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计算机与现代化
江西省计算机学会 江西省计算技术研究所
计算机与现代化

江西省计算机学会 江西省计算技术研究所

刘波平

月刊

1006-2475

jgsdd@163.com

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南昌市井冈山大道1416号

计算机与现代化/Journal Computer and ModernizationCSTPCD
查看更多>>《计算机与现代化》杂志成为“中国科技核心期刊”、“中国科技论文统计源期刊”！《计算机与现代化》系《中国学术期刊综合评价数据库来源期刊》；《中国学术期刊(光盘版)》、《中国期刊网》、《中国数字化期刊群》、《中国核心期刊(遴选)数据库》全文引用期刊。其特点是：时效性强，密切跟踪计算机科技发展动态，以最快的速度精选刊登计算机专业的新理论、新技术及其在各领域应用成果的论文。既有相当的学术水平，又有实际指导意义。编辑管理规范，系《CAJ-CD规范》执行优秀奖期刊。 设有栏目：系统分析与设计、软件工程、网络与通信、控制技术、计算机辅助设计、中文信息技术、人工智能、信息系统与ERP、信息安全技术、电子商务、图像处理、应用与实践等。 《计算机与现代化》于1985年创刊，多年来得到广大读者和作者的厚爱和支持，在此表示衷心的感谢，欢迎订阅投稿。
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    基于改进GWO的多无人机三维协同航迹规划

    焦健纪元法孙希延伍建辉...
    1-6,13页
    查看更多>>摘要：针对GWO算法求解多无人机协同航迹时存在协同性差、易陷入局部最优、收敛速度慢以及求解精度差的问题,提出一种基于改进GWO的多无人机三维协同航迹规划方法.首先,建立多无人机三维协同航迹规划数学模型,以消耗代价、高度代价、威胁代价、空间约束、时间约束5者的加权和以及惩罚项作为目标函数;其次,利用贪心算法和Tent映射相结合的方法来提高种群适应度,并保留种群的多样性来减小陷入局部最优的可能性;再改进收敛因子来提高算法收敛速度;然后,设计一种动态权重位置更新方法来提高算法的探索和开发能力;最后,将改进的GWO算法应用于多无人机航迹规划问题求解.与GWO算法和CSGWO算法对比的仿真结果表明,所提出的改进GWO算法在求解精度上分别提高了64.8%和16.7%,在收敛速度上分别提升了28.5%和25.4%,并且协同能力明显优于对比算法.

    协同航迹规划GWOTent映射动态权重多无人机

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    雨天道路场景语义分割算法及其移动端部署

    周安达唐超颖
    7-13页
    查看更多>>摘要：现有语义分割模型容易受到雨滴遮蔽干扰,在雨天道路场景数据集上表现不佳;且没有着重关注道路场景中较为重要的车辆和行人2个类别.针对上述2个问题,设计雨天道路场景语义分割算法并将其部署在移动端,以促进自动驾驶技术的发展.提出快速融合金字塔池化模块(Fast Fusion Pyramid Pooling Module,FFPPM),使特征图融合丰富的全局语义信息和局部细节信息,有效分割雨滴遮蔽的场景;提出多重注意力融合模块(Multiple Attention Fusion Module,MAFM),并提高损失函数中车辆和行人的类别权重,增加模型对车辆和行人的关注度;借助Android Studio平台将模型部署到移动端,使用ONNX Runtime进行前向推理,分割效果与电脑端一致.在Rainy WCity数据集上与较新的5种模型进行比较,本文模型在电脑端和移动端分割精度一致;PA和mIoU分别为95.25%和72.96%,车辆PA和IoU分别为84.04%和74.15%,行人PA和IoU分别为34.91%和26.37%,均高于其他5种模型;此外本文模型在电脑端和移动端的FPS分别为45.46和1.26,分割速度较快.本文模型能够在移动端有效分割雨水遮蔽下的道路场景图像,对车辆和行人分割更加精确.

    语义分割道路场景雨滴遮蔽类别权重移动端部署

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    基于改进麻雀搜索算法的接地网腐蚀故障定位

    杨正科沈小东王凯翔何立...
    14-20页
    查看更多>>摘要：接地网是电力系统正常运行的重要组成部分,接地网的接地阻值直接关系到系统稳定、安全保护、电流整定等系列问题.接地网所用材料主要为普通碳钢或者镀锌碳钢,而接地网常年埋于地下,易发生腐蚀而造成故障,需要及时进行腐蚀故障定位并进行修复.随着电气系统的快速发展,对接地网的性能要求更加严格,这对接地网腐蚀定位的精度和准确度提出了更高要求.针对当前接地网腐蚀定位准确率不高的情况,本文提出一种基于改进麻雀搜索算法的接地网腐蚀故障定位方法(INLSSA),采用ICMIC混沌映射,融合北方苍鹰优化算法勘探阶段位置策略,并在跟随阶段加入莱维飞行扰动对麻雀搜索算法进行了改进;基于电网络理论和微量处理法建立故障诊断模型;最后利用INLSSA算法进行求解.实验结果表明,与麻雀搜索算法、北方苍鹰优化算法、灰狼优化算法、蜣螂优化算法、金豺优化算法相比,INLSSA算法能有效进行故障定位,稳定性好,准确率高,可为实际接地网故障定位所参考.

    接地网腐蚀故障定位改进麻雀优化算法INLSSA微量处理法

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    基于改进MobileNetV3的视觉SLAM回环检测算法

    杨骏胡为朱文福
    21-26页
    查看更多>>摘要：针对传统回环检测算法在光照变化、动态物体、视点变化等场景下检测准确率低,从而导致机器人建图误差大的问题,提出一种基于改进MobileNetV3的视觉SLAM回环检测算法.首先,对协调注意力(Coordinate Attention,CA)机制进行改进并融入特征提取网络,提升网络对空间信息的提取,使网络提取的特征更符合回环检测要求.然后,使用自编码器对提取的特征进行降维,并进行相似度计算,判断是否出现回环.在City Centre数据集上的实验结果显示,与传统算法相比,基于改进MobileNetV3的回环检测算法准确度提高了21.8个百分点,速度也大幅度提高.相较于其他方法,该方法能够更好地消除视觉SLAM系统的累积误差,同时具有更高的实时性.

    回环检测深度学习协调注意力机制自编码器降维相似度计算

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    改进YOLOv5的路侧单目视角小目标检测算法

    魏学诚江凌云李研何非...
    27-34,41页
    查看更多>>摘要：针对车路协同感知交通场景下,路侧视角存在远距离目标及小目标识别精度较低、特征较少等问题,提出一种基于YOLOv5的小目标检测改进算法.首先,在主干网络中,加入GAM注意力模块增强网络特征提取能力;其次,引入RepBi-PAN代替原颈部网络的PANet结构增加网络对小目标的定位能力;最后,使用SIoU损失函数代替原来的CIoU损失函数,能够有效地避免预测框在回归过程中的任意匹配,从而增强模型的鲁棒性,加快网络模型的训练速度.实验结果表明相比于原YOLOv5 6.0版本,当交并比IoU为0.5时各类平均精度mAP提升了6.9个百分点,当交并比IoU为0.95时各类平均精度mAP提升了6.4个百分点,有效地提高了路侧视角小目标检测的检测能力.

    车路协同感知路侧视角注意力机制小目标检测

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    基于图像去噪的面部皱纹增强检测及评价

    钟佳璇郎恂张宁涛张曌...
    35-41页
    查看更多>>摘要：面部皮肤皱纹与生理年龄呈正相关,是衰老的重要特征.现有的皱纹检测算法受人脸五官及图片背景影响,只能对面部局部区域进行检测,并且侧重于额头水平方向皱纹的检测,存在定位不准以及将垂直或水平不连续的纹理认定为皱纹的问题,从而导致皱纹检测准确率低.此外,在皱纹评价方面,现有方法缺乏对人脸整体皱纹的定量评价指标.为解决上述问题,提出一种基于图像去噪的面部皱纹增强检测及评价方法.首先,利用2D-VMD对人脸面部图像进行预处理去噪,降低非皱纹区域的不良影响;然后,使用混合Hessian滤波器定位皱纹区域,再利用Dlib库将人脸五官及图片背景去除,以实现对面部整体的皱纹检测;最后,根据皱纹曲线对象的几何约束及强度约束,提出一种改进的皱纹定量评价方法.该方法不再局限于对单条皱纹进行评价,填补了人脸整体皱纹定量评价指标的空缺.本文在二维人脸面部图像上验证了所提出的面部皱纹增强检测及评价方法的有效性.

    2D-VMD海森滤波器皱纹检测皱纹评价最大曲率

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    基于改进Mask R-CNN和LSD的图纸管道检测方法

    黄杉杉吴巍徐雨晴魏婕...
    42-48页
    查看更多>>摘要：针对核电轴测视图中因管道特征不明显、管道尺度差异大及管道相交导致的管道识别精度差及错检、漏检等问题,提出一种基于改进的Mask R-CNN及LSD方法检测图纸中的管道.首先,针对管道特征不明显问题,将识别目标由管道调整为管道及其尺寸标注线,增加目标几何特征;其次,改进Mask R-CNN网络,引入双向加权特征金字塔结构,提高不同尺度目标特征提取能力,将原非极大值抑制改为DIoU-NMS,提高相交管道识别精度;最后,通过LSD算法检测出目标图像中的直线,再经过条件约束筛选及最小二乘拟合得到管道直线,实现管道的准确检测.实验结果表明,改进的Mask R-CNN算法有效减少了管道错检、漏检问题,精度可达90.04%,结合LSD直线检测、条件约束及最小二乘拟合算法得到管道直线,满足图纸管道检测的要求.

    管道检测实例分割MaskR-CNN算法LSD条件约束

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    基于改进YOLOv5的施工防护佩戴检测

    韩瑞超孟令军敖利丞谢宇斌...
    49-54页
    查看更多>>摘要：针对现有算法在复杂环境下对安全帽和安全背心的检测存在漏检、定位错误、精度低等问题,提出一种基于CAS-YOLOv5的防护装备检测方法.首先,为了解决小目标的漏检问题,使用ASFF(Adaptively Spatial Feature Fusion)检测头提高模型对小目标的识别能力;其次,为了提高模型的检测精度以纠正定位错误,在主干网络中增加坐标注意力机制,增强模型对重要目标区域的感知力,提高目标检测的召回率;随后,使用WIoU损失函数,加快模型训练的收敛速度,同时在网络颈部增添由GSConv(Group Shuffle Convolution)模块构成的Slim-Neck,以减少特征图的维度,从而提高模型的计算效率;最后,通过在公共数据集上进行消融、对比实验可知该方法的mAP指标相比基准模型提高了5.6个百分点,召回率提高了4个百分点.改进后的方法能够减少漏检率并且有效提高检测性能,在施工防护装备检测方面具有广阔的应用前景.

    装备检测损失函数GSConvASFF

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    基于领域自适应的水下图像增强算法

    杜菲瑀王海燕姚海洋陈晓...
    55-60页
    查看更多>>摘要：水下图像增强是完成水下任务的关键技术.针对水下图像存在的颜色失真、图像模糊的问题,本文设计一种基于领域自适应的水下图像增强算法(Underwater Domain Adaptation Network,UDA Net),实现无监督条件下水下图像的有效增强,显著改善原始水下图像的清晰度.该算法基于U-Net网络框架,利用卷积神经网络和多头注意力机制进行特征提取,引入对抗学习思想,在领域特征提取模块与输出模块中加入判别网络,同时优化源域特征增强损失、特征对齐损失以及输出对齐损失,保证源域到目标域的风格迁移与特征对齐,实现水下增强效果.此外,利用公开的水下数据集EUVP、UIEB以及UFO-120进行实验验证,并与前沿的增强算法进行对比实验,实验结果均表明了本文UDA Net算法的有效性,并在水下图像增强任务上具有良好的应用前景.

    水下图像增强风格迁移对抗学习损失函数

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    基于改进极限学习算法的电力信息数据融合模型

    杜猛俊李昂童俊钱锦...
    61-64,86页
    查看更多>>摘要：针对电力通信网络中电力流和信息流交互能力差,导致电力信息数据效用低,无法满足实际新型电力系统需求的问题,提出一种基于通信数据融合方法的改进极限学习算法来提高新型电力系统中电力信息数据采集和高能效的数据处理性能.首先,采用低秩自回归张量补全(Low-rank Autoregressive Tensor Completion,LATC)算法来整合电力流、信息流传递回终端的多源异构数据,并消减缺失数据影响;进一步采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法将数据间的联系构建为数据特征,并输出特征集完成数据特征级融合.随后,为了提高融合任务中的融合准确率,在极限学习机中加入注意力机制作为底层基础架构.最后,实验结果表明了该方法的有效性.

    电力通信数据ELM算法数据融合LATC算法注意力机制

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