期刊,计算机技术与发展 2020年卷9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

基于小波变换的彩色图像去雾方法

贺欢吐尔洪江·阿布都克力木何笑

60-64页

查看更多>>摘要：针对雾天拍摄的图像模糊、对比度低、图像失真严重、获取重要信息困难等一系列问题,提出了一种基于小波变换的彩色图像去雾方法.首先在RGB颜色空间对图像的RGB三个颜色通道进行直方图均衡处理;同时在YCbCr彩色空间提取Y分量,并对其进行二维离散小波变换,得到一个低频分量和三个高频分量,对低频分量进行同态滤波处理,而对三个高频分量进行限制对比度直方图均衡处理,然后进行二维离散小波逆变换重构高低频部分,最后转换回RGB颜色空间,并将两幅图像进行线性组合,得到最终的去雾图像.仿真实验表明,通过结合主观分析和客观评价标准,该方法与其他去雾方法相比,对比度较高,视觉感较好,亮度较高,颜色恢复较逼真,去雾效果较好.

关键词：

小波变换同态滤波MALLAT算法YCbCr彩色空间RGB颜色空间

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基于Mask R-CNN和多特征融合的实例分割

姜世浩齐苏敏王来花贾惠...

65-70页

查看更多>>摘要：为了能够充分地利用图像特征信息,提升实例分割的效果,提出了一种基于Mask R-CNN网络结构和多特征融合的实例分割模型.首先,在Mask R-CNN模型的基础上引入两条分支:一条基于整体嵌套边缘检测(HED)模型的边缘检测分支生成偏重于边缘信息的边缘特征图,一条基于全卷积网络(FCN)的语义分割分支生成偏重于空间位置信息的语义特征图.然后,在进行感兴趣区域对齐(ROIAlign)时,为了充分利用特征金字塔的各层信息,将感兴趣区域(ROI)同时映射到相应的金字塔层及其相邻层.最后,融合以上得到的多个特征图,生成信息更加丰富的新特征用于后续的检测和分割任务.实验结果表明,该方法有效提高了检测和分割的准确性.在使用Resnet50-FPN作为骨干网络且没有附加条件的情况下,与Mask R-CNN相比,该模型的检测和分割平均精度(mAP)分别提升了1.2％和1.0％.

关键词：

实例分割深度学习MaskR-CNN全卷积网络特征融合

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基于卷积神经网络的运动视频可靠性评估算法

李晓峰邢金明

71-76页

查看更多>>摘要：为了提高对人体运动视频的自动识别和检测能力,提高可靠性能,提出一种基于卷积神经网络的人体运动视频传输可靠性评估算法.由卷积神经网络算法识别人体运动视频传输的自适应分类,提取人体运动视频的空间边缘像素点分布标,结合边缘模块特征匹配技术构建人体运动视频的分块检测模型,实现对人体运动视频的特征辨识和图像采样.采用Harris角点检测方法定位人体运动视频的分块区域,在人体运动视频的分块区域内检测人体运动视频的形体轮廓区域,构建可靠性评估均衡博弈模型完成视频干扰抑制.采用视频特征提取和自动降噪方法分离人体运动视频传输过程中的多径特征,在神经网络的隐含层引入人体运动视频的几何特征,得到人体运动视频传输的可靠性评估的学习系数,完成可靠性评估.实验结果表明,采用该方法进行人体运动视频传输的可靠性较好,对视频图像的特征分辨能力较强且视频图像传输耗时较短,降低了视频传输的误码率.

关键词：

卷积神经网络人体运动视频传输可靠性评估误码率

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基于小波变换的水下鱼群图像增强算法

何笑吐尔洪江·阿布都克力木贺欢

77-81页

查看更多>>摘要：针对水下获取的图像存在边缘细节模糊、噪声大、对比度低、视觉效果差的问题,提出一种基于小波变换的水下鱼群图像增强算法.先利用自适应直方图均衡提高水下图像的整体对比度;再利用小波变换对图像进行分解,对低频部分分别使用基于改进双边滤波的单尺度Retinex和直方图均衡进行处理,然后将处理的二者进行线性加权融合,再进行小波逆变换重构,对重构的图像进行增益计算,得到增强图像;利用小波变换对水平方向和垂直方向的高频图像进行边缘检测再重构,得到另一个增强图像;最后对两幅增强图像进行加权融合得到最终的增强图像.与目前已知的经典的增强方法相比,结果表明该算法的清晰度、峰值信噪比较高,能有效提升图像的对比度,丰富图像的细节信息,而且视觉效果也有明显改善.

关键词：

小波变换双边滤波直方图均衡边缘检测图像融合

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指令预取感知的多核系统WCRT和WCEC优化

韩丽艳安立奎

82-87页

查看更多>>摘要：对嵌入式多核下的实时系统,为了保证任务的可调度性和可靠性,最坏情况下的性能是一个优先考虑的问题,同时对于能量供应有限制的多核系统,最坏情况下的能量消耗也是一个非常关键的问题.顺序指令预取可以提高实时任务的最坏情况下的性能,但对于实时系统中多个不同的子任务,多个子任务采用相同指令预取度不利于提高指令预取在最坏情况下的性能和能量效率.文中利用缓存划分技术消除实时系统中多个子任务在共享缓存上的干扰,提出了支持指令预取的WCRT(worst-case response time)和WCEC(worst-case energy consumption)优化模型,并设计了优化算法.该算法通过建立任务图调整实时系统中子任务的指令预取度,在最小化系统WCRT的基础上,减少系统的WCEC.实验对DEBIE系统进行实例分析,结果表明优化算法在保证实时系统WCRT最小的情况下,其WCEC减少了10.8％.

关键词：

多核实时系统WCRTWCEC指令预取度缓存划分

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基于激光SLAM和深度学习的语义地图构建

何松孙静郭乐江陈梁...

88-94页

查看更多>>摘要：基于语义地图的自主导航移动机器人在空间勘探、危险物品搜索、自动驾驶等领域有着广阔的应用前景.为使移动机器人更好地完成相关复杂任务,针对传统SLAM(simultaneous localization and mapping)地图不够精细、语义信息缺失的问题,提出一种多传感器融合的语义地图构建技术.综合激光SLAM精度高和视觉信息纹理丰富的特点,选取基于ROS(robot operating system)系统的移动机器人平台,研究基于里程计、惯性传感单元(IMU)和激光雷达多源传感器融合进行即时定位与创建地图,将基于深度学习的目标检测算法移植到ROS系统中,结合机器人深度摄像头获取的图像信息实现目标语义识别,并结合深度信息进行位置解算实现目标定位和地图语义标注.通过机器人多目标语义添加实验和移动过程中的增量式地图构建与实时同步添加语义信息实验,验证该系统能实时地创建语义地图.

关键词：

移动机器人同步定位与地图构建语义信息深度学习目标检测语义地图

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动态信息物理融合系统实时数据服务

邵亚丽陈海华张立臣陈雪娟...

95-99页

查看更多>>摘要：信息物理融合系统(CPS)是物联网的智能化扩展,也是机电一体化控制系统的核心技术.需要分析处理海量数据和信息,实现智能化的决策和控制.实时性是评价CPS系统的重要指标.传统的调度方法对可能呈现多模行为的CPS已经不太适用,需要为其研究一组新的调度算法.文中主要研究在保证CPS实时数据新鲜度的同时,无论在操作模式改变之前和之后还是模式改变的期间,都最小化数据的陈旧性.为此提出了3种算法:基于利用率选择算法(UBSS)、基于搜索的切换算法(SBS)和基于调整的切换算法(ABS).实验结果表明,UBSS能在保证作业调度成功率的同时,提高CPU利用率,ABS和SBS能够保证CPS在模式切换的时候依然保证数据的有效性,且ABS较SBS总是具有较低的切换延迟.

关键词：

信息物理融合系统实时性多模行为数据服务调度算法

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计算机艺术的创造性

于海浩韩中元孔蕾蕾黄成哲...

100-103页

查看更多>>摘要：随着计算机技术的快速发展,计算机技术已经广泛地应用在艺术领域,计算机技术对艺术的生产、传播、消费等环节产生了全方位的影响.特别是近年来人工智能技术的快速发展,计算机艺术已经发展到从艺术辅助创作工具向创造出具有独特风格的艺术作品方向过渡阶段.但是计算机艺术作品在艺术性上还存在争议,因此,有必要对计算机艺术的发展状况和不足进行探讨.该文将计算机技术在艺术领域的发展分成三个阶段,分别为艺术辅助创作工具阶段、进行艺术风格模拟阶段和进行艺术风格创造阶段.重点阐述了利用深度学习技术进行艺术创作的方法.通过分析讨论可知计算机艺术虽然在情感表达和对世界的认知方面还有不足之处,但是已经具有了一定的创造性.最后对计算机艺术的发展趋势进行了展望.

关键词：

计算机艺术人工智能创造性深度学习生成式对抗网络

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飞蛾扑火优化算法在聚类分析中的应用

李志明

104-108页

查看更多>>摘要：随着高科技等新兴产业的快速发展,如何处理海量的数据就成为了比较棘手的问题.应用聚类分析技术从海量数据中提取有用的信息是解决该问题的关键.飞蛾扑火优化(MFO)算法是一种新颖的启发式优化算法,该算法的主要灵感来源于飞蛾在自然界中被称为横向定位的飞行方式,具有结构简单、可调节参数少、容易实现、鲁棒性强等优点.在飞蛾扑火优化算法中引入单纯形法,提出了一种基于单纯形法的飞蛾扑火优化算法(SMMFO).SMMFO算法不仅克服了飞蛾扑火优化算法易陷入局部最优的缺陷,增加了算法的种群多样性,加强了其局部搜索能力,而且还提高了算法的执行效率,加快了算法的收敛速度,优化了飞蛾扑火优化算法对数据集的聚类分析性能.结果证明,SMMFO在聚类分析中是非常有效的.

关键词：

最优化飞蛾扑火优化单纯形法聚类分析K均值

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高维数据多标签分类的食品安全预警研究

甄俊涛刘臣

109-114页

查看更多>>摘要：随着大数据、互联网等新兴科技的飞速发展,人们生活逐步向数字化、信息化迈进,高维图像数据、高维文本数据等各类复杂数据不断涌现.高维数据具有包含信息量大、易出现信息冗余的特征,给文本分类带来阻碍.为此,提出一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的高维数据多标签分类方法.该方法从数据降维的角度出发,利用最大依赖性降维方法(MDDM),将高维数据降为低维数据,提高有效信息占比、减少信息冗余.将降维后的低维数据作为长短期记忆神经网络的输入,利用softmax函数对神经网络的输出进行多标签分类.在食品稽查数据上进行的安全预警实验验证了该方法的可行性,最终分类准确率达到86.5％,比未降维的数据分类准确率提高36.5％.实验还对比了不同神经网络模型在该数据集上的分类性能,结果表明使用LSTM神经网络进行分类结果较好.良好的分类结果表明该方法在食品稽查数据集上特征提取的准确性,食品安全稽查部门可对具有该违法特征的食品生产企业进行监督管理,从而避免食品安全问题的发生,以达到食品安全预警的目的 .

关键词：

高维数据数据降维最大依赖性降维方法长短期记忆神经网络多标签分类

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