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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

    基于约束DT的大规模动态地形的构建

    陈国军隋晓燕王雯璇李子祥...
    1842-1847页
    查看更多>>摘要：大规模地形场景模型复杂、数据量大，动态实时构建效率低。论文研究了大规模地形的动态构建问题，提出了一种基于约束DT进行地形动态实时构网的方法。该方法将大规模的地形分割成若干小的地形块，将地形块的四个顶点添加到地形数据集中，对每个地形块单独构网，从而实现大规模地形三角网的快速构建。针对地形的动态变化，采用添加扩展约束的方式仅对扩展约束内部动态变化的地形进行重新构网，提高了地形三角网动态更新的效率。在进行地形纹理贴图时，对地形块进行分块处理，建立纹理数据与地形子块内三角网的映射关系实现纹理贴图，提高了渲染效率。实验结果表明，地形分块动态建模提高了地形动态变化后构网和绘制的效率。

    地形建模纹理贴图分块不规则三角网

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    场景图像弯曲文本检测与识别

    刘航源
    1848-1853页
    查看更多>>摘要：随着深度学习技术的发展，场景文本检测与识别在近几年取得了巨大的进步，场景文本检测与识别的实现方式也越来越具有多样性。然而，场景文本的表示方式仍然以矩形和旋转矩形居多，该类文本表示方式难以精准表示弯曲的文本实例。为了解决弯曲文本的表示问题，论文提出了一种参数化的弯曲文本表示法，并且基于参数化表示法设计了弯曲文本纠正算法，实现了弯曲文本的形态纠正，降低了识别的难度。通过引入该方法，实现了功能完善的场景文本检测与识别系统。实验结果表明，此方法可以有效完成场景文本的检测与识别任务。

    场景文本检测文本识别弯曲文本形态纠正

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    基于改进ORB算法的特征检测与匹配研究

    王险峰丁子琳邱祖泽汪柏彤...
    1854-1858页
    查看更多>>摘要：针对传统ORB算法中阙值选取不具有普适性，易受光照影响，纹理信息提取能力弱且特征点易产生富集情况的缺陷，提出改进的ORB特征提取与匹配算法。首先以待检测点为中心进行区域划分，其次利用自适应阙值判断待检测点，并使用自适应范围的非极大抑制算法解决特征点富集问题，提高均匀性。然后使用各项异性扩散滤波提高纹理信息提取能力，最后结合双边滤波改进描述子点对，结合PROSAC算法消除误匹配。实验结果表明，改进后的算法对光照有较强的适应能力，提高了纹理特征提取的能力，特征点分布均匀，改善了富集效应，光照条件下的匹配精度得到提高，具有更好的适应能力。

    ORB算法自适应阙值非极大抑制各项异性扩散滤波双边滤波PROSAC算法

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    结合小波变换和注意力机制的U-NET图像去雾算法

    邱雨珉郭剑辉楼根铨张文俊...
    1859-1863页
    查看更多>>摘要：图像是众多任务的基础使用数据，对于本身的质量有较高的要求。但是图像的质量受到很多因素的影响，例如空气中的雾。因此图像去雾的研究就十分有必要。兴起的深度学习在各种计算机视觉任务中发挥了重要作用，在单幅图像去雾中也是如此。论文在卷积神经网络的基础上，提出设计了一种结合小波变换和注意力机制的U-NET图像去雾模型，小波变换替代原始U-NET中的上下采样，保留更多的细节信息，同时将像素注意力机制与通道注意力机制结合成注意力模块，与U-NET模块并行，作为特征补充存在。在视觉效果和定量分析中，证明该模型有较好的去雾效果。

    图像去雾卷积神经网络U-NET小波变换注意力机制

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    基于卷积神经网络的抓取框检测方法

    周志强史金龙
    1864-1870页
    查看更多>>摘要：服务型机器人抓取的难点在于物体形状不规则、物体位姿随机性以及背景环境复杂。针对此问题，提出一种基于卷积神经网络的机器人抓取方法。该方法以深度图信息作为输入，采用轻量级卷积神经网络将抓取质量、抓取方向和抓取角度映射为热图，根据质量热图中的峰值生成候选抓取框，并从中选取最优抓取框。为验证论文研究方法有效性，基于Cornell抓取数据集进行训练，使用IntelRealSenseD415i深度相机和UR5机械臂搭建实验平台，在真实场景下对随机摆放的物体进行抓取实验。对比试验表明，在Cornell数据集上的准确率和检测速度均有提高，分别达到88。2%和21。0 ms，对数据集之外的物体，抓取成功率达到86%。综上所述，该方法能够快速、精确地对多个物体分别生成抓取框，满足抓取任务的需要。

    卷积神经网络抓取框检测平面拟合机器人控制

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    基于深层特征注意力提取的行人检测算法

    辛凯赵艳磊
    1871-1876页
    查看更多>>摘要：行人检测是计算机视觉的基本挑战之一，目的是快速并准确的定位行人。针对行人检测中大目标难以定位、小目标难以检测以及拥挤人群的问题，通过增大深层特征图的感受野和丰富深层特征信息，提出了一种基于深层特征注意力提取的行人检测算法。首先，在骨干网ResNet-50的基础上为其添加新的阶段，通过空洞卷积进行更深的特征提取，以捕获丰富的上下文特征。其次，通过使用注意力机制从通道维角度挖掘特征间的关联信息，对行人特征进行加强。所提出的行人检测算法虽然结构简单，但它在具有挑战性的行人检测基准CityPersons和Caltech数据集上，展现了具有竞争力的准确性和良好的速度。

    行人检测卷积神经网络空洞卷积注意力机制

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    基于改进YOLOv5的车辆多属性识别

    王利群吴陈邓星翟慧聪...
    1877-1882页
    查看更多>>摘要：车辆的多属性识别可以用于交通监控和智能卡口，对交通管理意义重大，为了提高在交通监控场景下车辆检测定位的准确性和可靠性，提出一种在YOLOv5算法的基础上加入注意力机制模块的方法，以增强网络提取特征的能力，将车辆的品牌、颜色和车型三种属性进行融合训练，充分考虑到属性之间的相关性。数据集使用网络公开的Cars Dataset，并对数据集进行扩充和预处理操作。实验结果表明，基于改进的YOLOv5模型，识别精度达到95。71%，比原始的YOLOv5模型检测精度提高2。61%，在保证检测速度的同时，有更高的识别准确率，可以满足视频实时性的要求。

    深度学习YOLOv5车辆检测多属性识别

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    基于小波时频图和量子遗传算法的车轮扁疤检测方法

    许牧天尧辉明
    1883-1889页
    查看更多>>摘要：针对地铁车轮扁疤在线诊断困难问题，提出了一种基于小波时频图、灰度投影法和量子遗传算法的智能在线车轮扁疤检测方法。首先对轮轨间的垂向振动信号进行小波时频分析，得到小波时频图，然后结合灰度投影法从时频图中提取车轮扁疤的特征;最后采用量子遗传算法对支持向量机进行优化以提高SVM的分类准确率。通过一个工程实例验证了该方法在识别车轮扁疤时的有效性。结果表明，该方法能够准确且快速地检测出对车轮扁疤，且所使用的分类模型的性能优于现有模型。

    车轮扁疤小波时频图量子遗传算法故障诊断

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    基于改进等残留高度法的曲面刀路规划研究

    张相胜王国先潘丰
    1890-1895页
    查看更多>>摘要：刀具路径规划是复杂曲面数控加工技术的核心部分，它会对曲面加工的质量和效率产生极大影响。等残留高度法是近年来应用广泛的一种刀具路径规划方法，但其在规划双曲抛物面等几何形状特殊的曲面时仍存在刀路冗余现象。选择沿最大主曲率方向的曲线作为初始路径改进等残留高度法，代替传统方法中选择曲面长边界作为初始路径的方式，计算加工步长和行距，生成覆盖整个复杂曲面的刀具路径。对比两种方式生成的刀具路径，实验结果表明，改进的等残留高度法可以有效地解决刀路冗余，提高加工效率。

    等残留高度法初始路径刀路规划主曲率

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    柔性轮对的地铁曲线段内轨波磨迁移特性研究

    朱文杰尧辉明
    1896-1903页
    查看更多>>摘要：为预防波磨从一侧钢轨迁移至另一侧，建立了柔性轮对的车辆-轨道曲线通过刚柔耦合动力学模型，再现了地铁车辆曲线段时的轮轨接触行为，分析了曲线内轨不同特征波长波磨产生的振动响应和磨耗功率。相比传统多刚体模型，车辆-轨道刚柔耦合模型能将轮对弯曲、扭转和高频振动考虑在内。针对波长极短的40 mm短波、80 mm短波、150 mm中波和200 mm长波波磨四种工况进行仿真，结果表明:随着波长增加，波磨迁移现象越容易产生。对于波长较短的短波引起单侧高频轮轨冲击但波磨不易迁移至另一侧;80 mm短波引起的振动较小，也不易发生迁移;当波长增加至150 mm中长波和200 mm长波后，外轨轮轨力振动开始加剧，150 mm工况外轨纵向轮轨力振荡明显增加，200 mm工况纵向和垂向轮轨力已接近波磨所在侧的振荡幅值，此时很可能发生波磨迁移的现象。

    柔性轮对模型波磨迁移钢轨波浪形磨损波磨波长曲线通过模型

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