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一年内发表文章 |两年内 |三年内 |全部 |最近1个月下载排行 |最近1年下载排行 当前位置：一年内发表文章 请稍等。。。 选择: 导出引用 尾注 里斯 BibTeX公司 显示/隐藏图片 选择 1无人机飞控系统故障诊断技术研究综述 安雪, 李少波, 张仪宗, 张安思 计算机工程与应用   2023, 59 (24): 1-15.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0137 摘要（311）     PDF（件）（917KB）(1037）   可视化   南非 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，并指出了未来的发展方向；旨在为无人机故障诊断技术领域研究人员提供一定参考，促进我国无人机故障诊断技术水平的提升。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 2YOLO公司建筑设计 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.1002-8331.2301-0081 摘要（1170）     PDF（件）（1009KB）(672）   可视化   南非 YOLO公司我觉得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公司整体框架以及YOLOv1~YOLOv 7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、轻量化网络构建和国际单位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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 三。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.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2209-0458 摘要（1151）     PDF（件）（605KB）(558）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 4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): 310-318.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2306-0115 摘要（650）     PDF（个）（666KB）(544）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 5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, 59 (18): 1-13.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0310 摘要（821）     PDF（件）（662KB）(501）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 6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（784)   PDF（件）（683KB）(491）   可视化   南非 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）的发展成为实现关键任务应用落地的重要问题。目前，国内外相关领域仍缺少有关可解释人工智能的研究综述，也缺乏对因果解释方法的关注以及对可解释性方法评估的研究。从解释方法的特点出发，将主要可解释性方法分为三类：独立于模型的方法、依赖于模型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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 7公交辅助无人机的城市物流配送模式研究 彭勇，编辑 计算机工程与应用   2024, 60 (7): 335-343.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2212-0252 摘要（549）     PDF（件）（755KB）(468）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 8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.1002-8331.2303-0111 摘要（392）     PDF（件）（720KB）(406）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 9激光雷达SLAM公司算法综述 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（607）     PDF（件）（854KB）(402）   可视化   南非 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；按由二维到3D、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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 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): 1-18.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0439 摘要（483）     PDF（件）（954KB）(351）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 11信息 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（515）     PDF（件）（674KB）(329）   可视化   南非 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；从数据集是否具备分析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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 12基于多模态数据的人体行为识别方法研究综述 王彩玲, 闫晶晶, 张智栋 计算机工程与应用   2024, 60 (9): 1-18.  内政部：10.3778/j.issn.102-83312310-0090 摘要（176）     PDF（件）（8541KB）(323）   可视化   南非 人体行为识别广泛应用于智能安防、自动驾驶和人机交互等领域。随着拍摄设备和传感器技术的发展，可获取用于人体行为识别的数据不再局限于RGB（RGB）数据，还有深度、骨骼和红外等多模态数据。详细介绍了基于RGB（RGB）和骨骼数据模态的人体行为识别任务中特征提取方法，包括基于手工标注和基于深度学习的方法。对于RGB（RGB）数据模态，重点分析了基于双流卷积神经网络、三维卷积神经网络和混合网络的特征提取算法。对于骨骼数据模态，介绍了目前流行的单人和多人姿态评估算法；重点分析了基于卷积神经网络、循环神经网络和图卷积神经网络的分类算法；进一步全面展示了两种数据模态的通用数据集。此外，基于RGB（RGB）和骨骼各自的数据结构特征，探讨了目前面临的挑战，最后对未来基于深度学习的人体行为识别方法的研究方向进行了展望。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 13完全合作类多智能体深度强化学习综述 赵立阳, 常天庆, 褚凯轩, 郭理彬, 张雷 计算机工程与应用   2023, 59 (12): 14-27.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2209-0186 摘要（433)   PDF（件）（661KB）(296）   可视化   南非 作为机器学习和人工智能领域的重要分支之一，完全合作类多智能体深度强化学习以一种通用的方式将深度强化学习的表达决策能力和多智能体系统的分布协作能力有效结合，为完全合作类多智能体系统中的无模型序贯决策问题提供了一种端对端的解决方案。对深度强化学习的基本原理进行阐述，并从基于值函数、基于策略梯度和基于演员-评论家三个主要方向对单智能体深度强化学习的发展进行了总结。分析了多智能体深度强化学习面临的主要挑战和主要的训练框架。依据实现最大团队联合奖励方式的不同，将完全合作类的多智能体深度强化学习划分为基于独立学习、基于通信学习、基于协作学习和基于奖励函数塑造四大类，并分别进行了总结分析。从解决实际问题的角度出发，对完全合作类多智能体深度强化学习算法的未来发展方向进行了展望。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 14药物-靶点相互作用预测的计算方法综述 张然, 王学志, 汪嘉葭, 孟珍 计算机工程与应用   2023年，59(12): 1-13.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2210-0108 摘要（402）     PDF（件）（675KB）(280）   可视化   南非 药物-靶点相互作用预测旨在发现可作用于特定蛋白质的潜在药物，在药物重定位、药物副作用预测、多重药理学和耐药性的研究中都发挥着重要作用。随着计算机处理能力的进步和计算算法的不断更新，药物-靶点相互作用预测的计算方法展现出时间短、成本低、精度高、范围广的优势，受到了广泛的关注，并取得了显著的进展。为了梳理其研究发展历程，探讨未来的研究方向，就药物-靶点相互作用预测的背景和意义进行简要概述；将方法分为基于分子对接、基于药物结构、基于文本挖掘和基于化学基因组四类进行综述，并对每类方法进行对比分析，详细阐述每类方法的数据需求及应用场景；对现有研究存在的局限性和面临的挑战进行讨论，展望未来的研究方向，为后续研究提供参考和借鉴。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 15改进YOLOv5公司的小目标检测算法 俞军,贾银山 计算机工程与应用   2023, 59 (12): 201-207.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2302-0157 摘要（376）     PDF（件）（566KB）(276）   可视化   南非 虽然现在的深度学习技术在大中目标检测领域取得了惊人的进步，但是由于小目标的尺寸有限以及卷积网络的局限性，导致小目标检测仍然是一个具有挑战性的问题。通过改进YOLOv5公司算法，提出了一种针对小目标的YOLO-S公司模型。在原来三层输出层的基础上，利用级联网络，添加一个专门针对于小目标检测的输出层。为了补充上下文信息以及抑制多尺度特征融合冲突，设计了一种新的上下文信息提取模块CFM（上下文功能模块）以及基于通道和空间特征细化的模块FSM（功能指定模块）上采样方式由原来的最邻近插值替换为新设计的转座模块，可以将信息最大化恢复。数据集采用专门针对于小目标的VisDrone2019年来验证算法的有效性。实验结果表明，YOLO-S公司比YOLOv5公司的0.5毫安培提高了6.9个百分点。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 16基于深度学习的核磁共振成像重建方法综述 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（489）     PDF（个）（580KB）(275）   可视化   南非 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个空间数据中进行图像重建是加速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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 17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（285）     PDF（件）（961KB）(272）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 18改进YOLOv7-微型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（732）     PDF（件）（830KB）(269）   可视化   南非 测试YOLOv7-微型模型。引入ShuffleNet第1版网络，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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 19机器人导航的路径规划算法研究综述 中国 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（476）     PDF（件）（595KB）(266）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 20基于深度元学习的小样本图像分类研究综述 周伯俊,陈峙宇 计算机工程与应用   2024, 60 (8): 1-15.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0271 摘要（180）     PDF（个）（1091KB）(261）   可视化   南非 深度元学习是解决小样本分类问题的流行范式。对近年来基于深度元学习的小样本图像分类算法进行了详细综述。从问题的描述出发对基于深度元学习的小样本图像分类算法进行概括，并介绍了常用小样本图像分类数据集及评价准则；分别从基于模型的深度元学习方法、基于优化的深度元学习方法以及基于度量的深度元学习方法三个方面对其中的典型模型以及最新研究进展进行详细阐述。最后，给出了现有算法在常用公开数据集上的性能表现，总结了该课题中的研究热点，并讨论了未来的研究方向。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 21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（264）     PDF（件）（803KB）(254）   可视化   南非 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征学习，具备图数据的平移不变性，可以实现对非结构化图数据的表征学习。首先阐述了基于频域和空域的两种类型图卷积神经网络的基本原理，并且介绍了相关的改进工作；然后围绕图像识别领域，重点介绍了图卷积神经网络在多标签图像识别、基于骨架的动作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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 22改进Yolov7-小的钢材表面缺陷检测算法 齐向明,董旭 计算机工程与应用   2023, 59 (12): 176-183.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2302-0191 摘要（421）     PDF（件）（679KB）(247）   可视化   南非 为提高钢材表面缺陷小目标检测效率，提出一种改进Yolov7-小的钢材表面缺陷检测算法。将特征提取网络的激活函数更换为SiLU、提高特征提取能力；把特征融合网络的张量拼接操作与加权双向特征金字塔BiFPN公司结合，再把上采样部分的最邻近插值替换为轻量级算子卡拉菲提升特征融合能力；最后在输出端引入多头自注意力机制MHSA公司和电涌保护器卷积构建块，提升输出端对钢材表面缺陷小目标的检测性能。在NEU-DET公司数据集上做消融和对比实验，改进算法与原Yolov7-小算法比较，最大允许偏差完11.7个百分点，精密度完3.3个百分点，FPS（FPS）值达到192，结果表明改进算法能有效提升钢材表面缺陷小目标检测效率；在VOC2012型数据集上做通用性对比实验，结果表明改进算法具有通用性。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 23深度学习优化器进展综述 禧禧禧琨琨琨琨琨琨琨琨琨琨琨琨琨琨琨 计算机工程与应用   2024, 60 (7): 1-12.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2307-0370 摘要（207）     PDF（件）（1327KB）(243）   可视化   南非 优化器是提高深度学习模型性能的关键因素，通过最小化损失函数使得模型的参数和真实参数接近从而提高模型的性能。随着GPT公司等大语言模型成为自然语言处理领域研究焦点，以梯度下降优化器为核心的传统优化器对大模型的优化效果甚微。因此自适应矩估计类优化器应运而生，其在提高模型泛化能力等方面显著优于传统优化器。以梯度下降、自适应梯度和自适应矩估计三类优化器为主线，分析其原理及优劣。将优化器应用到变压器在中国 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 24机器学习在影像组学分析中的应用综述 鲁慧民, 薛涵, 王奕龙, 王贵增, 桑鹏程 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（417)   PDF（件）（5275KB）(242）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 25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（250）     PDF（件）（3662千克）(242）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 26LST前体：基于Swin变压器的轻量化语义分割网络 杨承, 高建瓴, 郑美琳, 丁容 计算机工程与应用   2023, 59 (12): 166-175年。 内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2210-0331 摘要（396）     PDF（件）（801KB）(234）   可视化   南非 针对现有基于变压器的语义分割网络普遍存在计算复杂度高的问题，提出了一种基于Swin变压器的轻量化语义分割网络。该网络通过Swin变压器获取多个尺度的特征图；采用全感知模块和改进的级联融合模块跨层融合不同尺度的特征图，减小不同层级特征图的语义差距；引入单个回转变压器组对初分割特征映射进行优化，通过移动窗口自注意力机制提升网络对不同像素点进行分类的能力；训练阶段加入骰子损失函数和交叉熵损失函数，提高网络的分割性能和收敛速度。实验结果表明，LST前体在数据集ADE20K公司和城市风光上百万美元分别达到49.47％和81.47％，相较于SETR（设置）和Swin-UPerNet银行等同类网络，LST前体在保持相当分割精度的同时具有更低的参数量和计算量。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 27联邦学习中的攻击手段与防御机制研究综述 张世文, 陈双, 梁伟, 李仁发 计算机工程与应用   2024, 60 (5): 1-16.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2306-0243 摘要（199）     PDF（件）（792KB）(233）   可视化   南非 联邦学习的攻防技术是联邦学习系统安全的核心问题。联邦学习的攻防技术能大幅降低联邦学习系统被攻击的风险，明显提升联邦学习系统的安全性。深入了解联邦学习的攻防技术，可以推进联邦学习领域的研究，实现联邦学习的广泛应用。因此，对联邦学习的攻防技术进行研究具有十分重要的意义。简要地介绍了联邦学习的概念、基本工作流程、类型及可能存在的安全问题；介绍联邦学习系统可能遭受到的攻击，梳理了相关研究；从联邦学习系统有无目标性的防御措施出发，将防御措施分为通用性防御措施及针对性防御分析，分析 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 28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（281)   PDF（件）（732KB）(231）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 29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（426）     PDF（件）（645KB）(219）   可视化   南非 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详细分析，分析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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 30优化改进YOLOv8公司实现实时无人机车辆检测的算法 史涛, 崔杰, 李松 计算机工程与应用   2024, 60 (9): 79-89.  内政部：10.3778/j.issn.102-83312-0291 摘要（159）     PDF（件）（4614KB）(213）   可视化   南非 针对现有无人机车辆检测算法精度低、易受背景环境干扰、难以检测微小目标车辆问题，提出了一种改进YOLOv8公司的无人机车辆检测算法YOLOv8-CX结合可变形卷积网络v1-3的优点，提出一种能够灵活采样特征的C2f-DCN模块，以更好地提取不同尺寸大小车辆之间的特征。利用大可分离内核注意事项的思想，提出了具有长程依赖性和自适应能力的SPPF-LSKA公司模块，可以有效减少背景对于车辆检测的干扰。在颈部网络，采用CF-FPN（微目标检测用网络）特征融合结构，通过结合上下文信息和抑制不同尺度特征之间的冲突信息，提升了对小目标的检测精度。最后，将原始YOLOv8公司的头部替换为动态水头检测头。通过将尺度、空间和任务三种注意力机制结合统一，进一步提升了模型的检测性能。实验结果表明，在马赛数据集上，改进算法与原算法相比准确率（P） 、召回率（R） 、美国（百万AP）分别提升了8.5、11.2和6.2个百分点，且算法检测速度达到72.6?FPS、满足无人机车辆检测实时性的要求。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卓越性。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 31信息 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): 50-62.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2212-0167 摘要（364）     PDF（件）（761KB）(204）   可视化   南非 预测的发展历程；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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 32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（210）     PDF（件）（713KB）(203）   可视化   南非 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公司的车辆目标检测算法RBT-YOLO合作伙伴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（软非最大抑制）替换原有NMS、回复帕斯卡VOC和中景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%左右，最大允许偏差分别提高了2.6和3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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 33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（274）     PDF（件）（671KB）(201）   可视化   南非 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）结合美国有线电视新闻网和变压器的优势，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）信息来源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2022兰特数据集和道路损坏数据集上，改进算法与原算法相比百万AP50分别提高了2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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 34基于ATO-YOLO公司的小目标检测算法 苏佳, 秦一畅, 贾泽, 王静 计算机工程与应用   2024, 60 (6): 68-77.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0385 摘要（188）     PDF（件）（795KB）(200）   可视化   南非 小目标检测在计算机视觉领域具有重要意义，但现有方法在应对小目标的尺度变化、目标密集和无规则排列等挑战时经常出现漏检和误检的问题。为解决这些问题，提出基于改进YOLOv5公司算法的ATO-YOLO为提升检测模型的特征表达能力，提出一种结合注意力机制的自适应特征提取模块（自适应特征提取，AFE）通过动态调整权重分配突出关键目标的特征表示，提高目标检测任务在不同场景下的准确性和鲁棒性。设计一种三重特征融合机制（三特征融合，TFF）能够在不同尺度下充分利用多尺度信息，将多个尺度的特征图融合，以获取更全面的目标特征，提升对小目标的检测效果。引入一种输出重构模块（输出重建，ORS）通过去除大目标检测层并增加小目标检测层，实现精确定位和识别小目标，并且相对于原模型复杂度更低，检测速度更快。实验结果表明，ATO-YOLO公司算法在VisDrone公司数据集上的0.5毫安培达到了38.2%，较原YOLOv5公司提升了6.1个百分点，且FPS（FPS）较改进前提升了4.4%能够快速准确地对小目标进行检测。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 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（237）     PDF（件）（692KB）(198）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 36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（312）     PDF（件）（683KB）(193）   可视化   南非 电动汽车（电动汽车，EV）精彩纷呈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、电动汽车轨迹等方面的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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 37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（340）     PDF（件）（884KB）(193）   可视化   南非 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Visdrone2和数据集FloW-Img公司为例，对YOLOv7公司模型进行研究，在网络结构上对骨干网的ELAN公司模块进行改进，将焦点NeXt块加入到ELAN公司中国重新锁定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、大卷积核和猫操作来优化ELAN-H公司结构，最后引入SIOU公司路线简介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数据集上的检测性能近似不变，在小目标稀疏的FloW-Img公司数据集上涨幅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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 38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, 59 (23): 15-27.  内政部：10.3778/j.issn.102-83312.03-0124 摘要（266）     PDF（件）（626KB）(191）   可视化   南非 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结构、基于掌中宽带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。 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 39基于改进YOLOv8型的交通监控车辆检测算法 周飞, 郭杜杜, 王洋, 王庆庆, 秦音, 杨卓敏, 贺海军 计算机工程与应用   2024, 60 (6): 110-120.  内政部：10.3778/j.issn.1002-8331.2310-0101 摘要（168）     PDF（件）（817KB）(188）   可视化   南非 针对目前复杂交通监控场景下车辆检测精度不足、检测速度慢的问题，提出一种基于YOLOv8公司模型的轻量级车辆检测算法。采用FasterNet公司替换YOLOv8公司的骨干特征提取网络，减少了冗余计算和内存访问，提高了模型的检测精度和推理速度；在骨干和颈部部分添加SimAM公司注意力模块，在不增加原始网络参数的同时增强了目标车辆的重要特征，提高了模型的特征融合能力；针对密集车流下小尺寸车辆检测效果不佳的问题，添加小目标检测头，更好地捕获小尺寸车辆的特征和上下文信息；使用可自适应调整权重系数的明智的IoU作为改进模型的损失函数，提升了边界框的回归性能和检测的鲁棒性。在UA-DETRAC公司数据集的实验结果表明，相较于原模型，改进方法在交通监控系统中能够达到较好的检测精度和速度，最大允许偏差和FPS（FPS）分别提高了3.06个百分点和3.36%，这是一个很好的例子 参考文献|相关文章|多维度评价 选择 40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.1002-8331.2209-0284 摘要（252)   PDF（件）（681KB）(182）   可视化   南非 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。 参考文献|相关文章|多维度评价