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计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
计算机与数字工程

中国船舶重工集团公司第七0九研究所

马中

月刊

1672-9722

jssg@chinajournal.net.cn;jsjyszgc@periodicals.net.cn

027-87534308;87534205

430074

湖北省武汉市74223信箱《计算机与数字工程》编辑部

计算机与数字工程/Journal Computer and Digital EngineeringCSTPCD
查看更多>>《计算机与数字工程》杂志是中国科技核心期刊，目前已被中国期刊网，中国学术期刊（光盘版）全文收录，成为中国学术期刊综合评价数据库来源期刊和科学引文数据库（SCD）来源期刊；同时还被《中文科技期刊数据库》全文收录，并在"万方数据—数字化期刊群"全文上网。 
正式出版
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    基于新的图优化方法的拓扑地图创建

    黄宏前石朝侠王燕清
    2182-2186,2201页
    查看更多>>摘要：在机器人同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)过程中,图优化方法如捆绑约束(Bundle Adjustment,BA)通过对位姿误差的分布进行迭代优化同步提升机器人位姿和地图的准确性,但优化的过程需要较大的计算量.与度量地图相比,拓扑地图因其简洁的环境表示更加适用于大范围环境的自主导航.论文针对拓扑地图在线创建过程中的闭环检测问题提出一种新的图优化方法,该方法只采用里程计航迹推算信息,引入机械臂逆向运动学模型减小位姿跟踪和地图创建误差,并使用模拟退火算法实现变步长快速迭代.实验结果表明该方法具有如下优点:采用间断性运作模式,只是在拓扑节点位置进行图优化操作,适用于计算能力较弱的机器人建图应用;只利用节点间的相互位置关系完成闭环检测,如在此基础上增加场景匹配信息将极大提高地图创建的准确性.

    同时定位与建图闭环检测机械臂拓扑地图

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    基于电子地图的D*补偿算法AGV路径规划

    程满杨光永徐天奇黄卓群...
    2187-2191页
    查看更多>>摘要：传统的D*算法在AGV的路径规划问题中存在一定的缺陷,运动的角度被限制为π/4的倍数,转弯较急、次数较多,转弯行驶不太安全,速度需经常调节,实际行驶中会耗费大量时间来进行速度的变换.D*算法的补偿基于路径计算、启发函数、避障范围、路径平滑.仿真结果表明补偿后的D*算法具有较短的行驶路径;极大减少转弯次数;最大程度上保持了路径的平滑,较之Dijkstra算法、A*算法具有较少的计算量和较好的安全避障行驶,更符合实际的应用场景需求.

    AGVD*补偿算法路径规划启发函数安全行驶

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    运动参数对光伏电池输出特性影响研究

    张亚飞王天宇陶俊鹏彭乐乐...
    2192-2196页
    查看更多>>摘要：光伏发电技术是一种零碳排放发电技术,该技术的推广和应用有助于碳达峰和碳中和目标的实现.论文针对载体运动参数对光伏电池输出特性影响进行研究,利用光伏电池单体五参数模型及电池板参数与光照强度及温度之间耦合关系建立了运动状态下光伏电池模型,采用随机森林权重算法获得了运动参数对光伏输出最大功率的影响的权重,最后采用SIMPACK和Matlab/Simulink软件构建仿真模型验证方法的正确性.结果表明,载体垂向加速度与最大功率点功率之间权重占比最大,达到71.2％,在各运动参数中占主导,当剔除载体垂向加速度时,最大功率点功率最大波动率为21.288％.

    零碳技术光伏发电运动参数最大功率

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    基于隐语义模型推荐算法的优化

    孔欢黄树成
    2197-2201页
    查看更多>>摘要：人们的生活已经离不开推荐系统了,而推荐算法的优劣则是推动推荐系统发展的重要因素.使用比较广泛的推荐技术有基于内容推荐、协同过滤以及混合推荐.但是以上推荐算法均存在精确率低,覆盖率窄等问题.论文融合了用户的情感因素以及物品的热门程度提出了一种基于潜在因子模型(LFM)的优化算法:基于动量的学习算法,最后通过实验证明改进后的算法比传统的算法在推荐精确度(Accuracy)以及覆盖率(Coverage)上都有明显的提升.

    协同过滤关联规则混合推荐潜在因子模型(LFM)动量

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    基于移动边缘计算的混合分布式任务容错调度方法

    陈刚王志坚徐胜超
    2202-2206,2228页
    查看更多>>摘要：混合分布式系统在执行任务时存在调度延迟长、调度精度低和容错成功率低的问题,导致任务执行效率差,提出基于移动边缘计算的混合分布式任务容错调度方法.该方法通过移动边缘计算,构建安全的任务调度环境;制定各项约束条件,建立混合分布式系统的任务容错调度模型;通过获取的任务容错调度满足条件,建立任务故障时的可调度条件指标,结合建立的任务容错调度模型,实现混合分布式任务容错调度.实验结果表明,任务容错调度方法的调度延迟仅为1.27s,调度精度达到了88.9％,容错成功率为90.8％,因此,该方法有效降低了调度延时,提高了调度精度高和容错成功率,其具备很好的应用价值.

    移动边缘计算混合分布式系统任务容错容错调度模型调度方法

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    基于视觉伺服的移动机器人编队控制研究与设计

    赵伟陆群刘甜田夏菽兰...
    2207-2212,2239页
    查看更多>>摘要：多移动机器人协同编队控制是未来机器人控制技术发展的重要方向.论文提出了基于视觉伺服的移动机器人编队控制方法,通过检测AprilTag标签得出机器人之间的相对位姿.为了提高移动机器人的编队控制效果以及执行效率,设计了滑模双幂次控制律.最后在麦克纳姆全向移动机器人平台上验证了所提出方案的可行性和有效性.

    移动机器人AprilTag编队控制滑模双幂次控制律

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    基于Anchor-free的行人与车辆检测的研究

    于维纳
    2213-2216页
    查看更多>>摘要：由于Anchor-based方法存的一些问题,如目标不规则、手动设计anchor、匹配机制无法匹配极端目标等,提出使用Anchor-free方法用于安防领域的行人与车辆的检测.论文在利用CornerNet-lite进行目标检测的基础上,提出"同类别匹配抑制规则"算法,以降低误报率.所提出的算法基于真实场景的行人与车辆数据集进行测试评估,在不同的场景下,如烈日、阴天、雨雪、夜晚、白天等.实验结果表明,使用安防数据集测试时,改进的算法平均精度(Mean Average Precision,mAP)为0.35,比原方案提高0.05.论文所提出的算法为一般的目标检测算法提供高检测率和低误报率.该算法是有效的,为开发实时行人与车辆检测算法铺平了道路.

    Anchor-free目标检测安防领域行人车辆

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    基于多模态特征融合的驾驶员注视区域估计

    闫秋女张伟伟
    2217-2222页
    查看更多>>摘要：在驾驶自动化水平的不同阶段,驾驶员的注视对理解驾驶意图具有不可缺少的重要作用.传统的驾驶员注视估计方法通常需要额外的设备来获取驾驶员的面部和眼睛特征,这很难广泛地应用到实际的驾驶场景中.论文对真实驾驶场景下估计驾驶员人眼注视区域,并降低设备的硬件要求,提出了一种基于多模态特征融合的驾驶员注视区域估计的方法.首先,使用论文提出的遮挡净化人脸检测器获取人脸及人脸关键点.然后采用POSIT算法对驾驶员头部姿态进行解算并得到驾驶员头部特征.随后,基于3D人眼模型的方法由2D关键点估计驾驶员视线方向.最后,结合驾驶员头部姿态及人眼凝视方向特征,利用改进的随机森林算法对注视区域进行估计.实验结果证明,该方法在Columbia凝视数据集和ND-DB数据集获得了92.5％的平均精度,并与其他数据集上的同类方法相比,有不低于6％的改进.

    驾驶员监控系统多模态特征注视区域估计计算机视觉

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    一致性正则化与代理标签的骨骼点云半监督分割

    周长虹蒋俊锋张文玺黄瑞...
    2223-2228页
    查看更多>>摘要：计算机辅助骨科术前规划中,需要提取碎骨外表面并对骨骼外表面划分语义区域.基于监督学习的点云分割方法手工标注成本较高,费时费力.结合一致性正则化与代理标签的半监督分割方法两者的优点,提出一种针对人体骨骼语义分割的新型半监督学习方法.该方法从学生网络的输出中过滤出置性度较高的结果作为无标签数据的代理标签,用于和教师网络的输出做比对,从而训练学生网络的参数,然后根据学生网络的参数,更新教师网络的参数.实验表明,利用10％标注数据即可接近100％标注数据的精度,碎骨内外表面分割的平均交并比达到84.2％,股骨表面语义区域分割平均交并比达到94.3％.该方法能有效减少数据标注,从而降低数据标注成本并提高传统半监督学习方法的精度.

    半监督学习骨骼语义分割点云一致性正则化代理标签

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    基于代价敏感的中文文本的情感-原因对提取研究

    胡朝晖潘伟民张海军韩连金...
    2229-2232,2258页
    查看更多>>摘要：情感-原因对提取在商业信息挖掘等领域有重要的应用.为了解决情感-原因对提取任务中数据集出现的标签不平衡问题,提出基于代价敏感的损失函数方法解决标签不平衡,同时,针对谷歌全词覆盖BERT的国外公开数据集缺乏中文语言的相关模型和忽略了中文分词的作用,该文采用哈工大讯飞联合发布中文BERT-wwm进行预训练.通过对比试验表明,在P、R、F1结果都有提升,尤其F1结果上有接近1％的提升,验证了该方法在情感-原因对提取研究上的有效性.

    情感-原因对提取标签不平衡代价敏感BERT-wwm

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