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期刊信息/Journal information
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

0791-86490996

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。
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    基于3D-SIFT与4PCS融合的大数据量点云快速配准方法

    李家乐李哲润赵勇张杨...
    1-6页
    查看更多>>摘要：测量点云与模型点云的配准是视觉定位的关键.针对测量点云数据量大且与CAD模型点云重叠率低造成视觉定位精度差、算法效率低的问题,提出一种基于三维尺度不变特征变换(3D-SIFT)与4点快速鲁棒匹配算法(4PCS)融合的测量点云与模型点云配准方法.首先利用深度相机对零件进行点云提取并对提取到的测量点云进行降噪和滤波处理;接着利用3D-SIFT特征点提取算法对测量点云和CAD模型点云进行特征点提取;最后把提取的特征点作为4PCS算法的初始值进行2种点云数据的配准.与常用的4PCS算法、Super-4PCS算法相比,在算法仿真与实际应用实验结果表明,本文算法在保证配准精度的前提下将配准速度提高30%以上.

    测量点云模型点云SIFT4PCS算法点云配准

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    嵌入翻筋斗策略的自适应秃鹰搜索算法及其应用

    夏煌智陈丽敏毛雪迪祁富...
    7-14页
    查看更多>>摘要：针对秃鹰搜索算法(BES)容易陷入局部最优与求解精度低等问题,本文提出一种改进的秃鹰搜索算法.首先,通过Circle混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,提升了初始种群的多样性;其次,在算法搜索选择空间阶段中,结合自适应权重对秃鹰个体位置进行更新,平衡算法的搜索与开发能力;最后,利用翻筋斗觅食策略更新后续阶段秃鹰领导者个体位置,并融入精英差分变异增强算法跳出局部最优的能力.在多个标准测试函数进行对比仿真实验,并应用改进算法对随机森林分类参数进行优化,实验结果表明,改进后的算法在求解效率方面有较大提升,且求解精度与分类准确率也优于传统算法.

    秃鹰搜索算法Circle混沌映射自适应权重翻筋斗觅食策略精英差分变异

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    基于改进U-Net的髋关节关键点检测算法

    陈震姚京辉苏成悦
    15-19,28页
    查看更多>>摘要：使用骨盆X光片诊断发育性髋关节发育不良(Developmental Dysplasia of the Hip,DDH)要求准确地标注髋关节关键点,而深度学习方法能作为可靠的辅助工具.针对骨盆片拍摄姿势和拍摄距离多样化问题,本文基于U-Net提出了RKD-UNet来检测髋关节关键点.该模型使用残差块改进U-Net的卷积层和skip-connection路径,并将坐标注意力引入到编码器中以增强模型对关键点邻域的特征提取能力.在编码器顶部使用卷积和ASPP模块构成Bridge块,以[3,6,9]的空洞率融合不同尺度的特征信息并提升模型的感受野.本文使用包含骨盆正位片、蛙位片、下肢全长片和术后骨盆片的数据集训练和测试模型.RKD-UNet实现了3.19±2.19 px的平均关键点检测误差和2.83°±2.59°的平均髋臼角测量误差.对正常、轻度、中度和重度脱位案例诊断的F1分数分别达到89.6、77.1、57.9和94.1,高于医生的手动诊断结果.实验结果表明,RKD-UNet能准确检测髋关节关键点并辅助医生诊断DDH.

    深度学习U-Net关键点检测发育性髋关节发育不良辅助诊断

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    基于稀疏重构的前视声纳成像方法

    徐云艳郑葳刘建国毕杨...
    20-28页
    查看更多>>摘要：基于稀疏重构的DOA估计算法可以通过加强表示稀疏性而获得更高分辨的空间谱估计,有助于实现相邻目标的区分,本文提出一种在每个距离上稀疏重构的声纳成像方法.该方法利用声纳成像中目标本身具有的稀疏性,以及稀疏重构算法中的范数约束,来获得更高的分辨率以最终实现成像效果的改善.在仿真和水池实验中,将l1-SVD和SpSF稀疏重构算法与传统方位估计方法MUSIC、CBF、SFW-L21、NN-SpSF进行性能对比,实验结果表明l1-SVD算法和SpSF算法成像优于传统方法,有较窄的主瓣和较低的旁瓣,且对背景噪声有一定的抑制效果.同时,对2个相邻很近的目标,也可较好地区分出来,表明本文算法具有较高的分辨率.

    稀疏重构方位估计成像声纳波束形成

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    毫米波大规模MIMO-NOMA系统用户分簇和功率分配设计

    李旺旺黄学军
    29-35页
    查看更多>>摘要：针对多用户毫米波大规模多输入多输出-非正交多址接入(MIMO-NOMA)系统功率分配计算复杂的问题,提出新用户分簇和功率分配方案,提高系统的频谱效率.首先改进基于簇头选择的用户分簇方案,根据真实信道动态选择阈值并确定分簇数目,使分簇结果更适合实际情况,用户从波束中获得更大增益.然后以最大化系统频谱效率和能量效率的加权和为目标设计功率分配,使用改进的元启发算法求解.通过对粒子群(PSO)算法引入新的矢量成分和添加余弦扰动使算法更快收敛到全局最优值,并融合沙猫优化(SCSO)算法使算法结果更加精确.仿真结果表明,与现有算法相比,本文提出方案的频谱效率和能量效率优于传统方案,且更适合多用户情况.

    大规模MIMO非正交多址用户分簇元启发算法功率分配

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    基于CRF的分区倒排索引压缩算法

    王子琛瞿有利
    36-42,55页
    查看更多>>摘要：倒排索引是大型搜索引擎的核心数据结构,本质是倒排列表中整数序列的集合.倒排索引压缩可以有效减少倒排索引所占空间,提高对关键词的检索效率.本文提出的基于条件随机场(CRF)的分区倒排索引压缩算法主要关注域值分区的分区方式.该算法对序列进行预分区,并且使用条件随机场对预分区进行标注并重组,有效减少了压缩时间.根据分区类型,该算法使用相应的编码方式,进一步减少了压缩后的空间占用.与其他倒排索引压缩算法进行对比实验分析,结果表明本文算法在压缩率上超过目前一些域值分区的算法,并且在解压时间上与其他域值分区算法相当.该算法在时间和空间上取得了较好的平衡.

    倒排索引数据压缩域值分区条件随机场搜索引擎

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    用于遥感图像目标检测的少样本算法

    薛杨义周立凡龚声蓉
    43-49,63页
    查看更多>>摘要：针对遥感场景数据量匮乏,高空拍摄捕捉的地表物体尺寸变化明显,包含大量多个类别的物体以及复杂背景,导致检测准确率低、分类不准确等问题,提出一种基于二阶段检测模型(Faster RCNN)的少样本遥感目标检测网络.新增新型反转卷积算子构建检测器主干,提高特征提取能力;融入多尺度对象级正样本特征进行原始特征增强,抑制负样本的不利影响,充分挖掘各目标尺度的特征信息,帮助语义信息进行定位;采用对比监督的思想改进损失函数,细化目标分类,降低误检率.在公开遥感数据集上的实验结果表明,在仅有少量遥感标注样本的条件下,该网络能适应遥感图像的多尺度特征并有效缓解数据稀缺引发的过拟合现象.与先期Meta RCNN和FsDet网络相比,平均准确度进一步提升了3.8个百分点和2.5个百分点,为遥感领域的图像目标检测提供有意义参考.

    少样本目标检测特征增强微调遥感图像对比损失

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    基于多尺度频率注意力的多阶段去雨算法

    吴甜甜李延恺刘阳
    50-55页
    查看更多>>摘要：雨天气候下户外视觉系统捕获到的图像易受到雨纹的干扰,导致成像质量下降,影响后续视觉任务的进行.去除图像中的雨纹并获得高质量的图像对后续计算机视觉任务处理尤为重要.本文提出基于多尺度频率注意力的多阶段去雨算法,旨在去除单幅雨图像中的雨纹,恢复出高质量的图像.首先结合雨纹的多样性,设计多阶段去雨模型,将去雨过程分解成多个子过程,逐步去除雨纹;其次针对目前去雨算法中存在过平滑问题,改进长短期记忆循环网络实现多阶段去雨,引入频率注意力机制加强对雨纹的关注,设计多尺度特征提取方式表征全局信息;最后通过细节恢复模块加强对背景成分的保留.实验结果表明,在合成数据集和真实数据集上本文算法都能够有效去除雨纹并保留完整的背景信息,有较好的去雨效果.

    单幅图像去雨频率注意力卷积网络循环网络离散余弦变换

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    改进生成对抗网络的图像去雾算法

    刘彦红杨秋翔
    56-63页
    查看更多>>摘要：雾霾天气下,可见光透过大气层时发生散射和吸收,导致图像质量变差、信息遮挡或丢失.基于此提出改进生成对抗网络(GAN)的图像去雾算法,该算法在生成器和鉴别器对抗中学习生成去雾图像.在生成器中,提出一种3行多列的多尺度融合注意力网络(Grid-G),引入通道注意力和像素注意力,分别从不同角度处理图像的厚雾区域和高频区域.在鉴别器中,引入图像中的高低频信息构建融合鉴别器(FD-F),将其作为额外先验判别图像的来源.在RESIDE数据集对合成数据和真实数据进行实验,实验结果表明本文算法在峰值信噪比和结构相似度等方面均优于其余对比算法,取得了更好的去雾效果,有效改善颜色失真等问题.

    图像去雾生成对抗网络融合鉴别器

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    基于反向残差注意力的光流估计

    梁建业陈俊洪方桂标吴兴财...
    64-68,74页
    查看更多>>摘要：光流估计是视频理解和分析的一项基本任务.现有的许多方法直接将遮挡作为异常点剔除,从而提高模型计算光流的能力,但这也容易引起图像灰度不连续,导致光流估计失败.此外,物体高速运动造成的大位移问题一直是光流估计的难点.为了解决上述问题,本文提出一种用于光流估计的基于反向残差注意力的生成对抗学习框架(FlowTran-GAN,FTGAN).该框架通过设计一个反向残差注意力模块增强特征的空间信息,提高像素之间的匹配程度;并且利用基于U-Net的鉴别器来约束生成器,减少光流估计的误差和不连续性,提高模型的泛化能力.通过在KITTI-2015数据集和MPI-Sintel数据集上进行的实验,实验结果表明本文所提出FTGAN的有效性和优越性.

    光流估计反向残差注意力生成对抗学习有监督学习

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