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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
收录年代

    基于ROS的移动机械臂小车设计

    张振张雨晴高金凤
    2660-2664页
    查看更多>>摘要：针对传统的机械臂有着固定的底座以及复杂的工作环境等问题,论文设计了一款基于ROS的移动机械臂小车系统,以增加机械臂的灵活性.该系统以Ubuntu搭载ROS作为上位机,以STM32单片机作为下位机,并获取激光雷达、IMU以及里程计等传感器数据.最后,通过对机械臂小车系统的调试,实验结果表明小车具有良好的建图与定位精度,可以有效地实现自主导航与机械臂抓取等功能,提高了机械臂的灵活性及生产生活中的应用.

    ROS移动机械臂自主导航

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    重型车辆路径跟踪控制策略实现

    江奎李炎亮杨国平刘景锋...
    2665-2668,2704页
    查看更多>>摘要：为实现重型车辆在非道路化路面上的轨迹跟踪功能,提出了一种新的控制策略.首先建立车辆-道路预瞄模型,利用重型车辆安装的视觉、毫米波雷达和惯导等传感器获取输入信号,设计智能跟踪控制器.通过Matlab、Trucksim联合仿真及实车验证得出结论:该算法不仅缩短了主车与预瞄路径横向与纵向偏差,而且避免了纯跟随控制器中预瞄距离与速度不适配的问题.能使车辆根据外界周围的环境在非道化路面上自主调整主车姿态,实现路径跟踪功能.

    重型车辆最优跟踪循迹行驶多传感器数据融合

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    基于YOLO的目标人员身份识别与跟踪方法

    龚琳茜
    2669-2672,2683页
    查看更多>>摘要：在多人存在的单目标人员视觉跟踪场景中,目标人员的遮挡及丢失是常见的问题之一.针对目标由于遮挡等原因丢失后的恢复问题,提出了基于单目标检测与身份识别网络模型相结合的视觉跟踪方法.该方法基于YOLO模型进行候选目标检测,基于在身份识别数据库上预训练的残差网络,进行候选目标基础特征提取.通过计算候选目标特征与预提取的模板目标特征的均方误差和,进行前后帧的数据关联,达到跟踪目标的效果.实验表明,论文提出的方法在各种目标人员消失的场景下具有有效性.

    目标身份识别目标跟踪YOLO目标检测残差网络

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    融合知识图谱特征学习的微博推荐的研究

    夏振宇季旺
    2673-2678,2699页
    查看更多>>摘要：推荐系统广泛应用于实际生活中多个场景,比如熟知的音乐、旅游、新闻、书籍、购物等,虽然个性化推荐已经有越来越多的研究和落地,但是传统的基于协同过滤的推荐系统和基于内容推荐系统仍然面临着诸多数据稀疏,冷启动的问题,而利用知识图谱作为辅助信息可以缓解上述问题,一方面可以提高推荐的准确性,一方面也为推荐系统提供了可解释性.基于KG的推荐系统主要包括基于Embedding方法和基于路径的方法,论文通过联合上述的方法,分析典型的DKN模型并做出训练模型的优化,得出基于KG联合的学习推荐模型无论是推荐准确性还是可解释性都优于传统的协同过滤推荐模型.

    推荐系统DKN知识图谱协同过滤

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    基于多尺度特征融合的PCB缺陷检测

    莫少雄赵波
    2679-2683页
    查看更多>>摘要：高精度的缺陷检测对印刷电路板制造具有重要意义.基于机器视觉的缺陷检测技术被大量应用于工业生产领域.在生产过程中,对产品进行高度精确、非接触式缺陷检测.论文提出了一种基于多尺度特征融合的印刷电路板缺陷检测神经网络模型.首先,通过传统的图像处理技术,对PCB板缺陷进行预提取.其次,将缺陷预提取图像和PCB模板图像分别进行特征提取.然后将空间金字塔池化网络嵌入到各卷积模块的特征图中,融合多尺度特征向量.最后,利用训练过程中的对比损失,得到模板和待测PCB板相似度度量,从而对缺陷进行精确检测和定位.实验结果表明,该模型与传统的缺陷检测方法相比在检测和定位缺陷,都具有更好的性能表现.

    机器视觉多尺度融合缺陷检测PCB

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    融合前照灯信息的夜间迎向车辆检测

    孙昊
    2684-2688页
    查看更多>>摘要：论文通过前灯信息在夜间(黑暗)环境中检测出行驶车辆.基本思想是利用颜色空间中的变化率来检测由车辆前照灯产生的地面照明区域.然后,对前灯进行分类,以提供前照灯信息,用于确定运动对象区域并补偿被错误分类为地面照明的像素,并返回到目标蒙版,用以检测车辆.此外,通过预测规则检测阴影,然后将其排除以得到更好的车辆分割,实现车辆检测,提升车辆检测的正确率.实验结果表明,该算法可以检测车辆,并减少地面照明和阴影的影响.在正常情况下,平均精度可以达到90％.

    前灯信息夜间车辆检测蒙版阴影处理

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    基于改进YOLOv2的电力标志牌检测

    孙玉玮傅靖马青山张斌...
    2689-2693,2736页
    查看更多>>摘要：电力安全标志牌检测可以识别监控区域内的警示信息,是智能电力安全作业管控系统的重要组成部分.为提高复杂电力场景下安全标志牌的检测精度,提出了一种改进YOLOv2的电力安全标志牌检测方法.在YOLOv2的基础上,通过增加预测层分辨率提升网络对小目标的预测能力.另外,引入索引池化机制,利用池化掩码限制无用信息的引入,以提高网络分类识别的精确度.实验结果表明,改进后的检测网络在电力标志牌测试集上的平均精度均值(Mean Average Preci⁃sion,mAP)达到了75.2％,比YOLOv2提高了3.2％.

    电力标志牌深度学习目标检测索引池化

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    基于改进NSGA-II算法的多目标联邦学习

    刘小雨
    2694-2699页
    查看更多>>摘要：联邦学习作为一种新兴技术,可在融合多参与方数据的机器学习训练的同时,保证各参与方隐私数据的安全性,有效解决数据隐私问题以及数据孤岛问题.然而,联邦学习仍然面临着巨大的挑战,各个客户端与中心服务器的不断交互带来了巨大的通信成本.为了在保证模型精度的情况下尽量减少通信开销,论文提出一种改进的NSGA-II算法来对联邦学习中全局模型的结构进行优化,引入快速贪婪初始化和进化后期丢弃低质量个体的策略来对传统NSGA-II算法进行改进.实验表明,与MOEA/D算法对比,论文改进NSGA-II算法在同等实验条件下性能更好,可获得更好的Pareto最优集,有效优化联邦学习模型结构,降低通信成本.

    联邦学习多目标优化改进NSGA-II算法

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    中文文本事件检测技术

    崔莹
    2700-2704页
    查看更多>>摘要：随着深度学习的发展,神经网络在文本检测方面得到了更深入的研究和更广泛的应用.在此基础上,为了提升中文文本事件检各项性能,提出了一种基于改进神经网络的中文文本事件检测方法,研究利用FPA算法优化传统BP神经网络的权值和阈值.为了验证基于改进神经网络的中文文本事件检测方法的效果,将其与自然场景文本检测方法在召回率、准确率和耗时性等方面进行了比较.结果表明:自然场景文本检测方法的准确率为88％,召回率为73％;基于改进神经网络的文本检测方法准确率为95％,召回率为86％;中文文本事件检测测试中自然场景文本检测方法的F值为0.79,耗时4.56s;基于改进神经网络的文本检测方法的F值为0.90,耗时0.64s.可见,基于改进的神经网络的中文文本事件检测方法具有更好的性能.

    改进神经网络文本事件检测自然场景文本检测FPA

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    基于萤火虫群优化算法的容器云资源低能耗部署方法

    徐胜超叶朝武
    2705-2709,2779页
    查看更多>>摘要：为了降低容器云中大量物理主机的消耗能量,提出基于萤火虫群优化算法的容器云资源低能耗部署方法.通过建立能量消耗模型得出能耗代价函数,将能耗问题转换成多目标优化问题,利用帕累托占优求解多目标优化问题得出最优解集,保证部署过程中最低能耗.基于容器云资源部署的要求,利用萤火虫群优化算法不断更新容器云资源虚拟机,将主机视为萤火虫种群,根据荧光素在全局中寻优,得出相应虚拟机,生成最优部署方案.实验结果表明,萤火虫群方法优化的容器云部署性能较好,部署运行时间短、开销小.

    萤火虫群优化容器云能耗模型低能耗部署全局寻优

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