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期刊信息/Journal information
计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
计算机应用与软件

上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

朱三元

月刊

1000-386X

cas@sict.stc.sh.cn

021-62520070-505/112，62524515

200040

上海市愚园路546号

计算机应用与软件/Journal Computer Applications and SoftwareCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊面向从事计算机应用软件技术开发的科研人员、高等院校师生、科技管理专业人员等。主要报道计算机在各个领域中的应用技术成果。内容翔实，富有创新性、科学性、实用性，是一本颇具参考价值的刊物。
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    基于带宽感知动态压缩算法的PET/CT影像传输策略

    刘琦王晔绮赵国桦崔勇...
    142-149页
    查看更多>>摘要：针对网络带宽不断变化以及PET/CT影像数据量大引发的过量传输请求命令,提出一种基于带宽感知动态压缩算法的PET/CT影像高效传输策略,简称T-PCI策略.该策略首先依据序列信息进行影像序列化打包,同时监测当前网络的实时带宽,采用带宽感知动态压缩算法和边压缩边传输机制,实现海量影像传输.仿真实验结果表明,与三种常规传输模式相比,T-PCI策略以实时带宽和边压缩边传输为基线,其传输总时间可降低19％～58％,有效提高传输效率.

    数据传输医学影像PET/CT带宽感知动态压缩

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    基于随机数的分组动态帧时隙ALOHA算法研究

    牛琨高仲合张凡
    150-155,207页
    查看更多>>摘要：当读写器识别范围内同时存在大量标签时容易引起碰撞问题,导致系统吞吐率恶化.针对此问题,提出基于随机数的分组动态帧时隙ALOHA算法.在原有算法基础上,使标签携带多级随机数,将多数空闲时隙转化为成功时隙,减少时隙消耗数,提高系统吞吐率;提出改进的帧长与标签数对应关系,提高系统稳定性.仿真实验结果表明,该算法表现出较好的吞吐率与稳定性,系统吞吐率由36.8％提高至55.3％.

    无线射频识别防碰撞算法帧时隙随机数数据帧

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    基于卷积神经网络的疲劳检测改进算法

    周先春邹清宇陆滇
    156-160,168页
    查看更多>>摘要：为了解决当前的疲劳检测算法准确率低或实时性差的缺点,提出一种改进的卷积神经网络疲劳检测算法.使用HOG检测算法结合KCF跟踪算法对采集的人脸进行检测和跟踪;随后调用Dlib库进行脸部关键点的提取;通过引入可变形卷积神经网络对提取的眼部和嘴部进行状态识别;通过CEW和YAWDD数据集进行测试,疲劳检测准确率达到94.36％.实验表明,与当前的疲劳检测算法相比,提出的方法能够实时地检测驾驶员疲劳,并且具有较高的准确率.

    人脸检测Dlib可变形卷积状态识别疲劳检测

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    抑制船尾拖纹的长时段船舶跟踪方法

    何水陈黎陈姚节
    161-168页
    查看更多>>摘要：船舶跟踪任务中水面拖纹干扰和目标遮挡会影响船舶跟踪的效果.提出一种抑制船尾拖纹的长时段船舶跟踪方法.对图像预处理,提升图像清晰度;使用离线训练的拖纹检测器检测水面拖纹,实时校正船舶跟踪框;根据感知哈希算法判断是否发生目标遮挡,遮挡时使用在线检测器对目标区域进行检测,找回船舶位置并初始化跟踪器,实现长时段跟踪.实验结果表明,该方法能有效抑制船尾拖纹对跟踪的影响,提高船舶跟踪精度,实现长时段船舶跟踪.

    船舶跟踪拖纹检测孪生网络长时段重检测

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    基于YOLOv3-Tiny改进的船舶目标检测研究

    朱伟段先华程婧怡
    169-174,229页
    查看更多>>摘要：针对船舶实时性检测中出现的检测精度低、漏检问题,改进一种基于YOLOv3-Tiny的船舶目标检测算法.通过引入深度可分离卷积作为主干网络,提高通道数量,减少模型的参数量和运算量;采用H-Swish和Leaky ReLU激活函数改进卷积结构,提取更多特征信息;利用GIOU(Generalized Intersection Over Union)损失优化边界框,突显目标区域重合度,提高精度.在混合船舶数据集上检测结果表明,改进后YOLOv3-Tiny的检测精度为83.40％,较原算法提高5.33百分点,召回率和检测速度也均优于原算法,适用于船舶实时性检测.

    船舶检测YOLOv3-Tiny深度可分离卷积H-SwishGIOU

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    基于改进的VGG16网络金属表面缺陷图像分类研究

    胡坤吴国庆胡祖辉王忠明...
    175-180页
    查看更多>>摘要：针对工业生产中金属表面缺陷识别存在人力消耗大、效率不高等问题,提出改进的VGG16网络金属表面缺陷图像分类方法.以VGG16网络为基础,引入注意力机制CBAM增强特征学习能力,引入Inception网络结构拓宽网络宽度,以此增强模型非线性能力;对输入图像做数据增强处理,提高网络模型鲁棒性.实验证明,改进的网络模型在数据集GC10-DET上准确率达到90.23％,在数据集NEU-CLS上准确率达到98.84％.实验结果表明该方法在金属表面缺陷分类上具有良好的实际应用意义.

    缺陷图像分类VGG16网络注意力机制Inception网络

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    基于注意力机制和软匹配的多标签遥感图像检索方法

    张永梅徐敏李小冬
    181-185,199页
    查看更多>>摘要：针对卷积神经网络对于多标签遥感图像特征提取能力弱、不能准确反映遥感图像多标签复杂性的问题,提出基于注意力机制和软匹配的多标签遥感图像检索方法.在特征提取阶段,以密集卷积神经网络模型为基础,在每个密集块(Dense Block)后添加CBAM(Convolutional Block Attention Module)层,实现对多标签图像区域特征提取.在模型训练时,利用区分硬匹配与软匹配的联合损失函数,学习图像的哈希编码表示.通过评估遥感图像哈希编码间的汉明距离,实现相似图像的检索.实验结果表明,所提方法在数据集NUS-WIDE和多标签遥感图像数据集DLRSD上与其他基于全局特征的深度哈希方法相比,明显提升了检索准确率.

    遥感图像检索密集卷积神经网络深度哈希多标签软匹配

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    基于深度学习的眼周识别方法研究

    秦涛王云龙孙哲南周琬婷...
    186-193页
    查看更多>>摘要：为了提高眼周识别性能,提出一种基于深度卷积神经网络的眼周识别方法(PeriocularNet).Periocu-larNet具有16层卷积神经网络,融入了残差学习模块,使用了 ArcFace损失函数;在训练策略上引入数据增强,以解决训练过程中产生的过拟合.在UBIPr、UBIRIS.V2数据集上进行实验,实验结果表明所提方法的识别EER值分别达到1.9％和7.9％,相较于经典的眼周识别方法取得了更好的眼周识别性能.另外,为了验证端到端的眼周识别方法中眉毛区域特征对眼周识别性能的影响,建立两个涉及三种眉毛形态的眼周数据集.通过实验验证,保持眉毛区域特征不变的眼周数据识别EER比其他两种去掉眉毛特征的情况更低,表明眉毛区域特征能够提高眼周识别性能.

    生物特征识别眼周识别深度学习卷积神经网络眉毛区域

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    结合单列多列神经网络的移动状态人群计数方法研究

    温宇健郭士杰
    194-199页
    查看更多>>摘要：已有人群计数方法局限于对人群的全部进行计数,在仅对人群中的移动者进行计数时准确率较低,基于注意力的多阶段深度学习框架被提出以解决这一问题.通过注意力机制适应性地在单列和多列计数网络进行选择,结合单列网络的深层特征表示能力和多列网络多尺度特征学习能力,有效提取人群中移动者的特征.实验结果表明,所提出的方法均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)皆低于已有人群计数方法,能够有效提高处于移动状态的人群的计数精度.

    人群计数深度学习单列多列网络注意力机制

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    相互作用的情感与原因子句提取模型

    陆丁天张志远刘佩佩于得水...
    200-207页
    查看更多>>摘要：无情感标注的原因提取获得较多关注.由于情感与原因是相互影响的,基于此,提出相互作用的情感与原因子句提取模型,加入相互作用的注意力矩阵提取情感与原因之间的关联性,进而提高情感子句与原因子句的提取效果.实验结果表明相互作用的注意力矩阵能显著提高模型效果.

    情感子句原因子句情感分析注意力相互作用矩阵

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