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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BlazePose与深度相机的体育评价系统

    吴苏皖徐荣青孔梅梅
    2306-2311页
    查看更多>>摘要：在目前的体育自动化测试和训练中，往往需要受试者穿戴多种传感器，影响了成绩的发挥，另一方面，仅依靠二维图像或深度相机的动作捕捉方法也难以全面、准确地描述人体运动姿态。论文针对上述问题，提出一种适用于常规体测项目的动作评价系统，首先将二维人体姿态估计模型BlazePose与深度相机结合，实现人体姿态关键点在三维空间中的准确定位，再通过卡尔曼滤波对关节点的轨迹进行平滑与估计，在此基础之上根据有限状态机的思想，以引体向上为例，完成了对多指标体测项目评价方法的设计，能够全面检测出各种犯规动作，实验表明整体正确检测率达到89%，处理速度达到20FPS，能够用于实际的辅助测试以及对个人的训练起到指导作用。

    人体姿态关键点动作评价体育测试深度相机

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    基于改进型Q-Learning算法的路径规划系统研究

    娄智波彭越辛凯
    2312-2316页
    查看更多>>摘要：随着无人驾驶领域的兴起，人工智能、强化学习等概念开始普及。人工智能设备具有集成度高、可训练性以及可编程性等特点，在无人驾驶中的路径规划领域发挥了重要作用。论文首先介绍了现有研究中较为经典的路径规划算法，并针对Q-Learning算法效率低下等问题进行研究，提出了一种改进型Q-Learning算法。该算法首先对智能体的运动以及空间环境进行建模，其次改进了Q-Learning算法的奖励机制，最后规定了智能体的运动方式。仿真结果表明，基于改进型Q-Learning算法有效改善了智能体的运动路径以及工作效率。

    强化学习路径规划奖励Q-Learning

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    用于图像边缘检测的SOC FPGA系统

    郝振中余耀赵东
    2317-2322页
    查看更多>>摘要：图像处理领域中，往往存在着软件处理实时性较差、FPGA硬件功耗大、片上资源使用较多的问题。为此，论文设计了一种资源消耗少、处理速度快的图像边缘检测系统。在FPGA上实现图像采集、图像灰度化、二值化、形态学滤波、优化的Canny边缘检测算法等功能，由硬核处理器实现外设及其IP核的映射，并配置摄像头、DDR3等设备的驱动程序。通过AXI总线协议实现HPS到FPGA的桥接，完成整个SOC FPGA系统的搭建。图像检测结果表明，该图像处理系统资源消耗低、实时性较高，继承了SOC与FPGA的双重优势，为图像处理方法与应用提供了新的发展方向。

    片上系统边缘检测硬核处理系统FPGA

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    基于关系冗余度的少样本实体关系自适应抽取

    高峰龚珊珊
    2323-2328页
    查看更多>>摘要：医学文本中丰富的医学知识可为构建医学知识图谱提供数据支撑，但医学文本中存在部分知识文本数量较少，导致了知识分布不平衡、循证类知识样本少等现实问题，且现有实体关系抽取模型对关系冗余、实体重叠等问题并没有很好的解决方案。论文针对上述问题，提出了一种基于关系冗余度的少样本实体关系自适应抽取模型，该模型弥补了现有抽取模型过度依赖大量标注语料、无法解决实体重叠等不足。使用医学相关文本展开实验，结果表明该模型较现有抽取模型F1性能提高了4。9%。

    医学领域知识图谱少样本信息抽取

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    一种用于道路场景分割的轻量级特征融合网络

    李富华吴陈
    2329-2335页
    查看更多>>摘要：道路场景的语义分割存在着实时性和准确性相冲突的矛盾，融合多层次特征和多尺度上下文信息可以提升分割模型的性能。但是复杂的特征融合将消耗较多的计算资源，并且现有的方法在分割过程中常常忽略位置信息，导致分割效果不理想。为了解决以上问题，使用了一种高效的轻量级特征融合网络(LFFNet)进行道路场景分割，具体来说就是使用了一个多层次特征融合模块，通过在注意机制中嵌入空间位置信息来增强多层次特征之间的语义一致性，以便在捕获远距离依赖关系的同时保留准确的位置信息。此外还使用了一种轻量语义金字塔模块，通过深度可分离卷积提取多尺度上下文信息。实验结果表明，LFFNet与现有的方法相比FLOPs减少了2。3倍，速度提高了1。7倍，在分割精度和计算效率上有较好的平衡。

    特征融合坐标注意力多尺度上下文信息深度可分离卷积语义分割

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    基于改进OpenPose的人体关键点检测算法

    汪志强吴静静
    2336-2342页
    查看更多>>摘要：人体关键点检测在人体姿态估计领域具有广泛应用场景，针对其检测速度慢、多人场景下无法实现关键点全局最优匹配的问题，论文提出了一种基于改进OpenPose的人体关键点检测算法。首先，对经典OpenPose前置特征提取网络所使用的普通3D卷积进行深度可分离卷积(DSC)替换，降低模型参数规模提高检测速度;然后，针对关键点坐标回归支路(PCM)对应的坐标标签值，提出了基于高斯核的标注策略，使得网络训练过程更加鲁棒;最后，基于匈牙利算法做二分图匹配，实现了多人场景下关键点的全局最优匹配。论文在COCO2017数据集上进行算法评估，在消融试验中，检测帧率FPS达到34，相对经典OpenPose提升了36%，对应AP50、AP75、AP90指标分别达到92。5、81。4、70。8，提升了8。4%，9。1%，8。9%，且与其他关键点检测方案对比，具有较高的检测精度。

    人体关键点检测OpenPose卷积神经网络二分图匹配

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    融合自适应t分布和随机游走策略的松鼠优化算法的研究

    张莲贾浩张尚德赵梦琪...
    2343-2347,2410页
    查看更多>>摘要：针对松鼠优化算法在后期寻优能力不足、容易陷入局部最优以及种群多样性损失较大的问题，提出了一种融合自适应t分布和随机游走策略的松鼠优化算法(TRWSSA)。该算法利用折射反向学习策略进行种群初始化，增强了种群的整体多样性;引入非线性搜索因子并且在每一次松鼠位置更新中加入自适应t分布扰动位置，减少算法陷入局部最优的概率，增强全局寻优能力;在最后的位置更新中加入随机游走策略对最优松鼠位置进行扰动更新，提高算法后期的收敛精度和速度。通过在8个基准函数上的仿真实验，对比其他智能算法以及改进算法，实验结果和分析表明TRWSSA在收敛速度、收敛精度上有明显提升，且能较好地解决寻优不足问题。

    智能优化算法松鼠算法算法改进融合策略折射反向学习自适应t分布随机游走基准函数

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    犹豫模糊多属性综合评价方法及应用

    张瑞丽马俊陈博行
    2348-2354页
    查看更多>>摘要：针对单传感器获取水域数据不精确等问题，使用多传感器采集同质数据，首先根据犹豫模糊集理论特点对数据以模糊矩阵形式进行融合，并采用组合赋权法确定属性权重，运用综合模糊评价指数对水样本进行评价。其次，通过分析目前各水质评价方法的不足之处，在原有综合模糊评价方法的基础上提出了一种基于犹豫模糊理论的多属性综合评价模型，解决了原有模型计算量大的问题。最后使用得分函数计算出犹豫模糊多属性综合评价算法下的评价指数，与传统模糊综合评价法进行对比分析，验证了该算法的合理及有效性，为多指标水质评价应用提供了更简便和客观的计算方法。

    得分函数犹豫模糊模糊综合评价综合指数评价多属性决策

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    基于时序数据降维的脓毒症死亡风险预测模型

    朱亚强袁学光李丹丹李元涛...
    2355-2360页
    查看更多>>摘要：现有脓毒症患者死亡风险预测模型大多需要患者的血常规结果等数据，输入特征较多且采集化验流程复杂。针对这个问题，提出了改进的包裹式(Wrapper)特征筛选方法以及基于LSTM和XGBoost的SD2V-XGBoost预测模型，能够仅使用较少的临床实时体征预测脓毒症患者的死亡风险。首先，利用改进的包裹式特征筛选方法筛选出和患者死亡风险相关性高的特征;其次，使用LSTM网络将患者的时间序列数据映射成向量;最后，将LSTM网络输出的向量和患者体征的统计特征作为XGBoost的输入，预测患者的死亡风险。使用公开的MIMIC-Ⅲ数据集进行实验。在输入特征数量方面，和已有研究的模型对比，SD2V-XGBoost模型在保持预测精度的前提下将输入特征数量减少了71％;在预测精度方面，仅使用临床实时体征，SD2V-XGBoost的接受者操作特征曲线下面积为0。852 1，准确召回率曲线下面积为0。632 0，死亡样本召回率为72。15％，均优于LSTM、XGBoost和随机森林模型。

    长短时记忆网络死亡风险预测时序数据处理特征筛选XGBoost模型

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    基于DDPG算法的无人船动态目标跟踪控制

    李浩东林伟袁毓胡智威...
    2361-2366,2399页
    查看更多>>摘要：为了实现无人船在复杂海况上对目标的追踪，使用DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法对无人船进行运动控制，使无人船完成对运动目标的快速追踪。在Simulink中使用Nomoto模型对无人船的运动模型进行建模。针对无人船的运动具有大迟滞性的特点对无人船的状态量进行重构，使无人船智能体可以通过重构的状态空间观测到状态量的高阶差分量。为无人船对运动目标追踪的任务设置了不易陷入局部最优解的奖励函数，最终强化学习智能体通过与环境的交互学会了有效地控制无人船对运动目标进行追踪，验证了算法的有效性。

    DDPG无人船运动控制运动目标追踪

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