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期刊信息/Journal information
现代计算机
现代计算机

林楚昭

半月刊

1007-1423

lnzss@mail.sysu.edu.cn

020-84110804

510275

广州市海珠区新港西路135号中山大学园东区106栋西座1楼

现代计算机/Journal Modern Computer
查看更多>>《现代计算机》于1985年创刊，由中山大学主管主办，是一本面向计算机全行业的综合性学术刊物，一直以来致力于营造一个融洽的学术交流平台，帮助读者对象在学业、事业上更上一层楼。现为中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊，中国期刊全文数据库全文收录期刊，中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊，中国学术期刊（光盘版）收录期刊，全文入编中国学术期刊（光盘版）、中国期刊网、中华期刊网和中文科技期刊数据库、万方－数字化期刊数据库。
正式出版
收录年代

    基于改进YOLOv8的轻量化小尺度行人和非机动车目标检测算法

    帅勃宇张雅丽
    1-7页
    查看更多>>摘要：为解决交通路口行人和非机动车治理问题,针对全景路口监控下行人和非机动车目标小等问题,提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化小尺度行人和非机动车目标检测算法——ACM-YOLO.首先,提出轻量化的高效AFPN特征融合网络,替换原始网络中的PAFPN算法,提高小目标的识别效果;其次,基于PConv提出了CWPConv通道权重部分卷积,并进一步提出了CWPC2f,有效降低了模型参数量和计算量;最后,使用MPDIoU函数优化网络的边界框损失.结果表明,相较于YOLOv8m,mAP50在自建数据集、VisDrone2019数据集和CityPerson数据集上分别提高了2.2%、8.1%和3%,参数量下降了17%,GFLOPs下降2.

    小目标检测YOLOv8行人和非机动车检测CWPConv

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    植物染色质可及性深度学习预测研究综述

    吴昭瑞王舒宇赵玉茗于洋...
    8-13页
    查看更多>>摘要：高通量测序技术的发展推动了染色质可及性检测方法的进步,但受限于湿实验的高成本、复杂性,以及植物细胞特性,植物染色质可及性研究相对滞后.研究人员尝试将植物染色质可及性与生物信息学方法相结合,来探讨生物信息学方法在染色质可及性数据和预测分析的优势和局限性.

    染色质可及性深度学习OCR分类预测

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    基于改进YOLOv8的飞鸟检测算法

    陈倩卢扬邵飞翔李师艳...
    14-19页
    查看更多>>摘要：旨在提升飞鸟检测任务的准确性,针对传统算法在复杂背景和多变姿态飞鸟检测中的不足,提出基于深度学习的改进YOLOv8算法.该算法通过融合GOLD-YOLO中的GD机制和ASF-YOLO中的尺度序列特征融合(SSFF)模块,优化网络结构,改进特征提取和融合方式,增强多尺度特征融合能力,提升小尺寸目标的特征表示.此外,还收集了一个涵盖不同鸟类近照、飞翔鸟类和鸟群图片的飞鸟数据集,用于算法的训练和测试.实验结果表明,改进后的YOLOv8算法在飞鸟检测任务中性能得以提升,尤其在处理小目标和复杂背景时表现更佳.

    目标检测YOLO特征提取

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    轻量化改进YOLOv5s无人机遥感图像识别

    杨磊田立勤吴骏一彭凯远...
    20-24,30页
    查看更多>>摘要：近年来,"无人机+"消防、"无人机+"巡检、"无人机+"应急等领域广泛应用无人机,对无人机遥感图像进行识别是在各领域实现"无人机+"的关键.但是,无人机遥感图像复杂的信息,大量的小目标给目标检测带来了巨大的挑战,随着深度学习时代的到来,在目标检测性能提升的同时,随之而来的是模型参数量的大量增加.基于此,以一种轻量化的YOLOv5s改进模型应用到无人机遥感图像识别当中,在提高目标检测性能的同时尽可能减少模型的参数量.实验结果表明,改进后的模型较原始的YOLOv5s模型mAP50和mAP50:95分别提高了7.9和4.3个百分点,模型参数量只增加0.14 M.

    YOLOv5s轻量化无人机图像识别目标检测

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    基于Faster R-CNN的低照度人脸检测方法研究

    岑锐强冯广
    25-30页
    查看更多>>摘要：随着深度学习的发展,人脸检测算法在理想的环境下检测的精准率和检测速度已经达到了相当优秀的水平.但现实应用场景中很难达到理想中的检测环境,低光照、图片模糊产生干扰,导致人脸检测的精准度下降.为了解决这一问题,提出了一种结合MSRCR算法的改良Faster-RCNN的人脸检测方法.首先针对低照度和图片模糊问题提出了使用MSRCR算法对图片进行自动白平衡(AWB).最后使用Soft NMS对Faster-RCNN的候选框算选进行优化,解决人脸重叠检测目标丢失的问题.实验结果表明,低光照或像模糊的情况下结合MSRCR算法的改良Faster R-CNN对比传统的人脸检测有着更高的检测精准度.

    人脸检测深度学习图像增强低照度

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    基于深度学习的蚕病检测算法设计

    曾沛杰周卫陈金良
    31-35页
    查看更多>>摘要：YOLOv8应用于蚕病识别任务时,蚕病症的形态和外观会因为处于不同的阶段发生变化,导致模型容易受到背景信息的干扰,为了增强模型捕获不同阶段蚕病的特征的能力,提出了一种名为DCNv2-Block的新特征提取模块.实验结果表明,相比YOLOv8原模型,提出的改进方法的mAP0.5达到96.5%,提高了1.1个百分点,能更有效捕捉蚕病的病症,提高了蚕病害识别的准确性,有助于及时发现病害并采取控制措施.

    YOLOv8蚕病检测可变性卷积深度学习

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    基于图神经网络的药物相互作用预测方法研究综述

    郭文博龙伟蒋林华叶文标...
    36-40页
    查看更多>>摘要：对近年来基于图神经网络的DDI预测方法的研究进展进行了总结,包括DDI预测的定义和分类、基于图神经网络模型的DDI预测方法的步骤、常用的数据集和评价指标以及未来的研究方向和应用前景等.对当前存在的问题,如模型可解释性进行了探讨,并对未来的研究方向例如多模态信息融合等进行了展望.

    药物相互作用图神经网络深度学习药物治疗

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    基于机器视觉的圆形精密工件尺寸检测

    于佳昊刘嘉承王连锴杨展...
    41-44页
    查看更多>>摘要：针对圆形精密工件尺寸测量困难、检测成本较高等问题提出一种基于区域灰度模型的快速、精确的检测算法.对基于机器视觉的圆形精密尺寸检测方法进行了研究.首先,通过形态学处理完成图像的预处理;然后,在区域灰度模型算法中引入OTSU自适应阈值,提高检测精度;之后,通过Canny算子定义的圆环完成缺陷处理;最后,采用最小二乘法拟合圆形直径长度.该方法运算速度快、检测精度高,最大测量误差小于0.002 mm,平均测量误差精度小于0.0007 mm.满足工件检测精度要求.

    精密检测机器视觉区域灰度模型

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    SOIQA:一种图像超分领域的实用型图像质量评价方法

    法静怡严广宇
    45-51页
    查看更多>>摘要：主观图像质量评价需要大量人员参与,其结果MOS可信性高,但需花费较多人力物力,客观图像质量评价一般采用数学建模的方式,计算过程简便,但往往和主观评价的一致性不高.SOIQA是一种图像超分领域的实用型图像质量评价方法,基于已有方法,结合深度学习,以UNet为基础模型,预测可靠的评价结果,用于指导超分算法的迭代.实验证明,SOIQA在数据集上的准确率比一般客观评价方式高出12%,和主观评价MOS有较高的一致性.

    图像质量评价深度学习Unet

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    DDoS攻击的发展与检测技术研究

    马立鑫薛占双刘海燕
    52-56,62页
    查看更多>>摘要：在网络安全领域,分布式拒绝服务攻击(DDoS)因其对信息系统的严重威胁而备受关注.研究了DDoS攻击的演进历程,从20世纪90年代的洪水攻击到使用僵尸网络、物联网(IoT)设备和云服务的复杂攻击模式,展示了攻击方法和技术的多样化.还对DDoS攻击进行了详细的分类,包括基于攻击手段和流量的分类方法,以及基于流量分析、行为分析、机器学习和深度学习的检测技术,指出了这些技术的优点和局限性.此外,还介绍了当下较为成熟的DDoS检测工具与系统,如Suricata Snort,Bro(Zeek)以及防护服务Cloudflare,并讨论了DDoS攻击未来的发展趋势.

    网络安全分布式拒绝服务攻击检测深度学习

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