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期刊信息/Journal information
长江信息通信
长江信息通信

李国淼（兼）

双月刊

2096-9759

xxtx@263.net xxtxbjb@163.com

027-85586786，88615253

430022

武汉市汉口发展大道180号6楼

长江信息通信/Journal Changjiang Information &Communications
查看更多>>本刊为全国创办较早的行业期刊，曾多次获得国家科技期刊各类奖项，多年来深受通信领域专家学者、经营管理及工程技术人员的肯定与支持。
正式出版
收录年代

    北斗三代短报文通信技术在配电网营销数据采集及费控停复电领域的应用

    郝天新程泰富郭守龙顾喜良...
    43-45,49页
    查看更多>>摘要：研究探讨了北斗三代短报文通信技术在高海拔地区的配电网营销数据采集及费控停复电领域中的应用效果.尽管目前该技术得到了广泛应用,但其在处理大规模递增数据时的性能尚未得到充分验证.因此,研究针对该技术在高海拔地区的系统设计和性能进行了实证评估.结果表明,在数据总字节从64字节增至409字节,理论传输时耗从10秒增至310秒的情况下,北斗短报文通信一体机的丢包数从1.3轻微上升到1.9,而且实际传输时耗的增长保持在合理范围内.这些发现表明,北斗三代短报文通信技术在提升工作效率、保障电力供应稳定性以及有效处理大规模数据传输任务方面具有显著优势.

    北斗短报文通信电网数据采集费控停复用电信息采集通信系统

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    算力网络互联互通关键技术及应用场景分析

    马涛
    46-49页
    查看更多>>摘要：算力技术随着市场需求的变化而不断演进,算力网络的大带宽、低时延、低能耗的优势有了明显体现,现从算力网络的超大规模、超高性能、超高可靠以及网络智能化关键技术等方面的进行探索,以实现智能感知、实时发现、随需获取的算力互联网体系.为千行百业提供更高的资源利用效率、更经济的高品质的联接服务.

    算力算力网络互联互通算力资源编排调度

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    基于YOLOv8和ByteTrack的车辆检测和跟踪算法研究

    王佳丽狄巨星杨阳刘贵锁...
    50-53页
    查看更多>>摘要：运动车辆的检测和跟踪是智能交通系统的关键技术之一,传统的车辆检测和跟踪方法存在着实时性差,易受背景环境干扰、车辆形态相似导致车辆误检等情况.为了解决这个问题,提出基于YOLOv8和ByteTrack的车辆检测和跟踪算法.在车辆检测阶段,针对模型结构复杂、计算量大等问题,将YOLOv8的骨干网络替换为轻量级的网络Mobile-NetV3,以减少模型的参数量和计算量,保证车辆检测和跟踪的实时性;针对车辆在摄像头拍摄过程中存在误检的问题,将YOLOv8检测头替换为DyHead动态目标检测头,可以更精确地识别目标车辆.最后采用改进YOLOv8检测算法和ByteTrack跟踪算法结合来完成多目标车辆跟踪,经实验证明,该方法在保证精度几乎不变的情况下参数量降低了45.0％,计算量降低了 46.3％,证明了算法的有效性,改进后的模型有较好的实时性与跟踪准确率,满足实际的使用需求.

    车辆检测车辆跟踪YOLOv8ByteTrack

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    MYSQL数据库访问技术及Python运用研究

    戴靓婕王希
    54-56页
    查看更多>>摘要：在现阶段信息技术快速发展背景下,数据库技术已成为数据存储和处理的核心.其中Python是当前被广泛应用的开发语言,并在诸多领域中发挥出十分重要的作用.而在MYSQL数据库访问技术应用Python语言存在较大难点.基于此,文章详细介绍了 MYSQL数据库与其访问技术,并提出将Python语言应用到数据库访问中的具体运用方式,希望为相关领域的应用者提供有价值的参考意见.

    MYSQL数据库访问技术Py-thon运用

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    基于改进U-Net卷积神经网络的数字图像智能分类方法

    梅光
    57-59页
    查看更多>>摘要：环境噪声和干扰可能会对数字图像智能分类方法的性能产生负面影响,导致分类速度慢.为此,研究基于改进U-Net卷积神经网络的数字图像智能分类方法.通过去噪、增强和标准化处理,提高数字图像的质量;利用改进U-Net卷积神经网络提高预处理后的图像的维度,使网络能够学习到更丰富的图像信息;采用分割算法将图像划分为多个区域,通过关键点精确定位技术,准确识别出图像中的关键特征点;对比待分类图像与已知类别的图像相似度,实现智能分类.实验结果表明:与传统的分类方法相比,新方法在分类速度更快,实际应用价值更高.

    改进U-Net卷积神经网络数字图像智能分类图像分类

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    基于SDN的数据中心网络路由分配优化方法

    刘海琴
    60-62页
    查看更多>>摘要：数据中心网络路由基于固定的路由表,无法适应快速变化的数据中心网络环境,导致平均数据传输量和实际带宽较低,因此有必要设计一种基于SDN的数据中心网络路由分配优化方法.通过高效的路由分配优化算法,可以根据实际需求和网络状态,动态地选择最优路径,实现数据的高速传输.实验结果表明,基于SDN的数据中心网络路由分配优化方法,无论是短期还是长期的平均值,该文方法的传输量和带宽都明显高于其他两种方法,平均数据传输量为194MByte,实际带宽可以达到80.66Mb/s,这表明该方法在数据中心网络路由分配方面具有显著的优势.

    SDN数据中心网络路由分配优化

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    计算机图像处理中人工智能算法的应用

    马静张海鸥
    63-65页
    查看更多>>摘要：随着计算机技术与人工智能技术的融合应用,各种算法在图像处理领域实现了广泛实践.人工智能算法包含遗传算法、粒子群优化算法、蚂蚁算法、退火算法等常见算法模式,这些算法具有良好的自学习、自适应以及独特的自组织能力,因此逐渐成为计算机图像技术领域的研究热点话题.基于此,文章结合计算机图像处理中人工智能算法的技术原理,分析了计算机图像处理中人工智能算法的应用优势及其价值体现,重点围绕这四种关键算法,对计算机图像处理中人工智能"遗传、粒子群优化、蚂蚁、退火"算法的具体应用进行了研究和论述,旨在为人工智能算法的发展提供参考与借鉴.

    计算机图像处理人工智能算法

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    基于知识图谱的通信网络链路数据安全保护方法

    赵雪琴
    66-68页
    查看更多>>摘要：链路数据安全保护是通信网络防御机制中重要组成部分,采用计算机技术对链路数据进行保护,保证链路数据的完整性和安全性,但目前通信网络攻击和入侵种类较多,频次较高,链路数据安全保护具有较高的难度,现实中保护效果并不理想,丢包率和误码率均比较高,无法达到预期的保护效果,为此提出基于知识图谱的通信网络链路数据安全保护方法.采用网络爬虫对通信网络数据获取,并利用Bloom-Filter算法对数据进行过滤,通过关系筛选和抽取,建立链路数据安全知识图谱,利用知识图谱识别通信网络攻击与入侵行为,通过对攻击与入侵拦截,实现基于知识图谱的通信网络链路数据安全保护.经实验证明,设计方法应用下通信网络链路丢包率和误码率均在1％以下,在通信网络链路数据安全保护方面具有良好的应用前景.

    知识图谱通信网络链路数据安全保护网络爬虫Bloom-Filter算法

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    CO_YOLO:基于改进YOLOv5的海洋生物目标检测

    张俊恒司亚超郑孟然
    69-71,82页
    查看更多>>摘要：由于水下环境的复杂性,存在目标重叠和遮挡等情况,为解决这个问题,文章在YOLOv5s的基础上进行改进提出了CO_YOLO,通过将C3替换为C3_ODConv,减少模型的计算量,加入了CBAM注意力机制可以增强模型的特征提取能力,同时.实验结果表明CO_YO-LO对海洋生物目标检测有很好的效果,在URPC2020数据集上比YOLOv5s有更好的效果,mAP50达到0.828,计算量GFLOPs为16.5.

    目标检测海洋生物C3_ODConvYOLOCBAM

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    基于自注意力机制的PM2.5长时间尺度预测

    何宇涵
    72-75页
    查看更多>>摘要：近些年基于机器学习的PM2.5预测逐渐成为主流,具有较强的非线性建模能力和提高预测精度的优势.然而,时间跨度较大的PM2.5浓度变化预测仍然面临挑战.文章构建了多种自注意力机制的模型,将PM2.5浓度的逐日预测提升到了14天的尺度,提升了以日为单位的PM2.5预测精度.并对 Informer、Auto-former、FEDformer和TCN模型在以日为单位的长时间尺度预测进行了对比分析,提高了PM2.5预测模型的准确性和可靠性.文章共构建了3,7,14天三个时间尺度,在各个时间尺度上,Autoformer模型性能表现都是最好的.相较于TCN模型,Autoformer在预测未来3天的时间尺度上,RMSE优化了43.36％,MAE优化了42.70％.在7天的时间尺度上,RMSE 优化了39.07％,MAE优化了8.98％、在14天的时间尺度上,RMSE优化了39.07％,MAE优化了8.98％.有效提升了PM2.5在长时间序列预测上的精度.

    PM2.5长时间序列预测自注意力机制AutoformerTCN

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