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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。 
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    基于贝叶斯网络的高铁塞拉门故障诊断研究

    杨少伟黄巧亮
    2025-2029页
    查看更多>>摘要：塞拉门系统是高铁的重要组成部分，为了解决目前塞拉门系统故障诊断效率低、准确性差等问题，提出了一种基于贝叶斯网络的高铁塞拉门故障诊断方法。首先通过对塞拉门历史故障数据进行分析，构建出塞拉门的故障树模型，详细说明故障树模型向贝叶斯网络转化过程，主要包括有向无环图和条件概率表两方面内容，采用联合树算法进行网络推理，通过诊断推理完成对高铁塞拉门系统的故障诊断分析，从而快速确定故障模式与故障点。实验分析结果验证了该方法的可行性。

    贝叶斯网络故障诊断塞拉门联合树

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    基于点云关键点分类的特征提取方法

    刘强郑王里林云汉闵华松...
    2030-2037页
    查看更多>>摘要：为了提高CGF(Learning Compact Geometric Features)的匹配精度，提出一种基于关键点曲率分类的特征提取方法。首先，计算点云的关键点并根据关键点的曲率将其分成七个类别。之后，针对不同的类别分别使用对该类别关键点具有鲁棒性的特征表征方法进行描述。最后，将所有的特征输入到设计的KPNN(Key Point Neural Network)神经网络中训练得到融合后的特征。其中，对于特征表征的方法使用参数可调的CGF特征描述子，通过实验确定不同参数组合的CGF分别用于表征不同类别的关键点。实验结果表明:在标准数据集上，相比于其他局部特征提取算法，该方法具有更高的匹配精度。

    点云特征提取关键点CGF曲率

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    基于改进的ShuffleNetV2模型的农作物病害识别

    姚艳毋涛
    2038-2044,2049页
    查看更多>>摘要：针对传统数字图像处理技术的底层特征提取复杂，卷积神经网络的识别方法参数多、计算量大、网络结构复杂、实用性不高等问题，论文以构建一个能用于移动端应用的农作物病害识别模型为目标，以苹果黑星病、苹果锈病、苹果健康三种叶部图像为研究对象，从提升精度、降低计算量两个维度出发，提出一种基于改进的ShuffleNetV2卷积神经网络的病害识别模型:1)嵌入SK注意力机制;2)扩大DepthWise卷积核;3)裁剪无用卷积;4)改用PReLU激活函数。实验结果表明，改进后的模型在APPLE_Mix数据集上的准确率为98。75%，较原ShuffleNetV2准确率提升2。05%，Flops计算量降低18。9%，参数量增加6。9%，内存增加0。03 MB(均在可接受范围之内)，能较好地平衡模型复杂度与识别精度。

    ShuffleNetV2模型农作物病害识别注意力机制深度可分离卷积

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    基于椭圆对偶二次曲线的迭代相机标定方法

    张相胜李兆鹏姚猛潘丰...
    2045-2049页
    查看更多>>摘要：针对圆形标定点平面标靶成像时由于标准圆被投影成椭圆会产生偏心误差，影响相机标定精度的问题，提出了一种可以在迭代中补偿偏心误差，提高标定精度的相机标定方法。该方法采用对偶二次曲线估计椭圆圆心坐标，把传统标定方法得到的参数作为初始化参数，将标定图像重投影到正向视图，然后检测正向视图上的标准圆，从而获得标定点坐标，通过多次迭代减少偏心误差，获取更高精度的标定点，从而提高相机的标定精度。在同一组标定数据下，比较了该方法与其他标定法，证明该方法具有更高的标定精度。

    相机标定对偶二次曲线迭代优化单目相机

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    基于改进YOLOv5的遥感图像小目标检测算法

    王欣江涛魏玉梅马珍...
    2050-2054,2060页
    查看更多>>摘要：遥感图像中小目标占图像的比例极小，准确识别这些目标具有很大的挑战性。针对遥感图像领域小目标检测困难的问题，提出一种改进YOLOv5遥感图像小目标算法。首先，使用改进后的Mosaic-9对数据集进行了预处理，以此解决遥感图像小目标研究数据稀缺的问题。其次，在主干网络中添加CA注意机制模块增加对细节信息的感知力，提升对小目标的检测能力。最后，在特征融合网络引入高效的双向跨尺度连接加权特征融合BiFPN，解决目标特征较少且易丢失的问题。实验结果表明，改进的网络模型对遥感图像小目标检测平均精度(mAP)达到90。3%，优于常规目标检测模型，适合遥感场景下的小目标检测。

    YOLOv5遥感图像小目标检测CA注意力机制BiFPN

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    面向模糊主题复杂问句的阶段性查询图生成

    邓涵玮刘钊高峰顾进广...
    2055-2060页
    查看更多>>摘要：论文面向无主题实体和多主题实体的模糊主题复杂问句，提出了一种基于阶段性查询图生成的改进方案。针对无主题实体复杂问句，论文提出了以答案节点为起始节点的查询图构造方案。针对多主题实体复杂问句，论文提出了一种基于规则和Transformer编码器的主题实体选取策略，提高了问答的准确性。在四个数据集上的对比实验结果表明，该方法在复杂问题问答上的表现优于最近表现较好的Multi-hopCQA。

    知识图谱问答查询图复杂问句阶段性生成查询图

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    一种基于多维度语义增强的句子编码

    白海平白文
    2061-2065,2094页
    查看更多>>摘要：问答系统、情感分析、文本分类等自然语言处理任务通常依赖于句子级语义表示，这种表示一般由句子编码器获得。现有句子编码器过度依赖句子对交互信息，忽略了句子本身包含的语义表征信息。为此，论文提出了一种基于多维度语义增强的双向LSTM和最大池化层次模型(MDSE)。首先使用自注意力机制捕捉句子内部的重要特征，然后利用字符级嵌入信息和词性信息组成多个细粒度的特征信息通道，最后将所有通道的输出共同作为句向量表示。实验表明，与其他深度学习方法相比，MDSE模型在三个公开的自然语言推理数据集得到了显著的性能提升。同时，下游任务实验进一步验证了该方法的句子表征能力。

    注意力机制句子表示自然语言推理长短期记忆网络

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    基于深度学习的炉内钢坯关键点检测方法

    季佳美邵允学吕刚
    2066-2071,2194页
    查看更多>>摘要：在部分生产线上，钢坯从炉内出炉的过程中，需要依靠人眼判断钢坯是否到达指定位置，到位后再利用推钢机推动炉内的钢坯完成出炉过程。在这个过程中，人眼长时间观察摄像头屏幕容易疲劳，人工劳动强度大成本高，生产工作效率较低。针对以上问题，文中提出利用机器视觉系统替代人类视觉系统进行钢坯位置的实时定位，首先将钢坯定位问题转换为关键点检测问题，然后提出了基于ResNet网络和基于关键点分割网络(Key Point Segmentation Network，KPSN)的两种模型来进行关键点检测，最后，通过测试和分析所提出的两种方法，提出了多方法融合的关键点检测方案，降低了极端情况下误检的风险，实际应用表明，文中所提方法具有较高的鲁棒性，达到了实际应用的要求。

    目标检测目标分割卷积神经网络工业智能化

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    基于视觉的水上目标测距技术及应用

    李红伯张明
    2072-2075,2140页
    查看更多>>摘要：双目视觉具有近距离测距精度高、获取的图像内容丰富等优点，是目前无人驾驶领域的研究热点，准确获取双目图像的视差是双目视觉测距的技术关键。然而，水面测距面临目标不规则晃动，增大了双目图像间水上目标的尺度、亮度差异，易造成匹配歧义。为提高立体匹配的准确性，提出一种结合Yolov5进行目标分割和一种改进的SIFT特征匹配方法。通过提取、匹配非线性尺度空间中目标的仿射不变特征点，从而可准确测得双目图像视差，进而得到精准的分割目标距离。实验证明，提出的改进的SIFT算法能够非常准确地得到双目图像的视差值，准确率达到97。1%，匹配时间仅为1。3 s，比原SIFT算法提高了10。4%，匹配时间缩短4s，比SURF算法提高了11。3%，匹配时间缩短0。5 s。

    水上目标双目测距特征提取SIFTYolov5

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    基于多视图阴影分割的光栅三维重建方法研究

    吴逸吴静静
    2076-2081页
    查看更多>>摘要：单视角结构光在测量复杂物体时，常遇到因高度导致的阴影问题，从而在阴影区域产生许多噪声点相位，影响测量结果。因此论文提出基于多视图阴影分割的光栅三维重建方法。改进MobileViT作为骨干网络，配合论文提出的APSA解码器模块搭建多尺度自注意力分割网络，精确快速完成阴影区域分割。使用相移轮廓术法配合多频外差法，结合阴影掩膜，获取各视角绝对相位图;使用高斯函数处理重投影误差获得各视角权重，从而融合得到高精度结果相位图，并最终通过系统标定参数计算完整点云信息。实验结果表明，使用该方法进行测量，绝对精度达到0。04 mm，在有效解决遮挡阴影问题的同时，具有较高的精度水平与重建质量。

    结构光测量多光栅数据融合图像分割自注意力

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