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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

softwaerguide@163.com

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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收录年代

    基于卷积语义增强的细粒度图像分类方法

    陈建华余松森梁军
    142-149页
    查看更多>>摘要:细粒度图像分类是指基于已划分的基本类别而进行的更细粒度的子类别划分.由于细粒度图像分类具有类间差异小、类内差异大的数据特征,使其成为了一项非常具有挑战性的研究任务.通过对现有细粒度图像分类算法和模型的分析研究,提出一种基于卷积增强多尺度特征语义的弱监督细粒度分类方法.该方法通过卷积关联高低层特征,运用高层特征语义突出底层有意义的特征,抑制语义无效的底层特征,进而获得更具表达能力的多尺度特征.在以ResNeXt-101网络作为骨干网络和特征提取网络的基础上,在3个常用的细粒度图像数据集上对该方法进行实验验证,取得的分类正确率分别为88.3%、93.7%和94.3%.实验结果表明,与增强全局特征子特征的语义方法SEF、采用并行卷积块的多层特征融合方法MFF等其他多个主流细粒度分类算法相比,所提方法取得了更好的分类效果.

    细粒度图像分类深度学习弱监督ResNeXt网络

    基于ENVI和GIS的矿物精细化提取与分析

    李慧敏王瑞雪李文超罗闰豪...
    150-156页
    查看更多>>摘要:为充分发挥ENVI和GIS等遥感软件在高光谱矿物精细化提取与分析中的作用,以云南个旧老厂矿区及外围为研究区,采用国产GF-5遥感数据,基于ENVI平台采用光谱角匹配法和波谱特征拟合法对研究区的蚀变矿物信息进行精细化提取,基于统计分析软件和GIS平台,对提取的研究区蚀变矿物信息进行数理统计、相关性和地物化遥等综合分析.研究显示,基于国产GF-5数据提取的研究区蚀变异常信息与该区地质和物化探信息吻合较好.研究表明,利用国产GF-5数据,基于ENVI和GIS等软件平台可对研究区蚀变矿物进行精细化提取与分析,为该区传统地质找矿工作提供参考.

    国产GF-5遥感数据ENVI光谱角匹配法波谱特征拟合法蚀变矿物信息GIS

    改进YOLOv5对病理图像下噪声标签的检测与自动纠正应用

    张祯阳叶萍常兆华
    157-164页
    查看更多>>摘要:病理图像细胞检测是医学诊断的基础部分,正确、精准地检测靶向细胞及其数量对疾病诊疗至关重要.传统医学采用手工镜检的估计方式检测病理图像,依赖病理医生的工作经验,存在主观性、检测精度较低的问题.为此,提出改进YOLOv5的噪声标签检测与自动纠正网络检测病理图像中的靶向细胞,通过Conf、IOU函数使网络具有区分真值标签和噪声标签的能力,从而实现噪声标签的自动纠正,以辅助医生对鼻窦炎疾病类型进行临床诊断.结果表明,改进网络在鼻窦炎病理图像数据集上的平均精度、召回率分别提升至88.9%和95.6%,可满足检测病理图像的精度和纠正噪声标签的需求.

    数字病理图像无监督噪声标签深度学习自主纠正

    基于Transformer的跨空间特征关联多目标追踪

    沈锦荣
    165-171页
    查看更多>>摘要:多目标追踪算法在复杂场景中常会出现目标识别不精确与追踪效果差的问题,在追踪目标数量多且相互遮蔽情况严重的环境中追踪目标丢失现象更为明显.为此,提出一种基于Transformer跨空间特征关联的多目标追踪算法,利用Transformer结构提取全局特征与多头注意力机制的优势提升目标特征的提取能力.此外,为解决追踪目标之间相互遮蔽而导致的追踪目标丢失问题,利用互注意力机制映射追踪目标与干扰目标之间的特征进行增强与抑制,以提高追踪算法的准确性和可靠性;同时基于追踪目标与干扰目标之间的特征相似度确定特征增强与抑制的程度.在MOT16与MOT17数据集上进行实验,所提算法分别取得了58.81%和60.05%的多目标追踪准确性,相较其他主流算法性能更优.

    多目标追踪Transformer特征关联目标检测注意力机制

    针对空中鸟群特征的全维动态卷积识别算法

    孙磊滕杨柳士伟夏菽兰...
    172-177页
    查看更多>>摘要:机场驱鸟应用中,存在空中被驱离鸟群距离远、特征不明显、不易识别等难题,由此提出一种针对空中鸟群特征的全维动态卷积识别算法.该算法采用动态K值的K-Means++算法对数据集中的目标样本进行聚类,获取更符合不同目标尺度的锚框,提高多目标定位及其图像分割精度.在通用的YOLOv5s目标检测识别的骨干网络引入全维动态卷积模块,提取特征时动态卷积层会自动调整卷积核的大小和形状,使其适应不同鸟类的特征,通过动态卷积提取的鸟类特征使数据更具有代表性.针对输入图像经过多次卷积和池化操作之后产生的多个特征图,运用相干积分对不同特征图进行分离处理,筛选剪去特征差异性不明显的特征通道,从而减少需要计算的信息量,优化YOLOv5s算法检测精度和计算复杂度,实现识别网络轻量化,解决空中鸟群等小目标特征难提取的问题,提高鸟类识别准确率.

    空中鸟群YOLOv5s目标检测全维动态卷积相干积分

    新工科背景下嵌入式系统课程教学改革与实践

    吴跃飞
    178-183页
    查看更多>>摘要:面向新工科背景下人工智能专业复合型、工程型人才培养实际需求,以专业课程体系和专业人才培养目标为依据,对人工智能专业嵌入式系统课程进行课程教学改革研究.针对人工智能专业本科生嵌入式系统课程教学现状,提出提高人工智能专业实践教学效果的举措和方法,包括构建新工科创新实践教学课程体系、搭建产教融合实践教学平台、构建多层次的课程实验教学内容、运用案例式教学方法提升教学效果、设计以问题为导向的项目驱动型课程教学模式等.该课程改革以工程能力培养为新要求,以学生兴趣导学为新途径,以行业发展需求为新理念,探索形成新工科理念下专业人才工程创新能力培养实践路径,实现人工智能专业嵌入式系统实践类课程人才培养目标.

    嵌入式系统项目驱动式学习教学改革案例教学线上线下混合教学

    促进群体凝聚力的协作知识建构活动研究

    杨爽王小根
    184-189页
    查看更多>>摘要:在协作知识建构过程中,学习者往往只顾个人观点的表达与完善,缺乏与同伴交流协商的共同体意识,在一定程度上削弱了群体凝聚力,阻碍了与同伴之间的有效交互.针对此问题,将对群体凝聚力具有显著影响的群体动力学理论引入到协作知识建构的教学活动中,将群体凝聚力影响因素圈与协作建构的知识改进圈结合在一起,遵循基于设计研究的方法与思路,面向初中的综合实践课设计并实施了促进群体凝聚力的协作知识建构学习活动.通过数据分析得知,该方法可以有效激发学习者的交互积极性,并提升其协作知识建构水平.

    群体动力学协作知识建构群体凝聚力活动设计

    基于OBE理念的高级语言程序设计课程改革与实践

    周媛苗耀锋
    190-195页
    查看更多>>摘要:针对高级语言程序设计课程的特色与难点,结合OBE教育理念,以提高学生的实际应用能力和综合素质为目标,从课程思政、教学模式、教学设计和综合性评价方式等多个环节进行课程的教学改革.在提高教学质量的同时,注重培养学生解决实际问题的能力,帮助学生树立正确的人生观和价值观,为后续学习提供更多动力与支撑.

    OBE高级语言程序设计课程思政教学设计

    移动教学工具应用特征与趋势分析

    徐媛媛
    196-202页
    查看更多>>摘要:移动教学工具是现代化教学的重要智能工具,对其特征与发展趋势进行分析有利于其合理化应用.以2007-2021年中国知网收录的核心期刊中与移动教学工具主题相关的358篇文献为研究对象,采用计量学方法分析其数量分布、核心作者、研究机构及来源期刊,同时对文献的关键词进行时区分布、高频词、聚类图谱及突现分析,力求解释以下问题:①移动教学工具经历了怎样的历史发展演变?②移动教学工具在当前实践中呈现出什么样的热点与特征?③移动教学工具研究领域的趋势是什么?分析结果显示,国内移动教学工具研究可大致划分为移动教学工具应势而生的萌芽期、呈现多样化特点的快速发展期以及探索智慧一体化新平台建设的转型期3个阶段.当前国内移动教学研究主要集中在教育理论与改革动力、技术应用与平台开发、模式探索与教学设计、教学服务与学习支持4个方面.展望未来,融入深度教学理念与深度学习理论是深化移动教学工具应用、回归教育本质的有效路径.

    移动教学工具知识图谱文献计量分析深度学习

    钢材表面缺陷检测研究综述

    宋育斌孔维宾陈希方忠庆...
    203-211页
    查看更多>>摘要:钢材是工业领域不可或缺的原材料,表面缺陷严重影响钢材质量.传统钢材表面缺陷检测方法精度低、速度慢、劳动强度大,无法满足实际生产需求.近年来深度学习技术发展迅速,其能充分挖掘目标图像底层特征信息,给钢材缺陷检测带来了新的解决方案.综述近年钢材表面缺陷检测方法相关文献,简述传统检测方法的原理及其适用性,分析深度学习检测模型的结构与特点,并对目前该领域存在的一些技术难点进行总结,对未来发展趋势进行展望.

    钢材表面缺陷目标检测深度学习