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期刊信息/Journal information
计算机工程
华东计算技术研究所　上海市计算机学会
计算机工程

华东计算技术研究所　上海市计算机学会

游小明

月刊

1000-3428

hdsce@sohu265359.sohuvip.net

021-54972331

200233

上海市桂林路418号

计算机工程/Journal Computer EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国电子科技集团公司第三十二研究所（华东计算技术研究所）主办的学术性刊物，是上海市计算机学会会刊。主要特点：以最快的速度、科学求实的精神，精选刊登代表计算机行业前沿科研、技术、工程方面的高、精、尖优秀论文。贯彻党的“双百”方针，繁荣科技创作，促进国内外学术交流，探讨和传播计算机科学的理论和实践，加速和促进我国计算机事业的发展。
正式出版
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    基于补偿注意力机制的Siamese网络跟踪算法

    安玉葛海波何文昊马赛...
    187-196页
    查看更多>>摘要：为了应对视觉目标跟踪中常见的目标尺寸变化、运动模糊、目标被遮挡、目标受相似物干扰等问题，提出一种基于补偿注意力机制的Siamese网络跟踪算法CDAM-Siam。首先采用ResNet-50网络构建Siamese的骨干网络以进行不同层次的特征提取，加深网络同时充分利用不同层所提取的特征;其次在骨干网络中融入具有补偿机制的双重注意力网络CDAM，强化特征图中的有效特征并减弱一些边缘特征，以提高CDAM-Siam算法面对复杂场景时的鲁棒性;最后构建特征融合网络并将其添加到主干网络中，对来自不同层次的特征图进行有效融合以获得高分辨率和信息丰富的特征图，最终实现准确的目标跟踪。在GOT-10K和YouTube-BB数据集上对CDAM-Siam算法进行训练后，在OTB100数据集上进行检测，结果表明，CDAM-Siam的跟踪成功率和精度分别达到68。3％和89。5％，在面临跟踪任务中的常见挑战时其仍能保持较好的跟踪效果，跟踪速度可达56帧/s，满足实时跟踪需求;在VOT2018数据集中的测试结果显示，该算法的准确率、鲁棒性和平均重叠率分别可达53。8％、39。4％和 26。5％。

    目标跟踪Siamese网络ResNet-50网络注意力机制特征融合

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    基于双通道Transformer的地铁站台异物检测

    刘瑞康刘伟铭段梦飞谢玮...
    197-207页
    查看更多>>摘要：Transformer因其全局注意力优势在异物检测上取得了比卷积神经网络(CNN)更具竞争力的结果，但依然面临计算成本高、输入图像块尺寸固定、局部与全局信息交互匮乏等问题。提出一种基于双通道Transformer骨干网络、金字塔轻量化Transformer块和通道交叉注意力机制的DualFormer模型，用以检测地铁站台屏蔽门与列车门间隙中存在的异物。针对输入图像块尺寸固定的问题，提出双通道策略，通过设计2种不同的特征提取通道对不同尺度的输入图像块进行特征提取，增强网络对粗、细粒度特征的提取能力，提高对多尺度目标的识别精度;针对计算成本高的问题，构建金字塔轻量化Transformer块，将级联卷积引入到多头自注意力(MHSA)模块中，并利用卷积的维度压缩能力来降低模型的计算成本;针对局部与全局信息交互匮乏的问题，提出通道交叉注意力机制，利用提取到的粗细粒度特征在通道层面进行交互，优化局部与全局信息在网络中的权重。在标准化地铁异物检测数据集上的实验结果表明，DualFormer模型参数量为1。98× 107，实现了 89。7％的精度和24帧/s的速度，优于对比的Transformer检测算法。

    视觉Transformer异物检测双通道策略金字塔轻量化Transformer块注意力融合

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    结合四元数拉盖尔矩和三维结构的图像哈希

    白杰赵琰
    208-218页
    查看更多>>摘要：目前图像哈希领域中许多算法只能处理灰度图像，为扩大算法适用范围，同时提高图像哈希算法的性能与旋转攻击的鲁棒性，提出基于四元数拉盖尔矩和三维能量结构的哈希算法。首先对输入的彩色图像进行预处理与多尺度融合处理，将融合图像提取的拉盖尔矩系数作为图像的全局特征，同时在YCbCr颜色空间中利用融合图像的能量信息建立模型，选取三维模型中不同视角下的能量峰值和谷值点连线与水平面的夹角作为局部结构特征;然后根据特定点与三维模型各条等高线上近点和远点的位置提取具有旋转不变性的特征;最后结合全局特征和三维结构特征，量化并加密生成哈希序列。实验结果表明，该算法在鲁棒性与区别性之间有更好的平衡，受试者工作特征曲线错误接受率为0时的正确接受率达到0。999 2。当哈希序列长度为120 bit时具备最优的紧凑性，平均计算时间为0。097 9 s。在拷贝检测实验中，该算法进行多次抽取实验的平均查全率和查准率均在95。83％以上。

    四元数拉盖尔矩图像哈希图像能量三维结构特征拷贝检测

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    复杂环境下的轻量化道路目标识别算法研究

    李振鲁黄威孙锴
    219-227页
    查看更多>>摘要：道路目标识别是智能交通系统解决城市拥堵问题的核心技术之一，然而现有算法在复杂交通环境下识别效果较差，存在大量漏检和误检情况，且模型参数量大，不适合在实际场景下部署于资源有限的移动端设备。针对以上问题，提出一种复杂环境下的轻量化道路目标识别算法。基于SSD算法结构设计一种可重构的特征提取网络框架，利用3种轻量化模块分别构建浅层特征提取网络，以自定义的Additional Block构建深层特征提取网络，并分别采用通道注意力机制和轻量化感受野扩大(RFB-L)模块提升模型对各尺寸目标的检测效果。利用自定义的像素与通道信息融合模块实现浅层与深层特征的融合，丰富待检测特征图包含的信息。同时，提出一种多特征融合的学习率调节算法，使得训练过程中模型性能稳定地达到收敛。自制复杂拥堵道路数据集Hohhot_city用于算法训练和测试，与主流算法的对比实验结果表明，该算法性能明显优于参数量同级别的YOLOv4-tiny和YOLOv5s算法，在参数量不到YOLOv5m算法40％的情况下与其检测精度接近，并取得了 12。8 ms的推理时间和99。1％的均值平均精度。

    道路目标识别特征提取特征融合通道注意力感受野

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    基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测

    崔丽群曹华维
    228-236页
    查看更多>>摘要：目前目标检测技术虽然已经趋于成熟，但是对遥感图像的检测仍存在不少挑战。针对遥感图像的背景复杂、目标尺度差异大、目标方向任意等特点造成目标检测精度低下的问题，提出一种基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测算法。首先，构建一种联合注意力的多尺度特征增强网络，充分融合高低层特征，使特征层具有语义信息的同时包含丰富的细节信息，并在融合过程中利用设计的特征聚焦模块帮助模型选择关键特征，抑制无关信息。其次，使用感受野模块(RFB)对融合后的特征图进行更新，扩大特征图的感受野，减少特征信息损失。最后，对目标增加旋转角度，并采用圆形平滑标签将回归问题转化成分类问题，提高遥感目标定位的准确性。在用于航拍图像目标检测的大规模数据集(DOTA)上的实验结果表明，与YOLOv5算法相比，所提算法的交并比(IoU)为0。5和0。5～0。95时的平均精度均值(mAP@0。5和mAP@0。5:0。95)分别提高了 7。3和3。3个百分点，能够明显提高复杂背景下遥感图像目标的检测精度，并改善对遥感目标的漏检和误检情况。

    目标检测遥感图像特征融合感受野模块圆形平滑标签

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    基于三维循环残差卷积的脊柱CT图像分割

    杨玉聃张俊华刘云凤
    237-246页
    查看更多>>摘要：脊柱计算机断层摄影(CT)图像的自动分割能够辅助医生诊疗相关疾病，相较于二维分割后再进行三维重建，三维分割方法更方便且能保留图像的空间信息。针对现有三维脊柱分割方法精度较低的问题，提出一种以三维循环残差卷积为基础的U型网络对脊柱CT图像进行分割。在网络前端引入三维坐标注意力机制使网络关注感兴趣的区域，使用三维循环残差模块代替普通卷积模块，使得网络在有效累积特征的同时缓解梯度消失问题。加入高效密集连接混合卷积模块减少底层细小特征信息的丢失，提出双特征残差注意力机制代替跳跃连接进行高低层级间的语义融合，通过聚合不同层级特征对全局上下文进行建模，提升分割性能。实验结果表明:在CSI2014公开数据集上，该网络Dice相似系数(DSC)达到93。85％，相较于对比的分割网络提升了 1。77～7。65个百分点，相较于其他脊椎分割方法提升了 1。67～10。85个百分点;在本地腰椎数据集上，相较于对比的分割模型DSC提升了 1。51～19。86个百分点，验证了所提方法的有效性和应用于计算机辅助诊疗的可行性。

    脊柱分割三维医学图像深度学习注意力机制循环残差卷积

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    基于特征差异的多尺度特征融合去雾网络研究

    刘彦红杨秋翔胡帅
    247-257页
    查看更多>>摘要：雾霾是大气污染物在逆温等气象条件下聚集和累积而形成的混浊物质，其可见性十分有限。图像去雾技术能够消除由雾霾导致的模糊、低对比度等问题，提高图像的清晰度和可见性，但也存在图像细节信息丢失等问题。为此，提出一种基于特征差异的多尺度特征融合去雾(FD-CA dehaze)网络。对FFA-Net的基本块结构进行改进，分别从特征差异维度、坐标维度和通道维度提取中间特征信息。提出有效坐标注意力(ECA)模块，将全局池化、最大池化与坐标位置信息相结合，用于减轻特征融合过程中的位置信息丢失问题;将通道注意力与ECA模块相结合，构建双注意力(D-CA)模型，更好地利用空间信息和通道信息，进一步提升模型在图像去雾任务中的表现。在此基础上，改进损失函数，将L1损失与感知损失相结合。在综合目标测试集(SOTS)和混合主观测试集(HSTS)中进行实验，结果表明，FD-CA dehaze网络在峰值信噪比、结构相似度2个指标上分别达到37。93 dB和0。990 5，相较于FFA-Net、GridDehazeNet等经典去雾网络，FD-CA dehaze的去雾效果得到明显提升。

    图像去雾特征融合特征差异坐标注意力通道注意力

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    基于特征对比学习和图卷积的社交网络用户分类

    李政学李枝名彭德中陈杰...
    258-266页
    查看更多>>摘要：社交网络用户分类旨在通过用户属性和社交关系确定用户的兴趣爱好，可通过图类数据的节点分类实现。多数基于图卷积神经网络(GCN)的节点分类方法仅能处理高同质率数据集，但社交网络数据集通常具有较高的异质率。针对社交网络数据集同质率较低的问题，提出一种基于特征对比学习的图卷积神经网络(CLGCN)模型。通过预训练的组合标签构造相似性矩阵，根据相似性矩阵进行图卷积。利用特征对比学习分别定义类别相同和不同的邻居节点对为正负样本对，最小化特征对比的损失函数，使同类节点对的特征表达相似性更高及异类节点对的特征表达可区分性更强。实验结果表明，CLGCN模型在3个低同质率社交网络数据集上的节点分类准确率分别达到93。5％、81。4％和67。9％，均高于对比模型。

    社交网络对比学习同质率图卷积神经网络节点分类

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    基于增强型龙格库塔优化算法的跳频序列设计

    张毅恒刘以安宋海凌
    267-276页
    查看更多>>摘要：跳频技术具有优秀的抗干扰性能和多址组网性能，跳频序列(FHS)作为其关键，在设计时面临性能指标差、难以兼顾多指标的问题。提出一种基于增强型龙格库塔优化算法(ERUN)的跳频序列设计方法。利用跳频序列的汉明相关性、复杂度、均匀性和平均跳频间隔构建目标函数，建立适用于启发式优化算法的跳频序列设计模型。针对龙格库塔优化算法(RUN)在复杂优化问题上收敛速度慢、寻优精度差的问题，提出增强型龙格库塔优化算法。利用混沌反向学习机制提高初始种群质量，基于二次插值法得到更好的个体更新方向，并根据自适应t分布扰动帮助种群跳出局部最优。在6个基准测试函数和目标函数上的测试结果表明，与RUN的3个最新变体相比，ERUN具有更快的收敛速度和更高的解精度。将得到的跳频序列应用于跳频系统中，实验结果表明，该方法在固定干扰环境下误码率为4％左右，在变化干扰环境下误码率没有明显上升，展现出了较强的抗干扰能力和复杂环境适应能力。

    抗干扰跳频序列龙格库塔优化算法二次插值自适应t分布

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    基于Isabelle/HOL的文件系统形式化设计与验证

    王文斌钱振江靳勇孙高飞...
    277-285页
    查看更多>>摘要：对于构建可信操作系统而言，文件系统设计和实现的正确性至关重要，即使是已经得到广泛运用的文件系统仍然有漏洞被检测出来。采用形式化方法对文件系统的设计和实现的正确性进行严格的验证是公认的可行方法。当前文件系统的形式化验证工作大多基于宏内核操作系统，而忽视了微内核操作系统架构下文件系统的验证。为此，提出一种微内核架构下采用内联数据机制的文件系统的形式化设计和验证方法。以高阶逻辑(HOL)和自动机模型为基础，将文件系统中的工作对象和系统资源抽象为系统对象来构建文件系统的工作状态，形式化地描述文件系统的相关系统调用的功能语义，将系统调用提供服务的过程抽象为系统工作状态发生跃迁的过程，并给出文件系统功能正确性和安全属性的断言。以实现的安全可信微内核操作系统(VSOS)中的安全可信文件系统(VSFS)为例，在设计阶段构建VSFS的有限状态机模型，并在Isabelle/HOL中抽象描述VSFS的可移植操作系统接口(POSIX)系统调用，分析和归纳出VSFS文件系统正确性断言，使用定理证明的方式来验证VSFS的正确性。实验结果表明，该方法在Isabella/HOL中完成VSFS有限状态机模型细粒度的形式化验证，满足预期的安全需求规范。

    形式化验证文件系统定理证明有限状态机微内核

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