计算机工程与应用

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1YOLO公司系列目标检测算法研究进展

王琳毅, 白静, 李文静, 蒋金哲

计算机工程与应用 2023, 59 (14): 15-29. 内政部：10.3778/j.issn.102-83312301-0081

摘要（1266）

PDF（件）（1009KB）(714）

YOLO公司算法是目标检测中研究的热点方向之一。近几年，随着YOLO公司系列算法及其改进模型的不断提出，使其在目标检测领域取得了优异的成绩，被广泛应用于现实中各个领域。针对YOLO公司系列目标检测算法，整理了目标检测典型数据集及评价指标；回顾了YOLO和YOLOv1~YOLOv目标检测算法的发展历程；总结了在输入、特征提取和预测这三个阶段下的数据增强、轻量化网络构建和借据损失优化等八个改进方向的模型及性能；介绍了YOLO公司算法应用领域；结合目标检测目前存在的实际问题，总结并展望了YOLO公司算法的发展方向。

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2道路交通流数据预测方法研究综述

孟闯, 王慧, 林浩, 李科岑, 王鑫鹏

计算机工程与应用 2023, 59 (14): 51-61之间。内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2209-0458

摘要（1212）

PDF（件）（605KB）(582）

道路交通流预测作为智能交通系统中的重要分支，在道路拥堵预测、路径规划等方面起着重要作用。道路交通流数据时空多态、关联性复杂的特性迫使大数据时代下的道路交通流预测方法转型和升级。为了深入挖掘交通流时空性的特征，学者们相继提出各类方法，包括模型融合、模型算法改进、数据定义转换等方式，以求提高模型的预测精度。为了合理综述各类交通流的预测方法，根据所用方法的种类分为三大类：基于统计学的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法。通过综述各类交通流预测方法，对近年来新出现的模型与算法进行概括与分析，旨在为相关研究学者提供研究思路。对交通流预测方法进行了总结及展望，给出未来交通流预测领域的探索方向。

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三。基于深度学习的目标检测算法研究与应用综述

张阳婷, 黄德启, 王东伟, 贺佳佳

计算机工程与应用 2023年，59(18): 1-13. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0310

摘要（915）

PDF（件）（662KB）(540）

随着深度学习的不断发展，深度卷积神经网络在目标检测领域中的应用愈加广泛，现已被应用于农业、交通和医学等众多领域。与基于特征的传统手工方法相比，基于深度学习的目标检测方法可以学习低级和高级图像特征，有更好的检测精度和泛化能力。为了概括和总结目标检测领域的最新进展和技术，通过分析近年来基于深度学习的目标检测技术，对基于深度学习的目标检测算法与应用现状进行综述。归纳了两阶段与单阶段两种目标检测网络架构的发展及优缺点；从骨干网络、数据集和评价指标等方面进行叙述，对比了经典算法的检测精度，总结经典目标检测算法的改进策略；讨论了现阶段目标检测应用，并提出了目标检测领域今后的研究重点。

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4可解释人工智能研究综述

赵延玉, 赵晓永, 王磊, 王宁宁

计算机工程与应用 2023, 59 (14): 1-14. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2208-0322

摘要（831）

PDF（件）（683KB）(520）

随着机器学习和深度学习的发展，人工智能技术已经逐渐应用在各个领域。然而采用人工智能的最大缺陷之一就是它无法解释预测的依据。模型的黑盒性质使得在医疗、金融和自动驾驶等关键任务应用场景中人类还无法真正信任模型，从而限制了这些领域中人工智能的落地应用。推动可解释人工智能（可解释人工智能，XAI）这是一个很好的例子的方法和因果解释方法，分别进行总结分析，对解释方法的评估进行总结，列举出可解释人工智能的应用，讨论当前可解释性存在的问题并进行展望。

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5改进YOLOv7微小的目标检测轻量化模型

刘浩翰, 樊一鸣, 贺怀清, 惠康华

计算机工程与应用 2023, 59 (14): 166-175. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2302-0115

摘要（753）

PDF（个）（830KB）(281）

当前目标检测算法参数量大、计算复杂度高，难以部署在计算资源有限的边缘终端设备上，为此，提出一种改进的YOLOv7-tiny模.型ShuffleNet v1网络，改进后作为新的特征提取网络，增强对图像特征的提取，降低计算复杂度，获取更多丰富的语义信息，进一步提升检测精度；引入GSConv公司(鬼影混洗卷积）模块改进网络的颈部层，在降低参数量和计算量前提下，提升检测效果；采用米什激活函数，增加非线性表达，提高模型的泛化能力。实验结果表明，改进后的模型与原模型相比，精度提高了3.3%，参数量和计算量分别下降了4.8%和13.7%，模型规模降低了8.7%。改进后的YOLOv7-微型在保持较高的精度下，降低了模型的参数量和计算量，进一步提升了检测效果，为在边缘终端设备部署提供了可行性。

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6农村电商物流下无人机与车辆协同配送路径优化研究

许菱, 杨林超, 朱文兴, 钟少君

计算机工程与应用 2024, 60 (1)以下为：310-318. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2306-0115

摘要（704）

PDF（个）（666KB）(594）

无人机配送正在成为解决物流末端配送难题的重要手段。无人机与车辆协同配送模式克服了无人机配送能力不足、安全性不高的弊端，是无人机参与配送的重要途径之一。针对农村电商物流“最后一公里”配送难、配送贵问题，考虑无人机与车辆协同方式、多无人机多包裹配送等约束，以配送成本最小化为目标构建混合整数规划模型并提出一种两阶段算法对无人机与车辆协同配送路径优化问题进行求解。第一阶段通过带约束的自适应聚类算法确定车辆停靠点范围，第二阶段设计爬山算子与分裂算子改进遗传算法，求得无人机与车辆配送路径。最后，通过算例实验验证了模型和算法的可行性与有效性。研究成果有望为农村电商物流末端配送降本增效提供新思路和参考价值。

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7激光雷达SLAM（满贯）

刘铭哲, 徐光辉, 唐堂, 钱晓健, 耿明

计算机工程与应用 2024, 60 (1): 1-14. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0455

摘要（700）

PDF（件）（854KB）(451）

即时定位与地图构建（同步定位和映射，SLAM）是自主移动机器人和自动驾驶的关键技术之一，而激光雷达则是支撑SLAM公司算法运行的重要传感器。基于激光雷达的SLAM公司算法，对激光雷达SLAM公司总体框架进行介绍，详细阐述前端里程计、后端优化、回环检测、地图构建模块的作用并总结所使用的算法；按由二维和三维单传感器到多传感器融合的顺序，对经典的具有代表性的开源算法进行描述和梳理归纳；介绍常用的开源数据集，以及精度评价指标和测评工具；从深度学习、多传感器融合、多机协同和鲁棒性研究四个维度对激光雷达SLAM公司技术的发展趋势进行展望。

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8公交辅助无人机的城市物流配送模式研究

彭勇,任志

计算机工程与应用 2024, 60 (7): 335-343. 内政部：10.3778/j.issn.102至8331.2212至0252

摘要（574）

PDF（件）（755KB）(491）

电子商务迅猛发展倒逼物流行业不断转型升级，针对各地政府鼓励公共交通发展，倡导绿色低碳的物流配送方式，研究了一种公交辅助无人机的配送模式。对问题做出说明后，构建了以配送成本最小的数学模型，并设计了智能通用变邻域搜索算法对问题求解，同时为提高算法求解效率，引入聚类分簇与贪婪算法生成初始解。针对不同规模算例，进行多种局部搜索策略、多种算法对比实验，验证了算法有效性；选取标准CVRP公司算例，将单卡车配送、卡车无人机协同配送与公交辅助无人机配送模式进行对比，证明其成本、时间优势；选取北京快速公交2号线及周边客户点，通过改变公交站点间距、发车间隔做出敏感度分析，实验结果证明增大站点间距的影响大于发车间隔的改变。

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9基于机器学习的信用卡交易欺诈检测研究综述

蒋洪迅, 江俊毅, 梁循

计算机工程与应用 2023, 59 (21): 1-25. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2302-0129

摘要（534）

PDF（件）（674KB）(338）

机器学习在信用卡交易检测中有其特殊性，面对的环境更为复杂。由于有人的智力介入，战胜信用卡交易欺诈，其挑战性比人脸识别、无人驾驶等工程问题的难度更高，照搬工程学科的机器学习方法往往会失败。综述了2000年以来基于机器学习的信用卡欺诈检测研究历程，辨析了该领域的研究范畴、应用场景、技术流派等相关概念及其联系；解构了机器学习欺诈识别的一般性研究架构，从特征工程、模型算法、评价指标三个环节归纳总结了领域内研究的最新进展；从数据集是否具备标签角度，着重列举了面向欺诈识别的有监督的、无监督和半监督三类主流机器学习模型，讨论了这些模型的出发点、核心思想、求解方法以及优缺点；还分析了强化学习模型模拟欺诈者与机构之间的动态博弈过程；探讨了机器学习面临的海量数据、样本偏斜和概念漂移三大难点问题，并汇集整理了缓解这些问题的最新进展；总结了面向欺诈检测的机器学习研究目前存在的局限、争议和挑战，并为未来的研究方向提供趋势分析与建议。

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10基于多模态融合的情感分析算法研究综述

郭续, 买日旦·吾守尔, 古兰拜尔·吐尔洪

计算机工程与应用 2024, 60 (2)以下为：1-18. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0439

摘要（530）

PDF（个）（954KB）(375）

情感分析是一项新兴技术，其旨在探索人们对实体的态度，可应用于各种领域和场景，例如产品评价分析、舆情分析、心理健康分析和风险评估。传统的情感分析模型主要关注文本内容，然而一些特殊的表达形式，如讽刺和夸张，则很难通过文本检测出来。随着技术的不断进步，人们现在可以通过音频、图像和视频等多种渠道来表达自己的观点和感受，因此情感分析正向多模态转变，这也为情感分析带来了新的机遇。多模态情感分析除了包含文本信息外，还包含丰富的视觉和听觉信息，利用融合分析可以更准确地推断隐含的情感极性（积极、中性、消极）。多模态情感分析面临的主要挑战是跨模态情感信息的整合，因此，重点介绍了不同融合方法的框架和特点，并对近几年流行的融合算法进行了阐述，同时对目前小样本场景下的多模态情感分析进行了讨论，此外，还介绍了多模态情感分析的发展现状、常用数据集、特征提取算法、应用领域和存在的挑战。期望此综述能够帮助研究人员了解多模态情感分析领域的研究现状，并从中得到启发，开发出更加有效的模型。

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11规则

崔炜,朱发证

计算机工程与应用 2023, 59 (19): 10-20. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2301-0088

摘要（514）

PDF（件）（595KB）(276）

路径规划算法是机器人导航的关键技术之一，优良的路径规划算法能够快速找出最佳无碰撞行走路径，提高运行效率。大多数现有的分类方法难以表述清楚算法间的区别与联系，根据机器人路径规划算法的设计原理，将其分为基于图搜索、基于仿生、基于势场、基于速度空间和基于采样的规划算法以更清晰地区分不同的路径规划算法。阐述了每类算法的概念、特点和发展现状，并从单查询算法和多查询算法的角度重点分析了应用更为广泛的基于采样的算法，对比总结了不同类型路径规划算法的优缺点，从多机器人协作、多算法融合和自适应规划等方面展望了机器人路径规划算法的未来发展趋势。

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12基于深度学习的MRI结构

邓戈文, 魏国辉, 马志庆

计算机工程与应用 2023, 59 (20): 67-76. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2302-0057

摘要（512）

PDF（件）（580 kb）(285）

磁共振成像（MRI）是临床中一种常用的成像技术，但过长的成像时间限制了其进一步的发展。从欠采样的k个中国核磁共振成像成像的重要一环。近年来，深度学习在核磁共振成像重建方面显示出巨大的潜力，其重建结果和效率都优于传统的压缩感知方法。为梳理与总结当前基于深度学习的核磁共振成像重建方法，介绍了核磁共振成像重建问题的定义，分析了深度学习在数据驱动的端到端重建和模型驱动的展开优化重建中的应用，提供重建的评价指标和常用数据集，讨论了当前核磁共振成像重建所面临的挑战与未来研究方向。

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13机器学习在影像组学分析中的应用综述

薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛薛

计算机工程与应用 2023, 59 (17): 22-34. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2210-0435

摘要（467）

PDF（件）（5275KB）(266）

影像组学（辐射学）是一种从标准医学影像中定量地提取特征的技术。借助机器学习构建预测或诊断模型，能够在临床决策支持系统中提取和应用数据，以提高诊断的准确性，该技术在肿瘤分期、癌症检测、生存分析等任务中得到了广泛的应用。回顾了机器学习在影像组学分析中的相关应用和研究进展；重点论述了机器学习算法在影像组学分析中各阶段的适用性和局限性，在原理和应用效果上对代表性算法进行了深入梳理与分析；综合介绍了在影像组学分析中对各阶段工作的评估方法；整理了公开的医学影像数据集以及用于影像组学特征提取的软件与工具包；最后讨论了机器学习在影像组学中的未来发展。

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14低光照图像增强研究方法综述

彭大鑫, 甄彤, 李智慧

计算机工程与应用 2023, 59 (18): 14-27. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2210-0143

摘要（461）

PDF（个）（645KB）(247）

低光照图像增强目的是从低光照条件下恢复细节完整的图像，并逐渐成为计算机图像处理研究的热点。图像成像的质量对于智能安防、视频监控等场景至关重要，且在相关行业中有着十分广阔的应用前景。为了深入研究低光照图像增强，对传统低光照图像增强方法进行详细地分类阐述与分析，列举了基于深度学习的图像增强方法，对所用到的各种网络以及所解决的问题进行了详细的梳理，并将所提到的方法进行了细致的对比。又对数据集进行了细致的分析和研究，并对一些常用的评价指标进行了简单梳理。对所述内容做出总结以及指出了当前研究中存在的困难，并指出了未来的研究目标。

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15融合因果注意力变压器模型的股价预测研究

任佳屹,王爱银

计算机工程与应用 2023, 59 (13): 325-334之间。内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2212-0127

摘要（413）

PDF（件）（654KB）(177）

股票价格预测是金融研究和量化投资共同关注的重点话题，近年来利用深度学习技术揭示股票市场的行情规律成为研究热点。现有股票价格预测深度学习模型多数仅研究时间点数据，这种结构上的缺陷导致其不能反映出特征因子的累积作用对股价的影响。针对此，通过重新设计模型处理时间序列数据，提出一种基于变压器的股票价格预测模型Stockformer公司它通过因果自注意力机制挖掘股票价格与特征因子之间的时序依赖关系，采用趋势增强模块为模型提供序列的趋势特征，同时利用编码器的特定输入为预测提供输入特征的直接先验信息。实验结果表明，股票交易人的预测精度显著优于已有深度学习模型，且相较经典变压器预测模型的平均绝对误差和均方根误差分别降低了23.2%和25.7%，预测值与真实值更为拟合；通过消融实验分别评估了股票交易人的因果注意力机制、时序特征提取手段以及特定的模型输入的效果及必要性，验证了所提模型的优越性及普适性。

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16基于深度神经网络的图像修复算法综述

吕建峰, 邵立珍, 雷雪梅

计算机工程与应用 2023, 59 (20): 1-12. 内政部：10.3778/j.issn.102-83312.03-0111

摘要（406）

PDF（件）（720KB）(414）

深度学习的快速发展使计算机视觉技术应用越来越广泛，同时利用深度神经网络根据破损图像的已知信息对图像复原的修复技术成为关注的热点。对近年基于深度神经网络的图像修复方法进行了综述和分析：按照模型优化的方向，对图像修复方法进行分类综述；介绍了图像修复常用的数据集和性能评价指标，并在相关数据集上对各种基于深度神经网络的破损图像修复算法进行性能评价和分析；总结和分析了现有图像修复方法面临的挑战和未来研究方向。

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17基于生物信息学的蛋白质功能预测研究综述

李昕晖, 钱育蓉, 岳海涛, 胡月, 陈嘉颖, 冷洪勇, 马梦楠

计算机工程与应用 2023, 59 (16)以下为：50-62. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2212-0167

摘要（386）

PDF（件）（761KB）(217）

蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释，随着蛋白质测序技术的发展，数据库中蛋白质数量迅速增长，由于蛋白质数据的复杂性和多元性，蛋白质功能预测任务极具挑战，受到研究人员的密切关注。梳理了机器学习在蛋白质功能预测中的发展历程；对近年来的蛋白质功能预测方法进行归类与总结，分析各类算法之间的异同；最后对蛋白质功能预测存在的问题进行讨论，并对该领域的未来研究进行展望。

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18改进YOLOv7公司的小目标检测算法研究

李安达, 吴瑞明, 李旭东

计算机工程与应用 2024, 60 (1): 122-134. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2307-0004

摘要（354）

PDF（件）（884KB）(205）

随着深度学习在国内目标检测的不断应用，常规的大、中目标检测已经取得惊人的进步，但由于卷积网络本身的局限性，针对小目标检测依然会出现漏检、误检的问题，以数据集2019年Visrone和YOLOv7模型进行研究，在网络结构上对骨干网的ELAN公司模块进行改进，将焦点NeXt块模块的长短梯度路径中融合来强化输出小目标的特征质量和提高输出特征包含的上下文信息含量，在头部网络引入重新锁定DeXt模块，该模块不仅可以取代SPPCSPC公司模块来简化模型整体结构还可以利用多通道、大卷积核和猫咪ELAN-H结构，最后引入SIOU首席信息官函数以此提高该模型的鲁棒性。结果表明改进后的YOLOv7公司模型参数量减少计算复杂性降低并在小目标密度高的维斯卓内2019测试FloW-Img公司9.05个百分点，进一步简化了模型并增加了模型的适用范围。

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19电动汽车充电站选址智能决策与优化研究综述

魏冠元, 王冠群, 阮观梅, 耿娜

计算机工程与应用 2023, 59 (21): 52-65. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2302-0021

摘要（322）

PDF（件）（683KB）(199）

电动汽车（电动汽车，EV）充电站的合理选址对推动电动汽车行业发展以及城市交通战略布局具有重要作用。通过系统梳理充电站选址智能决策和优化的相关文献，为未来充电站选址规划提供参考和借鉴。阐述了电动汽车充电站选址基本原则和影响因素；归纳了基于电动汽车出行模拟和数据分析的充电需求估计方法；分别介绍了基于点需求、基于起讫点对的流量需求、电动汽车充电站选址模型；总结了求解电动汽车充电站选址模型的精确算法、启发式算法和深度学习算法；对现有研究进行总结，指出存在的不足并对未来研究方向进行展望。

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20人

安雪, 李少波, 张仪宗, 张安思

计算机工程与应用 2023, 59 (24)以下为：1-15. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0137

摘要（318）

PDF（件）（917KB）(1169）

近年来，无人机因其运行成本低、机动性强等独特优势被广泛应用于军民各复杂领域；同时，复杂多样的任务对无人机系统的可靠性和安全性提出了更高的要求。无人机故障诊断技术能够及时准确地提供诊断结果，有助于无人机的维护、保养与维修，对提升无人机的作战效能具有重要意义。因此，从无人机的飞控系统剖析各类常见故障的机理，并进行故障归类。主要围绕飞控系统中的传感器、执行器和其他部件的故障诊断技术，分析总结了无人机故障诊断技术的研究方法和现状。探讨了无人机故障诊断技术面临的主要挑战，技术人员

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21重构SPPCSPC公司与优化下采样的小目标检测算法

齐向明, 柴蕊, 高一萌

计算机工程与应用 2023, 59 (20): 158-166. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0004

摘要（311）

PDF（件）（651KB）(166）

针对小目标图像检测中存在相互遮挡、背景复杂和特征点少的问题，基于YOLOv7公司SPPCSPC与优化下采样的小目标检测算法。在骨干网络的SPPCSPC中国CBS、SimAM注意力机制并缩小池化核，以提高关注密集目标区域，提取更多相互遮挡的小目标特征；在颈部网络中，将下采样结构中的SConv SPD转换再添加一个四倍下采样分支，以减少小目标特征丢失，提高复杂背景下小目标特征捕获量；把网络模型的损失函数由CIoU智能IoU聚焦一般质量瞄框，提升收敛速度。在公开数据集VisDrone2021型上做对比实验和消融实验，该算法与原始YOLOv7实验室，mAP 5.09，FPS 40，2.5？MB表明小目标检测精度显著提升，同时保持了推理速度并减少了参数量；在公开数据集VOC2007+2012年上做泛化实验，最大允许偏差3.35个百分点，表明该算法具有通用性。

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22CNN变压器特征融合多目标跟踪算法

张英俊, 白小辉, 谢斌红

计算机工程与应用 2024, 60 (2): 180-190. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2211-0028

摘要（295）

PDF（件）（787KB）(173）

在卷积神经网络（美国有线电视新闻网）中，卷积运算能高效地提取目标的局部特征，却难以捕获全局表示；而在视觉变压器中，注意力机制可以捕获长距离的特征依赖，但会忽略局部特征细节。针对以上问题，提出一种基于CNN变压器双分支主干网络进行特征提取和融合的多目标跟踪算法CTMOT（CNN变换器多目标跟踪）使用基于CNN和变压器双分支并行的主干网络分别提取图像的局部和全局特征。使用双向桥接模块（双向编织模块，TBM）对两种特征进行充分融合。将融合后的特征输入两组并行的解码器进行处理。将解码器输出的检测框和跟踪框进行匹配，完成多目标跟踪任务。在多目标跟踪数据集MOT17、MOT20、KITTI、UA-DETRAC、CTMOT MOTP和ID指标在四个数据集上均达到了SOTA、MOTA指标分别达到了76.4%、66.3%、92.36%和88.57%，MOT方KITTI SOTA公司效果。由于同时完成目标检测和关联，能够端到端进行目标跟踪，跟踪速度可达35?FPS、CTMOT和

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23单张图像三维人脸重建方法综述

王静婷,李慧斌

计算机工程与应用 2023, 59 (17): 1-21. 内政部：10.3778/j.issn.102至8331.2210至0041

摘要（292）

PDF（件）（961KB）(281）

近年来，三维人脸重建任务作为“数字人”技术的重要组成部分，受到了学术界和工业界的广泛关注。基于单张图像的三维人脸重建任务在充分结合传统相机模型、光照模型、三维人脸统计形变模型与深度卷积网络、深度生成模型等方面技术之后取得了长足的进步。聚焦单张图像三维人脸重建问题，将现有研究工作分为基于隐空间编码和基于显空间回归两类。第一类研究工作对基础三维人脸统计模型的基系数求解、损失函数设计等进行优化，提升重建效果，在人脸拓扑结构变化方面具备鲁棒性优势，但缺乏细节特征。第二类工作以显空间多种数据形式表示三维人脸并直接通过深度网络进行回归，通常可获得更加个性化的三维人脸细节特征且对光照、遮挡等干扰因素具有较好的鲁棒性。进一步，基于常用数据集和评价指标，充分探讨并比较了两类方法中一些典型方法的优缺点。最后对全文进行总结，并给出了单张图像三维人脸重建任务面临的主要挑战及未来发展趋势。

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24医学知识图谱构建技术及发展现状研究

黄贺瑄, 王晓燕, 顾正位, 刘静, 臧亚男, 孙歆

计算机工程与应用 2023, 59 (13): 33-48. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2209-0475

摘要（289）

PDF（件）（732KB）(238）

知识图谱作为人工智能的重要分支，因其强大的语义处理能力和数据组织能力，可以全面整合医学概念、挖掘潜在医学知识，已成为医学智能化发展的重要手段。鉴于此，论述了医学知识图谱搭建中知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程的最新方法及特点，深入研究并对比不同方法的优缺点，归纳各阶段常用数据集，梳理知识图谱在医学知识问答、临床辅助诊疗、中医知识挖掘及药物研究等方面的研究现状及各场景下的应用难点。最后总结现有医学知识图谱技术的局限性及面临的挑战，并对其未来发展进行展望。

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25改进YOLOv8公司的道路损伤检测算法

李松, 史涛, 井方科

计算机工程与应用 2023, 59 (23): 165-174. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2306-0205

摘要（284）

PDF（件）（671KB）(212）

道路损伤检测是保障道路安全、实现道路损伤及时修复的一项重要任务。针对现有的道路损伤检测算法中检测效率低、成本高昂、难以应用于移动终端设备问题，提出了一种改进YOLOv8公司的轻量型道路损伤检测算法YOLOv8-道路损坏（YOLOv 8-RD）结合CNN和变压器的优势，提出了一种能够提取道路损伤图像全局特征信息和局部特征信息的机器人程序模块，以适应裂纹对象的大跨度与细长特征。在骨干网络末端和颈部网络中引入坐标注意力机制（协调注意力，CA）将位置信息嵌入到通道注意力中，强化特征提取能力，并抑制无关特征的干扰。在YOLOv8公司颈部网络中使用C2f幻影模块，以减少特征通道融合过程中的浮点运算量，降低模型参数量，同时提高特征表达性能。实验结果表明，在RDD2022和道路损坏数据集上，改进算法与原算法相比mAP50和3.7个百分点，而模型参数量仅为2.8×106，计算量仅为7.3×109，分别降低了6.7%和8.5%。算法检测速度达到88?FPS、能够实时准确检测道路损伤目标。通过与其他主流目标检测算法比较，验证了该方法的有效性和优越性。

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26深度学习在结肠息肉分割中的应用综述

孙福艳, 王琼, 吕宗旺, 龚春艳

计算机工程与应用 2023年，59(23): 15-27. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2303-0124

摘要（283)

PDF（件）（626KB）(197）

大部分结直肠癌起源于结肠息肉的恶性病变，使用计算机辅助诊断系统实现结肠息肉的自动精准分割具有重要的临床意义，能够在结肠镜检查过程中辅助医生提高息肉检出率。目前深度学习技术在医学图像分割领域应用广泛，基于深度学习的结肠息肉分割算法也取得了重大进展。简要介绍了传统息肉分割算法及其优点和局限性。重点从三个方面对深度学习息肉分割算法进行综述：基于经典美国有线电视新闻网、U-Net结构和基于多模型融合的分割模型，并总结算法改进策略及其优势和局限性。归纳结肠息肉图像公开数据集及数据预处理方法，最后总结基于深度学习的息肉分割研究面临的挑战，并对该领域未来的研究方向做出展望。

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27基于知识表示学习的知识图谱补全研究进展

于梦波, 杜建强, 罗计根, 聂斌, 刘勇, 邱俊洋

计算机工程与应用 2023, 59 (18): 59-73. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2212-0119

摘要（282）

PDF（件）（777KB）(114）

知识图谱（千克）是一种基于图的数据结构，其知识是以三元组的形式呈现，即（头实体，关系，尾实体）。随着人工智能的发展，知识图谱已在系统推荐、智能问答、知识搜索等领域发挥了重要作用。然而构建的知识图谱具有不完整性，影响了知识图谱的下游任务应用，知识图谱补全能够很好地解决这一问题。近年来，基于知识表示学习的知识图谱补全方法成为研究的热点，其以表示向量的形式在低维连续向量空间中学习实体和关系的嵌入特征，旨在预测未知的事实信息进行知识图谱补全。根据公斤类型的不同，将其分为静态知识图谱补全、时序知识图谱补全以及多模态知识图谱补全，对这三类知识图谱补全方法拟解决的关键问题、设计思路、模型评价等方面进行对比总结，展望知识图谱补全未来的发展方向，为相关领域的研究人员提供参考。

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28图卷积神经网络及其在图像识别领域的应用综述

李文静, 白静, 彭斌, 杨瞻源

计算机工程与应用 2023, 59 (22): 15-35. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2302-0273

摘要（271)

PDF（件）（803KB）(256）

卷积神经网络被广泛应用于图像识别领域并且展现出强大的特征提取能力，但它只能处理欧氏空间的结构化数据，无法适用于非结构化数据的处理。为应对该限制，图卷积神经网络利用谱域和空域方法，拓展了卷积运算的范围，使其能够在非欧几里德空间中进行特这是一个很好的例子识别和高光谱图像分类中的具体应用，总结其研究的最新进展，并对相关的模型进行了性能对比与分析；最后对全文内容进行总结，并对未来的发展方向进行展望。

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29面向交通标志的幽灵-YOLOv8”

熊恩杰, 张荣芬, 刘宇红, 彭靖翔

计算机工程与应用 2023, 59 (20)以下为：200-207. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2306-0032

摘要（264）

PDF（件）（564KB）(172）

针对当前传统网络模型对交通标志识别精度低、检测不准确的问题，提出一种基于YOLOv8、幽灵-YOLOv交通标志检测模型。使用GhostConv、GhostC2f、减少了模型的参数量，提升了模型的检测性能；在颈部按摩GAM注意力机制模块，强化特征中的语义信息和位置信息，提高了模型的特征融合能力；针对检测小目标时尺度不一导致语义信息的丢失，添加小目标检测层，增强深层语义信息与浅层语义信息的结合；使用GIoU公司边界损失函数代替原损失函数，提升了网络的边界框回归性能。实验结果表明，改进的模型在中国交通标志检测数据集TT100K（精度）及平均精度均值（百万AP）相较于原模型分别提高了9.5、6.5个百分点，模型的参数量及模型大小相比原模型分别降低了0.223×109、0.2?MB综合说明，该模型在减少模型参数量及大小的同时提高了检测精度，显著优于对比算法，也满足边缘计算设备的要求，具有实际的应用价值。

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30农村地区卡车与无人机协同配送路径优化

蒋丽, 王洪艳, 梁昌勇, 董骏峰

计算机工程与应用 2023年，59(14): 306-314. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2204-0226

摘要（262）

PDF（件）（643KB）(209）

针对农村地区末端配送道路通行条件差、网点覆盖率低等现状及乡村聚落集群分布的特点，提出基于集群的卡车和无人机路径问题。考虑卡车与无人机协同方式、无人机多包裹配送等约束，以最小化综合配送成本为目标建立混合整数规划模型，并提出了一个两阶段混合蚁群算法对卡车路径和无人机路径进行联合优化以实现问题求解：第一阶段设计基于2-选择局部搜索策略的改进自适应蚁群算法求解卡车路径，第二阶段借助就近聚类机制和蚁群算法求解无人机路径，综合两阶段求出卡车和无人机路径的综合方案。通过算例实验验证所建模型的可行性和设计算法的有效性，为实现农村地区末端物流配送降本增效提供决策参考和依据。

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31视频文本跨模态检索研究综述

陈磊, 习怡萌, 刘立波

计算机工程与应用 2024, 60 (4): 1-20. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2306-0382

摘要（259）

PDF（件）（3662KB）(248）

模态代表着数据特定的存在形式，不同模态数据的快速增长，使得多模态学习受到广泛关注。跨模态检索作为多模态学习的一个重要分支，在图文方面已得到显著发展。然而视频相对于图像而言承载了更多模态的数据，也包含更广泛的信息，能够满足用户对信息检索全面性、灵活性的要求，近年来逐渐成为跨模态检索的研究热点。为全面认识和理解视频文本跨模态检索及其前沿工作，对现有代表性方法进行了梳理和综述。首先归纳分析了当前基于深度学习的单向、双向视频文本跨模态检索方法，对每类方法中的经典工作进行了详细分析并阐述了优缺点。接着从实验的角度给出视频文本跨模态检索的基准数据集和评价指标，并在多个常用基准数据集上比较了一些典型方法的性能。最后讨论了视频文本跨模态检索的应用前景、待解决问题及未来研究挑战。

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32深度学习的二维到三维融合深度补全综述

白宇, 梁晓玉, 安胜彪

计算机工程与应用 2023, 59 (13): 17-32. 内政部：10.3778/j.issn.102-8331209-0284

摘要（258）

PDF（件）（681KB）(184）

深度图补全的目的是从深度传感器捕获的稀疏图预测密集像素级深度。它在自动驾驶、三维重建、增强现实和机器人导航等各种应用中发挥着至关重要的作用。最近在这项任务上的成功证明基于深度学习的二维到三维融合深度图补全技术成为该领域的主流方案。论述了该方法近年在业界的研究现状，分析了补全任务常用的数据集与评价指标以及对传感器获取的噪声和稀疏数据的处理方法。将两个模态外观特征的融合方式分为：早期融合、后期融合和多级融合，从提取几何线索和多任务学习角度出发进行归纳分析并对其优势和局限性进行对比。对深度图补全的发展前景和可能的研究方向进行了展望。

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33图可视化布局方法最新研究进展综述

杨卓, 谢雅淇, 陈谊, 战荫伟

计算机工程与应用 2023, 59 (16): 1-15. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2212-0068

摘要（256）

PDF（件）（863KB）(176）

图可视化是图数据的直观表示，随着图数据的广泛应用，合适的图可视化能够使用户对图数据的理解更加深入和高效。但随着图数据量级的增长，图可视化布局面临着计算时间长，难以发现图的重要结构和关系，以及节点遮挡和复杂的边交叉所产生的视觉杂乱等挑战。因此，如何快速对大规模图数据进行布局，如何强化对图中重要的结构和关系的探索，以及如何生成美观的图可视化布局成为亟需解决的问题。近年来，许多基于力学模型和美学评价标准的优化方法被提出来解决上述问题。另外，图挖掘、图嵌入、图神经网络等机器学习方法从图数据特点的角度，为解决图可视化的布局问题提供了新思路，相比之下，机器学习方法在布局效率和效果上表现出一定的优越性。主要从力导向算法、基于美学约束的布局方法、图挖掘技术和机器学习方法这四方面对图可视化布局的最新研究进展进行了阐述，最后对图可视化布局方法的未来发展进行了展望。

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34结合Swin公司及多尺度特征融合的细粒度图像分类

项剑文, 陈泯融, 杨百冰

计算机工程与应用 2023, 59 (20): 147-157. 内政部：10.3778/j.issn.102至8331.2211至0456

摘要（251）

PDF（件）（718KB）(168）

等Swin公司及多尺度特征融合的模型（SwinFC）基准骨干网络采用具有多阶段层级架构设计的Swin变压器模型作为全新视觉特征提取器，从中获取局部和全局信息以及多尺度特征。然后在每个阶段的分支通道上嵌入融合外部依赖及跨空间注意力模块，以捕获数据样本之间的潜在相关性，同时捕捉不同空间方向上具有判别力的特征信息，进而强化网络每个阶段的信息表征。进一步地，引入特征融合模块将每个阶段提取的特征进行多尺度融合，促使网络学习更加全面、互补且多样化的特征信息。最后构建特征选择模块来筛选重要且具有辨别力的图像块，以此增大类间差异，减小类内差异，增强模型的判别力。实验结果表明，该方法在CUB20-2011、NABirds和WebFG-496三个公开细粒度图像数据集上分别达到了92.5%、91.8%和85.84%的分类准确率，性能优于大部分主流模型方法，并且与基准模型Swin公司相比，分别提高了1.4、2.6和4.86个百分点的分类性能。

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35在线课程推荐系统综述

余鹏, 刘星雨, 程颢, 杨佳琦, 陈国华, 贺超波

计算机工程与应用 2023, 59 (22): 1-14. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0162

摘要（247）

PDF（件）（692KB）(198）

在线教育的快速发展使得在线课程数量爆炸式增长，学习者很容易陷入“课程过载”带来的课程信息获取效率低下的问题，这推动了在线课程推荐系统的产生和发展。目前在线课程推荐系统已成为研究热点，并且在该领域中提出了大量方法，有必要对最新的研究进展进行系统的梳理分析。首先归纳总结在线课程推荐系统的基本框架和相关概念。然后重点对比分析现有在线课程推荐系统采用的各类核心推荐方法，其中包括基于关联规则挖掘、基于矩阵分解、基于概率模型、基于深度学习、基于智能优化、基于语义计算等类型的方法。最后介绍在线课程系统的各种评价指标和公开可用的数据集，并展望未来的发展方向。

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36农业知识图谱研究综述

唐闻涛,胡泽林

计算机工程与应用 2024年，60(2): 63-76. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0203

摘要（242）

PDF（件）（629KB）(187）

知识图谱是大数据时代下知识工程的关键技术。利用知识图谱强大的语义理解和知识组织能力，可以解决现代化农业建设中农业知识分散无序、知识覆盖范围不足等问题针对农业领域数据复杂、专业性强等特点，给出了农业知识图谱的构建方法与框架；综述了农业知识图谱构建中本体构建、知识抽取、知识融合以及知识推理四个关键技术的国内外研究现状；系统梳理了农业知识图谱在决策支持、智能问答与推荐系统的应用；最后，介绍了几个具体的农业知识图谱实例。根据农业知识图谱的研究现状，对其未来的研究方向进行了展望。

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37机器视觉在农作物种子检测中的研究进展

王昊, 祝玉华, 李智慧, 甄彤

计算机工程与应用 2023, 59 (22): 69-83. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2303-0166

摘要（235）

PDF（件）（858KB）(142）

农作物种子是农业生产的基础。种子检测作为一种重要的手段，在种子生产、贸易和利用的各个环节都扮演着不可或缺的角色。然而传统的农作物种子识别方法效率低，需要人力以及专业检测设备的支持。相比之下，机器视觉技术能够通过模拟人的视觉功能来实现对目标的无损检测，效率高、准确度高，有助于实现农作物种子的品种识别、分级、分类的自动化、智能化。首先简单叙述了机器视觉技术中图像采集、预处理的方法，并以玉米种子为例给出了目前主流的处理流程，然后具体叙述了机器视觉技术中传统机器学习和深度学习两种检测方式在农作物种子检测中的应用，最后针对玉米不完善粒的研究，在分为以上两种检测方式进行具体叙述的同时，指出了目前存在的问题以及玉米不完善粒检测未来的研究方向。

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38基于美国有线电视新闻网图像增强的雾天跨域自适应目标检测

郭迎, 梁睿琳, 王润民

计算机工程与应用 2023, 59 (16): 187-195. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2211-0132

摘要（228)

PDF（件）（714KB）(152）

针对自动驾驶车辆视觉感知系统在雾天条件下捕获图像质量较低，造成目标检测算法精度下降的问题，提出一种基于卷积神经网络（卷积神经网络，CNN）图像增强的跨域自适应雾天目标检测方法。构建一个端到端目标检测网络，融合数字图像处理技术（数字图像处理，DIP）和CNN的自适应图像增强模块，通过小型美国有线电视新闻网参数预测器自适应学习增强参数，提升雾天图像质量；进一步地，将多尺度领域自适应（域自适应，DA）模块YOLOv4主干网络相连，通过对抗训练减少由雾天造成的领域差异，提高雾天目标检测精度。在训练阶段，所提方法以端到端的方式学习CNN、DA和YOLOv4而在目标检测阶段将移除国家及地区模块，仅使用预训练权重在正常天气和雾天天气自适应地检测图像，不会增加原有网络复杂性，从而保证自动驾驶车辆的实时性要求。在公开数据集雾蒙蒙的城市风光上的实验表明，采用所提方法使雾天图像质量显著增强，目标检测平均精度提升了10.4%，有效提升了雾天条件下自动驾驶车辆对目标的识别能力。

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39改进ASPP公司及多层次特征语义融合分割方法

王银宇, 孟凡云, 王金鹤, 刘志浩

计算机工程与应用 2023, 59 (13): 220-228. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2203-0618

摘要（226）

PDF（件）（755KB）(164）

为解决图像语义分割中多尺度目标分割困难、类别边界预测不准确等问题，提出一种基于改进空洞空间金字塔池化的多层次特征语义融合分割方法。将深层次网络特征按通道分组，利用分组空洞空间金字塔池化模块捕获每个分组多尺度特征上下文信息；引入条状池化模块对上下文信息补充和完善，增强全局语义信息表达；根据语义引导融合模块建立不同层次特征像素间对应关系，将深层次语义信息以自底向上方式逐步融入到低层次高分辨率图像中。实验结果表明，该方法在2012年PASCAL VOC和城市景观公开数据集上分别获得73.1%、71.8%的平均交并比，且在相同精度下，该方法减少了39%的参数量。

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40改进YOLOv8公司的多尺度轻量型车辆目标检测算法

张利丰,田莹

计算机工程与应用 2024, 60 (三): 129-137. 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2309-0145

摘要（216）

PDF（件）（713KB）(206）

针对传统车辆目标检测模型设备需求高、检测精度低、重叠目标漏检率高等问题，提出了一种改进YOLOv8公司测试RBT-YOLO采用多尺度融合的方式对主干网络进行重构。对BiFPN公司进行改进，增加卷积操作以及调整输入输出通道个数以适应YOLOv8加强其特征融合能力。在颈部部分输出的特征图之后加入轻量型注意力机制三重关注提升模型的特征提取能力。针对真实情况下车辆目标重叠度较高的问题，使用SoftNMS（软非最大值抑制）使模型对候选框的处理方式更为温和，增强了模型对目标的检测能力，提升了召回率。在帕斯卡VOC和MS COCO数据集上进行实验，结果表明提出的RBT-YOLO公司性能超越原始模型，参数量和计算量下降60%，mAP反应2.6和3.0个百分点，并在体积和精度上优于其他经典检测模型，具有很强的实用性。

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