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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

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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。
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    基于表情识别的学生专注度人工智能自动评估反馈平台的构建方法

    赵若晴魏巍
    103-106页
    查看更多>>摘要：学生的情绪状态对于课堂教学中的学习效果具有重要影响,而其情绪状态多可以通过微表情来判断,有助于提高教学质量.文章基于在教学过程中学生参与度低,积极性差等教学质量不佳的问题,提出了基于表情识别的学生专注度反馈平台的构建方法.旨在利用机器视觉技术,对学生在课堂上的微表情进行实时监测和录制,并基于深度学习和计算机视觉技术,开发针对课堂微表情的分析算法.通过对采集的微表情进行人工智能自动评估,以实现对学生情绪状态的准确判断,为教师提供学生情绪状态的实时反馈和评估报告,实现对学生的个性化教学和指导,提高学习效果和教学满意度.研究结果表明,该平台构建的系统能够精确采集并反馈学生的表情信息,有利于提高学生专注度,取得良好的教学效果.

    表情识别学生专注度反馈平台人工智能自动评估

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    改进EnlightenGAN网络的航拍低照度图像增强方法

    靳以博王同喜
    107-111页
    查看更多>>摘要：针对在低光照条件下的航拍图像存在亮度不足、细节模糊不清、噪音等问题,提出了SC-EnlightenGAN网络的图像增强方法.首先使用低照度图像和注意力灰度图作为输入;其次使用添加通道注意力机制和位置信息注意力机制的自正则引导的U-Net网络作为生成器,增强过程中减少噪音并保留更多的图像细节信息;然后使用全局-局部判别器保证了图像整体的亮度;实验结果表明,SC-EnlightenGAN 网络较 EnlightenGAN网络在峰值信噪比指标上平均提高了1.565dB,在结构相似性指标上平均提高了 2％.改进模型可有效提升航拍低照度图像的亮度及主体细节信息.

    低照度图像增强低光图像生成对抗网络

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    基于树莓派4B的入侵监控系统设计与实现

    徐金鸣张龙乐孙立辉
    112-115页
    查看更多>>摘要：随着人们对安全的重视程度不断提升,监控系统在日常生活中得到了广泛的关注和运用.鉴于市场上大多数监控系统存在智能化程度不高、视频存储占用内存较大、实时性差等问题,文章设计并开发一款基于树莓派的入侵监控系统.文章通过使用图片识别技术和Mo-tion 的实时流媒体模块,实现了 目标区域中动物体的捕捉.同时系统还具备报警功能和将录制的入侵视频发送到指定邮箱的功能,并支持远程登录查看实时监控的画面.

    树莓派入侵监控报警Motion

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    考虑低延时的物联网大数据传输路径选择研究

    黄焯真
    116-118页
    查看更多>>摘要：随着物联网设备的激增和数据量的爆炸式增长,物联网中大数据传输延迟问题越来越严重,研究考虑低延时的物联网大数据传输路径选择方法.考虑低延时情况下,确定传输时延最小和传输成功概率最大为物联网传输路径选择目标,采用蚁群算法按照选择目标智能搜索最优的物联网大数据传输路径.实验结果表明,在设计方法选择的物联网路径下,传输数据的丢包率仅0.57％,该路径具有可靠性.

    低延时物联网大数据传输传输路径路径选择

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    基于智能家居产品的APP兼容性测试策略研究

    王晓蕊
    119-121,131页
    查看更多>>摘要：因市场上智能家居产品和智能手机的厂商、品牌和型号众多,APP在不同智能手机上运行并控制智能家居产品时有发生崩溃、乱码和控制失效等异常,APP的兼容性问题日益凸显.通过对APP兼容性测试策略的需求、环境、用例设计等方面分析和研究,提出了优化方案来实现提升APP稳定性、提高用户满意度和增强产品竞争力的目的.

    智能家居APP兼容性测试策略

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    基于改进YOLOv5算法的学生课堂行为识别研究

    李雅红薛元杰
    122-124页
    查看更多>>摘要：近年来,随着人工智能技术的蓬勃发展,教育改革取得显著进展.为更好的研究学生课堂状态,推动学院的高质量发展,提出一种基于深度学习的智能识别学生课堂行为的方法.由于传统的学生行为识别方法有鲁棒性差,准确率不高等缺点.文章基于深度学习,标注并构建学生课堂行为数据集,在YOLOv5的基础上引入CBMA注意力机制,从通道和空间两个维度有效提取学生课堂行为特征,增强模型的鲁棒性.实验表明,与YOLOv5模型相比,加入注意力机制的模型对看书、举手、站立三类学生课堂行为识别准确率明显提升.

    深度学习行为识别YOLOv5注意力机制

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    基于改进EWKNN算法的室内定位系统设计与实现

    王艳春王洋洋孙劭业
    125-127页
    查看更多>>摘要：本研究提出了一种基于改进EWKNN算法的室内定位系统,将在线的AP选择和改进权重系数的EWKNN算法融合后用于室内定位.此外,本文还阐述了基于改进后的EWKNN算法的室内定位系统的开发流程,涵盖了数据库建立方法、EWKNN算法的改进、测试与执行,以及Android客户端的展示.系统的测试结果显示,该定位系统能够在室内无障碍环境中有效地进行定位,具备出色的实时性和高定位精度,能够适应多种室内场景的定位要求.

    室内定位AP选择安卓客户端RSSI

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    基于零信任网络的APT攻击的分析与防御模型初探

    韩奕昕
    128-131页
    查看更多>>摘要：当今社会互联网技术信息的飞速发展,计算机网络工程中存在大量的风险因素,网络攻击也日渐凸显,并且成为社会发展的热门话题.APT攻击在近年愈演愈烈,逐渐表现为高渗透、专业性和多态性与危害性等特点,严重威胁着国家安全和社会稳定.文章以APT攻击为探讨方向,剖析其攻击特点、攻击过程,并提出基于零信任架构的防御模式,以建构出一种安全化的网络运营环境.

    APT攻击零信任架构网络安全防御

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    基于Stacking的设备故障预测方法

    冯群浩沈碧婷肖俊
    132-135页
    查看更多>>摘要：机器设备的连续稳定运行对于保障生产至关重要,而故障预测技术是确保连续运行的关键.为了进一步提升设备故障的预测效果,提出了一种基于Stacking集成学习模型的机器设备故障预测方法——TXL-RF模型.该模型通过融合 TabNet、XGBoost 和 LightGBM三种先进算法的优势,提高机器设备故障预测的准确性.TXL-RF模型通过独立训练三种基学习器,并将它们的预测结果作为特征输入到随机森林模型中,以进行故障风险的综合评估.研究结果表明,TXL-RF模型在F1分数上达到了0.889,准确率为99.38％,不仅保持了与基学习器相当的准确率,还在F1分数上实现了显著提升,证明了模型在综合预测性能上的优势和集成策略的有效性.

    故障预测集成学习注意力机制梯度提升堆叠

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    基于贝叶斯网络的飞机通信导航系统故障检测方法

    贾琼
    136-138页
    查看更多>>摘要：飞机通信导航系统故障检测方法直接对通信导航系统故障检测模型进行构建未对飞机通信导航系统故障参数进行选取,造成方法检测效果差.文章提出基于贝叶斯网络的飞机通信导航系统故障检测方法,对飞机通信导航系统故障参数进行选取,为模型构建奠定基础.基于贝叶斯网络构建通信导航系统故障检测模型,并对模型进行训练,从而实现飞机通信导航故障精准检测,实验结果表明,该研究方法在故障检测方面更加准确,能够更有效地识别出故障样本.

    贝叶斯网络飞机通信导航系统故障检测故障诊断检测方法

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