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期刊信息/Journal information
计算机工程与设计
计算机工程与设计

刘恩德

月刊

1000-7024

ced@china-ced.com

010-68389884

100039

北京142信箱37分箱

计算机工程与设计/Journal Computer Engineering and DesignCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《计算机工程与设计》创刊于1980年，是中国航天科工集团主管、中国航天科工集团二院706所主办的国内外公开发行的计算机专业技术类刊物。该刊是中国计算机学会会刊、北京计算机学会会刊、中国宇航学会会刊，是全国中文核心期刊、中国科技核心期刊。办刊宗旨：努力提高计算机技术水平，为我国航天和国防科技服务，实现广泛的科研成果汇聚和知识传播，促进学术交流和科技成果的商品化、产业化和国际化，引导和推动我国计算机技术和国防科技的发展。刊载内容：覆盖计算机工程与设计领域的各个层面，主要刊登各型计算机及其系统的研究、研制、设计、开发应用等各方面的学术论文、技术报告和专题综述，主要刊登博士论文、基金项目论文、学术会议优秀论文和获奖课题论文。征稿范围：计算机网络与通信、CAD/CAM、计算机图形学、多媒体技术、数据库、并行处理、人工智能、计算机软件工程、计算机硬件体系结构及其他计算机相关领域。读者对象：大专院校师生、计算机专业科研人员、工程项目决策、设计开发和应用人员等。
正式出版
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    融合双注意力机制的多尺度胰腺分割方法

    张国栋唐晓艺鞠蓉晖宫照煊...
    1189-1194页
    查看更多>>摘要：为解决CT图像中胰腺边界不规则导致分割精度不高的问题,提出一种融合双注意机制的多尺度U型网络模型.该模型由一个编码器及两个解码器组成,提高特征利用.针对模型中连续下采样导致特征空间信息损失的问题,提出一种金字塔注意力特征融合模块,引入通道和空间两个独立注意力机制,提供多尺度输入信息并行采样,提高边界提取性能,提升分割精度.实验结果表明,该方法在ISICDM 2018数据集上的平均Dice系数为85.35％,具有效性.

    胰腺分割注意力机制双解码器金字塔池化特征融合边界提取多尺度信息

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    面向动态交通流多步预测的时空图模型

    杨平李成鑫刘宜成吕淳朴...
    1195-1201页
    查看更多>>摘要：为更好表征交通路网中节点之间的动态隐式关系,提出一种基于时空数据嵌入的动态图卷积交通流预测模型.基于路网中节点之间的共现关系,利用深度游走算法将时空数据映射到嵌入空间中学习节点的向量表示;引入时隙嵌入特征与二维空间嵌入特征共同构建三维嵌入邻接张量,用于捕获时空依赖关系;在图卷积网络中添加自适应更新机制,利用循环组件演化图卷积网络的参数,以捕获图序列的动态性.将所提模型应用于基于真实交通数据集的交通流预测,结果验证了其有效性和提取路网隐式关系的准确性.

    交通流预测时空数据嵌入深度游走算法节点向量表示时空依赖动态图卷积自适应更新机制

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    监控管理中基于交叉姿态平滑的行人重识别

    陈小慧何宜庆
    1202-1209页
    查看更多>>摘要：现有行人重识别缺乏对局部上下文信息之间的关联,且由于局部图像中存在许多与行人身份无关的信息,使用与全局图像相同的标签去学习局部信息会产生许多噪声.为缓解以上问题,提出一种基于交叉姿态平滑的行人重识别方法.整个方法分为两个模块,提出一种关键点语义交叉划分策略获取具有交叉语义关联的局部上下文信息;设计一个基于相对姿态上下文的局部伪标签平滑方法,使模型学习到更多局部区域的细微姿态差异.实验结果表明,所提方法在公开数据集上的表现优于其它最新方法,有效提升了模型对行人姿态细微变化的鲁棒性与鉴别能力.

    行人重识别关键点语义交叉划分策略相对姿态偏移量局部伪标签标签平滑交叉语义智能监控管理

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    异质中心角距离约束的多粒度跨模态行人重识别

    邹业欣蒋敏
    1210-1217页
    查看更多>>摘要：针对红外光和可见光图像之间巨大差异导致的跨模态行人重识别正确匹配图像异常困难的问题,提出一种多粒度特征学习的跨模态行人重识别网络(CM-MGN).有效结合全局特征和不同粒度的局部特征,学习更具判别性的行人特征.为有效减小模型的计算复杂度和解决传统三元组损失中异常样本选取的问题,提出基于角距离的异质中心三元组损失(HCAT).在RegDB和SYSU-MM01数据集上的实验结果表明,该方法的Rank-1精度分别达到了 92.33％和62.83％,较其它方法取得了更优性能.

    跨模态行人重识别多粒度局部特征异质中心角距离深度学习

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    融合实体信息和时序特征的问答式事件检测方法

    马宇航宋宝燕丁琳琳鲁闻一...
    1218-1224页
    查看更多>>摘要：针对现有问答方法在处理触发词歧义性问题上的不足,提出一种融合实体信息和时序特征的问答式事件检测方法EDQA-EITF.构建一种基于RoBERTa的问答框架,增强模型的语义表示能力;通过在模型输入序列中显示地添加实体、实体类型等先验信息,进一步帮助模型根据句子的上下文语境对触发词进行分类;采用最小门控循环单元(minimal gated unit,MGU)和Transformer编码器对输入序列中的时序依赖关系进行建模,提升模型对于句子的语义关系、句法结构的阅读与理解能力.公共数据集上的实验结果表明,所提方法在进行事件检测时具有更优的性能,有效缓解了触发词的歧义性问题.

    事件检测问答RoBERTa时序特征先验信息最小门控单元Transformer

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    双支路注意力特征融合的卷积稀疏编码目标检测

    杨昶楠张振荣郑嘉利曲勃源...
    1225-1232页
    查看更多>>摘要：针对现有目标检测模型在实际运用中会受到各种噪声的影响而导致性能退化的问题,提出一种双支路注意力特征融合(double branch attention feature fusion,DBAFF)的方法.基于 CenterNet 的结构设计,引入卷积稀疏编码(convolu-tional sparse coding,CSC)去噪模块.通过双支路互补学习,自适应选择不同模态的有效信息,使融合特征达到最优化,有效解决该类模型的退化问题.实验结果表明,该方法在噪声数据集VOC-Nosiy上mAP50、mAP75、mAP性能分别达到了 57.9％、29.8％、24.5％,检测速度FPS达到111帧,综合性能优于原网络和仅添加卷积稀疏编码的去噪网络.

    深度学习目标检测双支路卷积稀疏编码互补学习自适应双支路特征融合

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    联合归一化模块和多分支特征的行人重识别

    任丹萍董会升何婷婷张春华...
    1233-1239页
    查看更多>>摘要：针对行人重识别技术中存在特征挖掘不充分的问题,提出一种联合归一化模块和多分支特征的行人重识别模型.在主干网络中嵌入注意力机制引导的实例归一化模块,减轻背景等杂波信息的影响.在双级特征融合模块对局部特征进行加权后再聚合形成对行人特征的更细节表达.联合平滑交叉熵损失、三元组损失以及跨分支特征蒸馏损失对网络进行优化.所提模型在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上首位准确率分别达到了 95.7％和89.2％.实验结果表明,该模型增强了对图像特征的提取.

    归一化行人重识别注意力机制多分支特征特征提取特征蒸馏损失三元组损失

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    基于平面匹配与目标检测的视觉SLAM算法

    娄路张忍李一天隗寒冰...
    1240-1247页
    查看更多>>摘要：针对移动机器人同时定位与建图(SLAM)算法在动态复杂、低纹理场景中存在算法精度下降甚至无法正常工作等问题,提出一种基于快速运动目标检测与平面匹配的算法.将视觉特征提取与运动目标检测方法相结合,降低动态目标对定位的干扰;采用平面匹配技术,克服低纹理环境特征缺少问题;同时生成一个稠密的三维点云地图,用于机器人环境解析等应用.该算法在数据集KITTI和TUM上的绝对轨迹误差RMSE指数相对于ORB-SLAM2算法分别降低了66.67％、98.77％,算法运行速率为22.20 fps.结果表明该算法具有良好定位精度、运行效率和鲁棒性.

    移动机器人同时定位与建图特征提取目标检测平面匹配定位精度稠密三维重建

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    基于语义与几何约束的动态SLAM系统

    丁国强赵朋朋李涛娄泰山...
    1248-1255页
    查看更多>>摘要：针对传统视觉SLAM在动态环境中出现的漂移、定位丢失和精度差等问题,提出一种基于语义先验信息和几何约束的面向动态环境的视觉SLAM系统.在传统ORB-SLAM2系统框架下加入语义分割模块,以提取物体的先验信息;利用先验的静态特征点进行几何约束,剔除图像中的动态特征点;针对剔除动态特征点会导致特征缺失等问题,加入图像补全线程,合成一个不包含动态物体的图像帧;利用合成帧求解相机位姿.实验结果表明,与传统算法相比,该算法在高动态环境中具有较高精度.

    同时定位与建图动态环境语义分割几何约束运动一致性检测图像补全位姿估计

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    多核堆栈处理器研究与设计

    刘自昂周永录代红兵刘宏杰...
    1256-1263页
    查看更多>>摘要：为满足日趋复杂的嵌入式环境对堆栈处理器和Forth技术的应用需求,在单核堆栈处理器模型研究的基础上,设计一种多核堆栈处理器模型.基于J1单核堆栈处理器模型,针对多核目标,增加计时器、中断等功能,形成新的L32单核堆栈处理器模型,并以该单核模型为内核,引入共享总线和十字开关互联方式的Wishbone总线、多端口存储器和面向多任务Forth系统的指令集,建立一种多核堆栈处理器模型L32-MC.利用该多核模型,在FPGA上实现4核和8核的L32-MC原型多核堆栈处理器.实验结果表明,4核和8核的L32-MC原型堆栈处理器满足高性能低功耗的多核处理器设计目标.

    多核堆栈处理器Forth技术Wishbone片上总线多端口存储器指令集现场可编程门阵列嵌入式

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