][在线阅读][下载 2312K]
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  • 跨层穿梭车双提升机系统料箱拣选任务调度

    于巧玉;吴耀华;王艳艳;

    为提高跨层穿梭车系统料箱拣选出库效率,降低任务出库超时率,建立了跨层穿梭车双提升机系统出库任务调度数学模型,并将任务出库期限引入调度策略。在此基础上,使用蚁群-粒子群双层智能优化算法对模型进行了求解,引入随机变异对粒子群算法进行改进,提出使用置换复杂度对粒子变异程度进行控制,避免算法早熟收敛。利用MATLAB进行过程仿真,获得各调度方案的出库总时间和任务超时信息。通过实验证明该策略能更好地适应电商环境下复杂的出库任务调度要求,得到更为合理的任务调度方案。

    2020年20期 v.56;No.963 270-278页 [查看摘要][在线阅读][下载 1524K]
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