计算机与现代化

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1. 老年人跌倒检测技术研究综述

王梦溪, 李峻

计算机与现代化 2024, 0 (08): 30-36. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.006

摘要（668）

PDF（pc）（2530KB）（268）

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。

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2. 手势识别与交互综述

魏嘉焜, 王家润

计算机与现代化 2024, 0 (08): 67-76. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.012

摘要（433）

PDF（pc）（1322KB）（231）

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。

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3. 基于LoRA高效微调通用语言大模型的文本立场检测

韩霄龙, 曾曦, 刘锟, 尚钰

计算机与现代化 2025, 0 (01): 1-6. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.001

摘要（369）

PDF（pc）（2429KB）（232）

立场检测是自然语言处理中的一个关键任务，它基于文本分析来判断作者的立场。文本立场检测方法从早期的机器学习方法过渡到BERT模型，然后发展到最新的大语言模型，如ChatGPT。由于受限于ChatGPT的闭源特性，本文利用国内开源的ChatGLM3模型，提出一种文本立场检测模型ChatGLM3-LoRA-Stance。为了将大模型有效地应用于专业垂直领域，采用LoRA这一高效的微调方法。与P-Tuning V2相比，LoRA更能适应本文中的零样本和少样本文本立场检测任务。使用公开的VAST数据集对ChatGLM3模型进行微调，评估现有模型在零样本和少样本场景中的性能。实验结果显示，ChatGLM3-LoRA-Stance模型在零样本和少样本检测任务上，F1得分均显著高于其他模型。因此，研究结果凸显了大语言模型在文本立场检测任务上的潜力，并表明使用LoRA高效微调技术能够显著提升ChatGLM3大语言模型在文本立场检测任务中的性能。

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4. 基于模态类别的多模态信息处理与融合综述

黄文栋, 王怡凡

计算机与现代化 2024, 0 (07): 47-62. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.008

摘要（356）

PDF（pc）（1939KB）（158）

随着人工智能和深度学习技术的不断发展，多模态信息处理与融合领域的相关研究受到了研究者们的广泛关注。本文总结多模态信息处理的发展历史和里程碑式的工作，以及多模态融合策略和模型。根据模态类别的不同，分类整理多模态信息处理与融合的主流数据集。以模态类型作为分类标准，本文系统地梳理多模态信息处理与融合的研究进展，强调不同模态之间的区别，并将多模态信息处理与融合分为：视听处理与融合、声文处理与融合、视觉-文本处理与融合和视觉-音频-文本处理与融合4种类别，对不同输入模态的处理融合方法与模型进行详细的研究。最后针对多模态处理与融合领域的发展进行总结与展望。

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5. 电力系统数字孪生建模与应用综述

刘若颖1, 邹伟煜1, 胡绍谦2, 吉顺慧3

计算机与现代化 2024, 0 (09): 61-68. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.011

摘要（342）

PDF（pc）（1236KB）（104）

电力系统与各行各业的生产以及人们的生活息息相关，数字孪生技术可用于有效监测电力系统的运行情况，及时做出反应，减少不必要的时间和人力成本。本文在介绍电力系统和数字孪生相关概念的基础上，对近年来电力系统数字孪生建模与应用的相关研究进行总结。从几何、物理、行为、规则、多尺度这5个角度对电力系统数字孪生建模的相关成果进行系统梳理，从故障检测、故障诊断、调度、状态评估、多用途这5个角度归纳电力系统基于数字孪生的应用。最后，总结出电力系统数字孪生建模与应用所面临的挑战，并探究未来的发展方向。

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6. 基于图像的群体情绪识别综述

高帅鹏, 王怡凡

计算机与现代化 2024, 0 (08): 98-107. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.016

摘要（313）

PDF（pc）（1434KB）（144）

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。

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7. 基于大模型的设备故障知识图谱自动构建方法

张昆1, 张永伟1, 吴永城1, 张笑文2, 翟世臣2

计算机与现代化 2024, 0 (11): 46-53. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.11.008

摘要（302）

PDF（pc）（5470KB）（240）

故障运维是当前工业生产领域的一个重要研究主题。基于故障知识图谱的故障预测、故障诊断、智能问答等研究都已经得到了较大的发展和应用，然而，高质量的故障知识图谱是这些方法开展的基础。考虑到传统的知识图谱构建技术需要对原始数据进行数据预处理、实体识别、关系抽取以及实体对齐，为了提高知识图谱构建效率，本文的工作聚焦于利用大语言模型（Large Language Model， LLM）对故障运维数据进行无监督知识抽取，设计并实现一种基于大模型的大型故障知识图谱的自动构建方法。该方法主要包含2个部分：1）2种面向故障知识图谱构建的zero-shot Prompt，这些Prompt能够引导大语言模型对故障知识图谱进行概念层的生成和元素层的知识抽取，以RDF语法进行表征和输出； 2）一种基于大语言模型的知识图谱构建方法，该方法可以通过zero-shot Prompt引导大语言模型对故障运维数据进行知识抽取，并以迭代的形式完成大型故障知识图谱的构建。实验结果表明本文提出的方法具有一定的科学性和有效性。

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8. YOLOLW:一个新的轻量级目标检测模型

张宇1, 2, 黎靖1, 2, 马铭1, 2, 王众祥1, 2, 孙妍1, 2

计算机与现代化 2024, 0 (11): 91-98. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.11.014

摘要（237）

PDF（pc）（2108KB）（124）

要满足日益增长的实时移动目标检测部署需求，目前的YOLO骨干网络仍存在许多不足。为此，本文提出基于锚框的轻量级目标检测模型YOLOLW。首先，它包含一个新颖的轻量级解耦头，以增强对分类和回归任务的关注，提高模型的准确性；其次，它设计一个轻量化和重参数化的网络结构，在保持其轻量化特性的同时，实现优异的检测精度；再次，通过动态卷积和跨层次关联有效整合浅层特征，增强特征金字塔结构（FPN）；最后，引入空间注意机制和通道注意机制，显著提高了模型的准确性。实验结果验证了该模型的有效性。

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9. 基于YOLOv5改进算法的海洋水下垃圾检测方法

庞梅, 汪珙, 詹泳, 黄哲法

计算机与现代化 2024, 0 (07): 120-126. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.018

摘要（223）

PDF（pc）（3845KB）（181）

针对水下图像采集存在的光线不足、低分辨率、物体识别不清和小目标较多等局限性导致现有的目标检测算法效果不佳的问题，提出一种基于YOLOv5改进的水下垃圾目标检测算法，以达到更快速更准确地检测和清除海洋水下塑料垃圾的目标。所提算法使用限制对比度自适应直方图均衡化CLAHE预处理方法来增强数据特征，降低特征提取的难度，提高检测精度；引入无参注意力机制SimAM和更换轻量级卷积方法GSConv，在增强网络提取能力的同时减少模型计算量；同时增加多尺度特征融合检测，解决水下垃圾碎屑小目标定位困难的问题。基于自建的真实水下环境垃圾数据集MarineTrash对改进的算法进行充分实验，结果表明，改进的方法具有良好的表现，其中精度提高了4.3个百分点，mAP提高了3.5个百分点，GFLOPs降低了0.3，模型权重仅为13.9 MB，比基线降低了0.6 MB。基于YOLOv5改进的水下垃圾检测算法的研究对于在自主式水下机器人（AUVs）中部署安装探测器，以实现对海洋水下垃圾的检测和自动清除，维护海洋生态系统提供了充分的技术支撑。

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10. 基于领域自适应的水下图像增强算法

杜菲瑀, 王海燕, 姚海洋, 陈晓

计算机与现代化 2024, 0 (10): 55-60. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.10.009

摘要（203）

PDF（pc）（2333KB）（93）

水下图像增强是完成水下任务的关键技术。针对水下图像存在的颜色失真、图像模糊的问题，本文设计一种基于领域自适应的水下图像增强算法（Underwater Domain Adaptation Network， UDA Net），实现无监督条件下水下图像的有效增强，显著改善原始水下图像的清晰度。该算法基于U-Net网络框架，利用卷积神经网络和多头注意力机制进行特征提取，引入对抗学习思想，在领域特征提取模块与输出模块中加入判别网络，同时优化源域特征增强损失、特征对齐损失以及输出对齐损失，保证源域到目标域的风格迁移与特征对齐，实现水下增强效果。此外，利用公开的水下数据集EUVP、UIEB以及UFO-120进行实验验证，并与前沿的增强算法进行对比实验，实验结果均表明了本文UDA Net算法的有效性，并在水下图像增强任务上具有良好的应用前景。

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11. 基于知识图谱增强大语言模型双碳领域服务

齐俊1, 2, 曲睿婷2, 教传铭2, 周巧妮2, 郭彦良3, 覃文军3

计算机与现代化 2024, 0 (09): 8-14. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.002

摘要（196）

PDF（pc）（1796KB）（162）

随着大语言模型的不断发展，其已经在很多领域中得到了广泛的应用。由于大语言模型缺乏双碳领域的知识，直接将大语言模型应用于双碳领域，回复结果准确性偏低。因此，采用构建双碳知识图谱作为知识库的方法，来增强大语言模型在碳达峰碳中和领域中的应用。采用LoRA方法对大语言模型进行微调，提高模型对碳达峰碳中和领域关键词的提取能力，构建双碳知识图谱作为本地知识库为模型提供双碳领域知识，将知识作为问题的上下文，让大语言模型学习，并设计提示工程辅助模型生成回复，最后对回复进行效果评估。实验结果表明，与直接使用大语言模型相比，基于知识图谱增强大语言模型双碳领域服务的方法，在碳达峰碳中和领域的智能化回复结果准确率高，为碳达峰碳中和领域建设提供了有效助力。

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12. 基于LSTM-SIR-EAKF的流感样病例预测

李进1, 魏艳龙1, 薛红新2, 梁海坚2

计算机与现代化 2024, 0 (09): 38-44. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.007

摘要（182）

PDF（pc）（1856KB）（137）

探索基于机器学习模型与传染病模型的组合方法来预测流感趋势，为医疗机构提供意见方便做好预防措施。为了准确捕获流感样病例的时序特征，提出一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络、易感-感染-康复（SIR）模型和集合调整卡尔曼滤波（EAKF）的组合预测模型（LSTM-SIR-EAKF）。首先，使用LSTM学习流感样病例的时序关系。其次，利用SIR模型模拟流感的传播过程。最后，EAKF对SIR模型生成的流感样病例预测值进行修正，得到最终流感预测值。实验结果表明，通过对3个时间段流感样病例的预测，LSTM-SIR-EAKF模型的拟合优度R2分别是0.996、0.991、0.995，且预测结果的评价指标均优于对比模型。LSTM-SIR-EAKF模型通过长短期记忆网络在时间方面对流感做了长期预测，以及传染病模型在空间中模拟了流感人群的变化，有效提高了预测效果。

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13. 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

计算机与现代化 2024, 0 (08): 92-97. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.015

摘要（178）

PDF（pc）（3358KB）（134）

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。

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14. 基于YOLOv8改进的水下目标检测算法

刘飞, 杨德刚, 章鑫, 秦静

计算机与现代化 2025, 0 (01): 113-119. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.018

摘要（175）

PDF（pc）（3309KB）（124）

针对水下图像目标检测中错检、漏检现象导致检测精度低的问题，提出一种改进YOLOv8n的轻量级水下图像目标检测算法，旨在提升水下目标图像的检测精度。首先，用残差网络ResNet10来替换YOLOv8中的骨干网络，以加强骨干网络的特征提取能力；其次，利用大卷积核注意力机制来改进快速特征金字塔模块，以提高模型融合多尺度特征的能力；再次，使用最新YOLOv9算法中的泛化高效层聚合网络替换原模型的C2f模块，使模型能够在保持高准确性的同时降低计算成本；最后，使用新的损失函数Inner-SIoU来提升模型的泛化能力，同时加快模型的收敛速度。通过实验，在URPC2020水下图像目标检测数据集上，改进后的算法mAP50达到86.2%，比原模型提升了2.6个百分点的精度，相比于先进的YOLOv8s和YOLOv7-tiny检测器，以及相同领域的研究工作，本文方法都获得了较高的检测精度。

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15. 基于知识图谱和语义信息的学术推荐系统

张岳, 李华昱, 张智康, 沈鑫怡

计算机与现代化 2025, 0 (01): 50-58. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.009

摘要（172）

PDF（pc）（1930KB）（141）

在当今互联网的众多应用场景中，面对日益增长的数据量，个性化信息推荐系统的重要性日益凸显。为了提升这些系统的准确性、多样性及可解释性，本文探讨知识图谱的应用潜力。针对现有方法在捕捉用户真实偏好以及忽视语义信息利用价值方面的不足，本文提出一种结合语义特征和知识图谱的先进论文推荐算法。该算法为了突出文本语义在推荐任务中的重要意义，采用BERT模型提取论文摘要中的语义特征，并通过知识图谱的协作传播，有效获取用户和项目的实体表示集合。在表示图谱中的实体时，利用多头注意力机制来区分邻居节点的贡献程度，从而丰富精准传递用户偏好，同时通过注意力聚合网络对不同层级的实体表示集合进行细致区分，且强调初始信息的重要性。在3个公开数据集上的性能评估表明，与当前最优基线模型相比，本文提出的模型在AUC指标上分别提高了0.010、0.018和0.007，在F1指标上分别提高了0.007、0.008和0.008，这一结果充分表明本文算法的有效性和优越性。

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16. 基于STAGCN-Informer时空组合模型的风电功率预测方法

杨绍祖1, 2, 王海程1, 2, 吴金雅1, 2, 马纪颖1, 2

计算机与现代化 2024, 0 (07): 13-20. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.003

摘要（169）

PDF（pc）（3491KB）（146）

：针对风电功率预测中，空间信息受时空波动性和随机性影响无法有效提取，导致预测精度不足的问题，提出一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）、融合时空注意力图卷积网络（Spatiotemporal Attention Graph Convolutional Network， STAGCN）和改进Informer的组合模型（STAGCN-Informer-DCP）。首先运用VMD对原始特征进行模态分解，提取出不同时间尺度上的特征信息。同时利用北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization， NGO）优化VMD的核心参数（惩罚因子和K值）选择。其次，利用融合时空注意力的STAGCN模块动态捕捉目标风机与近邻相似风机的时空特征，并将其与原始的信号分量融合获得携带空间尺度信息的特征向量。最后使用改进的Informer模型提取时序上下文的长期依赖关系，并实现多步输出预测。实验结果表明，该组合模型能较好地捕捉动态时空依赖，并有效提高了中长期风电预测的准确度。

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17. 基于改进TF-IDF和AGLCNN的新闻长文本分类模型

周宪溪, 牟莉

计算机与现代化 2024, 0 (08): 120-126. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.019

摘要（162）

PDF（pc）（1209KB）（131）

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。

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18. 基于WiFi和原型网络的手势识别方法

黄庭培1, 马禄彪1, 李世宝2, 刘建航1

计算机与现代化 2024, 0 (12): 34-39. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.12.005

摘要（161）

PDF（pc）（1535KB）（117）

WiFi的手势识别在无接触式人机交互中发挥着重要作用，然而现有基于WiFi的手势识别系统面临着数据量小和跨域性能差的挑战。为了解决上述问题，本文将采集到的原始WiFi信道状态信息（CSI）通过CSI Ratio去噪、提取相位并转换为CSI图像，将其转化为图像分类问题，然后将转化的图像输入到原型网络（PN）中进行小样本跨域手势识别，在PN特征提取网络中加入了增强的卷积注意力模块（CSI-CBAM）来提高手势的表征学习。在Widar3.0数据集上的实验结果表明，当支持集中的每个类别达到4个标记样本时，该系统在跨环境、跨用户、跨位置和跨方向上的平均识别准确率分别为93.54%、91.28%、91.99%和89.16%。跨域平均准确率大于90%，本文方法只需少量标记样本即可实现高精度的跨域识别。

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19. 结合知识追踪和图卷积的知识概念推荐

王妍, 丛鑫, 訾玲玲

计算机与现代化 2024, 0 (08): 17-23. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.004

摘要（159）

PDF（pc）（1848KB）（120）

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。

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20. 基于AES的车联网通信加密算法

许小伟, 程宇, 钱枫, 祝能, 邓明星

计算机与现代化 2024, 0 (09): 45-51. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.008

摘要（157）

PDF（pc）（2634KB）（107）

随着V2X技术发展得越来越快，车辆与其他设备的通信量以及信息重要度都在急速增长，车载信息遭到攻击从而被截取或者发生泄漏的风险也相应地大大增加，因此信息交互安全性成为了一个不可避免的研究课题。本文针对车联网传输数据量大、数据加解密操作频繁等问题，通过分析经典加密算法，进而改进传统AES加密算法，使用RC4加密算法生成伪随机密钥代替AES加密算法的密钥生成模块，优化加密时间的同时提升安全性能，并开展实验验证了其加密效率以及安全性。

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21. 基于GCN和微调BERT的作文自动评分方法

马钰, 杨勇, 任鸽, 帕力旦·吐尔逊

计算机与现代化 2024, 0 (09): 33-37. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.006

摘要（157）

PDF（pc）（1152KB）（147）

作文自动评分是智慧教育领域的重要研究方向之一。它具有提高评分效率、降低人工成本以及确保评分客观性和一致性的优势，因此在教育领域有着广泛的应用前景。尽管句法特征在作文自动评分中扮演着重要角色，但目前仍缺乏关于如何更好地利用这些特征进行作文自动评分的研究。本文提出一种基于GCN和微调BERT的作文自动评分方法GFTB。该模型采用图卷积网络提取作文的句法特征，采用BERT和Adapter的训练方式提取作文的深层语义特征，同时采用门控机制进一步捕捉二者融合后的语义特征。实验结果表明，本文提出的GFTB模型在公共数据集ASAP的8个子集上取得了较好的平均性能，相比于通义千问等基线模型，能够有效提升作文自动评分的性能。

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22. 基于改进GWO的多无人机三维协同航迹规划

焦健, 纪元法, 孙希延, 伍建辉, 梁维彬

计算机与现代化 2024, 0 (10): 1-6. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.10.001

摘要（157）

PDF（pc）（2694KB）（150）

针对GWO算法求解多无人机协同航迹时存在协同性差、易陷入局部最优、收敛速度慢以及求解精度差的问题，提出一种基于改进GWO的多无人机三维协同航迹规划方法。首先，建立多无人机三维协同航迹规划数学模型，以消耗代价、高度代价、威胁代价、空间约束、时间约束5者的加权和以及惩罚项作为目标函数；其次，利用贪心算法和Tent映射相结合的方法来提高种群适应度，并保留种群的多样性来减小陷入局部最优的可能性；再改进收敛因子来提高算法收敛速度；然后，设计一种动态权重位置更新方法来提高算法的探索和开发能力；最后，将改进的GWO算法应用于多无人机航迹规划问题求解。与GWO算法和CSGWO算法对比的仿真结果表明，所提出的改进GWO算法在求解精度上分别提高了64.8%和16.7%，在收敛速度上分别提升了28.5%和25.4%，并且协同能力明显优于对比算法。

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23. 基于意图的轻量级自注意力序列推荐模型

何思达, 陈平华

计算机与现代化 2024, 0 (12): 1-9. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.12.001

摘要（153）

PDF（pc）（578KB）（166）

现有序列推荐模型中自注意力机制计算参数量过大，同时没有充分考虑用户购物意图中的偏好信息。本文提出一种基于意图的轻量级自注意力序列推荐模型。该模型在传统的商品序列编码基础上，引入意图序列编码，进一步挖掘序列间转换模式；同时，为了降低序列中两两商品/意图间自注意力计算复杂度，设计卷积分段采样模块，将用户行为序列和意图序列分为多个片段，即将用户兴趣映射到多个序列片段中，应用自注意力机制捕捉片段间依赖关系，有效减少计算参数量。在MovieLens-1M、Yelp和Amazon-Books这3个公开数据集上进行对比实验，结果表明，相比基线模型，其命中率、归一化折损累计增益和平均倒数排名在MovieLens-1M数据集上提升了5.32%、4.40%和5.51%，在Yelp数据集上提升了30.93%、22.73%和28.84%，在Amazon-Books数据集上提升了7.78%、11.55%和13.98%，充分验证了本文所提模型的有效性。

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24. 基于改进YOLOv8的SAR舰船目标检测算法

谷岳, 邓松峰, 沈霁, 穆文涛, 赵恩棋

计算机与现代化 2024, 0 (12): 78-83. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.12.012

摘要（149）

PDF（pc）（1264KB）（120）

为了提高SAR图像中舰船目标检测的准确性，特别是在面对目标大小不均、分布密集和复杂背景的挑战时，提出一种基于YOLOv8改进的YOLO-3M舰船目标检测算法。首先，算法引入多尺度膨胀卷积特征提取模块（Multiscale Dilated Convolution Block， MSDB）到主干网络中，使用多个膨胀率不同的卷积来提取多尺度特征，在不增加计算成本的情况下增大了感受野；其次，在颈部网络中引入多维度协作注意力机制（Multidimensional Collaborative Attention, MCA），在通道、高度和宽度3个维度上捕捉关键特征，实现不同维度信息的交互，帮助网络有效地关注到复杂背景中的关键部分；最后，在检测头引入MPDIoU损失函数，以应对现有损失函数在处理预测边界框与实际边界框时，尽管长宽比相同但宽度和高度数值完全不同时无法有效进行检测的问题。在SSDD数据集上的实验结果表明，本文算法在准确率和平均精度更高的同时，有效减少了参数量和计算量，使得模型更轻量并更适合于资源受限的环境，并且在复杂舰船的误检和漏检情况上有了显著的改善。

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25. 隐性角色下的协同推荐算法

于天一, 李剑锋, 陈海龙, 翟军

计算机与现代化 2024, 0 (09): 1-7. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.001

摘要（148）

PDF（pc）（1594KB）（153）

本文以改善算法效果为目标，从用户的心理需求出发，定位用户的隐性角色群体，来对个性化的推荐算法展开研究。从理论的角度来看，本文研究有效保证了推荐系统的多样性要求，并在一定程度上提升了算法的准确性，针对偏好演化现象扩展隐性偏好的相关理论，通过在现实数据中的验证，实验结果显示多项实验评价指标得到显著提升，不仅为推荐系统提供了理论基础和借鉴作用，还能提高推荐结果的准确率，具有广泛的应用前景。从实践的角度来看，本文对用户的分类不再局限于普通的社会属性，能够更深层次地挖掘出用户的心理需求，得到更准确、多样的推荐结果，提高用户的满意度，改善用户体验，而企业则可以引导用户的兴趣变动，提高用户的忠诚度和价值，改善用户生命周期，提高企业利润。

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26. 基于区块链增强的车辆边缘计算网络安全数据存储和共享

李俊晓1, 张小琳1, 石静2

计算机与现代化 2024, 0 (07): 69-75. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.010

摘要（147）

PDF（pc）（3063KB）（84）

传统的集中式车辆自组织网络（Vehicular Ad Hoc Networks， VANET）架构难以克服智慧交通系统（Intelligent Transportation System， ITS）应用日益复杂的问题，而且要面临大量数据存储、信任管理和信息安全方面的挑战。因此，车辆边缘计算网络（Vehicular Edge Computing Networks， VECNets）应运而生，为海量存储资源提供强大的网络边缘计算能力。然而，由于潜在的数据泄露和安全风险，VECNets中的集中式服务器存在单点故障（Single Point of Failure， SPoF）。针对以上问题，提出一种联合区块链和智能合约的分布式网络框架，以确保系统中安全数据存储和共享的安全环境。利用联盟链的去中心化、防篡改特性和可控性平衡的特性来保障车联网的数据存储的安全性；结合边缘计算和拜占庭容错共识模型（Practical Byzantine Fault Tolerance， PBFT）将数据的分布式存储分散到道路边缘，降低数据传输延时。实验结果表明，本文提出的协议在提高车辆网络的系统吞吐量、降低共识时延和通信代价性能参数方面具有较好的效果。

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27. 雨天道路场景语义分割算法及其移动端部署

周安达, 唐超颖

计算机与现代化 2024, 0 (10): 7-13. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.10.002

摘要（144）

PDF（pc）（2649KB）（101）

现有语义分割模型容易受到雨滴遮蔽干扰，在雨天道路场景数据集上表现不佳；且没有着重关注道路场景中较为重要的车辆和行人2个类别。针对上述2个问题，设计雨天道路场景语义分割算法并将其部署在移动端，以促进自动驾驶技术的发展。提出快速融合金字塔池化模块（Fast Fusion Pyramid Pooling Module， FFPPM），使特征图融合丰富的全局语义信息和局部细节信息，有效分割雨滴遮蔽的场景；提出多重注意力融合模块（Multiple Attention Fusion Module， MAFM），并提高损失函数中车辆和行人的类别权重，增加模型对车辆和行人的关注度；借助Android Studio平台将模型部署到移动端，使用ONNX Runtime进行前向推理，分割效果与电脑端一致。在Rainy WCity数据集上与较新的5种模型进行比较，本文模型在电脑端和移动端分割精度一致；PA和mIoU分别为95.25%和72.96%，车辆PA和IoU分别为84.04%和74.15%，行人PA和IoU分别为34.91%和26.37%，均高于其他5种模型；此外本文模型在电脑端和移动端的FPS分别为45.46和1.26，分割速度较快。本文模型能够在移动端有效分割雨水遮蔽下的道路场景图像，对车辆和行人分割更加精确。

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28. 基于业务内容构建股票关联关系的股价预测

杨江1, 孙晓梅1, 许韬2

计算机与现代化 2024, 0 (07): 21-25. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.004

摘要（142）

PDF（pc）（1254KB）（121）

传统的股价预测方法大多基于单只股票的时间序列，而忽视了股票间复杂的相互影响关系。针对该问题，从构建更有效的股票组合角度出发，提出一种基于业务内容构建股票关联关系的股价预测方法。模型包含3个组件：关联关系构建组件、时序特征提取组件和关联关系捕捉组件。关联关系构建组件通过改进的TF-IDF提取上市公司年报中业务内容关键字的相似度来构建股票关联关系；时序特征提取组件利用LSTM提取股票交易数据的时序特征；关联关系捕捉组件利用GCN捕获股票间相互作用的高维特征，最后通过全连接层输出预测的股价。在中国A股市场的实验结果表明，该模型与用单只股票和基于行业关系的预测方法相比误差最小，拟合度最优，能更有效地预测股价，是一种能更充分捕捉股票间相互影响关系的股价预测模型。

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29. 基于国产AI芯片的目标检测算法优化与部署

陈思贇1, 马怀波2, 张华君2, 兰子柠2, 陈文鑫2, 胡杰1, 常胜1

计算机与现代化 2025, 0 (01): 25-29. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.005

摘要（142）

PDF（pc）（2281KB）（115）

目前各类神经网络已经逐步在社会的各个方面得到广泛应用，神经网络模型的性能很大程度上取决于其训练策略的优劣，其落地部署也离不开相应硬件平台的支持，而为了保障当前形势下我国的信息安全和电子信息产业发展，相关国产AI芯片的替代迫在眉睫。本文以国产AI芯片替代为出发点，基于全爱QA-200RC开发套件，探究在国产平台上的神经网络算法部署流程，针对特定任务需求进行YOLOv6神经网络训练和主机程序的优化，在通过摄像头进行实时检测的情况下，实现对火箭残骸的目标检测，帧率达30 FPS，mAP_0.5为90.1%，功耗为8.1 W，满足了边缘平台上完成目标检测任务的需求，对促进国产芯片在相关领域的应用具有一定作用。

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30. 基于知识提示微调的事件抽取方法

李璐, 朱焱

计算机与现代化 2024, 0 (07): 36-40. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.006

摘要（139）

PDF（pc）（1020KB）（125）

事件抽取是信息抽取中的一个重要研究热点，旨在通过识别和分类事件触发词和论元，从文本中抽取出事件结构化信息。传统的方法依赖于复杂的下游网络，需要足够的训练数据，在数据稀缺的情况下表现不佳。现有研究利用提示学习，在事件抽取上取得一定的研究成果，但依赖手工构建，且只依靠预训练模型已有的知识，缺乏事件特有的知识。因此本文提出一种基于知识提示微调的事件抽取方法。该方法采用条件生成的方式，在现有预训练语言模型知识的基础上，注入事件信息以提供论元关系约束，并采用提示微调策略对提示进行优化。大量实验结果表明，相较于传统基线方法，该方法在触发词抽取上优于基线方法,并在小样本下达到最好的效果。

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31. 改进YOLOv5s的落叶树鸟巢检测方法

程萌, 李浩

计算机与现代化 2024, 0 (08): 24-29. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.005

摘要（139）

PDF（pc）（2245KB）（151）

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。

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32. 基于改进YOLOv8s的摄像头模组缺陷检测

张泽1, 张建权2, 3, 周国鹏2, 3

计算机与现代化 2024, 0 (09): 107-113. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.018

摘要（139）

PDF（pc）（3880KB）（128）

针对摄像头模组缺陷检测中缺陷尺寸变化大、轮廓不明晰和小目标缺陷漏检率高等问题，提出一种改进的YOLOv8s算法。首先，增加小目标检测层，提高小目标检测性能；其次，引入BiFormer对主干网络中C2f模块进行改进，提出C2f-Bif模块来增强网络的提取图像特征能力；再次，提出混合快速空间金字塔池化模块，增强网络捕获局部和全局信息的能力；最后，加入无参型SimAM注意力机制，抑制非目标背景干扰信息，提高对目标的关注度。实验结果表明：在减少模型参数量的情况下，改进后的YOLOv8s算法对摄像头模组缺陷检测的平均精度均值达到了87.2%，比YOLOv8s算法提升了3.2个百分点。检测速度达到55 FPS，满足工厂对摄像头模组缺陷实时检测的要求。

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33. 基于人体骨架的电梯内异常行为识别预警

余晨曦, 谷林

计算机与现代化 2024, 0 (09): 114-120. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.019

摘要（137）

PDF（pc）（4225KB）（91）

为准确识别乘客在封闭狭小的电梯轿厢内发生的打架等异常行为，避免安全事故的发生，提出一种基于人体骨架联合时空特征的乘客异常行为识别方法。首先，使用YOLOv7对视频中乘客位置进行检测，通过YOLOv7-Pose姿态估计算法提取骨骼关键点坐标，滤除复杂背景干扰；其次，针对异常行为动作幅度大、速度较快、方向混乱的特征，使用SURF联合金字塔分层改进的LK光流法对乘客人体骨架特征信息进行时间、空间的联合特征提取；最后，通过特征点的光流变化来判断轿厢内是否发生异常行为并及时发出警报。本文使用的数据集分别来源于电梯场景下的自建数据集和非电梯场景下行为公开数据集，实验结果表明，本文所提方法对异常行为识别准确率达到了95.53%，在速度与准确度上相较于其他方法有一定的提高，能够满足实时要求，可应用于电梯轿厢的视频监控系统，保障乘客的乘梯安全。

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34. 基于改进MobileNetV3的视觉SLAM回环检测算法

杨骏1, 胡为1, 朱文福2

计算机与现代化 2024, 0 (10): 21-26. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.10.004

摘要（136）

PDF（pc）（2129KB）（111）

针对传统回环检测算法在光照变化、动态物体、视点变化等场景下检测准确率低，从而导致机器人建图误差大的问题，提出一种基于改进MobileNetV3的视觉SLAM回环检测算法。首先，对协调注意力（Coordinate Attention， CA）机制进行改进并融入特征提取网络，提升网络对空间信息的提取，使网络提取的特征更符合回环检测要求。然后，使用自编码器对提取的特征进行降维，并进行相似度计算，判断是否出现回环。在City Centre数据集上的实验结果显示，与传统算法相比，基于改进MobileNetV3的回环检测算法准确度提高了21.8个百分点，速度也大幅度提高。相较于其他方法，该方法能够更好地消除视觉SLAM系统的累积误差，同时具有更高的实时性。

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35. STRL：基于强化学习的测试算法

赵花蕊

计算机与现代化 2024, 0 (08): 5-10. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.002

摘要（136）

PDF（pc）（1805KB）（81）

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。

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36. 一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法

杨波, 王宏杰, 徐胜超, 毛明扬, 蒋金陵, 蒋大锐

计算机与现代化 2024, 0 (07): 7-12. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.002

摘要（136）

PDF（pc）（1405KB）（88）

摘要：针对现阶段生物基因多序列比对算法在面对大规模数据时存在比对效率慢的问题，提出一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法，以提高生物基因多序列比对的效率。通过Trie树方法对生物基因多序列数据展开分割处理，从而提高后续基因多序列比对过程中数据查找和匹配的效率；构建基因多序列BWT索引，利用BWT索引方法完成生物基因多序列比对；以多序列比对方法为基础，采用CPU与GPU异构并行系统完成多序列比对的任务调度。实验结果表明，所提的面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法效率更高、性能更好，且更适合于实际应用。

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37. 基于多特征融合的抑郁症识别模型构建

侯梦晗, 韦昌法

计算机与现代化 2025, 0 (03): 1-5. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2025.03.001

摘要（135）

PDF（pc）（1144KB）（148）

近年来抑郁症已成为全球心理健康负担的首要问题，为了对其进行识别，提出一种融合BERT、BiLSTM和ConvNeXt的抑郁症识别模型。首先，利用BERT模型生成具有丰富语义的特征向量；其次，使用BiLSTM模型获取文本的上下文信息以及使用ConvNeXt模型获取文本的局部特征；再次，为了缓解特征提取过程中语义信息的丢失，将BiLSTM和ConvNeXt模型学习到的上下文特征和局部特征通过残差连接进行融合；最后，根据融合的特征信息进行抑郁症的识别。实验结果表明，本文所提出的模型相较于其他几种深度学习模型在准确率、召回率和F1值上均有提升，且能有效提取文本中的抑郁特征，提高抑郁症识别的准确率。

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38. 基于改进YOLOv8网络的道路病害检测方法

何飞熊1, 谢海巍1, 蒲超2, 邹传铭2, 贾艺璇1

计算机与现代化 2025, 0 (02): 108-113. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2025.02.015

摘要（134）

PDF（pc）（2770KB）（121）

随着道路运营时间的增加，在行车荷载和自然因素的反复作用下，道路状况恶化，影响其使用寿命和服务质量，因此本文提出一种基于改进YOLOv8的道路病害检测方法。首先，结合道路病害图像特点，针对性地进行图像翻转、光照条件变化、运动模糊操作来进行数据增强；而后将Wise-IoU作为损失函数，其采用一种动态非线性聚焦机制，通过使用离群值而不是IoU来评估锚点盒的质量，并提供明智的梯度增益分配策略，平衡病害类别之间的样本数量差异，提高检测器的整体性能；其次，通过用DCNv3替换部分C2F模块，采用卷积神经元间共享权重降低计算复杂度，能够更好地学习到道路病害图像中的特征，同时引入多组机制，并使用沿采样点的Softmax归一化，增强模型对道路病害图像的理解能力。实验结果表明，改进的YOLOv8的道路病害检测算法在测试网络模型上可以达到准确率为77.3%，比YOLOv8提高了3.9个百分点；mAP@50达到76.9%，比YOLOv8提高了3.4个百分点，该模型能够准确、高精度地检测出道路病害，优于已有的道路病害检测算法，可以较好地应用于工程中。

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39. 基于图像去噪的面部皱纹增强检测及评价

钟佳璇1, 郎恂1, 张宁涛2, 张曌3, 郭振宇2, 张梅2, 张榆锋1

计算机与现代化 2024, 0 (10): 35-41. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.10.006

摘要（133）

PDF（pc）（3371KB）（82）

面部皮肤皱纹与生理年龄呈正相关，是衰老的重要特征。现有的皱纹检测算法受人脸五官及图片背景影响，只能对面部局部区域进行检测，并且侧重于额头水平方向皱纹的检测，存在定位不准以及将垂直或水平不连续的纹理认定为皱纹的问题，从而导致皱纹检测准确率低。此外，在皱纹评价方面，现有方法缺乏对人脸整体皱纹的定量评价指标。为解决上述问题，提出一种基于图像去噪的面部皱纹增强检测及评价方法。首先，利用2D-VMD对人脸面部图像进行预处理去噪，降低非皱纹区域的不良影响；然后，使用混合Hessian滤波器定位皱纹区域，再利用Dlib库将人脸五官及图片背景去除，以实现对面部整体的皱纹检测；最后，根据皱纹曲线对象的几何约束及强度约束，提出一种改进的皱纹定量评价方法。该方法不再局限于对单条皱纹进行评价，填补了人脸整体皱纹定量评价指标的空缺。本文在二维人脸面部图像上验证了所提出的面部皱纹增强检测及评价方法的有效性。

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40. 基于Circle映射和自适应t分布变异改进的鹈鹕优化算法

高猛, 曾宪文

计算机与现代化 2024, 0 (09): 69-73. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.012

摘要（132）

PDF（pc）（2355KB）（90）

针对传统鹈鹕优化算法（POA）存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷，提出一种基于Circle映射初始化和自适应t分布变异的改进的鹈鹕优化算法（IPOA）。首先，在种群初始化阶段，采用Circle映射生成具有高度多样性的初始解，并结合反向学习策略，提高种群多样性，增强种群的探索能力。其次，在迭代过程中，采用自适应t分布变异操作对个体进行扰动，有助于鹈鹕优化算法跳出局部最优解并提高收敛速度。另外，在鹈鹕优化算法的探索阶段引入自适应因子和改进惯性权重，更好地平衡算法全局探索能力和局部开发能力。最后，在多个测试函数上将IPOA与其他4种经典算法进行比较。实验结果表明，IPOA在收敛速度、全局搜索能力和收敛鲁棒性方面均有显著提升。

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