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期刊信息/Journal information
计算机系统应用
计算机系统应用

苏振泽

月刊

1003-3254

csa@iscas.ac.cn

010-62661041

100080

北京中关村南四街4号

计算机系统应用/Journal Computer Systems & ApplicationsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>专业技术性刊物。推广计算机系统在各行各业的应用技术成果和运行管理经验。
正式出版
收录年代

    基于改进YOWO算法的学生课堂行为识别

    徐鑫磊张景异
    113-122页
    查看更多>>摘要：当前,大部分的学生课堂行为识别工作主要基于单帧图像进行,忽略了行为的连贯性,因此不能充分利用视频信息来对学生的课堂行为进行准确刻画.所以,本文提出一种改进的YOWO算法模型,有效利用视频信息对学生课堂行为进行识别.首先,本文采集某高校真实课堂教学中的授课录像,制作出包含 5 类学生课堂行为的AVA格式视频数据集;其次,采用时移模块TSM(temporal shift module),用来增强模型获取时间上下文信息的能力;最后,采用非局部操作模块non-local来提高模型提取关键位置信息的能力.实验结果表明,通过对YOWO模型的优化,使得网络的识别性能更佳.在学生课堂行为数据集上,改进后的算法的mAP值为 95.7%,相较于原YOWO算法在mAP值上提高了 4.6%;模型参数量为 81.97×106,计算量为 22.6 GFLOPs,参数量和计算量分别降低 32.3%和9.6%;检测速度为24.03 f/s,提升了约3 f/s.

    YOWO算法TSMnon-local学生课堂行为行为识别注意力机制

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    改进鲸鱼优化算法的车联网计算卸载

    赵振博任雪容付青坤
    123-132页
    查看更多>>摘要：在边缘服务器资源受限的情况下,如何设计合理的资源管理和任务调度方案是一项重要的研究内容.为提升系统服务效用,提出一种联合资源分配和计算卸载的设计方案.首先,借助二分搜索法和拉格朗日乘子法得到通信和计算资源的最佳匹配.然后,基于融合多种策略的鲸鱼优化算法来求解卸载决策,其中包括调整收敛因子为指数幂级的非线性变化策略,平衡探索和利用阶段的自适应权重策略,三角形和Levy飞行的游走策略,同时在适应度评价中引入罚函数来达到用户接入数量的约束限制,最后利用V型传递函数制定二进制卸载策略.仿真结果表明,在与其他基准方案的多项指标评估中,所提方案能有效增加网络吞吐量,显著提高系统效用.

    资源分配计算卸载鲸鱼优化算法自适应权重罚函数传递函数车联网

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    基于局部-全局特征交互的双分支结肠息肉分割网络

    徐康业陈建平陈平华
    133-142页
    查看更多>>摘要：大小、形状、颜色、纹理的多变性以及肠壁分界模糊给结肠息肉的分割带来巨大挑战.针对单分支网络连续采样操作造成部分细节信息丢失以及不同层次特征信息无法交互进而导致分割效果不佳的问题,提出一种基于局部-全局特征交互的双分支结肠息肉分割网络.网络采用CNN与Transformer双分支结构,逐层捕获息肉局部细节特征与全局语义特征;为充分利用不同层级、不同尺度特征信息的互补性,利用深层语义特征对浅层细节特征的引导与增强,设计特征协同交互模块,动态感知并聚合跨层次特征交互信息;为强化病变区域特征,抑制背景噪声,设计特征增强模块,应用空间与通道注意力机制强化息肉病变区域特征,同时采用结合注意力门的跳跃连接机制进一步突出边界信息,提高边缘区域的分割精度.实验表明,所提出网络在多个息肉分割数据集上取得的mDice与mIoU分数均优于基线网络,具有更高的分割准确率和稳定性.

    结肠息肉分割卷积神经网络Transformer双分支结构协同交互多尺度特征

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    基于多尺度特征融合的人群密度检测

    余梦飞杨海波卢鑫贾军营...
    143-151页
    查看更多>>摘要：基于深度学习的人群密度检测算法取得了巨大进步,但该算法在实际复杂场景中的检测准确性和鲁棒性还有很大的提升空间.复杂场景下目标尺度不一致和背景信息干扰等因素使得人群密度检测成为一项具有挑战性的任务.针对该问题,提出了一种基于多尺度特征融合的人群密度检测网络.该网络首先利用不同分辨率图像并行交互提取人群粗细粒度特征,并引入多层次特征融合机制,以充分利用多层尺度信息.其次采用空间和通道注意力机制突出人群特征权重,聚焦感兴趣的人群,降低背景信息干扰,生成高质量密度图.实验结果表明,在多个典型的公共数据集上与具有代表性的人群密度检测方法相比,多尺度特征融合的人群密度检测网络具有良好的准确性和鲁棒性.

    人群计数特征融合多尺度注意力人群密度

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    改进YOLOv8的水面小目标检测算法

    张瑶陈姚节
    152-161页
    查看更多>>摘要：针对水面目标检测中的噪声干扰和小目标的漏检问题,提出一种改进YOLOv8 的水面小目标检测算法YOLOv8-WSSOD(YOLOv8-water surface small object detection).首先,为降低水面复杂环境在主干网络下采样过程中产生的噪声干扰,提出基于BiFormer双层路由注意力机制构建的C2fBF(C2f-BiFormer)模块,在特征提取过程中保留细粒度的上下文特征信息;其次,针对水面小目标的漏检问题,新增一个更小的检测头,提升网络对小目标的感知力,并在Neck端引入GSConv和Slim-neck,减轻模型复杂度并保持精度;最后,使用MPDIoU损失函数解决CIoU损失函数的局限性,以提高模型检测准确率.实验结果表明,相较于原始YOLOv8 算法,该算法在水面小目标上平均准确率mAP@0.5 提升了 4.6%,mAP@0.5:0.95 提升了 2.2%,并且改进后的算法检测速度达到 86f/s,能有效实现对水面小目标快速、准确的检测.

    YOLOv8水面小目标检测BiFormerGSConvMPDIoU

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    利用图模型存储算法依赖关系的方法

    谢昌佐李子扬董裕民李雪松...
    162-170页
    查看更多>>摘要：在大数据时代,用于数据处理的算法数量呈爆发式增长,当前对大量算法的管理方法通常是对算法分类、打标签或以任务为单位存储由算法构成的流程,对任务集合中的算法间拓扑关系未能给予足够的重视.随着领域知识与任务流程的积累,算法间的依赖关系愈发重要.本文基于巨量算法管理的需求,提出了拆分有分支依赖关系为无分支依赖关系的管理方法,通过免索引邻接图数据库的指针搜寻拓扑关系,避免Join操作,在管理算法依赖关系时具有先天优势.另外为突出算法模块复用能力,提出"连接点"的概念,在图模型中用节点表示依赖关系边,区分算法模块在不同任务流程的位置,使被多个任务复用的算法模块在图中只需用一个算法模块节点表示.最后,基于具体项目验证了本文提出的算法关系管理方法,证明本文算法关系管理方法在算法数量成规模且算法模块高复用的场景下具有明显优势.

    算法关系管理拓扑拆分模块复用图模型多任务

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    具有鲁棒性的正交约束多视图子空间聚类算法

    刘嘉宁曾静霞
    171-178页
    查看更多>>摘要：通过直接处理原始数据的每个视图,多视图子空间聚类算法通常可以获得潜在的子空间表示矩阵.然而,这些方法往往低估了冗余数据的影响,因此在潜在子空间表示中准确捕捉精确的聚类结果具有挑战性.此外,用于产生聚类结果的K-means算法很容易忽略子空间内数据的局部结构,导致结果不稳定.针对上述问题,本文提出了一种多视图子空间方法来获取高质量的子空间表示.具体来说,首先通过特征分解方法获得鲁棒性表示.然后,为多个视图构建一个联合潜在子空间表示.接下来,使用谱旋转来获得聚类结果,并对划分矩阵采用正交约束来重构子空间,从而提高聚类性能.最后,使用迭代优化算法来解决相关的优化问题.本文在 5 个基准数据集上进行了实验,结果表明,与最近的多视图聚类算法相比,本文的算法更加有效.

    多视图子空间聚类鲁棒性表示划分矩阵谱旋转

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    面向物联网的改进PBFT共识算法

    叶博文贾小林顾娅军
    179-186页
    查看更多>>摘要：随着物联网的发展,高效的共识算法是区块链技术应用于物联网的关键.针对实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)算法在物联网场景中通信次数多、未考虑共识功耗、共识时延高等问题,本文提出了一种基于二分K均值算法的改进PBFT共识算法(binary K-means practical Byzantine fault tolerance algorithm,BK-PBFT).首先,获取节点地理坐标并计算节点综合评价值,通过二分K均值算法将节点划分为一个双层多中心聚类集群.然后,先在下层集群再在上层集群对区块进行PBFT共识.最后,集群验证执行并存储区块,完成共识.此外,本文证明了当节点均匀分布在每个簇时算法通信次数可以达到最少,以及通信次数最少时的最优聚类数.分析与仿真结果表明,本文算法可以有效减少通信次数、降低共识功耗和共识时延.

    物联网区块链实用拜占庭容错聚类综合评价值功耗

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    改进的三维人体姿态估计算法

    陈荣桂贾振堂
    187-193页
    查看更多>>摘要：针对目前三维人体姿态由于遮挡、姿态复杂等预测不准确的问题,提出了一种改进的三维人体姿态估计算法以获得准确的三维人体姿态,提高人体姿态估计性能.本文采用时空图注意力卷积网络中的图注意力块来构建整个网络,在此基础上对全局多头图注意力部分的网络结构进行改进,使节点间更好传播和融合信息,捕获图中没有显式表示的语义信息.同时引入运动学约束,在MPJPE损失的基础上,加上骨骼长度损失.通过对局部和全局的空间节点信息建模,实现对局部运动学连接、对称性和全局姿态的人体骨骼运动学约束的学习.通过实验证明,本文改进后的模型有效地提高了人体姿态估计性能,在Human3.6M数据集上相较于原始模型,实现了 1.8%的平均关节位置误差(MPJPE)提升和1.3%的预测关节与真值关节刚性对齐后的平均关节位置误差(P-MPJPE)提升.

    三维人体姿态估计图注意力卷积骨骼长度损失深度学习

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    复合主干融合的图像增强算法

    万嘉龙况立群曹亚明郭磊...
    194-201页
    查看更多>>摘要：基于深度学习的微光图像增强算法所生成的图像普遍存在噪声凸显和细节丢失等问题,而端对端深度学习算法的性能又在很大程度上依赖于骨干网络的提取能力,因此,通过探索更有效的骨干网络结构可以提升微光增强任务的性能收益.本文提出了一种复合主干网络融合策略的图像增强算法,将不同图像增强算法中的主干网络进行融合,以提高整体网络的特征提取能力.该算法通过逐层融合来自不同主干网络的特征信息,将复合特征引导到解码器中,再充分利用不同的上采样方法,将主干网络融合的特征进行堆叠,最终生成正常光照条件下的图像.通过与现有的主流算法进行定量与定性的对比实验,结果显示,本文方法显著提升了微光图像的亮度,同时保留图像的细节特征,在峰值信噪比和结构相似性客观指标上,在LOL-V2 数据集上达到了 24.35 dB和 0.871,有效解决了图像增强后的噪声凸显和细节丢失问题.

    网络融合图像增强微光复合主干

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