当期目录

2020年 第0卷 第04期    刊出日期：2020-04-22

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人工智能

一种基于透视变换数据增广的斜视目标鲁棒检测方法

李程启１,郑文杰1,黄文礼2,温招洋2

2020, 0(04):  1.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.001

摘要 ( 199 )   PDF (1987KB) ( 287 )  

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目标检测通过运用卷积神经网络技术，使得在识别的精度上取得非常大的进步。通用的目标检测已经取得较好的检测效果，但是针对工业生产中存在样本量较少的斜视目标问题，算法检测效果较差。主要的原因是训练样本非常稀少，造成基于深度神经网络的检测模型训练发生偏移，对整体的检测精度造成影响。本文提出一种基于透视变换数据增广的斜视目标鲁棒检测方法，通过透视变换模拟斜视目标出现的场景，解决斜视目标样本量较少的问题，同时能够显著增加用于训练的斜视目标样本量，提高斜视目标的识别精度。实验结果表明本文提出的方法对检测精度的提高效果明显。

基于聚类分析与说话人识别的语音跟踪

郝敏,刘航,李扬,简单,王俊影

2020, 0(04):  7.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.002

摘要 ( 337 )   PDF (1216KB) ( 210 )  

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目前语音跟踪在说话人干扰的条件下，即一段语音中存在多个说话人的混合语音信号时，语音跟踪质量会严重下降。针对这种情况，提出一种基于聚类分析与说话人识别的语音跟踪算法。算法首先使用改进的聚类分析方法进行语音分离，具体包括在K-means聚类中对质心进行缓存并降低采样率，以及在embedding特征空间引入正则项。其次，算法采用GMM-UBM说话人模型进行语音跟踪。实验结果表明改进的聚类分析方法可以有效提高算法的实时性及其语音分离质量，GMM-UBM模型在3 s语音的测试中具有84%的识别率。

一种分布式可持续集成自动化测试平台

雷建胜1,苏晓2,金明磊1

2020, 0(04):  14.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.003

摘要 ( 349 )   PDF (1092KB) ( 156 )  

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软件开发过程中，随着逻辑复杂度的不断增加，专门的测试可以有效地减少软件的bug，提高软件的质量，然而传统的人工测试已经不能满足当前软件开发的需求。为此，提出一种分布式可持续集成的自动化测试平台，基于Jenkins平台实现分布式可持续集成，选用Git作为版本管理工具，使用Katalon作为自动化测试工具。平台实现对Web软件每日自动更新并持续集成自动化测试，该平台在Web软件测试中大大地减少了测试人员重复回归测试的工作量。

一种大视差场景下的实时视频拼接系统

杨丹1，2,陈君1，2,朱小勇1

2020, 0(04):  19.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.004

摘要 ( 441 )   PDF (2211KB) ( 207 )  

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随着虚拟现实技术和视频直播技术的发展，全景视频直播受到广泛的关注。传统的全景产品在处理大视差场景时易发生图像畸变，且难以兼顾实时性要求。为了解决这些问题，设计一种两路视频拼接系统。首先建立拼接背景模型。然后结合ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)和基于移动DLT(Direct Linear Transformation)的APAP（As-Projective-As-Possible）算法完成图像配准，并改进一种基于最小能量检测的方法寻找最优接缝以避免移动前景引起的鬼影和错位。最后通过拼接模型计算阶段所得的参数索引表，对重叠区域进行融合完成视频帧的实时拼接。实验结果表明该系统可以处理大视差场景，具有良好的实时拼接效果。

基于EBGAN的图像风格化技术

陶颖,刘惠义

2020, 0(04):  24.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.005

摘要 ( 264 )   PDF (6679KB) ( 168 )  

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为了解决传统图像风格化算法生成图像的多样性较差的问题，本文提出一种基于EBGAN(Energy-Based Generative Adversarial Net)的网络模型，即在鉴别器中引入能量函数思想，设计Autoencoder使其能分别针对真假输入产生不同重构结果，计算输入图像重构前后的误差值，以此误差值作为能量概念用来鉴别输入图像。在Autoencoder的编码阶段，对于编码后的向量引入正交控制，控制同一batch中的两两向量最大正交化，推动生成器生成朝着不同方向发展的图像。使用该模型在Facades和Cityscapes数据集上进行实验，实验结果表明本文的网络模型能有效完成图像风格化过程，较传统图像风格化网络模型能生成更加多样化的图像。

基于YOLOv3与ResNet50的摄影机器人人脸识别跟踪系统

陈凯,祖莉,欧屹

2020, 0(04):  30.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.006

摘要 ( 506 )   PDF (2453KB) ( 193 )  

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虚拟演播室下，针对需要摄影机器人来自动完成对主持人的识别并对其进行镜头跟踪的任务，提出一种在基于YOLOv3完成人脸检测的基础上，构建ResNet50网络，对主持人进行人脸识别及镜头跟踪的系统。为提高其在开放集上人脸识别的精度，基于CASIA-FaceV5与PubFig数据集构建人脸训练集，在改进的ResNet50模型上完成模型的联合监督训练。结合摄影机器人运动控制算法进行实验，实验表明该系统具有较好的识别精度与实时性，能够满足虚拟演播室下摄影机器人人脸跟踪要求。

一种改进的LSTM模型在图像标题生成中的应用

王志平,郑宝友,刘仪伟

2020, 0(04):  37.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.007

摘要 ( 327 )   PDF (918KB) ( 210 )  

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为解决传统长短时记忆(LSTM)神经网络存在过早饱和的问题，使得对给定的图片能够生成更准确的描述，提出一种基于反正切函数的长短时记忆(ITLSTM)神经网络模型。首先，利用经典的卷积神经网络模型提取图像特征；然后，利用ITLSTM神经网络模型来表征图像对应的描述；最后在Flickr8K数据集上评估模型的性能,并与几种经典的图像标题生成模型如Google NIC等进行比较，实验结果表明本文提出的模型能够有效地提高图像标题生成的准确性。

信息安全

一种无安全信道的模糊关键字搜索加密方案

曹永明

2020, 0(04):  42.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.008

摘要 ( 281 )   PDF (530KB) ( 163 )  

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在互联网技术高度发达的今天，人们越来越习惯把个人数据上传到云端进行存储。传统可搜索公钥加密方案仅支持对精确的关键字进行搜索，用户需要精确地输入搜索关键字，且需要使用安全信道来传输陷门，降低了系统的可用性。针对安全信道，本文结合公钥加密技术提出一种无安全信道的模糊关键字搜索加密方案。该方案在不使用安全信道的情况下也能保证信息的隐私性，使用通配符技术来降低关键字集的空间大小，并且给出安全性验证。

基于加密传输的标识解析模型研究

左鹏,贺智谋,袁 梦,张海阔,杨卫平

2020, 0(04):  46.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.009

摘要 ( 270 )   PDF (1060KB) ( 157 )  

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标识解析系统是互联网稳定运行和发展的基石，其隐私保护和数据安全问题日益引起关注。基于签名技术的DNSSEC和基于加密技术的DoT等机制解决了部分安全问题，但无法实现标识解析全流程的用户隐私保护。结合当前技术研究现状，提出一种新的基于加密传输的标识解析信任模型，建立信任链实现标识解析系统各节点的信任传递，通过全流程加密通信，保护标识解析过程中用户隐私和数据安全。首先简要介绍域名领域安全技术的研究现状，然后详细描述模型的整体架构、信任链模型和工作流程，最后通过5组实验，对模型在不同加密方法和传输协议下的时延、性能、安全性进行测试和分析，并结合现网DNS测试结果对模型的现实可行性进行验证。

泛在电力物联网可信安全接入方案

吴金宇1,张丽娟2,孙宏棣2,赖宇阳2

2020, 0(04):  52.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.010

摘要 ( 355 )   PDF (1226KB) ( 216 )  

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为全面提高全业务泛在电力物联网安全综合防御能力，解决目前全业务泛在电力物联网安全防护指导和终端认证机制的缺失和不足，本文提出一种泛在电力物联网可信安全接入方案。首先给电力物联网终端层设备确定一个唯一标识的指纹信息；然后结合该指纹信息，采用身份标识密码技术实现终端层设备的接入认证，阻断非法终端的接入；最后设计合法终端的身份信息安全传递机制，根据身份信息对合法终端的异常行为进行溯源。

基于盲签名的云共享数据完整性审计方案

张茜,王箭

2020, 0(04):  60.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.011

摘要 ( 234 )   PDF (1041KB) ( 137 )  

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云端共享数据完整性审计用来验证一个用户群组共享在云端的数据的完整性。传统方式下，成员用户需要为每一个数据块生成认证器，再将数据块和对应的认证器上传到云服务器中保存。然而用户的计算资源有限且计算能力不高，由用户产生数据块认证器需要消耗用户很大的计算开销。为了节省用户的计算资源，提高认证器生成的效率，提出基于盲签名算法的云共享数据完整性审计方案。用户先对数据块进行盲化再发送到认证器生成中心生成相应的认证器，此外，方案中对第三方审计者TPA进行审计授权，有效地避免了攻击者对于云服务器的DDoS攻击。安全性分析和实验结果表明该方案是安全、高效的。

数据库与数据挖掘

一种基于自适应关联熵的关键字提取算法

罗有志1,2，陈征明2，陈明2，梅文涛2

2020, 0(04):  67.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.012

摘要 ( 279 )   PDF (782KB) ( 161 )  

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相较于传统的依托词汇频率大小进行关键字提取技术，TextRank算法能够考虑词汇节点之间的相似性信息，却仍忽略了词汇上下文信息以及文章的语义结构等。在节点图权重迭代的基础上，本文利用文本上下文词汇的关联规则信息，引入关联熵的概念，自适应调整阻尼系数和滑动窗口大小，更贴近文本词汇的实际语义情况，能够较好地处理低词频和新词汇信息。实验表明，相较于TFIDF和TR等算法，本文算法在处理关键字提取时能够达到更准确的效果。

基于SCSO-GRU模型的网络流量预测

高佰宏1,刘朝晖1,刘华2

2020, 0(04):  72.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.013

摘要 ( 323 )   PDF (1051KB) ( 207 )  

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网络流量有实时性、不稳定性和时序相关性等特点，传统网络流量预测模型存在泛化能力不强和预测精度低等不足之处。为解决这些不足，本文提出一种结合基于正余弦的群优化（SCSO）算法的GRU神经网络的网络流量预测模型（SCSO-GRU）。首先，介绍SCSO算法的粒子更新原理；然后构建SCSO-GRU神经网络的网络流量预测模型，将SCSO算法用于模型训练，提高训练效果，克服传统GRU神经网络收敛于局部最优的缺点；最后用SCSO-GRU模型进行网络流量预测。实验结果表明，与传统LSTM和GRU模型相比，本文模型具有显著的收敛效果和较好的预测精度，可以更好地刻画网络流量变化趋势。

基于数据挖掘的现场作业风险态势评估方法

蒋毅,欧郁强,梁广,高杨,严永高,林捷,赵晓宁

2020, 0(04):  78.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.014

摘要 ( 347 )   PDF (1301KB) ( 220 )  

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为保障电网安全稳定运行,减少生产安全事故，供电企业针对大量的基建、生产运行作业开展现场安全管理，积累了海量作业管理及安全管理业务数据。为更好地应用这些数据，使其真正为供电企业作业风险预警及防控服务，在梳理供电企业现场作业全过程的数据基础上，对作业风险态势要素历史数据进行分析，识别出人、机、料、法、环境和管理等风险影响因素，从人员、设备（机械）、材料工器具、作业方法、作业环境与时间管理6个维度构建现场作业风险评估指标体系及作业安全态势指数模型，结合信息技术，开展风险态势智能评估的工具设计。

算法设计与分析

一种基于新差异算子和纹理的SAR图像水体变化检测算法

李玲玉,张毅

2020, 0(04):  85.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.015

摘要 ( 236 )   PDF (7105KB) ( 137 )  

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针对多时相合成孔径雷达(SAR)变化检测中的孤立噪声点、需人工选择部分参数、信息利用不全等问题，提出一种基于新差异算子和纹理的SAR图像水体变化检测算法。一是根据SAR图像的特征，结合比率检测算子(LR)和最大似然比检测算子(LLR)，提出一种新的差异算子，放大非变化和变化区域的特点，然后根据新差异图像的相邻直方图比值图确定差异图像初始分割阈值。二是提出一种新的基于局部信息的模糊C均值聚类(FLICM)方法，该方法利用初始分割阈值得到初始聚类中心，然后提出基于纹理的FLICM(FLICM_texture)方法进一步将差异图像分为3类。三是根据差异图像分割的阈值将过渡区域再次分类。本文利用加拿大渥太华和瑞士伯尔尼市、印度金奈上空的SAR图像，展示了本文方法的优越性。渥太华地区的正确率(PCC)达到了98.00%，kappa系数达到了92.03%；伯尔尼地区PCC达到了99.66%，kappa系数达到了85.77%；金奈地区PCC达到了98.83%，kappa系数达到了84.96%。

基于模板匹配的三维人体语义特征提取算法

李灵杰1,童晶1,2,步文瑜1,孙海舟1,陈正鸣1,2

2020, 0(04):  95.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.016

摘要 ( 365 )   PDF (3202KB) ( 202 )  

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随着社会经济发展，生活水平的提高，人们对定制产品的需求越来越多，例如服装高级定制、健身计划定制等。为更好地满足这些需求并提供精准的数据支撑，需提取精确的人体语义特征，即人体的身高、胸围、腰围等一系列参数。对现有特征提取算法进行分析研究，设计一种基于模板匹配的三维人体语义特征提取算法。通过模板模型逼近输入模型，将模板模型上的语义特征采样点拓展到输入模型上，使用NURBS曲线拟合采样点，计算曲线长度。实验结果表明本文所提算法综合性能好，能够为服装定制、人体动画、人体工程学设计等提供精确广泛的数据支持。

基于ResNet网络的医用塑瓶制造缺陷检测方法

付磊,任德均,胡云起,郜明,邱吕

2020, 0(04):  104.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.017

摘要 ( 318 )   PDF (1338KB) ( 276 )  

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本文提出一种基于深度学习的识别方法用于医用塑瓶气泡、积料等生产缺陷的实时检测，设计工业现场的视觉检测硬件平台，细述积料与气泡检测算法的原理，简述算法检测前的图像预处理。在Pytorch框架下通过ResNet系列算法与MobilenetV2算法的正交实验对积料检测实时性能进行比较，同时优化RetinaNet网络在气泡上的检测性能。在生产现场中该方法关于积料的平均检测精度为99.7%，单幅图片检测时间为29.7 ms；气泡的Fβ指数为99.5%，单幅图片检测时间为35.5 ms，达到企业生产的要求。

基于信道特征和随机插值的物理层算法

吴游,陈诚,金龙

2020, 0(04):  109.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.018

摘要 ( 211 )   PDF (1020KB) ( 123 )  

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分析无线通信系统当下的安全现状及保护物理层安全的必要性，结合无线信道的密钥生成方法，提出一种基于正交频分复用（OFDM）系统并行调制特点的随机插值的物理层安全算法。该算法的核心思想是在共享密钥的控制下，通过对快速傅里叶逆变换（IFFT）后输出的数据符号进行随机插值，将原OFDM符号重构，使得非法用户难以正确解调信号，达到保护传输信息安全的目的。该算法基于物理层加密，可更好地保护空中接口和无线链路，并行加密的过程也降低了通信系统实现的复杂度。通过理论分析及仿真实验表明，新算法可有效对抗各种非法攻击，同时对通信系统的固有性能影响较小，且能较好地适应多径信道，表现出不错的抗多径衰落能力。

基于混合全局池化的回环检测算法

宋周锐

2020, 0(04):  115.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.019

摘要 ( 274 )   PDF (1018KB) ( 582 )  

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基于深度学习的回环检测算法已被验证性能优于传统方法。然而深度学习计算量大，在移动机器人上往往难以部署大型卷积神经网络，而小型卷积神经网络在大型场景中表现欠佳。对此，本文提出一种将大型卷积神经网络部署在移动机器人上的方案。首先，利用混合全局池化层将特征图转换为特征向量，实验表明该方法与其他更复杂方法性能相当，计算更简单。然后提出一种基于块浮点数的卷积神经网络加速引擎，可显著地降低运算能耗，在不需要重新训练的情况下，几乎没有导致性能损失。

基于改进型SSD算法的空瓶表面缺陷检测

吴华运,任德均,付磊,郜明,吕义昭,邱吕

2020, 0(04):  121.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.020

摘要 ( 331 )   PDF (1273KB) ( 228 )  

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注塑空瓶在生产过程中瓶身表面会产生大量缺陷，这些缺陷对产品的外观和使用造成重要的影响。传统的人工检测由于劳动强度高、检测效率低等缺点已不适用，基于机器视觉的传统检测算法对于复杂的场景变化，所提取的特征通常很难用于缺陷分类和识别。因此，提出一种基于SSD算法，对注塑空瓶表面缺陷进行检测。考虑空瓶表面缺陷较小，特征难以提取,为提高检测效果，在SSD网络结构中加入特征融合模块，为预测层提供丰富的语义特征；同时在网络中引入注意力机制，增加网络的特征提取能力，有效地提高网络的检测精度。通过用空瓶表面缺陷数据集对本文的方法进行验证，准确率为98.3%，漏检率为0.74%，误检率为0.96%，mAP为96.5%，相比原始的SSD算法的mAP，本文算法提高了近5.6个百分点。