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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。
正式出版
收录年代

    基于CenterNet编码优化的车辆目标检测模型

    邢雪王彬王馨田
    73-77页
    查看更多>>摘要:为解决车辆识别系统中车辆类型识别率低的问题,文章提出了一种优化CenterNet编码的车辆 目标检测模型.本模型为保证实时性采用ResNet18作为基础网络,针对原模型中检测与分类同时进行的目标检测可能会导致车辆目标信息的混淆和互相干扰的问题,本模型将检测与分类进行解耦,着重关注车辆固有特征和车型间的特有特征,有效提高分类的准确率;针对特殊车型识别不准确的问题,模型将车辆目标的宽高,形状等特征信息加入分类中进行特征学习,提高特殊车型分类的准确性.实验结果表明:在UA-DETRAC数据集上,本模型的平均精度均值提升了 0.5个百分点,F1-Score提升了1.1个百分点.

    车辆目标检测编码CenterNet特征融合深度学习

    基于卷积神经网络的电阻抗成像图像重建

    李少聪张清河郑国亮
    78-82页
    查看更多>>摘要:电阻抗成像图像重建是一个高度非线性和不适定性问题,为解决传统图像重建方法丢失信息、无法实现高精度和实时成像的问题,文章提出了 一种基于LeNet-5卷积神经网络结构的电阻抗图像重建方法.该方法利用MATLAB以及COMSOL联合仿真建立规则的圆形模型以及符合人体几何特异性的肺部模型,生成具有不同成像特征的样本,这些样本之后被划分为训练集、验证集以及测试集,经过LeNet-5网络学习边界测量电压值和电导率之间的非线性关系从而实现图像重建.将文中网络获取的重建结果与其他机器学习方法(BP神经网络、RBF神经网络)的结果进行比较,验证基于LeNet-5的网络应用于图像重建的有效性.

    电阻抗层析成像卷积神经网络深度学习图像重建

    基于物联网的智能家居控制系统设计与优化

    席鸣阶
    83-85页
    查看更多>>摘要:随着物联网技术的发展和智能家居需求的增加,对传统智能家居系统中存在的互联互通性不足和用户交互体验有限的问题,文章提出了 一种基于物联网的智能家居控制系统设计与优化方案.该系统通过集成先进的数据处理技术和用户友好的交互界面,有效提升了智能家居的控制效率和用户体验.在系统设计中,我们采用模块化方法,细致构建了数据收集、控制执行和用户交互核心模块,实现了系统的高效运行和良好的用户交互性.通过实际应用测试,系统显示出优异的性能,包括响应速度快、操作简便、稳定性高等特点.本系统不仅在技术上实现了创新,而且在提高用户的居家生活质量方面发挥了重要作用.

    物联网智能家居系统优化

    基于混合神经网络的网络数据传输中恶意攻击数据辨识

    樊蒙蒙庞建成
    86-88页
    查看更多>>摘要:传统的网络数据传输中恶意攻击数据辨识方法,只能经过一个训练周期,不能得到准确的恶意攻击数据辨识模型,导致正确分类恶意攻击数据文档数少,因此设计一种基于混合神经网络的网络数据传输中恶意攻击数据辨识方法.通过捕获目标网络数据并进行数据清洗和预处理,提取恶意攻击数据的特征参数.通过对网络数据进行多个训练周期,得到准确的恶意攻击数据辨识模型.辨别恶意攻击数据时,可以根据流量异常、行为异常和文件异常等元素与预定阈值进行比较.实验证明,该方法准确性高,具有研究价值.

    混合神经网络网络数据传输恶意攻击数据辨识

    基于物联网技术的用户历史用电数据智能信息采集方法

    党志慧
    89-91页
    查看更多>>摘要:当前用户历史用电数据智能信息采集节点的设置多为独立式,数据采集的覆盖范围受限制,导致采集单元速率大幅度下降,为此提出对基于物联网技术的用户历史用电数据智能信息采集方法的设计与验证分析.根据当前的测试需求及标准,先明确历史用电数据采集覆盖范围,部署多层级传感采集节点,设计物联网用户历史用电数据智能信息采集模型,采用畸变数据自动筛选的方式来实现信息采集.测试结果表明:针对选定的6个测试周期,对比于传统正则自编码器及Optuna寻优用电数据智能信息采集测试组、传统B+搜索树算法用电数据智能信息采集测试组,物联网用电数据智能信息采集测试组的采集单元速率均可以达到8.5Mbps以上,说明在物联网技术的辅助下,当前所设计的用户历史用电数据智能信息采集方法更为高效,具有实际的应用价值.

    物联网技术智能信息信息采集多维采集方法

    常见固体垃圾识别系统研究

    黄明辉衡秋阳黄婧婷李嘉萌...
    92-94页
    查看更多>>摘要:随着城市的不断发展,垃圾问题也成为城市管理部门急待解决的问题之一,为了更加方便快捷的处理城市垃圾,文章提出了基于STM32的常见固体垃圾设计.该设备可以自动分辨垃圾种类,进行自动分类,同时还具有远程监控和数据传输的功能.使用STM32作为主控芯片,以图像识别技术为核心,设计出一套完整的系统.实验结果表明,该系统能够快速、准确地分类垃圾,并且通过无线网络将数据传输到云端进行处理,实现了对城市垃圾的智能化处理,以及资源的合理利用.

    STM32垃圾分类图像识别OpenMV

    基于CNN-LSTM模型和STM32单片机的水质监测与预测系统

    顾婕朱爽杨焕峥
    95-97页
    查看更多>>摘要:研究设计了 一种水质监测与预测系统,旨在提高水质管理效率.为此,采用了基于CNN-LSTM模型的方法.该模型利用CNN提取水质传感器数据的空间特征,并将输出序列传递给LSTM网络,以捕捉时序性信息.这种结合CNN和LSTM的模型既保持了高效性又具有简单的结构,非常适合部署至STM32单片机,在实现传感器数据采集、STM32的人工智能处理、本地显示以及数据上传至乐为物联云平台的过程中,该设计可以提高水质管理的效率.

    卷积神经网络长短期记忆网络单片机水质预测

    基于权值共享的中朝神经机器翻译方法

    王琪
    98-100页
    查看更多>>摘要:针对低资源神经机器翻译,数据量不足,翻译效果不好的问题,提出采用权值共享的方法优化低资源神经机器翻译.首先,创建父模型,将爬取得到的数据进行处理,采用神经机器翻译模型进行训练;其次,创建统一的词典,确保子模型能够有效地利用父模型的词汇知识;最后,权值共享,子模型获得父模型的先验知识,为了验证所提方法的有效性进行实验对比,结果显示,权值共享模型翻译性能更好,译文的关键词及语义翻译完整,BLEU值较普通神经机器翻译模型提升了3.25.综上所述,通过采用迁移学习中的权值共享方法,我们成功地优化了低资源神经机器翻译问题,显著提高了翻译效果.这一方法对于解决低资源语言对的机器翻译问题具有重要的应用价值.

    中朝神经机器翻译权值共享迁移学习

    人工智能在医疗领域中的应用和挑战

    叶勇
    101-103页
    查看更多>>摘要:人工智能在医疗领域中的应用已经取得了显著的进展,并对医疗服务的提供和改进产生了重大的影响.人工智能既可以帮助医生更准确地进行诊断和治疗,从而提高医疗质量和效率,还能够通过分析大量的医疗数据,发现潜在的疾病风险和治疗方案,提前预防和干预疾病的发生.然而,人工智能在医疗领域中也面临一些挑战,包括数据隐私和安全性等问题.基于此,文章将探讨人工智能在医疗领域中的应用和挑战,并提出解决这些挑战的建议,仅供参考.

    人工智能医疗领域应用挑战

    一种基于成对发射机的伪卫星定位系统

    阳凯姜博文李杨
    104-106,113页
    查看更多>>摘要:伪卫星是解决受限条件下导航定位问题的一个重要手段.然而,在受限条件下,直达信号少,观测量误差特性复杂,设置近距离的成对发射机有利于提高直达信号的可用性从而改善定位性能,同时也为导航接收机算法提出了新的挑战.针对该问题,文章提出一种新定位算法.该算法一方面通过探测发射机对剔除观测量异常,另一方面在运行时优化观测量方差矩阵使其迅速反应观测量方差的即时变化.仿真结果表明,所提算法可明显提高定位性能.

    定位算法容量积滤波自适应混合定位