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期刊信息/Journal information
电脑与信息技术
电脑与信息技术

陈彬

双月刊

1005-1228

hndnxj@126.com

0731-84139574-8178

410001

长沙市解放东路53号

电脑与信息技术/Journal Computer and Information Technology
正式出版
收录年代

    基于ResNet18-YOLOv8n的地面标志线检测算法

    白云谭俊杰曹林东陈帅...
    1-6,43页
    查看更多>>摘要：地面标志线检测在自动驾驶和交通场景分析中起着重要的作用,对于实现道路安全和道路智能化至关重要.然而,传统的标志线检测算法存在着检测精度较低和交通箭头标志线相关检测研究较少的问题.为应对此类问题,提出了一种基于YOLOv8n改进的交通标志识别算法.改进包括使用Timm模型库中的ResNet-18 网络替换YOLOv8n模型的backbone网络,以提升图像识别精度.采用GIoU边界损失函数替代原有的CIoU损失函数,提高边界框回归性能的同时进一步提升检测效率和准确率.基于CeyMo数据集中的 2 099 张地面标志线图像进行了训练和评估.实验结果表明,原始的YOLOv8n模型在精度(Precision)上为 82.2%,平均精度均值(mAP)为 98%,而经过该方法优化后的模型达到了 88.1%的精度和 99.3%的mAP,分别使模型的精度提高了 5.9%,平均精度均值提高了1.3%.综合分析,在引入ResNet-18 Backbone网络和GIoU损失函数后,不仅提高了检测效率,也提高了识别精度,而且明显优于YOLOv5s和YOLOv8n算法,具有更高的有效性和检测精度.

    交通运输地面标志线检测YOLOv8nResNet-18GIoU

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    基于文本-光谱特征联合学习的高光谱图像分类算法

    孟龙祥李奇
    7-11页
    查看更多>>摘要：高光谱图像分类任务是遥感对地观测领域中的重要研究课题之一.针对高光谱图像覆盖范围广、地物种类多、人工标记难度高等问题,设计了一种基于文本-光谱联合学习的分类算法,利用文本模态的语义先验来增强不同场景之间的知识迁移能力,借助特征重建的方式学习判别和迁移信息,并采用自适应的文本嵌入交互模块挖掘编码器的潜在特征,实现了多模态特征之间的联合优化与分类效果提升.同时,采用4种不同算法进行对比验证,结果表明,新算法在单类别精度、总体精度(Overall Accuracy,OA)和Kappa系数方面均优于其他算法.

    高光谱图像分类算法文本-光谱

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    基于SS-COOT和路径空间缩减的不规则危险区路径规划

    郭航宇白梅娟秦亚洲李昊瞳...
    12-16页
    查看更多>>摘要：城市作战的重要性日益凸显,城市作战路径规划也受到了更多的关注.如何在城市复杂的环境和众多危险区中寻找安全迅速的路径是非常重要的.为保障作战安全,提出了一种基于选拔科特鸟和路径缩减的不规则危险区路径规划算法.首先,结合城市危险区特征和受限情况以构建更符合真实战场的不规则危险区数学模型.其次,建立路径空间缩减模型对路径威胁度进行评估和量化,以剔除掉高威胁路径来降低作战风险.最后,基于选拔策略的科特鸟优化算法(COOT Bird Optimization Algorithm based on Selection Strategy,SS-COOT)结合优质个体以提高算法的寻优效率.经实验验证,该算法在结合不规则危险区的城市路径规划问题上具有搜索速度快、寻优效果好的特点.

    城市路径规划不规则危险区路径空间缩减模型选拔策略SS-COOT优化算法

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    基于卷积神经网络的白细胞分类方法研究

    宋小锋赵宇
    17-20,70页
    查看更多>>摘要：白细胞进行分类的传统方法在特征提取中存在耗时、准确率不高的问题.基于此,提出利用深度学习方法实现特征自动提取,并使用开源的BCCD数据集进行测试.数据集共有 12 436 张白细胞图像,分别使用经典的卷积神经网络AlexNet、VGG11、GoogLeNet、ResNet18、ResNet34、DenseNet121、EfficientNetB0 模型对图片进行训练,通过混淆矩阵定量评价模型训练结果.结果表明,EfficientNetB0 网络模型总体上优于其他网络,准确率达到96.02%,且在测试集上耗时仅为 8.3 s.为了提高模型的可解释性,可视化了类热力图,同时证实了实验结果.

    白细胞深度学习图像分类可视化

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    基于改进型鲸鱼算法的LoRa网关部署优化

    郭超任鹏杜鲁梅刘安...
    21-26,86页
    查看更多>>摘要：远距离无线电(Long Range Radio,LoRa)网关的部署优化有助于合理规划硬件设备,降低初期搭建通信系统的成本,还能确保系统节点与网关之间的通信稳定.为了避免因鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)的早熟现象导致的网关部署定位误差较大的问题,采用分段非线性化决策算子提升该算法后半段的局部开发能力,引入自适应惯性因子增加对当前寻优结果的反馈修正,同时对最优值引入白噪声序列随机扰动更新以提升对原始数据的利用率,提高改进型算法对各节点信号覆盖交叉区域的接收信号的强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)值寻优处理的准确性.分析结果表明,与原型WOA相比,改进型WOA算法对基准测试函数寻优区间缩减至 0%～81.11%;与经典差分进化(Differential Evolution,DE)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和原型WOA相比,改进型WOA算法的网关部署优化精确度优势明显,误差在1 dBm范围内,寻优准确率达 99.8%.改进型算法极大地提升了精确度与稳定性,确保网关部署位置处于各节点RSSI值最优区间,从而保障了通信系统的稳定性.

    LoRa网关部署优化改进型WOARSSI

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    长江上海段异常船舶识别研究

    赖俊东刘玢炜许彦旻杨金龙...
    27-30页
    查看更多>>摘要：针对长江上海段的船舶异常问题,提出了一种基于多元大数据技术的判断模型.现有异常船舶识别方法存在数据孤岛难题,难以发现有效关联关系,基于此,研究长江上海段异常船舶识别方法.首先,基于多元大数据技术整合船舶航迹信息、人船关联信息等多个数据源,并利用粒子群优化模糊神经网络实现异常船舶识别.实验结果表明,设计方法的识别精度最高达到了 93%,具有一定的实用性.

    多元大数据粒子群优化模糊神经网络异常船舶识别

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    基于择优蜘蛛蜂和DPC-Voronoi的补充起止路线UAV航迹规划

    王祥萌白梅娟尹茂振王智慧...
    31-34,83页
    查看更多>>摘要：随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UVA)任务的日益多样化,所面临的飞行环境也越来越复杂.因此,在野外存在密集威胁点的环境下,为无人机寻找一条从起点到终点的安全路径变得尤为重要.针对Voronoi图中无人机航迹规划存在密集威胁点的情况,提出一种基于择优蜘蛛蜂DPC-Voronoi的补充起止路线UAV航迹规划方法.首先,提出一种基于密度峰值聚类的威胁点融合算法以简化Voronoi图.其次,提出基于择优策略的蜘蛛蜂航迹优化算法以规划出满足任务需求的最优航迹.最后,对于无人机始发点和结束点不在Voronoi边的情况,提出一种基于威胁范围确定起止航迹的方法.通过仿真实验,验证了该算法在结合密集威胁点情况下的有效性.

    无人机起止航迹DPC-Voronoi择优策略航迹规划

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    基于启发式A*算法的柔性电路板布线优化设计

    苏鸿昌全海燕
    35-38,94页
    查看更多>>摘要：柔性电路板(Flexible Printed Circuit,FPC)独特的物理属性和布线需求,导致布线复杂度较高,因此,设计了一种基于启发式A*算法的柔性电路板布线优化方法.柔性电路板布线设计需要在满足元件间距、通孔间距等严格约束条件的同时,实现布线成本的最小化.为了实现这一目标,引入了启发式A*算法.A*算法以其高效的搜索机制和启发式的评估方式,能够指导搜索过程向最优解逼近.在构建柔性电路板布线模型时,将A*算法与这些约束条件相结合,通过优化搜索策略,使算法能够在满足所有布线规则的前提下,找到最优的布线方案.实验结果表明,基于启发式A*算法的柔性电路板布线优化方法,在案例 5 中将布线长度从 6 200 mm减少到 5 678 mm,布线复杂度从 9.8 分降到 9.0 分,证明启发式A*算法在FPC布线设计领域具有显著的优势和潜力.

    启发式A*算法柔性电路板核心布线区启发函数布线优化

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    基于EC-CSP和双路特征融合的红外无人机目标检测

    李祥李昊瞳周敏敏
    39-43页
    查看更多>>摘要：针对红外无人机目标检测的实时性与准确性需求不断提升的问题,提出基于EC-CSP和双路特征融合的红外无人机目标检测算法.首先,提出结合ECA-CBAM注意力机制的CSP模块(Efficient Channel Attention-Convolutional Block Attention Module-CSP,EC-CSP),使网络能关注更重要的区域.其次,提出包含 5×5、9×9像素大小最大池化的STM(Small Target Maxpool)模块,抑制背景特征对小尺度目标特征的干扰;最后,提出融合1×1与3×3基本卷积操作的全局特征提取(Global Feature Extracion,GFE)模块,并与STM模块组成双路特征融合(Dual Path Feature Fuasion,DPFF)模块,提高全局特征和局部特征的融合能力.实验结果表明,新算法取得了良好的实验效果.

    YOLOv5s红外无人机ECA-CBAMEC-CSP双路特征融合

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    基于AIGC构建智慧元宇宙框架研究

    魏兵海
    44-47页
    查看更多>>摘要：智慧元宇宙是以人工智能为核心的多技术集成融合体,人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)是人工智能史上的一项颠覆性突破.基于AIGC构建智慧元宇宙是一个高可信选项.首先分析了智慧元宇宙框架的 4 个核心层次:数据层、技术层、场景层和应用层,以及内部关键模块:数字孪生、数字原生、创生经济等;其次详细探讨了AIGC智能生成技术的内涵;最后提出了一种基于智能AIGC内核构建的智慧元宇宙框架,详细论证了智能、自适应、自进化AIGC内核智慧元宇宙框架的技术可信度.

    AIGC智慧元宇宙模型

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