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当期目录

    2020年 第0卷 第08期    刊出日期:2020-08-17
    图像处理
    基于双注意力机制的遥感图像目标检测
    周幸, 陈立福
    2020, 0(08):  1-7.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.001
    摘要 ( 336 )   PDF (3870KB) ( 286 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对遥感图像在复杂背景下小目标检测精度较低的问题,提出一种基于双注意力机制模型的SSD检测算法。该算法在前端特征提取网络中引入双注意力机制模型,强化低层特征图中小目标的有效特征信息并抑制冗余的语义信息,实现自适应特征学习;并在空间注意力模型中引入空洞卷积,保证卷积核感受野的同时减少了网络参数。引入Focal loss损失函数作为改进算法的分类损失函数,改善网络在训练过程中样本失衡的问题,增加正样本与难样本在训练时的权重比例,提升算法的检测性能。对遥感图像数据集NWPU VHR-10进行检测的结果表明,本文的改进算法在保证检测速度的同时提高了检测精度。与传统SSD算法相比,改进SSD算法的mAP提高了2.25个百分点,达到79.65%。
    面向输电线路的异常目标检测方法
    李辉, 周航, 董燕, 张淑军
    2020, 0(08):  8-13.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.002
    摘要 ( 304 )   PDF (4774KB) ( 252 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    输电线路异常目标检测是电力系统监控的重要环节。现有的检测方法并未针对输电线路场景进行有效设计,存在深度网络所提取的特征不够充分,在目标环境多变、尺度变化等影响下缺乏鲁棒性等问题。本文提出一种面向输电线路的异常目标检测方法,该方法采用HRNet作为主干网络提取高分辨率特征,结合HRFPN优化目标特征表示的质量与在RPN阶段均衡产生的正负锚点数量比例,并使用级联的目标检测器进行分类和边界框回归。在输电线路场景的检测结果表明,本文提出的方法具有更高的检测性能,优于Faster R-CNN、Cascade R-CNN。
    基于谱归一化生成对抗网络的目标SAR图像仿真方法
    孙智博, 徐向辉,
    2020, 0(08):  14-20.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.003
    摘要 ( 269 )   PDF (3159KB) ( 229 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    为解决合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)自动目标识别(Automatic Target Recognition, ATR)中的数据稀疏问题,提出一种基于谱归一化生成对抗网络(Spectral Normalization Generative Adversarial Network, SN-GAN)的目标SAR图像仿真方法。本文方法通过构建目标—场景—雷达耦合物理模型,求解散射强度分布图,利用SN-GAN实现对散射强度分布图的优化,生成高质量仿真SAR图像。通过3种相似性评估算法对仿真图像进行相似度评估,验证本文仿真方法的有效性。最后通过多组SAR ATR进行实验验证,在训练集中加入SN-GAN优化的仿真SAR图像可以有效缓解数据稀疏问题,提升分类算法的准确率。
    高精地图车道的三维可视化
    张骋, 苗新蕊, 牟雪曼
    2020, 0(08):  21-25.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.004
    摘要 ( 300 )   PDF (2982KB) ( 196 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    为了在自动驾驶汽车开发中实现三维地图可视化呈现及在模拟器中模拟真实道路,提出一套数据还原技术。通过把原始数据采用的经纬海拔(WGS84)坐标系转换为地心地固(ECEF)坐标,利用三维建模软件(Blender)API实现在不对ESRI数据进行编译的情况下将数据自动化地生成多边形网格模型。同时为提高数据使用效率,进一步进行局部坐标分割,最大化模型使用便利性。生成的三维网格模型,分别为模拟器的物理模块和渲染模块所用。针对高视觉效果要求的场合,提出对地图数据点做插值优化的方法,实现了场景的逼真还原和良好的可视化效果,自动化流程因无人工参与从而可控制人为数据处理错误和提高效率。
    基于红外可见光图像配准的电力设备分割算法
    刘晓康, 万曦, 涂文超, 周清楷, 田正稳
    2020, 0(08):  26-30.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.005
    摘要 ( 242 )   PDF (5673KB) ( 208 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    电力设备故障会导致变电站大范围停电,造成巨大损失。根据电力设备运行时会发热的特点,提出一种基于红外可见光图像配准的电力设备分割方法,便于进行故障检测。该方法首先利用结构化随机森林对电力设备的红外和可见光图像进行边缘检测,构建可见光边缘图像的多尺度高斯金字塔,然后结合归一化互信息对红外和可见光图像进行配准,对红外图像进行Otsu阈值分割,结合配准结果分割出可见光图像中的电力设备。实验结果表明,该算法能精确地实现配准及分割,具有一定实用性。
    一种面向互联概率加权的JPDA多传感器数据融合方法
    刘建锋,
    2020, 0(08):  31-40.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.006
    摘要 ( 231 )   PDF (3040KB) ( 177 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对单传感器联合概率数据互联(Joint Probabilistic Data Association, JPDA)在复杂环境下难以跟踪多个目标的问题,提出一种基于JPDA量测目标互联概率统计加权并行式和序贯式多传感器数据融合方法。首先,给出单传感器JPDA算法。然后,介绍多传感器JPDA数学模型,基于这一模型,使用互联概率加权,推导并行式和序贯式多传感器数据融合公式,这对多传感器数据融合有一定指导意义。最后,对单传感器JPDA方法在不同杂波密度、不同过程和不同观测噪声下目标跟踪的距离RMSE进行仿真,结果表明,随着这3项指标皆增大,目标距离RMSE增大;同时,对本文的2类多传感器JPDA方法与其他几类跟踪方法在数据集PETS2009下有关行人跟踪性能进行仿真,结果表明,本文并行式和序贯式多传感器JPDA方法相较于其他方法在跟踪准确性、跟踪位置准确性、航迹维持以及航迹遗失上皆为最优,而且序贯式融合略优于并行式多传感器JPDA。
    算法分析与设计
    一种检测控制流错误的多层分段标签方法
    郑伟宁, 庄毅, 顾浩为
    2020, 0(08):  41-50.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.007
    摘要 ( 169 )   PDF (1230KB) ( 123 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    提出一种利用多层分段标签实现的控制流错误检测技术CFMSL,可通过对多层分段标签的更新和检查在线检测出程序的控制流错误。CFMSL在编译时将标签更新与检查指令自动嵌入程序中,从而实现程序运行时的动态检查效果。本文提出的标签设计与计算方法较为新颖,可较大地降低方法的时空开销,并且具有处理复杂程序以及检测细微控制流错误的能力。通过编写的LLVM pass文件,CFMSL具备批量化、自动化处理程序的能力。最后使用本文设计的故障注入工具模拟控制流错误对软件的影响,同时评估CFMSL的错误检测能力与时空开销。实验结果表明,相较于其他方法,CFMSL在保证较高检错能力的同时具有较低时空开销,显示出了本文提出的方法的优越性。
    基于注意力机制的高效点云识别方法
    林钦壮, 何昭水
    2020, 0(08):  51-55.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.008
    摘要 ( 195 )   PDF (727KB) ( 170 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    在点云识别中,将点云数据映射成二维图片或者还原成三维空间等方法具有计算量大、场景通用性差的缺点。为此,本文提出一种基于注意力机制的深度残差学习网络的方法。本文方法通过注意力机制获得点云中不同点的权重分布和关键点,直接利用点云数据进行高效地识别。通过实验对比了多种不同方法在ModelNet40等数据集上的识别能力。结果表明,与基于二维图片方法、基于三维空间的方法以及直接处理点云的方法相比,本文方法在保证高识别精度的同时,具有参数量小、计算量小、更高效等优点。
    基于可变权重损失函数和难例挖掘模块的Faster R-CNN改进算法
    施非, 邱臻, 韩勤, 李金耿, 钱惠敏, 项文波
    2020, 0(08):  56-62.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.009
    摘要 ( 303 )   PDF (2019KB) ( 179 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    基于深度卷积神经网络的目标检测算法已成为目标检测领域中的研究热点,它包括基于区域提议的两阶段目标检测算法和基于位置回归的一阶段目标检测算法。Faster R-CNN是两阶段目标检测的典型算法之一,但是,训练数据集中简单样本-〖KG-*8〗难分样本数量不平衡,以及样本数据的类间不平衡,都是影响Faster R-CNN检测精度的重要原因。本文提出一种基于可变权重损失函数Focal Loss和难例挖掘模块的改进Faster R-CNN算法。具体地,在网络的分类部分引入Focal Loss函数,通过权重调节样本数据的类间不平衡,改善简单样本-〖KG-*8〗难分样本的数量不平衡;同时,修改网络结构,引入难例挖掘模块,进一步平衡简单样本-〖KG-*8〗难分样本的数量,提高网络的检测性能。本文采用不同数据集,不同基础网络来测试提出的算法性能。实验结果表明,在VGG-16基础网络下,本文算法在Pascal VOC 2007数据集上平均检测精度较原算法提高了0.9个百分点,在Pascal VOC 07+12数据集上提高了1.7个百分点;在Res-101基础网络上,在Pascal VOC 2007数据集上平均检测精度较原算法提高了1.3个百分点,在Pascal VOC 07+12数据集上提高了1.5个百分点。
    算法设计与分析
    具有对偶约束的半监督重叠社区发现方法
    许小媛, 李海波, 于本成, 刘芳
    2020, 0(08):  63-68.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.010
    摘要 ( 193 )   PDF (959KB) ( 134 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    在复杂网络重叠社区发现方法的研究中,提高算法准确度的方法之一是利用额外的背景信息(例如来自领域专家的)作为约束的来源来指导社区检测过程。本文研究探索半监督策略的潜力,用以改善在网络中寻找重叠的社区的准确性。在进程的初始化阶段和子社区扩展过程中引入必须链接和不可能链接的约束,提出一种使用有限数量的成对约束、结合贪心策略来寻找重叠社区的方法PC-GCE(Pairwise Constrained Greedy Clique Expansion)。对模拟网络数据与当前无约束的局部扩展重叠社区发现算法(GCE)进行对比实验,结果表明PC-GCE方法在发现重叠社区的性能上优于无约束的算法,并且随着成对约束数量的增加,发现重叠社区的性能越好。
    算法分析与设计
    基于图嵌入的用户加权Slope One算法
    钟志松, 彭清桦, 吴广潮
    2020, 0(08):  69-75.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.011
    摘要 ( 200 )   PDF (1060KB) ( 137 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对传统Slope One推荐算法在稀疏数据集上预测准确率较低的问题,提出一种基于图嵌入的加权Slope One算法。本文算法首先以融合时间信息的用户相似度为边权建立用户关联图,对该图进行图嵌入得到用户特征向量,然后基于Canopy聚类对用户进行类内加权Slope One推荐。另外,为优化算法性能,本文算法基于Spark计算框架实现。实验结果表明,对比传统的加权Slope One,本文算法在稀疏数据集和显式、隐式评分数据集上的推荐效果和评分预测准确率都更优。
    网络与通信
    大规模负载生成客户端影响因素研究
    晋文明, 颜硕彦, 钱巨,
    2020, 0(08):  76-81.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.012
    摘要 ( 147 )   PDF (987KB) ( 82 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    为保障大型线上软件系统服务质量的可靠性,有必要对其进行有效的大规模负载测试。然而,现有研究主要关注待测服务端性能表现、客户端负载生成模型、客户端资源分配等方面,很少涉及客户端负载生成能力,客户端负载生成的相关影响因素缺乏深入分析与量化研究,难以指引经济高效地大规模负载生成。鉴于此,本文从负载生成机制和测试集群构建2个方面实验研究影响客户端负载生成的因素,依据能力指标得出一组大规模负载生成的数据结论。本文为测试人员在客户端发起大规模负载提供了数据参考,可帮助降低大规模负载测试的成本。
    基于多模电台的SDMANET网络组网方法
    戴松, 孙延涛, 刘强, 贾泽群,
    2020, 0(08):  82-88.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.013
    摘要 ( 216 )   PDF (1156KB) ( 148 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    软件定义网络(SDN)在有线网络和数据中心网络等多种网络场景中正在快速发展,然而在移动自组织网络(MANET)中SDN的使用仍然处于起步阶段。因MANET网络拓扑变化频繁、资源受限以及采用分布式组网方式等特点使得在其中应用SDN变得具有挑战性。为此,本文提出一种基于多模电台的软件定义移动自组织网络(SDMANET)组网方法。该方法使用支配集算法计算骨干节点,仅由骨干节点使用带外信道和SDN控制器通信,并在MAC层基于骨干节点进行TDMA时隙动态分配。实验结果表明,与OLSR协议和直接带外控制的SDN方法相比,本方法具有更低的网络控制开销和信道访问时延,在大规模MANET网络中性能较好。
    人工智能
    基于SSA-PPR模型的河流枯季径流量变化预测方法
    胡鑫
    2020, 0(08):  89-93.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.014
    摘要 ( 184 )   PDF (742KB) ( 117 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    河流枯季径流量的实时变化影响着对其预测结果的精确性,为得到准确的预测结果,提高预测效率,提出一种基于SSA-PPR模型的河流枯季径流量变化预测方法。采用SSA-PPR模型构建河流枯季径流量变化预测的大数据统计分析模型,采用量化统计特征分析方法实现对径流量动态变化特征的挖掘,得到变化统计特征量,并结合模糊信息挖掘和自适应学习得到河流枯季径流量变化的动态解析结果。根据解析结果进行流量变化的动态分类识别,完成对河流枯季径流量变化的准确预测。仿真结果表明,本文方法的预测结果准确性较高,自适应性较好,且预测效率较高,有效提高了预测过程的收敛性,对量化分析河流枯季径流量变化具有很好的指导意义。
    基于深度强化学习的机场出租车司机决策方法
    王鹏勇, 陈龚涛, 赵江烁
    2020, 0(08):  94-99.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.015
    摘要 ( 272 )   PDF (1148KB) ( 209 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对以机场为代表的大型交通枢纽出租车调度困难的问题,从出租车司机利益的角度出发,提出一种基于改进深度强化学习的司机决策方法。该方法首先对机场环境和机场所在的城市环境进行模拟,定义了司机的状态、动作,与环境交互获得的奖励和状态转移。然后,以司机的状态参数作为DQN的输入,用DQN拟合状态-动作值函数(Q值函数)。最后,通过不断地让司机根据ε-贪心策略做出决策,并根据奖励函数达到更新DQN参数的目的。实验结果表明:在模拟的大、中、小型城市等环境下,司机都可以通过模型定量地得到当前各种决策动作的期望收益并作出合理的决策,从而自动地完成出租车调度的过程。
    数据库与数据挖掘
    基于MongoDB的气象数据存储检索系统#br#
    陈浩, 张亚, 罗希昌, 张亚力, 刘文静
    2020, 0(08):  100-104.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.016
    摘要 ( 275 )   PDF (1209KB) ( 208 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    近年来气象数据呈现多源化和爆炸式增长的态势,传统的关系型数据库已不能满足气象数据发展的需求。结合气象数据的地理空间特点,提出一种基于MongoDB的气象数据存储检索系统。本系统对气象数据建立空间索引,加快了气象数据的查询效率,为精细化、格点化预报提供了有力的支撑。实验结果表明,对于海量的气象数据,MongoDB具有强大的存储和检索能力,各个方面的性能明显优于关系型数据库。
    安徽气象为农服务大数据平台设计与应用
    徐建鹏, 张辉, 伍琼, 王晖, 汪兵
    2020, 0(08):  105-108.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.017
    摘要 ( 213 )   PDF (2289KB) ( 174 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    从安徽省气象为农信息服务的个性化、精准化、智能化需求出发,采用Hadoop架构、自然语言处理、相关度分析、大数据可视化等大数据和人工智能相关技术,研发安徽省气象为农服务大数据平台。汇集安徽省多部门涉农数据资源,通过建立用户行为画像、网络服务热点的预测,开展精准化的服务产品相关性推荐服务,并跟踪评估信息服务产品的网络传播服务效果,指导后续关键农时农事建议和决策服务产品的研发与制作,同时建立气象为农服务大数据展示系统,探索实现气象为农信息服务从“人找信息”到“信息找人”的转变。该平台已在安徽气象为农业务服务中应用,提升了服务能力,具有较好的行业知名度和社会影响力。
    基于大数据的半分布式僵尸网络动态抑制算法
    刘张榕
    2020, 0(08):  109-113.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.018
    摘要 ( 157 )   PDF (958KB) ( 178 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    为了提高半分布式僵尸网络的安全性,提出一种基于大数据的半分布式僵尸网络动态抑制算法。采用波特间隔均衡控制方法,进行半分布式僵尸网络的动态特征补偿,构建半分布式僵尸网络动态特征信息采样模型,利用判决均衡方法,对采集到的动态特征信息进行定量递归分析,提取半分布式僵尸网络的统计特征量;在此基础上,采用大数据寻优计算方法,获取真正的半分布式僵尸网络最优抑制参数,在嵌入式环境下,将半分布式僵尸网络的最优抑制参数与迁移负载响应结果相结合,实现半分布式僵尸网络动态抑制。仿真结果表明,采用本文方法进行半分布式僵尸网络动态抑制的效果较好,提高了抑制精度,缩短了抑制时间,且降低了网络输出误码率。
    信息安全
    基于遗传算法的Android系统服务漏洞挖掘
    张志威, 甘刚
    2020, 0(08):  114-121.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.019
    摘要 ( 246 )   PDF (1149KB) ( 205 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对常规模糊测试挖掘Android系统服务漏洞效率低的问题,提出并实现基于遗传算法的Anddroid系统服务漏洞挖掘框架ASFuzzer。该框架利用Binder驱动与系统服务的交互向目标发送测试用例。测试过程中根据结果的反馈,引导遗传算法对测试参数不断变异,并提出一种高效的基于概率排序与组合的遗传选择算子模型,从而提高样本覆盖率和模糊测试效率。通过框架在不同系统版本手机上的测试,挖掘到多个系统服务漏洞。与传统模糊测试方法相比,实验结果表明本文方案在漏洞挖掘效率方面更具有优势。
    基于SSL虚拟技术的高校网络安全体系模型构建
    代锐锋
    2020, 0(08):  122-126.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.020
    摘要 ( 219 )   PDF (1547KB) ( 242 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    对SSL(Secure Sockets Layer)协议的相关理论进行研究,立足于校园安全信息网络体系构建,设计一种基于PKI身份认证体制的SSL虚拟技术的高校网络安全体系模型。为验证该模型体系的安全性和有效性,构建系统仿真环境。通过仿真分析,表明该系统具有较好的安全性和实用性,各项功能模块都能够顺利实现,能够保证客户端及服务器端的通信数据机密性。本文提出的模型对高校网络信息体系的构建具有一定的参考价值和借鉴意义。