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期刊信息/Journal information
计算机技术与发展
陕西省计算机学会
计算机技术与发展

陕西省计算机学会

王守智

月刊

1673-629X

ctad@vip.163.com

029-85522163

710054

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YOLOv5的光学遥感图像水坝检测研究

    薛继伟孙宇锐
    69-74页
    查看更多>>摘要：目标检测是计算机视觉领域的一个重要应用,针对光学遥感影像的目标检测任务也是当下的研究热点之一.现阶段科技进步的同时带来了一系列环境问题,环境保护已经成为当下值得关注的重点问题.水坝的建设是影响全球环境保护以及资源利用的一个重要因素,对水坝进行监测可以为环境保护工作提供参考依据.为了环境保护后续工作的开展,分析水坝在图像中的位置,该文针对高分辨率光学遥感影像中的水坝目标检测方法进行研究,对比了深度学习三个阶段较为典型的目标检测模型,根据实验结果选用精度较高的YOLOv5通用目标检测模型,并根据遥感图像背景复杂的特性结合CBAM注意力机制提高网络对图像中水坝目标的重点关注.在DIOR光学遥感目标检测数据集中提取含有水坝目标的图像并验证模型精度,实验表明YOLOv5-CBAM在并不显著增加模型大小的情况下比YOLOv5运算能力强,并且AP50可以达到86.4％,比仅使用YOLOv5的模型AP50提高了3.2百分点.

    遥感图像目标检测水坝注意力机制YOLO

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    基于改进人工蜂群算法的多阈值图像分割

    李鑫鑫刘群锋
    75-80,137页
    查看更多>>摘要：图像分割在模式识别以及机器视觉方面起着至关重要的作用,是图像分析和识别的首要任务.但若分割后图像质量损失严重,就会导致图像后续分析的误差增加.为了能够弥补这一缺陷,在分析了DIRECT算法和人工蜂群算法的特性后,利用DIRECT算法全局收敛并可以快速定位到最优值所在区域的特点来改善人工蜂群算法的过早收敛以及局部搜索能力差的缺点,提出了一种基于改进的人工蜂群算法的多阈值图像分割技术.首先,DIRECT算法为人工蜂群算法提供一种良好的初始种群,种群在演化数代后得到的当前最优解加入到DIRECT算法分割区域中,再进行初始种群的筛选,重复这个过程进而获得最佳阈值并对图像进行分割.为了验证该算法的优劣性,使用峰值信噪比、结构相似性以及特征相似性作为图像质量评价指标并与前人得到的结果进行比较.实验数据表明,提出的阈值分割方法优于前人的阈值分割方法.

    多阈值分割人工蜂群算法DIRECT算法最大类间方差最小交叉熵

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    一种基于阶阵列的BRIEF特征描述子

    张娓娓赵金龙何佳陈绥阳...
    81-87页
    查看更多>>摘要：局部特征匹配是机器视觉研究领域中的一个基础问题,也是该领域的研究热点之一,在目标识别、目标跟踪、场景区分等应用中具有重要的作用.而在局部特征匹配研究过程中,如何在满足多种图像变换的前提下,设计一种高效的图像特征描述子是需要解决的一个关键问题.现有的特征描述子,如SIFT和SURF,计算复杂性较高,难以胜任实时视频或移动计算环境;BRIEF特征描述子计算简单,匹配效率高,能满足实时视频或者移动计算环境的要求,但其仅考虑了单个像素,不具备方向,也就不具有旋转不变性.在BRIEF特征描述子的基础上,该文选择多个特征点,并引入阶排列方法,提出一种改进的特征描述子OPoBRIEF.相对于传统的特征描述子,OPoBRIEF能够包含更多的局部特征信息,并且计算复杂性较低.通过特征描述子稳定性实验,表明OPoBRIEF比BRRIEF具有更高的匹配正确率和更好的稳定性.而特征描述子旋转不变性的实验则表明,在旋转角度为10～12区间,OPoBRIEF与SIFT效果相当,但明显优于ORB算法.

    描述子二值模式BRIEF阶排列旋转不变性

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    MicroAFL:一种云上微服务故障自动定位方法

    羊麟威李静饶涵宇高颖...
    88-95页
    查看更多>>摘要：随着云上微服务系统规模的不断扩大,微服务之间的依赖关系变得更加紧密复杂,某个微服务的故障可能会通过微服务之间的互相调用传播至其他微服务,进而导致整个微服务系统发生异常.面对依赖关系复杂的微服务系统,考虑到故障的传播性,设计了一种云上微服务故障自动定位方法MicroAFL.首先,MicroAFL实时监测与收集微服务系统运行指标数据,基于自编码器模型对运行指标数据进行分析,判断微服务系统是否存在异常;一旦检测到异常,MicroAFL通过解析云上微服务运行实例之间的通讯数据获取微服务之间的调用关系,进而构建服务调用关系图以刻画故障传播途径;其次,将各个微服务的运行状态与系统资源利用率相关联从而计算服务调用关系图中每个节点的异常权重,并通过改进的加权PageRank算法推断和定位引发异常的故障微服务;最后,在华为云上搭建名为Sock-shop的微服务系统对MicroAFL的故障定位准确性进行评估,实验结果表明MicroAFL的故障定位准确率相较对比方法有所提升.

    自编码器微服务云环境故障自动定位服务调用关系图故障传播

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    基于树莓派的高效卷积优化方法

    郭晓龙牛晋宇杜永萍
    96-104页
    查看更多>>摘要：针对卷积神经网络(CNN)的巨大参数量和计算量而导致在树莓派等低功耗的边缘设备模型推理过程中产生耗时较大的问题,对网络上现有的开源推理框架进行了深入研究及对比分析,发现这些都属于通用型推理框架,并不能针对树莓派设备进行极致推理优化.因此,提出了基于RoofLine模型的定量分析方法,从访存和运算二个维度对Mobilenet等移动端网络架构模型进行卷积推理优化.研究采用了计算图优化方法,利用算子融合和内存重排做推理预处理,从而减少推理过程的计算量和访存开销;同时针对每一层的卷积参数量和特性,提出了9宫格分块策略和NEON指令流水线级别的优化.实验表明,所提出的优化方法在不同的分辨率下,相比腾讯的开源框架NCNN、阿里MNN和商汤PPL.NN在推理速度上取得了高于3倍的性能优化.

    深度学习模型推理加速计算图优化算子融合卷积优化移动端推理框架

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    面向Spring的热点代码在线部署方法研究

    万嘉龙况立群熊风光薛红新...
    105-109页
    查看更多>>摘要：随着Spring生态不断发展,越来越先进的部署方式降低了部署的复杂度,提高了不同环境下的部署效率,但是在预生产环境下,对频繁改动的热点代码,其部署效率不是很理想,一些简单的代码修改就会引发对所有依赖服务的重新编译部署,给项目部署、运维以及测试带来很多预期之外的影响.在线部署机制针对这个问题进行了改进,该机制使用自定义注解作为与外部应用通信的桥梁,使在线部署模块独立于外部应用.在线部署模块使用React创建可视化页面,在可视化页面中管理相应的热点代码.热点代码在编辑完成后注入到在线部署模块,进而完成其热点功能在预生产环境的在线部署.实验表明,相对于重新编译部署,该部署机制对原有代码侵入影响较小,减少了反复部署应用以及不同部门协调合作造成的时间浪费,在保持系统稳定运行的同时,提升了系统的部署效率,并成功应用于新型智慧城市评估系统的热点代码模块.研究结果将为迭代开发以及高效部署提供设计思路与技术支撑.

    Spring软件部署热点代码虚拟容器Docker

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    多无人机辅助移动边缘计算中的轨迹优化

    江雪赵亮
    110-115页
    查看更多>>摘要：在无人机辅助移动边缘计算网络中,优化无人机的飞行轨迹可以显著提升无线网络的各项性能指标.该文主要以加权最小化无人机的飞行能耗和接收卸载任务的能耗为目标,考虑满足无人机自身的机械特性和多无人机之间飞行轨迹需满足碰撞避免的约束条件,协同优化多架无人机的飞行轨迹和无人机与地面设备之间的卸载决策参数.建立的基于能耗最小化的多无人机飞行轨迹的优化问题中,目标函数非线性,约束条件非凸.针对这些问题,通过引入辅助变量转化非凸的优化条件,并通过连续凸优化的方法转化非线性的优化问题求解.仿真结果表明,所提多无人机的轨迹优化算法,较好地优化了所有无人机的飞行轨迹,在保证所有地面设备任务卸载完成的前提下明显改善了无人机的能耗性能.

    移动边缘计算多无人机加权能耗轨迹优化卸载决策参数

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    基于车载以太网的任务卸载方案

    涂岩恺
    116-121页
    查看更多>>摘要：现代汽车总线的电子电气(E/E)架构开始从基于CAN总线的分布式架构向通信容量更大的基于车载以太网的集中式架构发展,但车内计算资源分布不平均,集中式网络的中央设备计算能力显著高于其他边缘端设备.由于智能汽车边缘端设备的计算任务不断在增长,为应对增长的边缘端计算任务需求,降低计算延时,研究在集中式E/E架构中实现有效的计算任务卸载方案,对车载以太网的通信特点进行分析,以车载中央计算机为核心对车内域控制器的计算任务进行卸载.针对车载以太网AVB通信协议的特点,结合数据分级和整流算法获得计算卸载的延时模型,进而建立边缘计算任务延时最小化的目标优化方程,并采用改进遗传算法进行迭代求解,最终收敛求出任务卸载的最优参数.实现了在满足复杂车载条件约束条件下降低车内计算任务时延的目标,仿真实验结果表明所提方法可以有效降低车内计算任务延时,在集中式E/E架构的车内网络上实现了计算资源的充分利用.

    汽车边缘计算车载以太网AVB协议任务卸载任务延时域控制器

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    基于图网络的Java反序列化漏洞检测方法

    胡飞陈昊王媛弋雯...
    122-129页
    查看更多>>摘要：Java反序列化漏洞由于其很容易被非法利用,已经成为目前最具威胁的软件漏洞之一.在开发过程中,事先对软件所使用的第三方公共组件库进行检测,提前发现并防御潜在的反序列化漏洞尤为重要.目前已有的反序列化漏洞检测,主要有基于规则匹配和基于污点分析两种检测方法,前者采用白名单或者黑名单的方法无法发现未知的反序列化漏洞,而后者因其对漏洞调用链检测能力有限,故漏报和误报率高.为了弥补已有方法的缺陷,提出了一种基于图网络的Java反序列化漏洞调用链检测方法SerialFinder,该方法利用图结构充分表达反序列化漏洞调用链的语义信息,训练图同构网络模型,进而可以检测潜在的反序列化漏洞调用链.SerialFinder在多个第三方组件库进行验证,与业界最先进的Java反序列化漏洞调用链检测方法Gadget Inspector进行对比,结果表明,SerialFinder在三个公共组件库上的平均命中率为64％,比Gadget Inspector高31％.

    漏洞检测图数据库Java反序列化图神经网络调用链

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    融合注意力机制改进ResNet的人脸表情识别

    张栋昱赵磊
    130-137页
    查看更多>>摘要：鉴于现有人脸表情识别方法在表情识别过程中存在的诸多痛点,比如对有效特征提取不够、泛化能力不强、识别准确性不高等,提出了一种改进残差网络的人脸表情识别方法.首先,引入卷积注意力机制,对网络中间的特征图进行重构,强调重要特征,抑制一般特征;其次,使用激活函数PReLU替换ResNet中原有的ReLU,在提高模型拟合复杂数据能力的同时,避免出现在负值区域的梯度永远为0,进而导致模型训练时无法执行反向传播的问题;然后,在网络输出层的avgpool与fc之间加入Dropout抑制过拟合,以进一步增加网络模型的鲁棒性与泛化性;最后,在公开数据集CK+上的仿真实验结果表明,该方法的准确识别率达到96.12％.与现有多种经典算法,以及baseline算法即ResNet101相比,改进的网络模型具有更好的识别效果,证明了该方法的有效性与优异性.

    人脸表情识别深度学习残差网络卷积注意力机制Dropout

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