最新刊期
      2022 年 第 21 卷 3 期

        特约专题：软件工程教育与教学改革

      • 陈馨慧
        2022, 21(3): 1-4. DOI: 10.11907/rjdk.211921
        摘要：为了鼓励学生参与开源软件项目维护，并提交高质量代码，弥补学生参与开源软件项目时选择自由度过小的不足，设计基于开源软件的软件工程课程作业。通过提供多个自动化程序分析工具的详细指导文档，将开源软件大规模地融入实践教学中。该课程作业目的是在开源软件项目贡献补丁方面促使学生取得较好的结果。实验结果表明，该课程作业获得了大部分学生认同并被推荐为日后的课程作业，同时学生也为各大开源软件项目提交了大量的高质量补丁。  
        关键词：软件工程教学;开源软件;教案;课程作业   
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        发布时间：2022-03-28
      • 陈振邦,徐建军,陈立前,沈立
        2022, 21(3): 5-9. DOI: 10.11907/rjdk.212440
        摘要：针对程序设计综合实践课程在系统能力培养方面的需求和存在的问题，提出基于简单MIPS指令集汇编语言解释器任务的课程内容设计与三阶段的课程组织形式。在课程评估等方面采取了多项改革措施，开发了面向课程的自动评测平台，取得了良好的教学效果。  
        关键词：系统能力培养;程序设计;综合实践;解释器   
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        发布时间：2022-03-28
      • 蔺一帅,李青山,鲍亮,邓岳,王璐,王徐华
        2022, 21(3): 10-13. DOI: 10.11907/rjdk.212203
        摘要：软件体系结构课程是软件工程专业的核心课程。由于课程知识特点，在该课程教学中，容易出现知识高深抽象、教学内容朦胧而不切实际等问题，导致学生在应用专业知识提升软件架构设计工程能力方面存在不可避免的弱点。针对该学情，提出“学用互助，做有情怀、有温度的软件人”的软件体系结构课程教学核心理念，在特色教学方式、课程组织方式和反馈机制等方面进行教学探索与实践，通过教学改革消除知识学习与工程应用之间的巨大鸿沟，搭建课程学习“学与用”之间的桥梁，达到软件工程专业人才德智双向发展的培养目标。  
        关键词：软件体系结构;教学改革;学用互助;软件工程;人才培养   
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        发布时间：2022-03-28
      • 吴毅坚,彭鑫,张天戈
        2022, 21(3): 14-19. DOI: 10.11907/rjdk.212769
        摘要：随着敏捷方法、持续集成与开发运维一体化等软件开发实践在软件企业中的广泛应用，软件企业对职业软件开发人员的能力需求也在不断发生变化。软件工程专业学位研究生教学如何适应这种变化的需求，培养软件工程领域高层次应用型专门人才，是研究生教学需要关注的重要问题。从软件过程的角度设计软件工程专业学位研究生的工程能力教学与实践，建设工程能力导向的研究生软件过程课程，将传统敏捷方法理论与现代软件企业敏捷实践相结合，以企业级云开发平台赋能需求管理、增量迭代开发、代码质量管理与自动化测试、持续集成与持续交付等软件工程能力实践教学，促进了软件工程专业学位研究生培养与业界需求的对接。实际教学结果表明，基于云开发平台开展软件过程研究生课程教学，对提升学生的软件工程能力、对接企业的软件开发人才需求具有较大作用。  
        关键词：专业学位;软件工程能力;软件过程;实践教学;持续集成   
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        发布时间：2022-03-28
      • 黄茹,舒新峰,王春梅,张荣,宋泽斌
        2022, 21(3): 20-25. DOI: 10.11907/rjdk.212628
        摘要：毕业设计是高等院校各专业的重要实践教学环节，帮助学生融会贯通本科期间的各科专业知识和技能。为了确保毕业生培养质量达到《华盛顿协议》的认可标准，从工程教育专业认证对软件工程专业毕业生的要求出发，结合当前在毕业设计中存在的问题，重新制定毕业设计课程目标，重新组织毕业设计教学环节，并提出新的评价机制，通过计算达成度定量分析毕业设计教学质量，有针对性地提出改进措施，形成教学过程持续改进的闭环反馈。2020、2021两年毕业设计教学的实际数据说明了本次教学改革的有效性。  
        关键词：工程教育专业认证;软件工程专业;毕业设计;课程目标达成度   
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        发布时间：2022-03-28
      • 赵小刚,王峰,瞿涛,彭蓉,高建华
        2022, 21(3): 26-29. DOI: 10.11907/rjdk.212095
        摘要：针对软件工程人才培养体系中课程内容陈旧且严重依赖国外的缺点，对武汉大学和华为公司以教育部产学合作协同育人项目为基础，共建全国首个鸿蒙应用开发课程的全过程进行分析研究。结果表明，引入鸿蒙新技术改革了武汉大学移动应用开发课程内容，增强了学生学习国产软件的信心。校企合作共建课程模式能促进教师教学内容改革，同时与国内自主硬软件开发公司合作课程更能培养学生“四个自信”，为国家培养自主硬软件发展的后备军。  
        关键词：校企合作;共建鸿蒙课程;国产自主硬软件;鸿蒙应用开发;软件工程   
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        发布时间：2022-03-28
      • 王璿,燕彩蓉,罗辛
        2022, 21(3): 30-33. DOI: 10.11907/rjdk.212115
        摘要：为了改善高等院校在科技知识类核心课程中开展课程思政实施难、成效弱等问题，在“新工科”教育背景下，以计算机专业操作系统课程为例，深入分析“新工科”思政教育中存在问题的原因，围绕挖掘思政元素、融入思政内容、完善思政考核3个方面，探讨课程思政教学的改革与实践方法。在实施思政建设过程中，通过改革教学方式方法和应用典型案例，将思政元素有效地融入课程章节知识点，并完善了思政考核环节。在实施思政教学的学期，学生的参与度和实验报告质量明显提升，学生成绩优良率相较于传统教学模式提升了近20%。证明了通过专业教育与思政教育相融合，能够实现课程思政成效最大化。  
        关键词：教学改革;课程思政;操作系统   
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        发布时间：2022-03-28

        人工智能

      • 邹春安,王嘉宝,付光辉
        2022, 21(3): 34-41. DOI: 10.11907/rjdk.211791
        摘要：不平衡分类是当今机器学习中的研究热点与难点。为提高不平衡数据的分类效果，提出MetaCost与重采样结合的不平衡分类算法——RS-MetaCost。首先在MetaCost划分子集前对不平衡数据集进行重采样，即过采样少数类或欠采样多数类，以降低或消除数据不平衡程度；其次在预测概率阶段，利用m-estimation提高少数类预测概率。采用6组模拟数据集与10组实例数据集，将RS-MetaCost与经典算法进行比较实验。结果表明，在大多数数据集上，RS-MetaCost在保证整体分类精度很高的前提下，还能提高少数类的分类精度，且过采样下的RS-MetaCost优于欠采样下的RS-MetaCost。  
        关键词：不平衡分类;MetaCost;重采样;m-estimation   
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        发布时间：2022-03-28
      • 唐武宾,童莹,曹雪虹
        2022, 21(3): 42-48. DOI: 10.11907/rjdk.211619
        摘要：视频人脸表情识别在无人驾驶、智慧医疗等多领域都有广泛应用。针对视频单帧特征提取存在信息损失的问题，提出单帧增强卷积网络，该网络采用浅层特征与深层特征融合实现特征增强，其中浅层特征为CNN中间层外延卷积模块实现浅层特征提取，深层特征为CNN网络最后一层融合空洞卷积和基于通道间注意力机制，实现特征通道重定位和强弱信息结合。又由于视频相邻帧存在相关性，提出多帧增强卷积网络，其采用帧间注意力机制，根据视频帧之间的相关性给视频帧打分从而得到视频的关键帧，继而实现多帧特征增强。最后对设计的模型在AFEW数据集、CK+数据集、SFEW数据集、FER数据集上进行验证，其中AFEW数据集上对视频表情识别的准确率从40.00%提升到45.19%，F1分数从0.31提升到0.393 7。该网络模型不仅能应用于静态图像，而且能应用于动态视频，同时也能提高表情识别准确率，降低误差，从而提升识别效率。  
        关键词：表情识别;单帧增强卷积网络;注意力机制;多帧增强卷积网络;AFEW数据集   
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      • 张鹏,逄博,徐欣,韦博
        2022, 21(3): 49-54. DOI: 10.11907/rjdk.211598
        摘要：针对现有体态识别模型检测精度不高、检测周期过长以及模型参数规模过大等问题，提出一种新的改进模型——KP-Detector。该模型将关节点和肢体分开检测和识别，使用改进的PLF匹配方法及Dense连接机制，减少模型复杂度；运用匈牙利算法进行肢体高效匹配，优化使用6层模型结构，同时应用于单人和多人关节点检测。在MPII数据集上测试显示，该模型检测精度优于对比模型，测试速度较其他模型快近4FPS，而模型大小只有18M，具有较大优势。  
        关键词：KP-Detector;体态识别;PLF;深度学习   
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        发布时间：2022-03-28
      • 林莉,姜麟,张志坚
        2022, 21(3): 55-61. DOI: 10.11907/rjdk.212252
        摘要：小目标检测是现阶段目标检测领域的热点和难点问题。针对小目标检测漏检及对硬件性能要求较高的问题，对Tiny YOLOV3进行改进，提出一种适合在低性能平台上使用的小目标检测算法AE-Tiny YOLOV3。首先，使用EfficientNet-B0骨干网络替换原算法的特征提取网络；其次，在检测网络中增加一个检测分支，形成3尺度预测；最后，引入注意力机制对3个检测分支进行改进。实验结果表明，在VOC07+12数据集上，AE-Tiny YOLOV3算法满足实时检测的要求，并且鲁棒性较高，最高能将mAP值提高16.89%。将AE-Tiny YOLOV3算法应用在架空输电线路中绝缘子状态检测实例上，mAP达到了86.53%，相较于Tiny YOLOV3算法提升了15.27%，能满足对小目标绝缘子状态的实时检测。  
        关键词：小目标检测;Tiny YOLOV3;注意力机制;多尺度检测;绝缘子状态检测   
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      • 郭宇强,易映萍
        2022, 21(3): 62-66. DOI: 10.11907/rjdk.211477
        摘要：为对处于复杂环境中的变电站指针式仪表进行示数识别，提出一种基于深度学习的指针式仪表示数识别方法。首先使用目标检测算法YOLOv3检测图片中仪表和仪表刻度值的位置，并使用基于LeNet-5网络的字符识别算法识别刻度数值；然后使用语义分割算法DeepLabv3+分割出仪表指针区域；最后使用角度法读取仪表示数。实验结果表明，该算法在不同光照、天气、背景环境中均可高效准确地读取指针式仪表示数，平均读数误差率小于3.5%，可满足变电站巡检机器人的日常巡检需求。  
        关键词：指针式仪表;目标检测;语义分割;字符识别   
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        发布时间：2022-03-28
      • 朱柠,魏海坤,张侃健
        2022, 21(3): 67-71. DOI: 10.11907/rjdk.211604
        摘要：为满足临床上癫痫发作预测的准确性和实时性要求，提出一种基于时域和频域特征提取的癫痫发作预测算法。算法采用移动步长为1s，窗口大小为5s的数据段进行特征提取，并代替原始数据送入LightGBM分类器进行训练，样本分类标准为15min后患者癫痫发作与否，发作即为负样本。将该算法应用于南京市某医院癫痫数据集上进行测试，结果表明训练集召回率为100%，误报率为0/h；测试集召回率为84.18%，误报率为0.57/h。该算法可较好地解决现有数据的分类问题，对癫痫发作的预测具有一定应用价值。  
        关键词：癫痫发作预测;脑电图;LightGBM;决策树;小波变换   
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        发布时间：2022-03-28
      • 张耀威,李瑞祥,戴健威,施伟斌
        2022, 21(3): 72-77. DOI: 10.11907/rjdk.212677
        摘要：基于可穿戴传感器的人体活动识别技术在许多领域应用广泛，从人体活动信号中提取丰富的特征是提高活动识别准确率的关键技术之一。为此，提出基于傅里叶描述子（FDs）、局部二值特征（LBP）和小波能量谱（WES）的融合特征提取人体活动的详细信息。为提高识别系统的可靠性，去除对识别精度没有影响的冗余特征，引入过滤式选择算法Relief-F进行特征选择，筛选对不同活动具有较高区分度的特征，然后利用随机森林分类器对多种不同活动进行精确识别。基于Python3.6平台，在公开的WISDM和ADL数据集上验证该算法的有效性。实验结果表明，多特征融合算法对WISDM和ADL数据集分别取得了94.5%和95.3%的识别准确率，识别效果明显优于单一特征算法，具有很强的鲁棒性。  
        关键词：傅里叶描述子;局部二值特征;特征选择;人体活动识别   
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        发布时间：2022-03-28
      • 薛余坤,谈文蓉,邢雪枫,陈秋实
        2022, 21(3): 78-82. DOI: 10.11907/rjdk.211536
        摘要：为解决由于道路颠簸、车辆自身抖动导致视频帧图像模糊而影响车辆检测效果的问题，采用基于特征匹配的光流法结合SURF特征点提取算法对车载视频进行防抖预处理，再将增稳后的视频序列传入训练好的YOLOv4框架进行车辆检测。在KITTI数据集上对该算法进行验证，最终识别准确率达96.5%。通过对比防抖前后测试结果发现，建立的防抖优化算法效果明显，对视频序列模糊帧的检测能力有很大提升。  
        关键词：车辆检测;视频防抖;目标识别;光流法   
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        发布时间：2022-03-28
      • 赵长乐,何利力
        2022, 21(3): 83-88. DOI: 10.11907/rjdk.211618
        摘要：针对卷积神经网络池化过程中的空间信息丢失、对重要特征提取不准确等问题，提出自适应加权池化方法。根据池化窗口大小设置一组可训练的权重参数，将权重参数与每个池化窗口中排序后的特征值加权求和得到池化结果，在网络反向传播过程中通过梯度下降对权重参数进行迭代更新，得到最优权重参数。在Fashion-minist、Cifar10（分别使用浅层卷积神经网络和ResNet18网络结构）、Omniglot数据集上使用不同池化方法进行图像分类的验证实验，结果表明自适应加权池化将测试集的分类准确率分别提升了0.21%、0.43%、0.80%和0.66%。自适应加权池化能使神经网络根据任务类型不同自行选择最优池化策略，相较于常规池化方式在图像分类问题上取得了更高精度。  
        关键词：卷积神经网络;自适应加权池化;图像分类;下采样   
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        发布时间：2022-03-28
      • 张建贺,陶杭宇,王亚名,陈积泽,姜晓燕
        2022, 21(3): 89-94. DOI: 10.11907/rjdk.211622
        摘要：为解决未标定摄像头监控视频中行人安全社交距离的估计问题，提出将行人检测、单应性与尺度估计相结合的方法，对单目相机中行人是否处于安全社交距离进行二分类。首先基于YOLOv5s框架，采用MSCOCO数据集中只含有行人的数据训练得到鲁棒性较好的行人检测器；然后根据相机成像模型假设，推导出从场景地面到图像平面的单应性矩阵，再通过人类平均身高和图像行人检测框高度估计从场景地面到图像中行人局部区域的尺度信息，从而在图像上投影出行人椭圆形安全区域；最后通过计算图像中行人安全区域的重叠情况判断其是否违反安全社交距离。实验结果表明，当IoU=0.5时，该方法在MSCOCO只含行人数据的验证集上的行人检测准确率、召回率和AP分别达到81.39%、82.39%和76.52%；在OTC数据集上行人安全社交距离二分类的准确率、召回率和F1值分别达到98.99%、89.12%和93.79%。所提方法在一般监控场景下对行人安全社交距离违反情况的检测性能较佳。  
        关键词：行人社交距离估计;目标检测;单应性矩阵;单目视觉   
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        发布时间：2022-03-28
      • 程国安,王浩,王胜科
        2022, 21(3): 95-99. DOI: 10.11907/rjdk.202466
        摘要：随着经济高速发展，经略海洋与海洋经济发展成为国家重要发展战略，港口设施建设和完善对于海洋经济发展有着重要作用。然而，港口重型机械以及轮机操作对作业人员安全有潜在威胁，智能化、信息化码头建设势在必行。近年计算机视觉和深度学习技术快速发展，为港口应用智能视觉技术提供了有力的技术支撑。基于深度学习框架YOLOV4搭建了港口作业人员目标检测平台，在自建港口收集并整理了一个大规模作业人员视频数据集，在该数据集上实现不同作业场景下港口作业人员的精确检测。在自建港口作业人员数据集上将Faster RCNN、SSD和YOLOV4三种目标检测框架进行实验对比，结果表明，YOLOV4的平均检测准确率优于其它目标检测框架。基于YOLOV4的港口作业人员检测系统应用提高了港口信息化建设进度，提高了港口作业人员的安全性。  
        关键词：港口作业;目标检测;YOLOv4;计算机视觉   
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        发布时间：2022-03-28

        计算机软件与理论

      • 李晶,唐全莉
        2022, 21(3): 100-107. DOI: 10.11907/rjdk.211549
        摘要：气温是影响气候最主要的参数之一，其中气温预报对识别干旱、洪涝等极端气象灾害具有重要意义。基于机器学习理论，提出一种将随机森林（RF）和一维卷积神经网络（1DCNN）相结合的多信息融合气温预报方法。首先，运用差分法将气象观测数据转化为平稳的时间序列数据；其次，运用RF方法挖掘出与气温高度相关的特征变量作为神经网络模型的输入变量；最后，构建多信息融合气温预报模型RF-1DCNN。以云南省昆明市历史气象观测数据为例，与传统的LSTM、1DCNN和反向传播神经网络（BP）对未来10小时的气温预报性能进行比较研究。研究结果表明，RF-1DCNN的均方根误差（RMSE）相较于LSTM、1DCNN和BP最大降低了13.110%、26.176%和17.612%，皮尔逊相关系数（r）最大提高了0.240%、0.567%和0.355%，表明该研究方法具有较好的学习能力、泛化能力和拟合能力，为气温的精准预报提供了技术支撑。  
        关键词：RF;1DCNN;多信息融合;气温预报   
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        发布时间：2022-03-28
      • 谢伟鸿,姚磊,李睿欣
        2022, 21(3): 108-112. DOI: 10.11907/rjdk.211874
        摘要：非侵入式负荷识别是高级电力量测系统的首要环节，对智能电网的建设具有重要意义。为解决传统非侵入式负荷识别算法识别速度慢、准确率低的问题，提出一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化极限学习机（ELM）的非侵入式负荷识别方法。该方法通过SSA获取ELM隐含层的最优输入权值和阈值，构建出SSA-ELM非侵入式负荷识别模型。在实际采集的6种常用家庭负荷数据集上对该模型进行负荷识别实验，结果表明，基于SSA-ELM的非侵入式负荷识别算法的识别准确率为96.1%，优于传统的ELM（86.3%）和BP神经网络算法（91.8%）。基于SSA-ELM的非侵入式负荷识别算法能有效应用于家庭用电负荷的识别中。  
        关键词：非侵入式负荷识别;极限学习机;麻雀搜索算法;参数优化   
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        发布时间：2022-03-28
      • 黄德,夏永华,杨明龙,龙丽娟
        2022, 21(3): 113-118. DOI: 10.11907/rjdk.211597
        摘要：为了有效采集岩溶洞穴内部点云数据，克服单一数据采集手段获取岩溶洞穴内点云数据存在较多数据缺失的问题，通过地面架站式三维激光扫描仪、背包式三维激光扫描仪和摄影测量技术获取岩溶洞穴内的多源点云数据，并采用改进的ICP算法对多源点云数据进行融合。结果表明，采用多种数据采集手段能有效采集岩溶洞穴内的三维点云数据，弥补单一数据采集手段造成的数据缺失，得到较为完整的点云数据。采用改进的ICP算法，可以得到较好的数据融合效果。  
        关键词：岩溶洞穴;三维激光扫描;摄影测量;多源点云数据;点云融合   
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        发布时间：2022-03-28
      • 赵国承,张凤登
        2022, 21(3): 119-123. DOI: 10.11907/rjdk.211639
        摘要：为解决CAN总线中高优先级报文发送请求总是阻止低优先级报文的发送请求，即CAN总线基于固定优先级的策略可能导致低优先级报文饥饿问题，提出一种避免饥饿的CAN总线高优先级反转算法。采用非抢占式单调速率算法来分配CAN总线报文优先级，通过仿真分析低优先级组报文在不同CAN总线利用率下的平均响应时间以及到达率。实验结果表明，在使用避免饥饿的CAN总线高优先级反转算法后，随着总线利用率递增，其报文平均响应时间分别降低了6.9%、9.5%、10.7%、21.9%、43.29%，而且在总线利用率超过100%时，低优先级组报文的到达率仍为1，表明该算法能够有效避免CAN总线中低优先级报文的饥饿问题。  
        关键词：优先级反转;CAN总线;优先级队列;响应时间   
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        发布时间：2022-03-28
      • 杜清清,侯开虎,陈兴侯,刘雅琴,马显滔,范振宇,孙浩巍
        2022, 21(3): 124-131. DOI: 10.11907/rjdk.212736
        摘要：为了更好地挖掘出烟叶复烤配方内在的关联特征以更有效地对复烤配方进行维护，针对Apriori算法需要人工预设最小支持度和置信度、出现海量冗余规则的缺陷，提出将一种改进二进制粒子群算法（LDABPSO）用于烟叶复烤配方关联特征挖掘。首先，针对二进制粒子群算法容易早熟、陷入局部最优的问题，从种群初始化、可行解的停滞、扰动机制等3个方面提出改进策略；其次，将LDABPSO算法与BPSO算法、ABPSO算法在6个标准测试函数上作性能对比；最后，以云南省麒麟复烤厂近年配方数据作为关联规则挖掘数据源，运用LD-ABPSO算法进行关联规则挖掘。实验结果表明，当Apriori算法最小支持度和最小置信度分别设置为0.18和0.5时，LDABPSO算法挖掘到的烟叶搭配规则数量相比Apriori算法减少90.23%，且运行时间减少8.4%，证明了算法的有效性。  
        关键词：复烤配方维护;关联分析;LDABPSO算法   
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        发布时间：2022-03-28
      • 钱怡杉
        2022, 21(3): 132-137. DOI: 10.11907/rjdk.211608
        摘要：为了克服传统信号灯控制模式下交叉口物理空间使用效率不高的问题，提出一种基于时间自动机的无信号灯交叉路口交通管理模型。将交叉口划分为互不相交的物理空间路权资源，采用时间自动机模型描述每辆到达车辆通过交叉口的动态过程，并在此基础上将交叉口内所有车辆的时间自动模型耦合在一起生成系统模型，在考虑安全性的前提下设计最大化交叉口通行效率的车辆调度策略。实验结果表明，较传统交叉口有信号控制方式，基于时间自动机模型的无信号交叉口控制方法更加充分地利用了交叉路口的物理空间，交叉口的车辆吞吐能力得到进一步提升。  
        关键词：时间自动机模型;无信号交叉口;资源调度;交通控制   
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        发布时间：2022-03-28

        软件设计、开发与应用

      • 陈瀚,黄斐,薛萌,朱亮庆,郭汉明
        2022, 21(3): 138-144. DOI: 10.11907/rjdk.212487
        摘要：微型化是拉曼光谱仪的发展趋势，面阵CCD具有灵敏度高、动态范围大、量子效率高、体积小等优点，非常适合用来对拉曼光谱进行探测。设计一种基于现场可编程逻辑器件的面阵CCD光谱采集系统，系统以Hamamatsu公司的S11510-1106型面阵CCD作为光电传感器，通过FPGA芯片及Verilog语言实现对整个系统的控制，使用CCD专用信号处理芯片AD9823与模数转换芯片ADS8381，基于相关双采样原理对CCD信号去噪并实现高速A/D转换，同时用串口完成CCD数据传输，最后在上位机软件上显示采集的光谱数据。测试结果表明，该系统能够正确地采集与显示光谱信息，且电路体积小、控制时序精确、采集效果良好，非常适合作为微型拉曼光谱仪的光谱采集系统。  
        关键词：拉曼光谱仪;光谱采集;面阵CCD;FPGA;相关双采样;Verilog   
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        发布时间：2022-03-28
      • 兰武,戴晓强,朱延栓,郑宇航,杨淦华
        2022, 21(3): 145-149. DOI: 10.11907/rjdk.211491
        摘要：为降低水下遥控机器人的操作难度，提高其可控性和可操作性，基于Java研制一种水下机器人监控系统。首先介绍水下机器人监控系统的硬件结构，采用Java开发该系统的软件功能结构，包括监视模块、控制模块、特征信息模块和报警模块；然后阐述监控系统软件的通信方式和协议，分别介绍监控系统与主控制板软件流程。实验结果表明，基于Java开发的水下机器人监控系统能很好地协调各模块功能，具备开发周期短、拓展性良好等优点。  
        关键词：水下机器人;监控系统;Java;系统框架;传感与控制   
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        发布时间：2022-03-28
      • 伞红军,陈佳,李鹏宇,陈久朋,徐洋洋
        2022, 21(3): 150-154. DOI: 10.11907/rjdk.211582
        摘要：随着如今对液晶显示器的需求不断增加，提高显示器生产效率显得尤为重要。在液晶显示器自动装配过程中的夹紧定位装置是自动生产线中的重要设备。针对型号为215A型、215P型、238A型、240A型的显示器设计一种对中定位夹具，并对该对中定位夹具原理机构进行数学建模，确定各构件的具体尺寸。通过MATLAB求解约束方程，得到对中定位夹具中对称曲柄连杆机构的曲柄长为85.604 7mm，连杆长为279.986 0mm，为实际生产装配提供一定的理论基础。  
        关键词：液晶显示器;对中定位;夹具;数学建模;MATLAB   
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        发布时间：2022-03-28
      • 李亚年,王云光
        2022, 21(3): 155-159. DOI: 10.11907/rjdk.211555
        摘要：为实现超短波理疗仪的数字化和自动化控制，设计了一种可自动调谐超短波理疗仪电路系统。该系统通过推免式自激振荡电路产生频率为40.68MHz的超短波，采用以单片机为主控芯片的步进式调谐法控制可变电容矩阵进行输出功率电路自动调谐。系统包括电源模块、超短波发生模块、单片机控制模块、输入显示模块、自动调谐模块、超短波输出模块，通过单片机实现数字化控制。整机上电测试显示该系统能够实现治疗强度、治疗时间的数字化显示，产生频率为40.68MHz的稳定超短波，产生22~48℃的热效应，实现仪器的数字化和自动化控制。  
        关键词：超短波理疗仪;数字化控制;自动调谐;单片机   
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        发布时间：2022-03-28
      • 吴丹,周作建
        2022, 21(3): 160-164. DOI: 10.11907/rjdk.212146
        摘要：随着社会不断发展，人们生活方式发生改变，心血管疾病已成为导致死亡的重要原因。为有效、合理运用医疗资源，利用人工智能方法构建心血管疾病知识图谱，并基于该图谱开发心血管疾病自动问答系统。实验表明，该系统的精确率和召回率分别为0.95和0.93，F1值为0.94，可有效回答用户在心血管疾病症状诊断及用药推荐等方面的相关问题，在一定程度上节约了医疗资源。  
        关键词：心血管疾病;知识图谱;问答系统;人工智能   
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        发布时间：2022-03-28
      • 刘子杰,王凯
        2022, 21(3): 165-169. DOI: 10.11907/rjdk.211579
        摘要：随着工业互联网的发展，工业微服务成为流行方式。传统建模大多使用Simulink等工具，所建模型重用性差，无法脱离仿真平台运行。为此，使用OpenModelic进行PMSM建模，使用Python、Java语言对所建模型导出的FMU文件进行封装调用，形成电机模型微服务，最后部署在Spring Cloud架构上。对电机模型微服务进行仿真实验，结果显示传统模型转变成微服务是可行的。该设计提高了模型的重用性，可使模型脱离平台运行。  
        关键词：OpenModelica;Spring Cloud;PMSM;V/F控制器;DC/AC逆变器;微服务   
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        发布时间：2022-03-28

        网络空间安全

      • 赵经宇,杨义先,辛阳,朱洪亮
        2022, 21(3): 170-175. DOI: 10.11907/rjdk.212613
        摘要：针对现有网络异常流量检测算法鲜少关注网络流量这类时间序列数据在时间上的依赖关系以及没有从时间周期角度对网络异常流量进行检测的问题，提出一种基于CGAN-LSTM的无监督网络异常流量检测算法。首先使用LSTM结构的生成器和判别器学习正常样本的数据分布，其次使用时间周期信息指导生成器G生成样本，最后同时使用生成器的重构误差和判别器的判别结果判别测试样本。实验结果显示，该算法在ISCX2012数据集和CICIDS2017数据集上的F1值分别达到89.38%、85.62%，与现有无监督异常流量检测算法相比具有更好的检测性能。  
        关键词：异常检测;无监督;周期性;条件生成式对抗网络;长短时记忆网络   
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        发布时间：2022-03-28
      • 崔见泉,周延森,刘博宇,郝嘉琪
        2022, 21(3): 176-180. DOI: 10.11907/rjdk.211568
        摘要：为研究大型深层卷积神经网络在多类别暗网流量检测领域的适用性，基于Resnet、Densenet与Xception网络进行分类性能比较。将3种模型在Darknet2020暗网数据集上进行验证，使用9.3万条Non-Tor数据、1 300条Tor数据、2.3万条Non-VPN数据及2.2万条VPN数据进行实验。结果表明，3种模型均能快速处理海量数据，且对Tor与Non-Tor流量的检测结果较好，F1值最高可达到0.91，但对VPN与Non-VPN的分类效果有待提高。选择在测试集上检测性能最好的Densenet网络，加入GRU网络提取时序特征进行改进后，总体分类精确率为83.4%，召回率为82.2%，检测性能得到进一步提高。  
        关键词：卷积神经网络;暗网流量;Resnet;DenseNet;Xception;GRU   
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        发布时间：2022-03-28

        图形图像处理

      • 招启羽,逄博,徐欣,韦博
        2022, 21(3): 181-187. DOI: 10.11907/rjdk.211486
        摘要：为改善传统模糊C均值（FCM）聚类算法在SAR图像分割时迭代次数多、鲁棒性与分割精度差等问题，通过选取主要像素点，结合图像非局部信息提出一种FCM改进算法。首先将图像分块并选取主要像素点构成主要像素集合，然后对像素集利用K-means聚类确定初始聚类中心，接下来在FCM算法的目标函数中引入非局部空间信息，利用灰度信息与空间信息配合自适应平滑因子增强算法的抗噪性能，最后利用图像形态学操作完成图像分割。实验结果表明，该算法对模拟与真实SAR图像的分割结果精度较高，分别达到99%和96%，相较于传统算法不仅能提高分割精度、降低迭代次数，而且具有良好的抗噪性能，同时能很好地保留图像细节。  
        关键词：FCM聚类;SAR图像;非局部信息;图像分割   
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        发布时间：2022-03-28
      • 黄征,吕毅斌,王樱子,唐胜男,武德安
        2022, 21(3): 188-193. DOI: 10.11907/rjdk.211443
        摘要：为改善传统活动轮廓模型对含噪图像的分割精度和效率，提出一种结合局部信息活动轮廓模型的含噪图像分割方法。首先构造局部信息速度函数，使图像局部灰度引导速度函数变化；然后采用拟合图像代替原图像，同时增加拟合中心权重以构造新的拟合项；最后引入自适应权重系数以增加模型对不同图像的分割灵活性。实验结果表明，相较于C-V模型，该方法对3个含噪灰度图像的分割时间分别缩短了72.30%、82.95%和75.79%。C-V模型、LCV模型和RSF模型对含噪灰度图像存在误分割现象，而结合局部信息活动轮廓模型的含噪图像分割方法能准确分割含噪灰度图像，对于背景和前景没有过分割现象，且边缘平滑。  
        关键词：含噪图像分割;活动轮廓模型;速度函数;自适应权重系数   
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        发布时间：2022-03-28
      • 林海,乔雅,庞宏林,高靖哲,李雄飞
        2022, 21(3): 194-206. DOI: 10.11907/rjdk.211432
        摘要：针对PET与MRI医学图像融合后部分区域灰度低，容易产生伪影，且特征提取不充分存在细节缺失等问题，首先设计基于NSST多尺度变换的图像融合方法，对于高频子带设计残差网络对PET与MRI图像像素点进行权重分配后再融合，对于低频子带按照稀疏表示的融合规则进行融合，通过逆变换得到融合后的结果；之后设计一个密集卷积网络框架，引入自注意机制对图像的不同区域特征进行权重分配，在密集块之间引入尺度变化层得到不同尺度的特征图，并跨层融合不同尺度的特征图以恢复因多层卷积丢失的信息；为恢复因池化丢失的特征细节，设计后处理模块postProcessor对多尺度层提取到的特征图进行处理；最后模型通过具有2个神经元的全连接层与softmax分类器得到分类标签。模型在哈佛大学全脑图谱数据集与TCIA上进行实验，结果表明，融合后的脑部水平切面PET-MRI图像能更好地反映中央沟征以及边缘支括弧征，分类准确率达到97.6%和98.2%。  
        关键词：PET/MRI;神经胶质瘤;医学图像融合;DenseNet;自注意力机制;NSST   
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        发布时间：2022-03-28
      • 姚尧,张生
        2022, 21(3): 207-212. DOI: 10.11907/rjdk.212167
        摘要：针对现有双目视觉测距方法中存在的精度低、抗干扰能力弱、鲁棒性差等问题，提出一种基于深度学习图像特征匹配的双目深度测距方法。首先将双目图像通过一个自监督训练的特征提取网络，通过两个解码器获取双目图像的特征点与描述符，然后根据描述符进行特征点的匹配以获取视差，最后根据双目相机的相似三角形原理获取目标的真实深度。在KITTI数据集上的验证实验结果表明，建立的特征提取网络性能优于传统方法与其他基于深度学习的方法。双目测距实验结果表明，该方法在20~150cm范围内的平均误差为0.58%，满足精确测距要求。  
        关键词：双目测距;深度学习;特征匹配;自监督训练   
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        发布时间：2022-03-28
      • 薛金超,赵德安,李长峰,张军,陈辉
        2022, 21(3): 213-219. DOI: 10.11907/rjdk.212391
        摘要：电子产品随着更新迭代，对零部件胶体质量的要求不断提高。针对补强胶识别分割，传统算法鲁棒性较低，深度学习的语义分割网络Unet分割速度较慢。为此，提出改进的Unet实时语义分割网络fast-Unet。该网络有3个特征提取分支，输出特征图分别为原图大小、原图的1/4大小和原图的1/16大小，每个分支都共享一部分网络权重。并在第二个特征提取网络中加入了通道分割、注意力模块（CBAM）和金字塔池化模块（PPM）。实验结果表明，fast-Unet相较于Unet网络，在MIoU和MPA上都提升了0.07，FPS提高了43.08，单个样本在线检测耗时仅为25ms，显著提升了补强胶胶体在线检测分割效果。  
        关键词：实时语义分割;Unet;补强胶;注意力模块;金字塔池化模块   
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      • 任磊,孙晓明
        2022, 21(3): 220-225. DOI: 10.11907/rjdk.211479
        摘要：讨论利用深度学习方法解决非朗伯曲面问题的未标定光度立体技术，而现有的光度立体算法通常假设光源条件已知或简化反射率模型，限制了其实际应用。因此，提出基于多尺度聚合的生成对抗网络的未标定光度立体技术，直接学习光度图像与法向图之间的映射关系，避免繁琐的光源标定步骤，可精确估计反射率函数表达形式。实验结果表明，该方法相比现有最优的未标定光度立体视觉算法具有更强的鲁棒性，平均角度误差下降了1.92°，MSE下降了1.43%，证明了该网络结构的优越性与有效性。  
        关键词：未标定光度立体技术;多尺度;生成对抗网络   
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        发布时间：2022-03-28

        综述

      • 论兵,王月春,郝晓慧,谷斌,王会勇
        2022, 21(3): 226-236. DOI: 10.11907/rjdk.212614
        摘要：知识图谱问答系统以其精准、高效的问答能力，被广泛应用于医疗、金融、电子商务等领域。近年来，随着知识图谱构建技术和深度学习技术的快速发展，知识图谱问答方法源源不断地被提出。以知识图谱问答技术为主线，对知识图谱问答研究进展进行综述。首先，介绍语义解析、信息检索和知识嵌入在内的3种主要知识图谱问答方法；其次，详细阐述知识图谱问答测评任务常用的通用领域和特定领域知识图谱问答数据集；最后，总结知识图谱问答面临的挑战，并对未来研究方向进行展望。  
        关键词：知识图谱;问答系统;语义解析;信息检索;知识嵌入;神经网络   
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        发布时间：2022-03-28
      • 何淋艳,王安志,任春洪,杨元英,欧卫华
        2022, 21(3): 237-243. DOI: 10.11907/rjdk.211533
        摘要：伪装检测作为一个新兴研究方向，其目标是将隐藏在图像背景中的目标对象快速准确地检测出来，可应用于物种保护和军事监测等领域，具有较高的应用价值。介绍伪装目标检测的基本概念，并按照伪装检测算法所采用的关键技术进行分类，具体从传统的伪装检测方法和基于深度学习的伪装检测方法两大类进行论述，详细地分析相关方法的原理和技术细节。并且，介绍伪装目标检测与分割相关数据集和性能评价指标，并对代表性算法进行实验对比和性能分析，得出基于深度学习的伪装检测方法效果更好。  
        关键词：伪装检测;深度学习;注意力机制;卷积网络   
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        发布时间：2022-03-28
      • 沈锋,罗文田
        2022, 21(3): 244-248. DOI: 10.11907/rjdk.211482
        摘要：随着飞行负荷以及飞行时长的增加，因飞行疲劳导致的航空事件时有发生，对飞行疲劳进行量化、评估、检测与预防等具有重要意义。基于神经网络的疲劳检测方法在陆地交通领域的应用较早也较多，但在民航领域的应用较少。因此，将基于神经网络的疲劳检测方法迁移应用到民航领域，对于促进飞行安全有重大意义。阐述传统飞行疲劳检测的方法及其特点，以及神经网络在飞行疲劳检测中的应用，并对飞行疲劳检测方法的发展趋势进行展望。  
        关键词：飞行疲劳;神经网络;疲劳检测;飞行安全   
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        发布时间：2022-03-28
      • 王旷怡,胡秀枋
        2022, 21(3): 249-252. DOI: 10.11907/rjdk.211513
        摘要：胰腺癌是一种发病隐匿、预后极差的消化道恶性肿瘤，胰腺医学影像是医生诊断胰腺病症的重要工具。深度学习已在图像、语言等领域有了广泛应用，其在医学影像领域的应用也成为了研究热点。回顾深度学习发展史，阐述深度学习在胰腺病理学图像、CT图像、超声图像上的应用，并对未来发展作出展望。  
        关键词：深度学习;医学影像;胰腺癌;病理学图像;CT图像;超声图像   
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        发布时间：2022-03-28
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