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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

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027-87821070

430071

湖北武汉洪山路2号湖北科教大厦D座5楼

软件导刊/Journal SoftWare Guide
查看更多>>《软件导刊》杂志是2002年经国家科技部和国家新闻出版总署批准，由湖北省科技厅主管、湖北省信息学会主办的全国性计算机软件类学术期刊。《软件导刊》杂志以服务计算机软件事业为使命，以“引领软件学科发展方向，响应软件产业发展潮流”为办刊宗旨，积极反映软件学科的新理论、新方法、新技术，把握学科发展趋势，促进学术交流，推动产业发展。
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    基于可变形注意力的时空特征融合超分辨率方法

    张墨华张钰超刘霁
    234-240页
    查看更多>>摘要：视频超分辨率技术旨在将低分辨率视频转为高分辨率视频.现有基于可变形卷积的特征对齐方式受限于感受野大小,只能在指定的空间位置进行卷积空间的局部偏移,当帧间大规模运动时效果并不好.为此,提出一种基于可变形注意力空间变换的对齐方式在整个特征图进行采样.首先,通过偏移将采样点聚焦于当前处理位置相关的任意位置;其次,模型在全局范围使用递归结构传播融合特征,局部范围利用Transformer提取特征与对齐帧;再次,将对齐后的特征输入具有通道注意力的时空特征融合模块中来补充重建信息;最后,将融合模块的输出随递归网络进行双向传播,以补充相邻帧的时域特征,并通过亚像素卷积4倍上采样得到高分辨率视频.实验表明,该网络以Ba-sicVSR为基线,在REDS4、Vid4数据集上的PSNR指标分别提升0.69 dB和0.43 dB.

    循环神经网络视频超分Transformer注意力机制深度学习

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    基于神经辐射场的城市三维重建

    赖杰谭诗瀚戈文一钟娟...
    241-248页
    查看更多>>摘要：城市三维重建是计算机视觉领域备受关注的热点问题.城市三维模型的应用涵盖多个领域,然而,在目前城市场景重建工作中依然存在一些问题,包括城市场景下的数据多尺度问题、近景重建比较模糊而远景重建出现锯齿、远景细节表征不足和边缘模糊等.为了解决这些问题,采用基于神经辐射场的阶段式三维重建方法,并提出基于远边界的采样分布策略.阶段式重建方法让模型由远及近层层学习城市场景,解决了城市建模的多尺度问题.采样策略通过计算光线分布,在远景上进行密集采样,能够更有效地捕获场景区域的细节,有助于模型更全面地学习和表达城市场景的细微差异,更准确地还原远景中的细节.通过实验对比发现,图像的PSNR提升了7.22%,SSIM提升了17.20%,LPIPS下降了32.40%,表明该方法能够有效提升渲染质量.

    神经辐射场三维重建城市场景采样策略多尺度数据

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    改进YOLOV5的密集行人检测算法研究

    周龙刚魏本昌魏鸿奥张路...
    249-254页
    查看更多>>摘要：针对密集行人漏检以及检测精度低等问题,提出一种改进YOLOV5的特征融合算法FPCA-YOLOV5.首先,通过添加空间池化金字塔结构SPPFCSPC与CA注意力相结合,使模型具有更强的表达能力.其次,在网络中增加PP模块,检测层由3层变为4层,从而对小目标的检测更加准确.最后,设计了一种全新的下采样机制CAConv,使网络在处理特征图时更加关注于重要通道.实验结果表明,在公共数据集WiderPerson上,改进的YOLOV5模型相较于原始模型的召回率提升了3.4%,平均精度提升了2.3%.整体性能相较于原始模型明显提升,证明了FPCA-YOLOV5算法在目标检测中的有效性.

    YOLOV5行人检测特征融合注意力机制小目标检测

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    基于ShuffleNetV2的孪生网络目标跟踪算法

    杨国宇董琴
    255-261页
    查看更多>>摘要：孪生网络跟踪算法可将跟踪问题转换为相似性匹配问题,然而多数算法无法在移动端或算力不足的嵌入式设备中实现工程应用.为此,提出一种基于孪生网络的轻量级跟踪算法,选择可以在移动端使用的ShuffleNetV2作为核心网络.针对原网络的不足,提出消除padding层影响、修改激活函数、采用上采样、修改步长4种优化操作,同时引入注意力机制进一步加强特征之间的联系.在OTB100和UAV123数据集上进行仿真实验,结果表明,与现有跟踪算法相比,所提算法综合性能表现优异,同时在面对形变、低分辨率、尺度变换等多种复杂因素带来的影响时有较好的鲁棒性.

    目标跟踪ShuffleNetV2孪生网络注意力机制

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    实时体积路径追踪的自适应时空降噪方法

    胡梁何晓曦郭昀辉任和...
    262-267页
    查看更多>>摘要：体积路径追踪(VPT)技术因能提供精确的全局照明效果,已广泛应用于体积渲染领域,但生成渲染图时会因采样率不足或采样方法不均匀导致帧间抖动、闪烁和噪声等问题.为此,提出实时体积路径追踪的自适应时空降噪方法.首先,通过时间滤波重用可用历史样本,使用改进的特征深度指导样本重置来减少重影现象;其次,为防止样本重置后图像质量下滑,使用改进自适应采样动态调整样本数量,在维持图像质量的同时均衡实时交互性能;最后,使用空间滤波去除图像中时间滤波无法处理的噪声,以进一步提升去噪效果.实验表明,所提方法相较于ADTS、SVGF等方法,在PSNR、SSIM上分别提升0.79 dB、2.08%与4.12 dB、3.98%,在视觉效果上保留了更多图像细节.

    体积路径追踪降噪自适应采样三维重建实时渲染

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    用于近海区域植被保护的无人机图像语义分割算法研究

    李庆华胥志伟赵天旭刘莹莹...
    268-276页
    查看更多>>摘要：海岸带对人类生活和经济发展有着深远影响,无人机在海洋生态保护中得到了广泛应用,但现有分割模型在无人机海岸带植被分割任务中还存在一些不足.一方面是无人机高度角度变化导致的零散小块植被分割困难和类内尺度变化大的问题,为此设计了CNN与Transformer 结合的特征提取网络,并由此设计了MEAFormer分支,以及类引导加权模块(CGW)来学习不同外观的鲁棒特征表示;另一方面是海岸带场景导致的相似植被类别分割错误与水下植被边界分割不清的问题,为此构建包含混合卷积注意力模块(MCA)与双注意力融合模块(DAFM)的融合分支来融合学习不同层次的特征,同时引入SAM分支,由MEAFormer分支得到Mask指导SAM进行精细化分割.实验结果表明,该方法在 Cityscapes 数据集和OUC-UAV-SEG 数据集上MIou分别达到了79.8%与72.4%,验证了该分割策略的有效性.

    植被保护无人机图像分割类引导加权特征融合

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    产教融合驱动下智能审计人才培养模式创新与实践——以南京审计大学为例

    杨明娜徐超
    277-283页
    查看更多>>摘要：信息技术迅猛发展的当代,智能审计逐渐成为审计领域的革新趋势.探索产教融合驱动下智能审计创新人才培养的有效模式,并以南京审计大学计算机学院的实践为例,分析其在培养适应新时代需求的复合型人才方面的成效与经验.研究结果表明,该模式在促进学生创新思维和实践能力方面效果显著,能够实现学科交叉深度融合与课程资源全面整合、实习实训平台强化建设与创新能力全面培育、双师型教师团队精心打造与教学质量持续提升,以及学生创新能力与就业竞争力显著提升,对其他高等教育机构颇具借鉴意义.

    产教融合智能审计人才培养信息技术

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    面向深度学习的融合式教学对核心能力与体验成效影响研究

    俞智慧李富智刘金华喻晓...
    284-289页
    查看更多>>摘要：以虚拟现实技术、ChatGPT、Sora为代表的新兴技术为教学带来了强劲的动力与支撑,推动产生融合式教学新形态,同时对于人才培养也提出了新要求,即培养学生的高阶思维和迁移等核心能力.在梳理文献研究的基础上,构建由深度学习目标模块(能力层、体验层与效果层)与融合式教学实施模块(技术层、学习活动层与引导活动层)组成的面向深度学习的融合式教学实施框架,从核心素养能力、元认知能力、学习行为、教学活动、满意度5个维度验证了该框架可有效促进学生核心能力与体验成效的提升,达成高质量教学与学习的目的.面向深度学习的融合式教学框架为智能支持的深度学习与融合式教学实施提供了参考.

    深度学习融合式教学智能技术核心能力体验成效

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    量子信息虚拟仿真实验建设与实践

    周星宇张春辉王琴
    290-295页
    查看更多>>摘要：在信息时代背景下,量子信息科技飞速发展对科技创新具有深远影响.为此,高校融合虚拟仿真实验开设量子信息课程,对于培养具有创新精神和科学探索能力的学生至关重要.首先,探讨开设此类课程的重要性,并以自身团队开设的虚拟仿真实验教学中的量子纠缠为例,介绍了课程开设的整体架构、主要模块、赋分特色;其次,深入分析利用虚拟仿真实验提升教学效果和学生实践能力的优势.实践表明,采用虚拟仿真教学后优秀学生比例从7.1%增至24.9%,成绩为及格及以下的人数占比从25.3%减至10.2%,证明了量子纠缠的虚拟仿真教学方法不仅能有效提升学生成绩,还凸显了在教育领域的创新潜力.

    虚拟仿真量子信息量子纠缠

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    车联网信息安全关键技术专题征稿

    封2页
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