版權(quán)信息

　　版地：湖北省武漢市

　　語種：中文;

　　開本：大16開

　　ISSN：1672-9722

　　CN：42-1372/TP

　　辦刊宗旨

　　《計算機(jī)與數(shù)字工程》創(chuàng)刊三十八年來,始終秉承:"堅持理論聯(lián)系實際;堅持實事求是的學(xué)風(fēng);堅持以應(yīng)用為主,提高與普及并重;堅持創(chuàng)新;堅持以刊登國內(nèi)外計算機(jī)方面的新理論,新技術(shù),新工藝,新成果研究為主;以學(xué)術(shù)性,技術(shù)性為辦刊宗旨。

　　欄目設(shè)置

　　算法與分析、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、信息與網(wǎng)絡(luò)安全、圖像處理、工程實踐等

　　計算機(jī)與數(shù)字工程最新期刊目錄

基于內(nèi)卷算子的YOLOv5野生動物檢測————作者：賀鵬飛;王菲菲;孫彩惠;聶榮;劉志航;

摘要：野生動物是自然環(huán)境的重要組成部分，保護(hù)野生動物對人類發(fā)展具有重要意義。利用紅外相機(jī)與深度學(xué)習(xí)算法監(jiān)測野生動物，為生物保護(hù)提供了有效途徑。論文設(shè)計了一種基于YOLOv5的紅外野生動物圖像檢測算法。在YOLOv5的頸部網(wǎng)絡(luò)部分引入了內(nèi)卷算子與特征拼接操作。改進(jìn)了頸部網(wǎng)絡(luò)的原始concat拼接操作。根據(jù)特征的重要程度對不同特征層進(jìn)行加權(quán)操作，為重要特征層賦予更高的權(quán)重，使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注關(guān)鍵信息。改進(jìn)的算法...

基于坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)及順序預(yù)測的水表刻度檢測方法————作者：逯港;陳黎;

摘要：在針對基于指針方向和刻度定位的儀表讀數(shù)識別的方法中，需要對刻度指向的數(shù)字進(jìn)行檢測識別；在許多場景中，儀表盤存在傾斜或者刻度數(shù)字被遮擋的情況。因此，論文設(shè)計了一種基于極坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)及順序預(yù)測定位的水表刻度數(shù)字檢測方法，能夠有效檢測各種傾斜角度的刻度數(shù)字；針對表盤上刻度數(shù)字被遮擋的情況，論文基于順序預(yù)測定位方法，能夠在表盤上預(yù)測出被遮擋數(shù)字及其位置。實驗結(jié)果表明，該方法應(yīng)用在傾斜刻度數(shù)字的檢測中，準(zhǔn)確率達(dá)...

基于WST-BiLSTM的心音信號分類研究————作者：夏文鑫;蔣捷;張大斌;李暉;賴智通;

摘要：心音準(zhǔn)確識別在臨床上具有重要應(yīng)用價值。為提高心音識別準(zhǔn)確率，提出了一種基于小波散射變換（WST）和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）相結(jié)合的正異常心音信號分類研究的模型。首先利用小波散射網(wǎng)絡(luò)自動提取信號特征，將得到的不同維數(shù)的特征矩陣輸入BiLSTM網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分類處理，為進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率，在特征提取前輔以數(shù)據(jù)增強(qiáng)及自適應(yīng)降噪處理，并使用主成分分析法對特征參數(shù)進(jìn)行分析并降維，最后將分類特征輸入BiL...

基于高分辨率遙感圖像的道路車輛定位研究————作者：王嘉怡;田瑤;徐昇;

摘要：隨著衛(wèi)星發(fā)射技術(shù)的不斷進(jìn)步與成熟，高分辨率遙感圖像技術(shù)隨之不斷進(jìn)步，遙感圖像數(shù)據(jù)的獲取也變得愈發(fā)便捷，從遙感圖像中提取到的道路車輛的特征也愈發(fā)清晰。基于高分辨率遙感圖像對道路車輛定位可以快速識別相對廣闊范圍內(nèi)車輛的數(shù)量，是智能交通控制和解決交通突發(fā)狀況的重要手段。文章根據(jù)南京市玄武區(qū)紫金山區(qū)域的高分辨率遙感圖像，基于TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架，使用SSD目標(biāo)檢測算法對道路車輛的定位展開研究。...

一種基于Latent SVM的車輛圖像分類方法————作者：杜小龍;黃樹成;

摘要：針對城市中大量重型車輛造成交通擁堵以及傳統(tǒng)圖像分類在特征提取過程中出現(xiàn)的信息丟失，導(dǎo)致分類精度下降的問題，論文提出了一種基于Latent SVM的車輛圖像分類方法。通過更細(xì)致的車輛圖像分類，可以使交通管控者快速定位到重型車輛，使其駛離城市中心，從而讓交通得到極大緩解。該方法通過采用一種新的零件定位算法，自動在每類車輛中找到一組有區(qū)別的零件，使用這些零件的特征和它們之間的空間關(guān)系來訓(xùn)練每類的模型。此...

基于塊匹配改進(jìn)和維納濾波優(yōu)化的BM3D降噪算法————作者：曹陽;周先春;王文艷;楊傳兵;

摘要：針對BM3D降噪算法中的塊匹配過程受噪聲影響較大且缺乏對圖像邊緣紋理信息保護(hù)的缺點，提出了一種基于塊匹配改進(jìn)和維納濾波優(yōu)化的BM3D降噪算法。該方法首先在基礎(chǔ)估計階段使用新的塊相似性度量代替歐式距離進(jìn)行相似塊的匹配，新的塊相似性度量考慮了觀測圖像中包含的噪聲特征，以便在存在高強(qiáng)度噪聲的情況下保證塊匹配的準(zhǔn)確性。然后在最終估計階段通過最大化真實圖像與估計圖像之間的結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）來改進(jìn)維納濾波...

基于指針方向和刻度定位的儀表讀數(shù)識別————作者：邱慧敏;陳黎;

摘要：現(xiàn)有指針式儀表讀數(shù)識別方法主要依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度且對圖像質(zhì)量要求較高，為此結(jié)合指針和表盤特點，提出基于指針方向和刻度定位的儀表讀數(shù)識別方法。使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割出指針區(qū)域和表盤區(qū)域；指針區(qū)域確定指針旋轉(zhuǎn)中心和指針方向點，得到指針的方向向量；指針旋轉(zhuǎn)中心和表盤區(qū)域確定包含表盤的感興趣區(qū)域，對其極坐標(biāo)變換，灰度化、自適應(yīng)閾值二值化后，用投影法統(tǒng)計刻度的像素值分布，確定刻度的位置，最后計算儀表讀...

基于Siamese網(wǎng)絡(luò)的油田業(yè)務(wù)試題相似度計算方法————作者：尚福華;馬文博;解紅濤;杜睿山;

摘要：由于對試題進(jìn)行相似度檢測可以有效地提高題庫中試題質(zhì)量，針對油田業(yè)務(wù)試題專業(yè)性及邏輯性強(qiáng)、包含字母和數(shù)字等的特點，且現(xiàn)存的相似度計算方法不能很好地挖掘其深層語義信息，論文提出了一種基于Siamese網(wǎng)絡(luò)的油田業(yè)務(wù)試題相似度計算方法，首先利用雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)提取試題的全局特征，之后通過注意力機(jī)制進(jìn)一步突出試題的關(guān)鍵信息，之后采用1D-CNN將上述提取的試題信息與字嵌入信息進(jìn)行融合拼接，以獲得試題的深...

基于改進(jìn)K-means和熵權(quán)法的WSN分簇路由算法————作者：方旺盛;王旭;

摘要：針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量有限、負(fù)載不均衡的問題，提出一種基于改進(jìn)K-means和熵權(quán)法的WSN分簇路由算法（IKEW）。該算法在成簇階段利用密度法和最大最小距離對K-means算法進(jìn)行改進(jìn)，并采用重分配方案平衡各簇節(jié)點的數(shù)量。在簇頭選取階段，采用熵權(quán)法計算各節(jié)點指標(biāo)的權(quán)重，使選出的簇頭更加合理。在數(shù)據(jù)傳輸階段，根據(jù)簇頭的剩余能量和數(shù)據(jù)的傳輸距離構(gòu)造通信消耗函數(shù)來選擇中繼節(jié)點。仿真實驗結(jié)果表明：提出的...

基于有效距離和注意力機(jī)制的方面級情感分析————作者：劉躍;張琨;朱浩華;江浩俊;方自正;

摘要：目前基于位置的方面級情感分析主要是根據(jù)方面詞和其他單詞的語義位置來進(jìn)行研究，然而該方法容易導(dǎo)致單詞權(quán)重分配不合理，降低了情感分析的準(zhǔn)確率。因此，通過對句子的語法方面進(jìn)行研究，提出了一種新的情感分析模型ED-BERT-BIGRU(EDBB)，該模型首先將三種文本分別輸入到BERT模型中獲得對應(yīng)的詞向量，利用雙向GRU捕獲上下文表示，然后利用依賴語法樹中每個詞與方面詞的相對位置，結(jié)合計算有效距離CED...

多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺氣腫識別————作者：郭濤;古依聰;劉啟明;李成;石帥;

摘要：針對肺氣腫的兩種典型特征（喘鳴音和水泡音）采用多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行分類，達(dá)到判斷是否患有高原肺氣腫的目的。針對肺音數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行濾波降噪后采用梅爾譜圖（Mel）、恒Q變換（CQT）、小波變換（WT）和短時傅里葉變換（STFT）四種譜圖特征提取方式。并采用LBP和Mixup進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，輸入多輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Mul-CNN）中進(jìn)行肺音分類。得到肺音在使用WT和Mel作為輸入時準(zhǔn)確率為93.6%，...

基于改進(jìn)時序卷積網(wǎng)絡(luò)的采油速度預(yù)測模型————作者：張強(qiáng);鄧彬;李志溢;袁和平;

摘要：采油速度是表征油田開發(fā)速度與能效的重要指標(biāo)，是油田注采優(yōu)化必不可少的研究內(nèi)容。基于多種不確定性因素的干擾，論文提出一種改進(jìn)時序卷積網(wǎng)絡(luò)的采油速度預(yù)測模型。應(yīng)用注意力機(jī)制（Attention）關(guān)注全局特征與局部特征的關(guān)系并為每個部分賦予不同權(quán)重，改善網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力。引入AR自回歸組件為預(yù)測加入線性成分，提升模型對輸入尺度變化的敏感度。為驗證改進(jìn)模型的有效性，選取傳統(tǒng)時序卷積網(wǎng)絡(luò)與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LS...

輕量級實時語音喚醒詞引擎研究————作者：燕佳偉;張俊;年梅;

摘要：設(shè)計和實現(xiàn)準(zhǔn)確識別的喚醒詞庫是語音助手實現(xiàn)的基礎(chǔ)，而喚醒詞庫的構(gòu)建決定于高效可靠的搜索引擎模型。論文首先建立初始喚醒詞庫和候選喚醒詞庫，并將以上兩個音頻樣本進(jìn)行l(wèi)ogmel譜圖表示，設(shè)計由EfficientNetb0體系的前四個模塊組成的搜索引擎，計算候選詞庫中喚醒詞和初始喚醒詞譜圖之間的歐幾里得距離，將其轉(zhuǎn)化為喚醒詞之間的相似度，將小于規(guī)定閾值的候選詞判定為新的喚醒詞，并擴(kuò)展到喚醒詞庫中。該引擎...

基于RVFL神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成深度學(xué)習(xí)————作者：郭金成;魏霖靜;

摘要：論文提出了基于隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)框架。受隨機(jī)向量函數(shù)鏈接（Random Vector Functional Link,RVFL）網(wǎng)絡(luò)原理的啟發(fā)，提出一種了具有堆疊層的深度RVFL網(wǎng)絡(luò)（dRVFL）。該網(wǎng)絡(luò)能夠在提取多個隱藏層特征的同時充當(dāng)加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，從而為直接鏈接獲得的原始特征以及隱藏層的特征提供權(quán)重。其次，還提出了一種集成學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的集成深度RVFL網(wǎng)絡(luò)（edRVFL）。相較于傳統(tǒng)集...

基于圖像分割的循環(huán)水養(yǎng)殖鰈形目死魚識別————作者：劉澤;譚彬;劉怡然;

摘要：隨著視頻監(jiān)控在水產(chǎn)品養(yǎng)殖生產(chǎn)中應(yīng)用的不斷深入，計算機(jī)視覺技術(shù)無接觸、自動化的特點對魚類養(yǎng)殖健康化、規(guī)模化發(fā)展產(chǎn)生重要作用。然而，高密度的集約化養(yǎng)殖中，一旦出現(xiàn)病魚、死魚很容易造成病菌快速傳染和水質(zhì)迅速惡化，導(dǎo)致魚類大規(guī)模生病和死亡。為了保障循環(huán)水養(yǎng)殖池的水質(zhì)健康，提出了基于圖像分割的循環(huán)水養(yǎng)殖鰈形目死魚識別方法。首先基于同態(tài)濾波方法預(yù)處理圖像，然后，基于顏色閾值的圖像分割算法提取前景，最后基于改進(jìn)...

基于改進(jìn)CGAN網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧算法————作者：程園園;程曉榮;

摘要：為了解決霧天圖像與視頻的質(zhì)量大幅度下降的問題，提出了基于改進(jìn)條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN）的圖像去霧方法。在傳統(tǒng)的生成器中設(shè)計添加殘差網(wǎng)絡(luò)模塊以及密集空洞空間金字塔池化（DenseASPP）模塊來實現(xiàn)多尺度特征的提取，提高特征利用率，增強(qiáng)生成圖像的去霧細(xì)節(jié)保持。判別器使用34×34的PatchGAN進(jìn)行分塊判定，提高圖像判別準(zhǔn)確度。在合成有霧數(shù)據(jù)集RESIDE中，通過與暗通道算法、DehazeNet...

一種改善激光刀手術(shù)中電子內(nèi)窺鏡成像的視頻系統(tǒng)————作者：鄭文玲;連志鵬;錢宏文;吳翼虎;

摘要：論文針對電子內(nèi)窺鏡攝像頭在高能量激光刀手術(shù)中的過曝光現(xiàn)象以及成像變暗等問題設(shè)計出一種基于GPU圖像處理視頻轉(zhuǎn)錄系統(tǒng)。利用過曝幀與正常幀的像素值差異以及前后圖像幀的亮度關(guān)系，提出了一種自適應(yīng)閾值的濾光增亮算法并采用GPU并行加速。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)對過曝幀的濾光率達(dá)到了97%，在確保激光手術(shù)中的正常實時成像的同時改善了內(nèi)窺鏡成像質(zhì)量，有較大應(yīng)用價值

基于用戶潛在信任與被信任關(guān)系的推薦系統(tǒng)————作者：于佳玄;李明;丁德銳;

摘要：由于用戶與條目數(shù)的急劇增加，以及為充分考慮用戶之間的潛在關(guān)聯(lián)信息，現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)模型相對保守。因此，論文提出了一種考慮用戶之間潛在信任與被信任關(guān)系的推薦系統(tǒng)模型。該模型具有以下特點：1）引入圖拉普拉斯正則化確保了潛在信任空間中的用戶結(jié)構(gòu)信息，進(jìn)而得到了用戶之間的潛在信任與被信任關(guān)系矩陣；2）將得到關(guān)系信息遷移到評分矩陣的分解過程中，并引入相似用戶局部學(xué)習(xí)社交正則化，實現(xiàn)了相似用戶對評分條目喜好的一...

利用自適應(yīng)頻域濾波和凝聚損失的目標(biāo)跟蹤————作者：孫培盛;樊佳慶;宋慧慧;

摘要：視覺目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一項基礎(chǔ)任務(wù)，在實際生活中有著廣泛的應(yīng)用，因此視覺目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究具有重要意義。之前的跟蹤算法存在三個尚未解決的問題，一是隨著ResNet網(wǎng)絡(luò)的提出，空間特征提取得到了大幅加強(qiáng)，但仍有較大的進(jìn)步空間；二是對于提取出的特征，跟蹤器如何突出有效信息、抑制無用信息來達(dá)到更好的跟蹤效果；三是樣本不平衡問題導(dǎo)致模型無法判別未出現(xiàn)過的樣本，進(jìn)而限制了模型的性能。為了解決上述問題...

基于改進(jìn)BILSTM/BIGRU的多特征短期負(fù)荷預(yù)測————作者：王昊;王樹東;唐偉強(qiáng);

摘要：針對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多輸入特征下預(yù)測時間較長且精度欠佳的問題，論文提出了一種基于深度雙向策略改進(jìn)的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的短期負(fù)荷預(yù)測模型。該模型采用自適應(yīng)噪聲完整集成經(jīng)驗?zāi)�態(tài)算法將負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，降低負(fù)荷數(shù)據(jù)復(fù)雜度；利用互信息主成分分析法提取原始多維輸入變量，降低主成分因子；然后通過改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法對構(gòu)建模型進(jìn)行尋參優(yōu)化。以中國某地區(qū)的負(fù)荷數(shù)據(jù)作為算例，將論文所構(gòu)建模型與...

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