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期刊信息/Journal information
现代信息科技
广东省电子学会
现代信息科技

广东省电子学会

半月刊

2096-4706

xdxxkj@xdxxkj.cn

020-31233573

510400

广东省广州市白云区机场路1718号

现代信息科技/Journal Modern Informationn Technology
查看更多>> 《现代信息科技》杂志是由广东省科学技术协会主管，广东省电子学会主办的大型优秀科技期刊。本刊始终坚持学术第一的标准和科学、创新、前瞻、实用的原则，主要刊载电子信息科技领域研究的新进展、新技术、新成果，涉及工控技术、新型电子器件、军事电子、计算机软、硬件设计与应用、网络与通信工程、仿真与测试技术、传感器技术、机械制造与自动化、电子应用技术、微电子技术、智能制造、物联网、互联网技术等领域。致力于促进学术交流，推动成果转换，提高该领域研究水平和科技装备水平，服务我国经济社会发展。
正式出版
收录年代

    模拟神经反馈机制和工作记忆的图像分类网络模型

    童顺延刘海华
    1-6页
    查看更多>>摘要：该项目在卷积神经网络(CNN)中引入神经反馈机制和工作记忆机制，提出层内深度反馈卷积神经网络模型(IDFNet)。该网络以神经反馈机制构建深度反馈计算模块(DFS)，并在模块中引入了工作记忆(WM)，通过深度变化控制WM空间内容的更新，从而增强了信息获取能力。最后，利用DFS替代CNN的卷积层构建IDFNet网络。通过在Flower102 和CIFAR-10、CIFAR-100 数据集上的实验表明，相较于同类网络，在更少参数量和计算量的情况下，IDFNet仍取得显著的性能提升，其识别率分别达到了96。61%和95。87%、79。99%。

    反馈机制工作记忆循环计算图像分类

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    针对恶意逃避行为的PDF文档检测

    李东帅尚培文
    7-12页
    查看更多>>摘要：便捷式文档格式(PDF)是全球数据交换中广泛使用的格式之一，人们对其有很高的信任度。然而，近年来不法分子利用PDF文档进行恶意网络攻击的情况越来越严重。随着黑客技术的进步，他们也逐渐采用一些逃避检测的方法，使得常见的学习算法难以检测到这种恶意文件。针对这些"更聪明"的恶意PDF攻击样本，对PDF文档的特性进行了分析，提取了 25 维特征，并应用调参后的Adaboost算法训练模型，准确率达到 99。63%，优于同领域的其他研究成果。

    PDF逃避检测Adaboost算法网络攻击

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    基于YOLOv5改进的小目标检测算法研究

    朱梦琳尹泉贺原素慧
    13-16页
    查看更多>>摘要：为解决无人机捕获场景中小目标检测存在的检测精度不高和漏检问题，提出基于YOLOv5改进的小目标检测算法DE_YOLOv5。DE_YOLOv5 的数据集采用VisDrone2019。实验包括两个方面，一是引入解耦合头机制，通过独立的中心点预测减小感受野限制对小目标定位的影响，初始模型的mAP@0。5为0。334，加入解耦合头之后mAP@0。5值为0。344。二是将损失函数更换为Focal-EIoU，更换损失函数之后mAP@0。5 值为 0。351。实验结果表明，DE_YOLOv5 可有效提升小目标的检测精度。

    小目标解耦合头图像识别

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    基于深度学习的高空坠落危险行为识别方法

    聂程叶翔方百里孙嘉兴...
    17-20页
    查看更多>>摘要：以卷积神经网络为代表的深度学习算法可以更加精准有效地提取人体行为特征，因此将深度学习用于人体行为识别与预测成为研究热点。文章在经典HRnet网络结构的基础上通过改进L-Swish激活函数和引入Squeeze-and-Excitation模块，提出一种新型网络模型L-HRnet，用于判断施工人员高空作业时的行为动作是否存在危险性。在公开数据集HMDB51 上进行行为分类与识别实验，结果表明，改进后网络结构L-HRnet的识别准确率明显优于HRnet，有效提升了高空作业人员的防护水平。

    神经网络深度学习高空坠落动作识别

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    图像处理中应用图像降噪算法的研究综述

    白茹鑫栾尚敏
    21-25,31页
    查看更多>>摘要：日常生活中，在发送、存储图像和拍照形成图像的过程中往往会因操作不当而导致图像不清晰，无法反映图像本质。为此采用图像降噪算法将图像中的杂质去除，还原出无噪声的图像，同时还可以使大部分的细节因素保留在图片中，让图片更加清晰。在去噪方法的运用上通常是采用无噪图像和含有噪声的先验信息，但弊端是二者并没有进行有效的结合。为了解决这个问题，采用小波、非局部均值等方式进行去噪，并且在非局部均值去噪中从欧氏距离和权重分配方面进行一些优化。

    图像去噪小波去噪非局部均值欧氏距离权重

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    双能X射线安检机图像动态范围重映射算法

    郜明刘宝生
    26-31页
    查看更多>>摘要：针对双能X射线安检机生成的图像无法在普通显示器上呈现所有细节的问题，提出一种基于多尺度局部边缘保持滤波(LEP)的色调映射算法。首先，将从X射线安检机获取的高能和低能图像，按照各自穿透特点匹配权重因子进行融合;其次，对融合图像进行自然对数变换，使用LEP滤波获得基础层图像，再通过作差方式获取细节层图像和tanh函数增强，对增强后的细节层图像进行相加融合;最后，进行负指数变换和灰度线性拉伸后得到尽显细节的低动态范围图像。实验结果表明，文章所提算法在行李包裹图像主观评价及国标测试体上表现良好，能够有效提高X射线图像的质量。

    安检图像双能X射线多尺度滤波图像融合

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    基于卷积神经网络的轴承剩余寿命预测方法

    张浩赵军王鹿张银龙...
    32-36,41页
    查看更多>>摘要：为提高自动扶梯轴承剩余使用寿命(RUL)预测模型的预测精度和泛化能力，提出一种基于卷积神经网络(CNN)的轴承RUL预测方法。首先基于3σ准则对原始数据进行去噪，通过快速傅里叶变换获得其频率特征，其次将不同于传统时间序列数据划分方法的分层抽样应用于数据划分，并构造一个由三个卷积层和两个全连通层组成的深度卷积神经网络DCNN模型，最后利用NASA IMS数据集对预处理方法、DCNN模型精度和泛化能力进行评估，证明了该方法的优越性。

    剩余寿命预测3σ准则分层抽样DCNN泛化能力

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    基于可变形高斯核的训练数据生成的人群计数方法

    陈树骏
    37-41页
    查看更多>>摘要：人群计数作为计算机视觉和模式识别任务中重要的子课题，在智能监控中发挥着极其重要的作用。对于被严重遮挡的月牙形人头，传统高斯核生成方法找到的月牙形视觉中心严重偏离人类标注的完整圆形中心，导致算法在训练中不易收敛。针对严重遮挡情况下的人群计数误差问题，提出一种基于可变形高斯核的训练数据生成的人群计数方法，对基于人类标定结果生成的高斯核的形状、角度和位置进行高效调整，从而提升算法的收敛性和精度。实验结果表明，该方法可以显著提升人群计数的性能。

    人群计数高斯核卷积神经网络

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    基于机器视觉的圆形部件中心点定位系统研究

    孙红芳李小龙
    42-45,50页
    查看更多>>摘要：为实现通过机器视觉对气门导管、闷盖孔、护套孔等零部件的定位，特设计一种适用于圆形部件中心点的检测方法。首先，使用阈值分割、膨胀、腐蚀等算法对图像进行预处理，筛选出圆形部件所在的区域。其次，找到圆形部件所在区域的中心，将此中心作为圆形卡尺工具的测量中心，设置卡尺的检测半径和动态测量范围，使测量范围覆盖圆形部件的外轮廓。利用卡尺测量算子找到圆形轮廓与卡尺栅格的交点集。最后，通过最小二乘圆弧逼近的方法得到圆的中心点，实现对圆形部件的定位。研究表明，该方法的鲁棒性较强，精确度较高，提高了装配的准确率。

    机器视觉定位中心点圆孔轮廓提取

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    复杂场景中准确实时的人物识别算法研究

    杨锦景飞张童童涂娅欣...
    46-50页
    查看更多>>摘要：目前，基于深度学习的单步目标检测器已被广泛用于实时目标检测，但其对目标的定位精度较差，并且存在目标漏检、误检等问题。文章提出了一种用于复杂场景中准确实时的人物识别算法。首先，使用高斯YOLOv3 来估计预测框的坐标和定位不确定性，然后，采用基于注意力机制的非极大值抑制方法去除冗余的检测框，提高目标检测结果的准确性。经自建数据集训练并测试，改进的高斯YOLOv3 对人物的识别精度为 83。1%，比YOLOv3 提高了 1。68%，检测模型可以应用于军事战场人物的识别和定位，为战场态势感知系统提供有效的技术支持。

    人物识别高斯模型注意力机制高斯YOLOv3非极大值抑制

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