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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

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330002

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。
正式出版
收录年代

    基于注意力的DSMSC的遥感图像场景分类

    刘宝宝杨菁菁陶露王贺应...
    72-77页
    查看更多>>摘要：针对遥感影像背景复杂且场景目标尺度信息不同导致模型分类准确度较低的问题,提出一种基于注意力的深度可分离多尺度扩张特征融合网络的遥感图像场景分类模型(Depthwise Separable Multi-scale Dilated Convolution,DSMSC).首先,该模型基于深度可分离卷积构建特征提取模块,在提取影像深层特征的同时减少参数量;然后,通过多尺度扩张卷积模块增大网络感受野,获取图像的全局特征和关联特征;最后,利用注意力机制使网络关注重要的特征并将其输入到Softmax分类器进行分类.在遥感场景AID和WHU-RS19这2个数据集上进行验证,实验结果表明与AlexNet、VGG-16、ResNet18等模型相比,本文模型的准确率分别提高到93.32%和91.15%,同时具有较低的参数量,对遥感图像场景分类具有一定的应用前景.

    遥感图像场景分类卷积神经网络深度可分离卷积多尺度扩张卷积

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    基于改进YOLOv8的SAR舰船目标检测算法

    谷岳邓松峰沈霁穆文涛...
    78-83页
    查看更多>>摘要：为了提高SAR图像中舰船目标检测的准确性,特别是在面对目标大小不均、分布密集和复杂背景的挑战时,提出一种基于YOLOv8改进的YOLO-3M舰船目标检测算法.首先,算法引入多尺度膨胀卷积特征提取模块(Multiscale Dilated Convolution Block,MSDB)到主干网络中,使用多个膨胀率不同的卷积来提取多尺度特征,在不增加计算成本的情况下增大了感受野;其次,在颈部网络中引入多维度协作注意力机制(Multidimensional Collaborative Attention,MCA),在通道、高度和宽度3个维度上捕捉关键特征,实现不同维度信息的交互,帮助网络有效地关注到复杂背景中的关键部分;最后,在检测头引入MPDIoU损失函数,以应对现有损失函数在处理预测边界框与实际边界框时,尽管长宽比相同但宽度和高度数值完全不同时无法有效进行检测的问题.在SSDD数据集上的实验结果表明,本文算法在准确率和平均精度更高的同时,有效减少了参数量和计算量,使得模型更轻量并更适合于资源受限的环境,并且在复杂舰船的误检和漏检情况上有了显著的改善.

    舰船检测SAR图像YOLOv8多尺度膨胀卷积模块多维度协作注意力机制MPDIoU

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    中英文场景文本图像的检测和识别算法

    王艳媛茅正冲
    84-90,99页
    查看更多>>摘要：场景文本图像的背景复杂,检测算法难以定位文本区域,导致识别难度较高.为了同时检测和识别中文和英文的场景文本图像内容,并提高其检测和识别的准确率,提出一种基于ABCNetv2网络改进的算法模型TD-ABCNetv2.针对文本的形状、排列和字体等特征存在差异性的问题,该模型以SKNet作为骨干网络,引入选择性核函数SK模块,帮助网络学习不同尺度的特征,适应不同尺度、形状和方向的文本.考虑到中英文场景文本的字符大小和间隔不同,在FPN结构中增加ECA注意力模块,更有效地整合通道信息,增强网络对不同特征的敏感性,使得特征融合更有针对性.同时引入CIoU损失函数,更准确地衡量边界框之间的重叠程度,适应文本形状的变化,增强模型的泛化能力.通过在多个公开数据集上进行实验,结果表明了本文模型的有效性.

    场景文本中文文本检测SKNet注意力机制交并比

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    无人帆船半物理仿真测试系统设计

    万兵赵文涛潘多涛赵峥韬...
    91-99页
    查看更多>>摘要：针对聚焦无人帆船电控系统的潜在漏洞,设计一种低成本的无人帆船半物理仿真测试系统.利用真实试验、假设或平台自身搭载传感器数据,验证特定工况下无人帆船下位机运行逻辑及硬件执行机构运行状况.为实际工程应用之前解决潜在漏洞提供参考方案.系统由现有"海鸥"号无人帆船电控系统及Python搭建上位机构成,以约定通信命令协议进行上下位机通讯.支持固定格式配置文件及测试数据文件,通过编写文件内容设计测试工况、流程及内容.基于"海鸥"号无人帆船已有海试数据,已验证不同工况无人帆船定向、定点及轨迹跟踪运行逻辑.该系统成本低、测试方式灵活、测试环境要求低及无需额外购置设备,在实际工程中具有可观的应用场景.

    无人帆船半物理仿真轨迹跟踪无人帆船定点

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    基于毫米波雷达与视觉融合的电力现场安全帽佩戴检测

    陈亮李诚易伟熊伟...
    100-107页
    查看更多>>摘要：针对目前纯视觉方案的安全帽检测算法难以兼顾精度与实时性的问题,本文利用毫米波雷达与视觉融合技术,提出一种基于嵌入式设备实时检测电力作业人员是否佩戴安全帽的智能识别算法.首先,对毫米波雷达和相机数据进行空间和时间融合;其次,基于目标生命周期方法对雷达数据进行有效目标筛选,设计状态滤波粗检测作业人员,并计算出图像感兴趣区域(ROI)映射到图像;然后,对多ROI的情况设计去重与合并方法;最后,基于YOLOv5模型,采用改进的轻量级网络ShuffleNetv2作为骨干网络,提高网络运行速度,在ROI中对人员是否佩戴安全帽进行检测.在电力现场搭建实验平台并将该方案与现有的纯视觉方案进行对比实验,结果表明该方法在检测精度有所提高的同时,实时性大幅提升,可以在作业现场实现基于嵌入式设备的实时检测.

    目标检测毫米波雷达神经网络数据融合施工安全

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    超短时电力负荷预测技术研究进展

    邬秀玲周盛王春娟余萃卓...
    108-115页
    查看更多>>摘要：超短期预测在许多领域有广泛的应用场景.超短期电力负荷预测对于电力的实时调度、资源分配具有重要意义.合理的电力调度能够提升居民的用电体验,同时避免资源浪费.随着我国用电结构越来越多样化,对电力负荷进行准确的预测逐渐成为了难题.本文介绍超短期电力负荷预测的应用场景以及当前面对的困难与挑战,从技术层面将目前主流超短期电力负荷预测使用的方法分为传统预测方法、智能预测方法和组合预测方法,并对每一类方法内的模型按照实现方式进行细分和归类,随后在介绍过程中对部分典型模型的原理进行解释,最后,对比总结3类方法的优缺点,以表格的形式直观展示文中提到的部分模型的特点,并对未来超短期电力负荷预测的研究方向提出合理的建议.

    超短期预测电力负荷预测传统预测组合预测

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    基于状态感知数据平面的SDN故障检测与恢复方案

    肖军弼邱艺
    116-122页
    查看更多>>摘要：SDN网络中节点或链路发生故障时的处理策略通常基于静态的流表规则,受到SDN数据平面与控制平面分离架构的限制,不允许在数据平面存储任何网络流的状态信息,导致数据平面缺乏故障自主决策能力.针对此问题,本文提出一种基于状态感知数据平面的SDN故障检测与恢复方案SAFDR.SAFDR定义数据平面的数据流处理原语与状态转换关系,形成状态感知数据平面故障检测与恢复方法,以提高数据平面处理灵活性与故障时的自适应能力.SAFDR中提出的链路质量分析模型根据网络状态动态更新备用链路集合,可以有效解决网络动态变化引起的链路拥塞问题.仿真实验结果表明SAFDR满足电信级故障恢复时间要求,并且较其他故障恢复解决方案有更高的链路利用率.

    软件定义网络状态感知数据平面故障检测与恢复多维链路质量分析

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    征稿启事

    封2,封3页
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