首页期刊导航|工业控制计算机
期刊信息/Journal information
工业控制计算机
工业控制计算机

刘海青

月刊

1001-182X

ipcm_nj@163.com

025-85411811

210042

南京市龙蟠路173号江苏省计算技术研究所

工业控制计算机/Journal Industrial Control Computer
查看更多>> 本刊是中国计算机学会工业控制计算机专委会会刊，国际国内公开发行，国内刊号为：CN32-1764/TP，国际刊号为：ISSN 1001-182X，订阅代号为：28-60，月刊，定价8.00元。本刊是《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊，由《中国期刊网》、《中国学术期刊（光盘版）》、《中国核心期刊（遴选）数据库》全文收录。自1988年创刊至今，始终坚持科研与生产相结合，关注工业自动化领域的最新技术与应用，为建立工控厂商与用户之间的良好沟通渠道而不懈努力。 经过10余年的建设，读者群涵盖电力、机械、石化、冶金、交通、通信、水利、轻工、医药、环保、智能建筑、仪器仪表等多个领域，成为国内知名的专业技术期刊之一，得到了广大工控、自动化界人士的认可。 随着数字化、智能化的发展，企业信息化的需要，以及计算机技术在各个领域的应用日益深入，我刊将发挥更大的影响。
正式出版
收录年代

    基于龙芯2K1000的中断嵌套软件设计方法

    邱奇胡一智焦旭芬
    78-80,84页
    查看更多>>摘要：2K1000 是龙芯推出面向工业控制与终端等领域的低功耗通用处理器,基于MIPS架构,采用双GS264 内核.2K1000 内部中断控制器不支持中断嵌套,对于多任务、高实时性要求的应用场景不利于快速响应高优先级任务.针对该问题提出一种方法,通过软件控制中断路由以及中断现场的保护和恢复,可在 2K1000 上实现中断优先级扩展和多级嵌套,该方法可应用于裸机系统且比操作系统具有更好的实时性,便于移植与扩展.

    2K1000MIPS中断嵌套多任务优先级实时性

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于改进遗传算法的十二旋翼姿态控制

    蒋骞原忠虎高悦桐
    81-84页
    查看更多>>摘要：为了更好地解决多旋翼无人机的姿态控制问题,运用改进遗传算法对PID控制器进行优化,主要以通过多个适应度评价函数改进父代种群的挑选和算法终止条件为切入点进行改进,将优化后的控制器应用到多旋翼飞行器的姿态和位置控制,提高无人机性能.应用MATLAB/Simulink进行无人机模型的搭建和仿真,通过最后的仿真实验结果可以看出,与模拟PID控制器相比,改进遗传算法的PID控制器上升时间平均缩短了 0.837 s,超调量平均减小了 0.15,调整时间平均缩短了 1.538 s.改进后的多旋翼飞行器响应更快,控制效果更好,能够有效提高救援效率.

    十二旋翼无人机PID控制改进遗传算法姿态控制Simulink仿真

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于特征聚合的点云密集对应估计网络

    邓宇宸李东
    85-87页
    查看更多>>摘要：随着点云数据应用范围的扩增,估计三维点云之间的密集对应关系的研究受到了广泛的关注.对于点云密集对应关系估计的任务来说,提高点云逐点特征的表示能力和鲁棒性是关键.然而,前人方法中的特征编码模块仅利用了局部邻域特征,并简单地直接将每个阶段的输出级联作为最终特征.因此,首先提出了一个全局特征聚合模块,用于显式地在网络的各个阶段提取全局上下文信息并将其聚合到局部特征中,从而提高逐点特征的表示能力.此外,还提出了一个基于注意力机制的多阶段特征聚合模块,用于自适应地聚合来自特征编码模块不同阶段的特征,增强网络的鲁棒性.在人体和动物的点云数据集上进行实验,实验结果表明该方法相比最近的密集对应估计方法有显著提升,达到了目前先进水平.

    密集对应估计深度学习点云处理特征聚合

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于图像的客车点云边缘提取方法

    张鉴裕沈南燕李静
    88-89,92页
    查看更多>>摘要：目前客车车身机器人打磨路径规划主要依赖于人工示教,为提高打磨效率,提出一种利用激光线扫相机获取客车点云,融合二维图像处理的点云边缘高效提取方法.基于边缘提取结果,利用切片法生成打磨轨迹规划,进行了实车打磨验证.

    客车打磨点云边缘提取图像处理

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于表格识别的餐饮业进出货台账图片识别方法

    汪浩
    90-92页
    查看更多>>摘要：针对当前表格识别算法对于餐饮业进出货台账图片在自然场景情况下文本和表格识别能力弱的问题,在参考以往表格识别算法架构基础上,提出了一种基于改进的DBNet文本检测算法、SPIN场景文本识别算法与TableMaster表格识别算法的台账图片表格识别算法.改进的DBNet文本检测算法在DBNet算法的特征提取网络中引入了自适应尺度融合模块ASF,有效提升了文本定位能力;采用SPIN场景文本识别算法代替CRNN识别算法,增强了其对自然场景中倾斜、模糊、扭曲文本的识别能力;采用TableMaster识别算法代替PLANet表格识别算法,增强了在轻量化条件下的识别能力和准确度.将文本检测与表格识别模型联合串联推理,在测试场景下达到了 94.7%的识别率,具有较高的实用价值.

    表格识别DBNetSPINTableMaster台账餐饮业

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于图像处理的飞机零件定位与识别研究

    王志坚杨道麟焦清洋刘锶塬...
    93-95页
    查看更多>>摘要：为了满足某军工企业对飞机零件的定位与识别需求,提出一种优化的图像定位与识别算法.在零件识别方面,采用改进的高斯滤波算法以降低图像噪声,利用改进的Canny算法进行零件边缘检测处理,采用改进的阈值分割算法获取零件的边缘轮廓,最后利用改进的SIFT算法完成零件的识别处理.在零件定位方面,通过对零件进行多角度旋转操作,记录每个角度的最小外接矩形面积和质心坐标,以满足不同角度零件的定位要求.实验结果表明,该方法定位与识别准确率可以达到 100%.

    零件识别零件定位模拟退火算法SIFT算法最小外接矩形

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于倒置残差块的图像压缩感知深度重建

    邓江峰田金鹏
    96-98,103页
    查看更多>>摘要：随着深度学习与压缩感知理论的相结合,更多堆叠更深层卷积的网络架构被提出,但是现有网络一般使用传统的残差结构来解决网络性能退化问题,引入的注意力机制也不能有效感知图像的全局信息.故引入倒残差结构和高效多尺度注意力机制,来捕捉更多的上下文信息从而更好地重建图像,经过大量对比实验可知,所提出的网络框架与现有深度学习的压缩感知重建算法相比,均获得了更好的性能指标和视觉效果.

    压缩感知注意力机制倒残差结构重建

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    面向在线评论数据的低频短语有效性研究

    刘莎
    99-100,103页
    查看更多>>摘要：在线评论在电子商务时代扮演着着极其重要的角色,但是随着评论数量的急剧增加,人们很难快速找到所需要的有用性数据.因此,如何从大量评论中找到有价值的信息成为我们研究的重点和难点.针对这一问题,首先对数据集进行评论有用性投票分析;其次对低频短语排序,并按照升序进行输出,分析其重要性;最后通过对比实验,分别计算前 100、前200、前 300 短语平均有用性,从而验证提出的方法具有更好的性能,更加明确了忽略低频短语将会丢失许多重要信息.

    在线评论短语平均有效性投票分析

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    一种基于截断式迁移学习的新冠肺炎识别方法

    刘婉婷李阳顾剑周宇航...
    101-103页
    查看更多>>摘要：轻量且高效的肺炎X光(Chest X-Ray,CXR)图像识别模型对于资源受限的平台具有重要意义,为解决以往的研究中很难平衡模型的大小、计算效率和增强性能三者之间的关系的问题,以残差网络ResNet50 作为主干网络,并针对医学疾病更加关注中底层抽象特征的特性,采用截断式迁移学习的方法,该方法保留和微调部分的底层,并直接丢弃其他层.同时在截断模块与全连接层中间加入卷积注意力模块,使得模型更加关注病灶区的特征信息,对肺炎图像实现了快速且精确的识别.在重新收集整理的COVID-Xray15k数据集上进行实验,模型分类准确率可达 98.6%,与现有研究相比新模型具有更准确且高效的识别新冠肺炎图像性能.

    新冠肺炎识别迁移学习卷积神经网络

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于级联卷积神经网络的城市交通汽车目标图像检测方法

    王利
    104-106页
    查看更多>>摘要：由于现有的城市交通汽车目标检测方法主要使用神经网络来定位回归检测区域,这种方法忽略了特征在损失函数中的关联性,易受到场景立体匹配距离变化的影响,进而导致平均检测精度较低.基于级联卷积神经网络,设计一种全新的城市交通汽车目标图像检测方法.提取城市交通汽车目标检测特征,采用逐级匹配法提升检测样本质量.不同类型的检测目标的IOU分配阈值不同,利用Iterative Bbox at Inference级联卷积神经网络进行分类回归处理,得到基于级联神经网络的汽车目标检测损失函数,对于每个栅格,需要预设先验框根据损失函数,计算预测参数,设计城市交通汽车多目标检测算法,从而实现城市交通汽车目标检测.实验结果表明:该设计方法的平均检测精度较高,说明所设计方法的检测效果较好,具有较高的准确性,有一定的应用价值,能够为城市交通安全性的提升作出一定的贡献.

    级联卷积神经网络城市交通汽车目标图像检测损失函数

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据