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当期目录

    2019年 第0卷 第11期    刊出日期:2019-11-15
    图像处理
    基于自适应模糊映射图估计的离焦靶标图像盲复原
    杨苗,于涛,赵利强,郭永奇,邱科鹏
    2019, 0(11):  1.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.001
    摘要 ( 122 )   PDF (5299KB) ( 106 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    为解决靶标图像全局和局部离焦模糊问题,提出一种基于自适应模糊映射图估计的快速盲复原方法。首先,根据尺度空间图像边缘的连续性,自适应选择二次模糊量参考矩阵,并对离焦模糊靶标图像进行二次模糊,然后基于图像边缘差比计算稀疏模糊映射图,利用引导滤波进行插值获取模糊映射图,最后基于光学离焦退化模型建立模糊映射图和模糊退化图像之间的物理关系,实现离焦模糊靶标图像快速复原。实验结果表明,本文方法能够有效恢复离焦模糊靶标图像,增强靶标图像边缘特征,在算法运行效率上有极大优势,避免了迭代算法的高时耗问题,适合实际工业应用。
    基于多任务无参考图像质量评价模型研究
    杨璐,魏敏
    2019, 0(11):  7.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.002
    摘要 ( 185 )   PDF (2602KB) ( 128 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    基于深度学习的无参考图像质量评价(NRIQA)模型常见2种结构,即单任务(Single-task)结构和多任务(Multi-task)结构。为了探讨在没有预训练情况下多任务结构对模型准确率影响,对比分析了基于MEON调整后的多任务模型及单任务模型在无参考图像质量评价任务上的性能优劣,其中多任务模型在图像质量评价数据库LIVE、TID2013上分别取得了0.882、0.871的准确率,表现出同等甚至优于单任务模型的性能。在此基础上,多任务模型的子任务输出维度实验表明在NRIQA研究中,子任务能够根据需求和目标在相关数据集上预训练,再结合质量评价任务微调,具有可迁移学习集成于其他任务中的优点。
    基于生成对抗网络的遥感图像去云算法
    李华莹1,林道玉2,张捷1,刘必欣1
    2019, 0(11):  13.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.003
    摘要 ( 349 )   PDF (3980KB) ( 181 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    计算机视觉中的许多问题可以抽象为将输入图像“转换”成对应的输出图像,图像转换算法是许多计算机视觉问题的通用解决方案,例如语义分割、风格转换等。本文将以遥感图像去云作为图像转换的特例,研究基于生成对抗网络的图像转换算法。提出基于残差模块的生成模型可以对单幅遥感图像进行厚云和薄云的去除;同时提出的多尺度判别网络以及VGG损失函数,有效地解决了复杂场景的云雾遮挡问题。实验结果表明,本文提出的图像转换算法在遥感图像薄云数据集上峰值信噪比提升了1.64 dB,在厚云数据集上峰值信噪比提升了1.92 dB,同时生成的无云遥感图像和真实的无云图像具有较高的结构相似性。
    数据库与数据挖掘
    基于数据虚拟化技术的多来源数据集成方法
    张子晔1,刘玉龙1,呼北2
    2019, 0(11):  18.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.004
    摘要 ( 237 )   PDF (1051KB) ( 194 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    司法业务数据存储没有统一的格式标准,各机关在进行数据查询访问时存在数据孤岛现象。为解决数据访问之间的异构性,本文提出一种基于数据虚拟化的多来源司法数据集成方法,通过数据虚拟化技术建立元数据映射关系,利用中间件构成数据交换中心,实现多机关多类型司法数据集成。利用改进的K-means聚类算法对虚拟对象元数据进行聚簇,缩短数据访问时间,提高司法数据查询效率。本文方法可以忽略数据存储异构性的影响,实现各司法机关无障碍数据访问通道。
    基于CNN和MC的水文时间序列预测组合模型
    许国艳1,朱进1,司存友2,胡文斌2,刘凡1
    2019, 0(11):  23.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.005
    摘要 ( 287 )   PDF (1098KB) ( 238 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    对于水位精准的预测是预防洪涝灾害的有效措施。在深度学习不断发展的背景下,提出基于卷积神经网络和马尔科夫链的水文时间序列预测组合模型,该模型解决了现有算法未考虑站点之间空间的相关性、多维输入的时候会提高特征提取中数据重建的复杂度,以及单一模型只考虑水位时间序列线性部分而未考虑非线性部分所导致的预测精度低的问题。该组合模型首先运用卷积神经网络训练水位时间序列和降雨量时间序列对未来水位进行预测,并结合原始时间序列计算得到残差序列,再将使用马尔科夫链训练残差序列得到的残差预测结果和卷积神经网络预测的值相加得到最终的结果。实验表明,该方法与现有算法相比,在预报准确率上能够取得更好的效果。
    基于Holt-Winters的时间序列预测在大数据监控系统中的分析与应用
    王宇飞1,杜天苍1,2
    2019, 0(11):  29.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.006
    摘要 ( 204 )   PDF (1164KB) ( 136 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对大数据监控系统对时间序列预测准确性和实时性的需求,以及大数据监控系统中时间序列呈现趋势性和季节性变化的特点,选择Holt-Winters算法建立时间序列预测模型。首先介绍时间序列的概念和特点,然后分析Holt-Winters算法的原理以及预测条件。选取合适的平滑系数是影响Holt-Winters算法预测准确性的关键,结合L-BFGS算法在不同时间区间求最优解,实现动态平滑系数的选取。最后以用户2天的页面访问量作为实验数据,通过相对误差指标的比较分析,验证该算法能满足大数据监控系统对时间序列预测的需求,具有较好的实际应用效果。
    算法设计与分析
    基于Kinect三维重构的特征点提取改进
    陈凯扬1,罗志灶2,王建兴2
    2019, 0(11):  34.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.007
    摘要 ( 175 )   PDF (668KB) ( 104 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对机器人在复杂的室内环境中,因提取特征点低效率、高失真造成性价比较低的问题,提出一种改进的SIFT特征点提取与匹配算法,并在此基础上构建基于Kinect的SLAM系统。SLAM系统前端对SIFT特征点提取法进行改进,使用高斯分离模糊函数,提高SIFT算法提取特征点的速度,并且使用RANSAC筛选不稳定特征点。本文所提出的改进型SIFT特征点提取法的SLAM系统可以对复杂与空旷的室内环境高效率、低失真的重构。
    电影推荐系统中基于图的协同过滤算法
    郑策1,2,尤佳莉1,2
    2019, 0(11):  38.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.008
    摘要 ( 177 )   PDF (1411KB) ( 129 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    在视频服务领域,通常使用传统的协同过滤算法来解决评分数据较为稀疏的问题,而算法的视频相似度计算仅利用评分矩阵,从而造成推荐准确度较低,针对视频资源中的电影这一应用场景提出一种基于图的协同过滤算法。结合电影属性与用户偏好的关联性,将电影信息中类型、导演和演员等信息进行图元素的映射,融合图结构特点来计算影片资源的相似度。用该方法替代传统协同过滤算法中仅利用评分矩阵的相似度计算方法,在一定程度上缓解了由于数据稀疏性影响推荐准确度的问题,实验验证了该方法的有效性。
    基于极限学习机的组合软件可靠性模型研究
    李思雨
    2019, 0(11):  44.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.009
    摘要 ( 158 )   PDF (714KB) ( 122 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对单一软件可靠性模型适应性不强和数据驱动模型稳定性较差的问题,本文选取3种典型软件可靠性模型作为基模型,利用极限学习机对基模型的预测结果进行加权优化,得到组合软件可靠性模型,实现经典软件可靠性模型和人工智能算法的有机结合。通过对3组失效数据进行仿真实验,并与单一模型、基于其他神经网络算法的组合模型以及数据驱动模型的预测结果进行对比,验证了本文模型能够有效地提升预测精度和模型的适应性。
    基于控制理论的软件自适应方法
    金志强,李晓辉,吕仁健,汪涵,程凯
    2019, 0(11):  49.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.010
    摘要 ( 164 )   PDF (1323KB) ( 107 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    软件自适应是近年来软件领域的研究热点,但随着边缘计算带来的计算模式的改变,当前的软件自适应方法已经难以适应差异巨大的设备资源。为提高软件对设备资源的适应性,对软件的资源消耗进行建模,提出一种基于控制理论的资源自适应方法,并依据PID控制理论设计资源自适应控制器。实验表明,提出的软件自适应方法和资源自适应控制器在不同负载情况下、负载变动情况下和不同设备资源情况下都能够适应嵌入式环境下资源的变化,与现有软件自适应方法相比具有更好的资源自适应能力。
    鼓风机转子工件尺寸和对称性的检测方法
    周洪雨1,马千里1,马蓬勃2
    2019, 0(11):  55.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.011
    摘要 ( 181 )   PDF (1580KB) ( 117 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对工业生产中鼓风机转子工件的尺寸和对称性经常出现不符合标准的情况,本文利用转子工件图像,基于边缘检测技术设计一种转子尺寸和对称性的检测方法。为了减少原始图像的噪声点,本文方法基于高斯滤波对原始图像进行降噪和二值化处理,在此基础上,使用基于Canny算子的边缘检测算法和基于最小二乘法的圆拟合方法,对工件内部孔洞进行检测;同时,使用基于改进的Canny算法对工件外部边缘进行检测,获取较为连续的边缘像素点,设计比对方法和动态模拟实验对尺寸和对称性进行检验。实验表明本文提出的检测方法对转子工件的尺寸和对称性的检测效果良好。
    多属性授权机构下属性可撤销的CP-ABE方案
    周李京,王敏,秦璐璐
    2019, 0(11):  60.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.012
    摘要 ( 217 )   PDF (616KB) ( 100 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    属性基加密(ABE)不仅可以保障数据的安全性,而且能实现数据细粒度的访问控制。现实中,由于用户属性可能被频繁更改,在ABE方案中实现属性撤销是至关重要的。针对现有的方案就如何在计算效率资源受限的设备中实现用户有效的解密以及密钥托管问题,本文提出一个在云环境中多属性授权机构下的可撤销的ABE方案。在本文方案中,用户端使用外包解密技术来减少本地的计算负荷,将组合密钥和密文的更新委托云服务器,实现属性的撤销功能。安全性分析表明,本文方案在选择明文攻击下具有不可区分安全性,性能分析结果表明,本文方案更高效。
    人工智能
    桌面型机械臂的机器视觉应用框架研究
    马兴录,何爱欣,李莹莹
    2019, 0(11):  64.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.013
    摘要 ( 185 )   PDF (1154KB) ( 106 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    与传统工业机械臂相比,桌面型机械臂具有环境多变、人机协作等特点,为其增加视觉功能显得尤为重要。而目前实现机器视觉的应用框架有很多,如何根据机械臂工作环境及性质,搭建合适的视觉应用软硬件平台,以提高机器视觉识别的准确率和效率是本文研究的重点。本文通过采用TensorFlow深度学习框架,利用嵌入式系统的软硬件设计,结合OpenCV等图像处理软件,搭建适合桌面型机械臂的机器视觉二次开发框架,为进一步开发基于视觉的机械臂应用提供了基础。仿真测试及人机协作的案例应用表明该框架具有较好的适应性和高效性。
    一种智能视频监控系统中的行人检测方法
    杨磊1,王少云2,刘力冉1,龚永富1
    2019, 0(11):  69.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.014
    摘要 ( 230 )   PDF (2636KB) ( 167 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    在智能视频监控系统的行人检测中,目前使用的目标检测算法R-CNN和YOLO系列算法或速度较慢,无法满足实时性要求;或需要较大的GPU显存空间,难以部署。YOLOv3-tiny算法作为YOLO系列的精简版本,对设备要求较低、速度快,但该算法精度较低。本文通过调整YOLOv3-tiny算法的grid cell横纵方向数量、优化YOLOv3-tiny算法网络结构、聚类确定anchor的数量及尺寸,得到改进的YOLO-Y算法,并通过数据增强方法对训练数据集进行扩充。改进的YOLO-Y算法将mAP从90%提升到92%,Recall从95%提升到97%,检测速度达到26帧/s,占用约1 GB显存空间。实验结果表明改进的YOLO-Y算法显著提高了算法检测精度,具有实时性,且不需要太大的显存空间,满足大部分智能视频监控系统的要求。
    基于3D卷积神经网络的动态手势识别
    顾陈楠,曾晓勤
    2019, 0(11):  75.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.015
    摘要 ( 271 )   PDF (1698KB) ( 264 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    传统的2D卷积神经网络在进行视频识别时容易丢失目标在时间维度上的相关特征信息,导致识别准确率降低。针对该问题,本文采用3D卷积网络作为基本的网络框架,使用3D卷积核进行卷积操作提取视频中的时空特征,同时集成多个3D卷积神经网络模型对动态手势进行识别。为了提高模型的收敛速度和训练的稳定性,运用批量归一化(BN)技术优化网络,使优化后的网络训练时间缩短。实验结果表明,本文方法对于动态手势的识别具有较好的识别结果,在Sheffield Kinect Gesture (SKIG)数据集上识别准确率达到98.06%。与单独使用RGB信息、深度信息以及传统2D CNN相比,手势识别率均有所提高,验证了本文方法的可行性和有效性。
    基于TAN分类器的交通灯时间智能动态估计
    陈海洋1,环晓敏1,陈新展2,刘喜庆1
    2019, 0(11):  81.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.016
    摘要 ( 122 )   PDF (1228KB) ( 94 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对目前交通灯智能化程度低,容易造成交通拥堵的问题,提出一种基于TAN分类器的交通灯时间智能动态估计方法。首先,分析影响交通灯时间的主要因素,并对采集到的数据用模糊分类函数进行离散化处理;其次,依据K2算法学习TAN分类器结构;接着,使用最大似然估计法学习TAN分类器的参数;最后,通过基于时间窗的前向后向算法在线估计出最佳交通灯时间。仿真实验结果表明:本文提出的方法能够根据实时交通路况信息动态估计出最佳交通灯时间,当路口畅通时,交通灯时间短;反之,交通灯时间长。对有效缓解交通拥堵,减少环境污染有着重要的现实意义。
    应用与开发
    节气文化基因的数字化设计
    曲丽娜,彭莉
    2019, 0(11):  88.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.017
    摘要 ( 208 )   PDF (4807KB) ( 83 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    将二十四节气的文化基因融入到数字化设计中,提高用户参与度、积极性,扩大传播范围,加快传播速度,实现对二十四节气文化更好的保护传承。通过感性分析法、形状文法等对节气进行研究后提取节气内涵、色彩及形态基因,结合数字化技术并借助计算机辅助设计手段进行设计。通过李克特五点量表法对同类产品进行对比分析与设计实例《节气宝宝》共同论证将节气文化基因进行数字化设计是可行的。该思路既节约非遗保护成本,又能达到较好保护效果,为其他非遗传承保护提供新的借鉴。
    基于HoloLens的变电站运维仿真培训系统
    雷振江1,王雷1,崔吉生1,陈 硕2,徐正清3,于海龙2,孟皓2,刘国忠2
    2019, 0(11):  94.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.018
    摘要 ( 234 )   PDF (2305KB) ( 135 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    HoloLens增强现实(Augmented Reality, AR)眼镜为现实世界叠加了逼真的3D全息影像,因此其常被采用为平台来开发基于增强现实技术的变电设备运维仿真培训系统。以HoloLens的主相机作为变电站图像采集设备,采用ASIFT设备局部特征识别方法、人工编码标识识别方法和基于光学字符识别技术(OCR)的设备标牌识别方法相结合,实现变电站不同大小和不同形状设备的可靠识别;通过视觉方法寻找人工标识特征点或设备特征点对目标设备进行精确定位和初始化注册,并利用HoloLens的空间锚点(Anchor)技术,实现目标设备的快速跟踪和注册;构建基于增强现实的变电设备运维学习、训练和考核环境,并进行示范验证。本文通过拓展现有实训系统的功能,提升了现有实训系统的实用性、交互性与体验感,提高了培训的效果和效率。
    基于视听感官通道的交互性环境学习有效性研究
    杨勤1,王偲羽2,熊文彬2
    2019, 0(11):  100.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.019
    摘要 ( 149 )   PDF (987KB) ( 74 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    研究交互环境对于学习效果的影响,通过在受测验者的听觉、视觉感官组合变化所产生的通道效应下,探究在非交互教学、交互教学以及交互程度不同的教学环境下的学习效果有效性。设计组合式教学测验,把视觉、听觉不同通道的组合方式,与交互性高低程度不同的教学方式结合,来分析学习者的学习效果。通过测验获取数据并分析,探究不同环〖JP2〗境下的学习有效性。本文实验表明交互学习环境中通道效应对于学习有促进作用,不同交互程度的学习环境对于通道效应的影响也是不一样的,一定程度的交互学习环境对于学习有促进作用,而交互程度较高的学习环境反而会起消极作用。
    基于互联网+和电子政务的不动产数据共享系统建设
    徐晗1,2,刘从军1,2
    2019, 0(11):  106.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.020
    摘要 ( 196 )   PDF (1790KB) ( 110 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    随着全国“互联网〖KG-*4〗+政务服务”模式的开展和信息化改革的深入推进,不动产登记机构应当建立各部门之间的互联互通机制,来解决不动产机构同一地区各部门之间的信息共享困难问题。本文通过建立一体化数据共享信息化管理平台,将不动产机构各个部门的应用系统通过数据接口等技术方式与数据共享系统对接,保证业务和数据的统一,实现系统间信息数据的互通、共享和有序衔接,促进政府服务信息化的全面、协调、可持续发展。
    基于包簇映射架构的包漂移策略研究
    梁慈1,陈世平2
    2019, 0(11):  112.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.021
    摘要 ( 128 )   PDF (1584KB) ( 119 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    数据中心资源分配问题一直以来都是国内外研究的热点问题。鉴于此,在包簇框架下提出一种包漂移策略。该策略首先利用“包簇”模型的分层思想降解虚拟机与服务器之间的映射复杂度,根据簇上资源负载,采用模糊C均值聚类方法(FCM)对其进行分区;然后根据最大相关性算法选择包加入待漂移队列,并设置该队列中包的处理优先级;最后依据漂移成本和资源匹配度构建概率模型为待漂移包挑选最佳的目标簇。在CloudSim仿真平台对文中包漂移策略进行实验仿真,结果表明该方案能有效提高数据中心服务质量和资源利用率,同时在降低能耗方面也有不错的表现。
    基于包簇映射机制的实验平台建设及应用
    丁顺1,陈世平2
    2019, 0(11):  120.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.022
    摘要 ( 149 )   PDF (1641KB) ( 111 )  
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    从一般云平台和项目的实际需求出发,结合包簇架构,利用CloudStack开源云平台,设计一种基于包簇映射机制的实验平台。该实验平台采用分层的设计方法,包含硬件设施层、虚拟资源层、调度层、包簇中间件层以及用户应用层,将传统以虚拟机形式的资源申请转换成以需求包的形式进行申请,同时用户可以指定其需求包结构及每个包所需的物理资源。通过对云平台调度原理的分析,阐述如何将项目中涉及的包簇部署算法应用到该实验平台中,为后续改善项目的研究成果提供实验依据。最后选取云计算管理平台的6种重要的管理功能,通过对基于包簇机制的实验平台和CloudStack、OpenStack这2种云管理平台进行整体功能测试,结果表明本文的包簇实验平台提供了较全面的管理功能,具有一定的应用市场。