期刊,计算机技术与发展 2022年卷2期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

计算机技术与发展

陕西省计算机学会

主办单位：陕西省计算机学会

主　　编：王守智

出版周期：月刊

国际刊号：1673-629X

电子邮箱：ctad@vip.163.com

电　　话：029-85522163

邮政编码：710054

地　　址：西安市雁塔路南段99号

计算机技术与发展/Journal Computer Technology and DevelopmentCSTPCD

查看更多>>《计算机技术与发展》期刊，原名《微机发展》，中国计算机学会会刊，中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊。中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊，中国核心期刊数据库收录期刊，中国期刊全文数据库收录期刊，万方数据资源系统数字化期刊群上网期刊，中国学术期刊（光盘版）全文收录期刊。中国计算机学会和陕西省计算机学会共同主办。刊名为著名科学家胡启恒院士亲笔所提，中国计算机学会名誉理事长张效祥院士写了创刊词。1991年创刊，国内统一刊号CN61-1450/TP，国际刊号:ISSN 1673-629X。该刊为综合性学术技术刊物、月刊。该刊在国内外有广泛的覆盖面，国内读者分布在全国30个省市，国际读者分布在北美、西欧、韩国、日本以及我国港、澳、台等38个国家和地区。几年来高水平的论文刊登数量明显增加，各类自然科学基金论文刊登数量已超过80%，各项指标在我国自然科学自动化、计算机类（TP）多种期刊中排名前列，已成为全国最具影响力的自然科学杂志之一。该刊在我国计算机界有广泛的作者群体，主要稿件来源单位有：北京大学、清华大学、南京大学、复旦大学、同济大学、浙江大学、中国科学技术大学、国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学、北京航空航天大学、南京航空航天大学、华中科技大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、吉林大学、武汉大学、中山大学、四川大学、山东大学、厦门大学、天津大学、重庆大学、中南大学、东北大学、上海大学、福州大学、安徽大学、西北大学等全国数百所重点大学以及中国科学院、中国航空、航天、电子、中国水电、中国建筑、中国测绘科学研究院等重点研究院所等。刊载内容涉及国内外计算机科学的发展方向、技术和创新的最新成就、软件工程的最新成果、应用开发的成功经验等，在学术界有较好的影响。为我国计算机的创新、设计、开发、应用创造了一个宽舒和谐的学术交流的氛围，提供了一个良好的学术、技术展示的平台，成为我国计算机和嵌入式系统领域最具有代表性的前沿性的刊物之一。该刊的编委是来自北京大学、清华大学、南京大学、复旦大学等九所知名大学和七所重要研究所，以及美国、加拿大的外籍专家共22位著名教授或研究员组成。以沈绪榜院士为首的编委会顾问组把握着期刊的大方向.

正式出版

收录年代

基于改进YOLOv3的高铁异物入侵检测算法

张剑王准莫光健谢本亮...

69-74页

查看更多>>摘要：针对传统铁路异物检测方法中实时性不高、检测精度不够的问题,提出一种基于YOLOv3网络的高铁异物入侵的检测算法.为提高YOLOv3网络对图片特征的利用能力,利用可切换空洞卷积替代特征提取网络中的前四个3×3卷积,增加了卷积的感受野.然后为提升小物体检测精度,改进FPN结构,从YOLOv3特征提取网络中第二次下采样输出的特征图建立104×104作为第四个尺度预测.通过在高铁异物检测数据集上的实验表明,改进后的YOLOv3高铁异物检测网络在检测速度稍降的情况下,平均检测精度达到79.1％,比原网络增加4.3％.改进YOLOv3高铁异物入侵检测网络能够提升不同尺度目标的检测精度,同时相较于其他目标检测网络有更好的检测精度与实时性.

关键词：

目标检测高铁异物检测YOLOv3可切换空洞卷积多尺度预测

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基于生成式对抗网络的图像修复研究进展

杨元英王安志何淋艳任春洪...

75-81,87页

查看更多>>摘要：图像修复是图像处理的一个重要问题,目的是利用计算机视觉技术自动恢复退化图像中损坏或丢失的部分,被广泛应用于影视特技制作、图像编辑、数字化文物保护等领域.近几年,以生成式对抗网络(GAN)为代表的深度学习技术在计算机视觉和图像处理领域大获成功,基于GAN的图像修复逐渐成为主流,受到了广泛关注.针对图像修复的关键问题,文章对GAN和基于GAN的修复方法进行理论分析,首先整理分析了传统的基于人工特征的经典图像修复方法,其次总结了近年来基于GAN的代表性图像修复算法,并进行归纳分类,探讨了各类方法的特点和局限性.然后对图像修复模型常用的评价指标和公开数据集进行整理和分析,最后阐述了图像修复面临的挑战,对图像修复技术未来的发展方向进行展望.

关键词：

生成式对抗网络图像修复生成器判别器自编码器

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基于多级特征图联合上采样的实时语义分割

宋宇王小瑀梁超程超...

82-87页

查看更多>>摘要：视觉感知是无人驾驶技术中的重要一环,而语义分割技术又是实现视觉感知的主要技术手段之一.现在的语义分割技术多采用计算量大、内存占用高的空洞卷积来提取高分辨率特征图,从而导致现在主流的语义分割网络分割速度不足,无法有效应用于无人驾驶的场景中.针对这一问题,提出了一种实时性更好的语义分割网络.首先,采用了一种轻量级的卷积神经网络作为编码器,并且使用跨步卷积和常规卷积替换了耗时、耗内存的空洞卷积.然后,为了得到与DeepLabv v3+相似的特征图,提出了一种新的联合上采样模块:多级特征图联合上采样模块(multi-scale feature map joint pyramid upsamping,MJPU),通过融合编码器的多个特征图,生成了语义信息更加丰富的高分辨率特征图.通过Cityscapes数据集上的实验表明,相比于主流语义分割网络Deeplabv3+,该网络在不损失大量性能的前提下,可以将分割速度提高2.25倍,达到32.3 FPS/s.从而使网络具有更好的实时性,更加适合应用于无人驾驶场景.

关键词：

无人驾驶语义分割卷积神经网络深度学习空洞卷积

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基于CNN和多尺度融合的驾驶员打电话行为检测

许婷婷傅俊琼罗昆

88-93页

查看更多>>摘要：由于传统的驾驶员违规接听电话行为检测方法缺乏一套严谨的评判模型,难以满足现实中驾驶员违规接听电话的识别需要,因此如何建立一套合理有效的评判模型成为亟待解决的问题.针对目前评判模型的局限性,采用计算机视觉技术和深度学习模型相结合的方式对驾驶员违规接听电话行为进行科学评判.主要是通过提取的Haar-Like特征训练级联分类器捕获脸部特征,采用CNN模型和ROI技术提取手部特征,并利用YoloV3目标检测算法识别手机,依据特征间的空间位置关系来判断驾驶员是否存在违章接听电话行为.通过大量数据的实验测试,结果证明了该评判模型不仅能将精确度提高至96.28％,而且能实时检测到行车时违规接听电话行为并进行提醒,进而降低因违规接听电话发生交通事故的概率.

关键词：

接听电话行为识别级联分类器CNN模型ROI多尺度检测

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基于软件需求规范的项目级复用研究

巴元秀赵逢禹刘亚

94-100页

查看更多>>摘要：目前的软件复用技术主要围绕软件代码的复用进行研究.而随着开源项目的增多,基于待开发项目的需求文档分析,实现项目级的复用就显得非常有价值.当开发人员获取项目的软件需求后,通常需要对其分析并构建解决方案,然后进行设计与实施.如果能根据项目的软件需求找到相似的历史项目进行复用,可以大大节省项目设计与实施时间.因此,在现有的项目级复用研究基础上,该文提出一种基于需求分析的项目级复用技术PR-REQ.该方法首先分析历史开源项目,给出了开源项目的领域信息提取算法,代码的功能操作序列提取算法以及数据模型信息的提取算法;然后给出了针对待开发项目需求文档的领域信息提取算法,用例的功能操作序列提取算法以及数据模型信息的提取算法;最后构建需求文档与历史项目的相似性度量方法,从而找到最相似的项目进行项目级复用.为了验证该方法的有效性和准确性,从Github上下载了8个类别的开源项目进行实验,实验结果表明该方法对项目级复用具有较好的实用价值.

关键词：

项目级复用需求分析开源项目领域相似分析功能相似性分析数据模型相似性分析

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基于多尺度复合金字塔模型的缓存策略研究

王贺王志宝陈良富赵亮...

101-106页

查看更多>>摘要：为了解决多源异构数据具有的统一组织和集成管理问题,提出了一种基于多尺度复合金字塔模型的数据组织方法.同时,针对海量瓦片数据传输给服务器和网络带来的压力过大、响应时间过长的问题,通过在客户端建立缓存机制和瓦片缓存索引,提出了一种基于多尺度复合金字塔模型的瓦片数据缓存替换算法MCPCR.该算法在传统缓存置换算法的基础上,适用于加载多类型数据,并综合考虑了用户操作习惯以及引入了瓦片保护机制.以北京市大气污染PM2.5数据、风场数据及影像数据为例,与传统缓存置换算法进行对比.实验结果证明,多尺度复合金字塔模型能够实现对瓦片数据的统一组织和集成管理,基于多尺度复合金字塔模型的瓦片数据缓存替换算法能够对多种类型数据进行加载,相对于传统缓存置换算法可以提高瓦片命中率及字节命中率,提高用户响应速度.

关键词：

缓存策略多尺度复合金字塔模型数据组织瓦片数据

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可穿戴装置个性化本地差分隐私保护方案

卢岑沈苏彬

107-113页

查看更多>>摘要：本地差分隐私(local differential privacy,LDP)可以对可穿戴装置(wearable devices)采集到的数据进行隐私保护,每个用户都会在本地扰乱自己的数据,并且将扰动后的数据发送给数据汇聚服务器,以保护用户免受私人信息泄漏的影响.可穿戴装置采集到的数据是多维的,但是现有的针对可穿戴装置多维数据的个性化本地差分隐私保护研究比较少而且不完善.针对现有个性化本地隐私方案存在的最坏情况下噪声方差大的问题,采用结合机制,结合随机响应机制和分段机制,对数值型数据进行扰动,提出了一种处理数值型数据的个性化本地差分隐私保护方案,并将该方案应用到多维数值型数据,通过随机采样提高数据可用性.此外,分别从理论分析和仿真验证的角度对提出的本地差分隐私方案与现有解决方案进行了对比分析和实验.实验结果表明,提出的方案在最坏情况下的噪声方差方面优于现有解决方案,并且具有更好的数据可用性.

关键词：

本地差分隐私个性化多维数据可穿戴装置随机响应

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基于改进ACO的WSN感知数据传输策略研究

张雅琼张慧郑欢欢

114-118,136页

查看更多>>摘要：无线传感器网络(WSN)能够利用传感器节点快速准确地获取物理世界的信息从而作为物联网的感知层在监控领域得到了广泛的应用,而能量利用率是能量受限无线传感器网络的一个关键属性,直接影响网络的生命周期.经典的分层路由LEACH(及其变种)算法是无线传感器网络中最常见的节能路由协议.该文提出了一种改进的LEACH算法,由sink节点集中计算并选择剩余能量较高的节点作为簇头并根据距离计算最优簇边界进行分簇,将网络划分为多个簇,然后利用改进蚁群优化(ACO)算法实现簇头节点到sink节点的多跳通信.簇内节点将感知数据发送给簇头,再由簇头转发给sink节点,从而实现数据的簇内和簇间的二级传输策略.将该算法与LEACH进行了仿真比较,结果表明,改进后的无线传感器网络的感知数据传输策略在网络生命周期和吞吐量方面明显优于LEACH算法,在延长网络生命周期的同时提高了网络的数据传输量.

关键词：

无线传感器网络蚁群优化路由策略LEACH算法分簇

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一种基于CGAN的可见水印去除方案

王家亮刘晓强李柏岩冯珍妮...

119-124页

查看更多>>摘要：自然场景下采集的卡证、文档中存在的可见水印,是影响人们阅读效率、机器识别准确度的障碍.为此,提出了一种结合基于特征点匹配的水印检测和基于条件生成对抗网络CGAN的水印去除方案.水印检测部分,通过SIFT特征点检测、FLANN特征点匹配和PROSAC误匹配消隐,估计出几何变换的最佳透视模型实现目标水印定位.水印去除部分采用了pix2pix(image-to-image translation with conditional generative adversarial networks)的模型架构,它借鉴了CGAN的核心思想,混合了L1距离损失和CGAN损失函数,减少了输出图像的模糊度且保留了更多的正确特征.最终能满足自然业务场景下快速且精准的水印去除需求,具有较好的水印检测鲁棒性和去水印效果.此外,还给出了详细的CGAN模型所需的成对训练集扩充方式,构建了大量有效的训练集,提升了去水印模型训练的拟合优度.

关键词：

图像转换水印去除特征点匹配条件生成对抗网络(CGAN)监督学习

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基于特征选择与模型融合的睡眠会员唤醒算法

乐金祥李涛贾志强肖鉴涛...

125-129页

查看更多>>摘要：针对药品销售行业传统低效营销方式的缺点,将药店睡眠会员是否容易被唤醒的问题抽象为二分类问题,提出了一种面向药店平台的预测睡眠会员唤醒算法,来解决现有睡眠会员唤醒模型应用于药店睡眠会员用户唤醒的局限性且预测用户到店消费精度不高的问题.从会员的行为、属性、动态三个维度提出多种传统营销特征属性,在多视角的基础上,设计出药品营销的独有特征属性构建出特征集合,将特征集合代入到支持向量机SVM以及XGBoost算法模型并使用Soft Voting方法进行模型融合.通过实验表明,相对于使用传统特征的单一模型,使用集成学习提取的特征集合所训练的融合模型的precision高出4％左右,recall高出5％左右,AUC值提升了15％左右,由此可知,基于特征选择与模型融合的睡眠会员唤醒算法具有更好的唤醒效果.

关键词：

睡眠会员行为特征多视角特征发现集成学习

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