计算机与现代化

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2024年第0卷第08期刊出日期：2024-08-28

上一期

算法设计与分析

比例优势逻辑回归优化嗓音障碍指数算法

何若男1, 范翔2, 陈益1, 姜羽菲1, 曹辉1

2024, 0(08): 1-4. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.001

摘要 ( 34 )

PDF (1000KB) ( 33 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对嗓音障碍指数在提取传统声学特征参数时，缺少对非传统声学特征参数的分析优化问题，本文提出一种基于有序比例优势逻辑回归的优化嗓音障碍指数算法。首先，提取频谱平坦度并与嗓音障碍指数进行相关性分析；其次，运用比例几率逻辑回归方法，得到新的嗓音障碍指数方程；最后，对数据库中所取样本的本文优化算法指数和传统嗓音障碍指数进行对比分析。本文优化算法拓宽了DSI的取值范围。将本文算法应用于嗓音障碍分级中，实验结果表明该算法能够有效地确定嗓音障碍指数数值并能迅速得到良好的分类结果。

STRL：基于强化学习的测试算法

赵花蕊

2024, 0(08): 5-10. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.002

摘要 ( 20 )

PDF (1805KB) ( 21 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

强化学习因为不需要大量样本进行训练而采用与环境交互的方式产生动态数据的特点，使得强化学习成为近些年机器学习领域的研究热点。本文提出一种新的基于强化学习的软件测试框架STRL，能有效解决回归测试耗时时间久，状态覆盖率低的问题。STRL利用强化学习算法PPO实现高效的自适应探索。实验结果表明，STRL算法在状态覆盖率和测试时间方面都优于人工测试和自动化脚本测试。

数据库与数据挖掘

基于知识图谱的区域企业关联可视化及关系挖掘

汪显顺, 熊卿智, 万磊, 李祥, 林重汕, 金安安

2024, 0(08): 11-16. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.003

摘要 ( 29 )

PDF (2609KB) ( 21 )

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现有区域企业关联分析结果呈现复杂的网络结构，难以理解，而且区域企业关联在时间和空间上具有动态性。针对当前区域企业分析中存在的结果解释问题，本文提出一种基于知识图谱的区域企业关联分析模型。采用属性图建模方法，运用多源异构数据进行知识抽取和存储，并结合Neo4j图数据库实现区域企业关系的知识存储。在力导向布局方面，通过采用斥力优化求解和节点边处理，成功实现企业关系的可视化呈现。通过深入挖掘分析企业间的关联关系，旨在揭示区域企业之间的合作与竞争关系，为政府产业政策制定、企业招商引资和企业间合作提供决策支持。实验结果表明，该模型能够准确揭示企业间的关系，为区域经济发展提供有力支持。

结合知识追踪和图卷积的知识概念推荐

王妍, 丛鑫, 訾玲玲

2024, 0(08): 17-23. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.004

摘要 ( 30 )

PDF (1848KB) ( 18 )

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科技的创新发展使得在线教育平台蓬勃发展，提供了海量的教育资源，每类教育资源中包含丰富的知识概念。目前的研究主要集中在知识图谱的个性化课程资源推荐，容易受到数据稀疏问题的影响难以进行扩展。针对难以将学习者的学习状态和学习资源进行有效匹配的问题，提出模型KT-GCN (Knowledge Tracing-Graph Convolutional Network)。首先，使用知识追踪对学习者的知识水平进行整体建模，获取学习者当前的学习状态；然后，使用图卷积网络进行路径编码，获取适应于学习者的学习路径，利用TransE方法和多跳路径进行路径选择；最后，再进行预测评分获得最匹配的学习资源推荐列表。为了验证该模型的性能，在多个数据集上与基线模型进行对比实验，并进行相应的消融实验验证模型各组件的性能。

人工智能

改进YOLOv5s的落叶树鸟巢检测方法

程萌, 李浩

2024, 0(08): 24-29. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.005

摘要 ( 40 )

PDF (2245KB) ( 39 )

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针对从落叶树上识别鸟巢具有目标较小、背景复杂、目标与背景易混淆等问题，本文提出一种基于YOLOv5s改进的落叶树鸟巢检测模型YOLOv5s-nest。在Backbone中插入改进的注意力机制Bi-CBAM，提升网络对小目标的感知能力；在Neck中引入SDI结构，以融合更多层次特征图和更高级的语义信息；在Neck中插入InceptionNeXt结构，用于提高模型的性能和运算效率；在Head检测头中将普通卷积替换为PConv，可以更高效地提取空间特征及提高检测效率。实验结果表明，改进模型的平均精确率达到了89.1%，相较于原始模型提高了6.8个百分点。

老年人跌倒检测技术研究综述

王梦溪, 李峻

2024, 0(08): 30-36. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.006

摘要 ( 50 )

PDF (2530KB) ( 40 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

随着我国老龄化程度加剧，空巢独居老人所占比重明显上升，适老化设备越来越受到人们的关注。家庭环境下，由于无人看护、年龄增加以及突发疾病等一系列客观或主观原因导致的老年人跌倒已经成为威胁老年人健康的主要原因之一。因此，实时监测老年人的居家行为，对摔倒行为及时做出检测和预警，在一定程度上可以保障老人的生命安全，降低老年人由于意外跌倒所带来的生命健康风险。本文在对近几年跌倒检测方法研究进行广泛调研的基础上，根据数据获取所使用的不同类型传感器，将跌倒检测技术主要分成2类：非视觉跌倒检测方法和视觉跌倒检测方法。总结介绍了不同跌倒检测方式的系统构成，探讨了国内外最新的相关研究成果，并对其方法特点和实际应用进行了讨论。随着近几年深度学习技术的快速蓬勃发展，本文对基于深度学习的跌倒检测方法进行了重点调研，对相关算法原理及研究成果进行了深入分析与总结。此外，本文还介绍了常用的公开跌倒检测数据集，包括它们的规模和存储格式等特性，最后本文对跌倒检测技术近年来已取得的进展和未来的发展趋势分别进行总结和展望，并提出了不同方面的合理发展建议。

基于多尺度特征与注意力模块的室内场景识别方法

岳有军1, 2, 张远锟1, 赵辉1, 2, 王红君1, 2

2024, 0(08): 37-42. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.007

摘要 ( 14 )

PDF (1331KB) ( 22 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

场景识别在视觉信息检索、图像分割、图像/视频理解等任务中有着关键性的作用。随着深度学习理论的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）能识别图像中具有辨别性的物体，这大大提高了场景识别的能力。为了实现智能轮椅床等家庭服务机器人的自主场景识别，针对在移动端或嵌入式设备计算资源和内存需求有限的情况下，网络输出辨别性物体单一而造成场景识别率低的问题，提出一种基于多尺度特征提取和注意力模块的室内场景识别方法。该方法基于MobileNetV2轻量化网络，从网络中选择不同分支提取不同尺度的特征。为关注场景中更有辨别性的特征，在分支中加入了MRLA-Light注意力模块，仿真结果表明准确率有明显提高，在MIT Indoor 67数据集、Scene 15数据集上的准确率分别为86.3%和94.3%，相比于同类型网络有更高的准确率。

面向智慧运维系统的改进YOLOv8行为检测算法

马永, 王俊, 张子健, 赵煜阳, 张靖, 周明

2024, 0(08): 43-48. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.008

摘要 ( 29 )

PDF (1917KB) ( 25 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对智慧运维系统在维护机房安全时难以稳定检测机房工作人员的行为，导致出现安全隐患的问题，提出一种改进YOLOv8的行为检测算法。首先，设计一种自适应空间权重卷积模块来改进原C2f模块，提升网络对多尺度特征的获取能力；其次，提出多残差可变形卷积模块来增强算法对不规则空间特征的学习能力，并将其融入颈部网络中进一步提升对机房工作人员行为的检测精度；然后，针对当前机房图像数据集缺少的问题，从现有媒体中收集和标注相关图像，并使用迁移学习在现有训练权重基础上进一步调试优化；最后，引入Wise-IoU损失函数解决自建数据集中低质量示例对训练结果的影响。实验结果表明，改进后的算法在标准NTU RGB+D数据集的测试精度为87.84%，优于对比算法；在真实机房的测试中相较于原YOLOv8，准确度和召回率分别提高了13.24%和10.47%，参数量降低了18.07%。

基于轻量化的视频帧场景语义分割方法

时现伟1, 范鑫2

2024, 0(08): 49-53. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.009

摘要 ( 23 )

PDF (1575KB) ( 21 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

场景分割对于计算机理解道路环境至关重要，基于深度学习的大型语义分割模型通常能取得出色的分割性能，但因其庞大的参数量和计算量无法灵活地部署在边缘设备上。针对这个问题，本文从轻量化的角度出发提出一种高效的场景语义分割模型E-SegNet。首先，使用轻量化的特征提取模型EfficientNet-B0作为模型的编码器提取层次特征，然后，使用基于自注意力机制的CPAM与CCAM模块在空间和通道2个维度上建立深层特征中单个元素到全局中心元素的依赖关系，最后，融合深浅层的特征并输出最终预测结果。在视频帧数据集Camseq01上的实验结果表明本文提出的E-SegNet模型以不到DeeplabV3+模型1/10的参数量和大约1/4的计算量实现了更好的分割性能，体现了模型的有效性，同时为在边缘设备上部署轻量级模型提供了更多可行的方案。

基于改进YOLOv5s和DeepSORT的行人跟踪算法

郑尚坡1, 陈德富1, 李坚利2, 林国贤2, 王星平3

2024, 0(08): 54-58. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.010

摘要 ( 21 )

PDF (2222KB) ( 22 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

为提高DeepSORT目标检测器YOLOv5s算法的检测精度，本文将注意力机制CBAM融入到YOLOv5s网络结构中，改进双向特征融合网络BiFPN，使用EIoU作为边界框损失函数。基于VOC 2007行人数据集的测试结果表明本文算法的精确率、召回率和平均精度相比于原算法分别提高0.3、1.0和0.3个百分点；在MOT17数据集上的测试结果表明本文算法的MOTA、IDF1、MT、IDR分别提升1.8个百分点、2.9个百分点和1、2.7，FN与ML分别降低了4373和11。测试结果验证了改进YOLOv5s作为检测器能够有效提升算法的跟踪精度。

基于改进YOLOX和新型数据关联方式的无人机#br# 多目标跟踪方法

付书岗1, 2, 3

2024, 0(08): 59-66. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.011

摘要 ( 27 )

PDF (3054KB) ( 26 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

无人机视频中的多目标跟踪是一项重要的计算机视觉任务，在各个领域有着广泛的应用。针对无人机视频场景中目标遮挡、小目标、背景复杂多变等挑战，本文提出一种改进的无人机多目标跟踪模型。首先，本文对YOLOX进行改进，将Swin Transformer集成到网络中以增强全局信息提取能力，并增加一个额外的检测头来改善对小目标的检测能力，此外引入CBAM注意力模块来增强聚焦有用信息的能力。数据关联阶段，本文采用一种新型数据关联方式，保留所有检测框，并根据置信度将其划分为高分检测框和低分检测框，对高分检测框与跟踪轨迹进行第一次关联，将未匹配轨迹与低分检测框进行二次关联。在公开数据集VisDrone2021和UAVDT上的实验结果表明，本文方法在无人机多目标跟踪场景中具有较高的优越性和鲁棒性。

手势识别与交互综述

魏嘉焜, 王家润

2024, 0(08): 67-76. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.012

摘要 ( 29 )

PDF (1322KB) ( 22 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

手势识别与交互技术是人机交互技术与人工智能技术前沿研究的基石任务。该任务以计算机和设备协同工作识别、处理手势信息并给出与手势相对应的机器操作为主要目标，融合应用了动作捕捉、图像处理、图像分类、多端协同交互工作等多项技术，是支撑指挥控制系统、机器人交互、医疗操作等当下前沿智能交互工作与人机交互工作的有力保障。目前，手势识别与交互的相关研究已经日渐成熟，应用领域广泛、应用场景丰富。本文主要对手势识别与交互的相关技术和硬件发展做出综述。首先，全面梳理手势识别与交互技术的研究进展，同时对手势识别的关键步骤进行归类描述；其次，分类阐述用于三维手势交互的当前主流手势识别深度传感器的相关工作；随后，对三维手势识别的真实感识别技术进行剖析和讨论；最后，分析手势识别与交互技术中存在的不足与亟待改进的问题，提出融合深度学习、模式识别等前沿技术与有可行性的研究思路和方法，对该领域未来的研究方向、技术发展和应用领域做出预测和展望。

图像处理

多尺度双注意力的图像超分辨率重建方法

王鑫, 余磊

2024, 0(08): 77-87. doi:A DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.013

摘要 ( 8 )

PDF (6525KB) ( 7 )

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针对当前已有的图像超分辨率重建方法存在提取的特征信息单一、特征利用率低等问题，提出一种多尺度双注意力的图像超分辨率重建方法（MSDA）。首先，该方法通过多尺度特征提取块，提取输入图像不同尺度的特征信息；其次，引入双注意力机制使网络快速关注图像高频信息区域，利用跳跃连接来减少特征信息在深层次网络递进过程中的信息丢失；最后，使用dropout层来均衡化特征通道重要性，防止网络协同适应，提升模型的泛化性。在公共测试集Set5、Set14、BSD100、Urban100、Manga109上的实验结果表明：MSDA取得了较好的效果，重建后的图像具有更多高频信息，纹理细节丰富，观感上更接近原始高分辨率图像。

基于DCGAN的课堂表情图像生成方法

徐新爱, 李钢

2024, 0(08): 88-91. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.014

摘要 ( 19 )

PDF (1296KB) ( 15 )

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为了构建课堂表情图像数据库，弥补特定条件下课堂表情多样性的不足，提出一种利用深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks， DCGAN）生成课堂表情图像的方法。首先，利用线下教学监控视频和线上课堂视频自主采集课堂表情图像，得到较均衡且样本特征丰富的小型图像集；其次，对原始图像进行去雾、增强、镜像等图像预处理操作，构建课堂表情数据训练集；再次，通过对基于DCGAN模型的课堂表情图像生成网络的构建和初步参数设置，并不断优化网络超参数，以生成课堂表情图像数据集；最后，利用人脸检测算法和IS （Inception Score）评价指标对生成课堂表情图像进行检测和评价，并验证生成图像在检测网络中的可行性和有效性。实验结果表明：本文基于DCGAN的方法能够生成较逼真的课堂表情图像，能够有效地增广课堂表情数据集，增强课堂表情图像的多样性

基于图像分类的自动绘画心理分析方法

赵小明, 潘婷, 刘伟锋

2024, 0(08): 92-97. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.015

摘要 ( 34 )

PDF (3358KB) ( 21 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

绘画心理分析广泛应用于心理问题的发现和精神障碍的治疗中。房树人测试是最具代表性的绘画心理分析方法，通过画者绘制的房屋、树木和人物，投射个体的心理状态。相比于问卷式心理筛查，房树人测试具有非语言性、投射性、创造性等优势，能有效地突破被测者的心理防御。目前，房树人测试是由咨询师实施并进行评定，在大规模的心理筛查中耗时较长，而且评定结果会受到咨询师的经验和主观性的影响。因此，建立一种自动化方法来提高房树人测试的客观性、可靠性和效率是必要的。本文基于心理状态和绘画特征之间的关系提出一种自动的房树人测试绘画筛查方法。本文提取画面的面积、位置、阴影等关键特征，并将这些特征组合构建绘画分类器。该方法可有效地筛查出负向绘画，以便进一步地诊断和治疗。同时本文收集来自高校心理咨询中心的房树人测试绘画并制作房树人数据集以进行实验，实验结果表明了该方法的优越性和应用价值。

基于图像的群体情绪识别综述

高帅鹏, 王怡凡

2024, 0(08): 98-107. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.016

摘要 ( 37 )

PDF (1434KB) ( 16 )

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近年来，基于图像的群体情绪识别受到了广泛关注，其旨在准确判断不同场景不同数量人群下群体的整体情绪状态。由于群体情绪识别涉及图像中人脸情绪特征、场景特征、人体姿态特征等多种群体情绪线索的分析和融合，使得该领域十分具有挑战性。现阶段该领域缺少相关综述性的文章对现有的研究进行整理，从而更好地进行下一步的研究。本文对该领域内不同情绪线索和不同处理方式的群体情绪识别模型进行细致梳理和分类；同时回顾并分析现有模型的处理方法和特点，整理不同融合方式的模型以及该领域的主流数据库；最后，针对该领域的发展进行简要总结和展望。

基于YOLOv5s的无人机图像车辆检测

王涛1, 2, 黄丹1, 2, 刘禅奕1, 2, 朱桃1, 2

2024, 0(08): 108-113. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.017

摘要 ( 22 )

PDF (2747KB) ( 22 )

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无人机拍摄的车辆图像存在背景复杂、目标尺度变化大的问题，导致现有的网络模型在进行车辆检测时很难检测出小目标物体，容易造成小目标物体误检和漏检。为此，本文基于YOLOv5s网络进行改进。首先，用K-means++算法对数据集进行聚类，得到更优的锚框参数；其次，结合SPD-Conv小目标检测模块，降低误检漏检率，以提高车辆检测时的精度；最后，将原网络的检测头模块替换为检测头解耦模块，对分类和回归任务进行解耦，从而进一步提高分类精度。本文采用无人机拍摄图像数据集VisDrone-2019-DET来进行车辆检测，改进之后的网络均值平均检测精度（mAP）达到53.0%，相比于YOLOv5s模型提高了6.3个百分点，能够有效降低小目标误检漏率，从而能更加精准地进行车辆检测。

中文信息处理技术

字符模糊的中文纸质发票文字识别方法

来坤

2024, 0(08): 114-119. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.018

摘要 ( 20 )

PDF (1686KB) ( 20 )

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基于纸质发票字符模糊导致OCR识别性能低下的问题，本文提出一种自适应迭代视觉语义模型来解决此问题。该模型包含2个模块：识别模块利用ResNet作为编码器，Transformer为解码器对模糊文本进行初步预测；修正模块将识别模块的预测结果传入双向语义模型，依据上下文语义信息修正字符，进行初步的文本修正，再将结果与标签输入判别器，若判别成功则直接输出结果，若判别失败则会将结果迭代语义模型，进一步修正，提高识别率。实验结果表明，本文所提模型相比目前的中文识别模型ch_PP-OCRv3的识别正确率高出3.39个百分点，与其他模型相比识别率平均提高6.81个百分点，并且在IC15、IIIT5K和IC03-Word等公开数据集中均表现出色，验证了模型的泛化性能。

基于改进TF-IDF和AGLCNN的新闻长文本分类模型

周宪溪, 牟莉

2024, 0(08): 120-126. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.019

摘要 ( 20 )

PDF (1209KB) ( 14 )

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新闻长文本分类是自然语言处理中的一项重要任务，但传统的文本表示方法存在特征稀疏、语义不足等问题。此外，新闻长文本含有大量的冗余信息，并且可能涉及其他主题，以上问题都会导致文本特征提取不全面。为此，本文提出一种基于改进TF-IDF算法和AGLCNN的新闻长文本分类模型。该模型首先利用特征项在类间与类内分布情况及其位置信息来改进TF-IDF算法，并结合Word2Vec词向量进行文本表示；利用注意力机制突出关键字信息，输入至Bi-LSTM捕获文本上下文特征；接着利用CNN突出新闻主题的显著特征；考虑到新闻长文本中可能存在涉及其他主题信息的句子，引入门控机制对Bi-LSTM和CNN输出特征进行融合，获得最终的文本特征表示；最后，将特征向量输入Softmax层进行新闻分类。在THUCNews数据集和搜狐新闻数据集上进行对比实验，结果表明，所提模型在2个数据集上的召回率分别为0.985和0.976，优于其他分类模型。