计算机与现代化

席孝倩, 刘威

2020, 0(11): 1-7.

摘要 ( 832 )

PDF (1589KB) ( 860 )

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据统计，肺癌在全世界范围内是发病率、致死率最高的疾病之一。随着计算机辅助诊断系统（CAD）和卷积神经网络（CNN）的成熟化，医疗领域的诊断治疗也逐渐智能化。本文提出一种基于目标检测算法的肺结节自动检测方法，并提出一套将阈值分割算法和数字形态学处理相结合的肺实质CT影像处理流程。对LUNA16数据集中的1186个肺结节进行训练和学习，观察YOLO V3模型在数据集中的评价结果来验证模型，实验结果准确率达到92.18%，每张图片平均检测时间为0.035 s。与现有的肺结节检测算法SSD、CNN、U-Net等模型进行对比试验，以验证YOLO V3模型的有效性。同时本文基于CAD技术设计肺结节辅助诊断系统，实现人机交互，为医生提供简单明了的辅助诊断工具。

基于图像融合与YOLOv3的铝型材表面缺陷检测

张磊, 郎贤礼, 王乐

2020, 0(11): 8-15.

摘要 ( 342 )

PDF (5406KB) ( 260 )

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我国是工业铝型材制造大国，铝型材生产质量检测意义重大。针对传统的人工目测等方式检测效率低下，稳定性相对较弱；单一YOLOv3方法特征提取不突出，检测精度有限等问题，提出一种基于图像融合与YOLOv3的铝型材表面缺陷检测方法。首先利用图像增强、空域滤波的方法对原始图像进行预处理得到处理图像；然后借鉴SLAM中特征提取与匹配的思想对原始图像和处理图像进行特征提取与匹配；之后进行图像融合得到最终的处理后图像；再通过K-means算法聚类和调参优化，最后利用单阶段物体检测模型YOLOv3对铝型材表面缺陷进行检测。通过一个end-to-end的全卷积神经网络完成从原始图像的输入到Bounding box和box中物体类别与置信度的输出。实验结果表明，此图像融合与YOLOv3的方法对表面缺陷分类检出的平均成功率为98.33%,比单一YOLOv3方法提高了3.75个百分点；验证集mAP值为88.81%，提高了4.18个百分点，具有更强的特征提取能力和泛化能力，能精确检测表面缺陷，进行分类和定位。

基于多模态数据的目标跟踪算法

周经纬, 韩立新, 李晓双

2020, 0(11): 16-22.

摘要 ( 264 )

PDF (3661KB) ( 308 )

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为解决目标跟踪中目标遮挡、背景复杂等问题，提出一种基于多模态数据的目标跟踪算法。首先对各个模态数据进行像素级融合，以减少单模态数据中信息不足对跟踪结果的影响。然后对融合后的图像提取不同的特征进行滤波，接着将滤波得到的响应图进行决策级融合，以解决因单个模型漂移导致的模型跟踪失败问题。最后根据融合后的响应图的峰值得到跟踪结果。此外，在跟踪过程中加入遮挡检测模块，进一步增强模型鲁棒性。在普林斯顿跟踪基准上对算法进行评估，结果表明，与其他主流算法相比，基于多模态数据的目标跟踪算法在目标遮挡类视频上跟踪精度提升了8.4%，重合成功率提升了3.3%，具有较好的抗遮挡效果。

基于卷积神经网络的轻量级图像超分辨率

梁超, 黄洪全

2020, 0(11): 23-27.

摘要 ( 218 )

PDF (2031KB) ( 155 )

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最近几年，深层卷积神经网络在解决单图像超分辨率问题上有着不错的表现。为了改善卷积神经网络的层数越深带来的计算量越大和实时重建速度越慢的缺点,结合现有的卷积网络模型，本文提出一种轻量级的网络结构。在神经网络层中减少网络层数，利用通道分离构建出局部特征的多尺度增强结构，进一步地结合残差网络进行模型构建。实验结果表明，与LapSRN方法、VDSR方法、传统的插值法等相比，该方法实时重建速度较快，且在峰值信噪比和结构相似性上不弱于其他方法。

基于卷积神经网络的“斗地主”策略

徐方婧, 魏鲲鹏, 王以松, 彭啟文, 于小民

2020, 0(11): 28-32.

摘要 ( 323 )

PDF (1163KB) ( 240 )

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深度神经网络已经在国外的各种博弈中取得了惊人的成就，近几年，卷积神经网络因为其独特的单元结构获得了极大的关注，被频频运用到博弈AI智能体中，例如AlphaGo、冷扑大师等。而“斗地主”是典型的基于非完备信息的合作对抗博弈。本文设计一种7层卷积神经网络DDZ-CNN，用基于蒙特卡洛树“斗地主”自我博弈的近30万条数据来训练该网络以学习“斗地主”策略，训练过程中采用基于权重的方式对训练数据进行下采样以克服其分布不均的问题，而且网络能较快收敛。最后将训练好的模型与智能MCTS模型和真人进行了实战对抗，取得了不错的胜率，验证了本文算法的有效性与可行性。

一种基于Cascade R-CNN的电子器件容器质检方法

吴水明, 朱燕, 王芳, 景栋盛

2020, 0(11): 33-38.

摘要 ( 129 )

PDF (2087KB) ( 95 )

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电子器件容器生产是一种对安全性、高效性、完整性要求极高的过程，是各大企业必须要关注的问题。但是在实际的生产封装过程中，容器上的污渍、容器内的异物，外观的异常不可避免地出现，这些问题亟待解决。目前解决这些问题主要的检测方法还是人工检测和传统的机器视觉的方式，人工检测方式的缺点在于准确率高而效率低，传统机器视觉检测方式是效率高而准确率低，都难以满足高速自动化生产线要求。因此，本文提出一种基于Cascade R-CNN的电子器件容器质检方法，针对实际过程中的容器数据定向改进网络，加入Focal Loss检测难以区分的样本，使用可变形卷积更高效地提取特征，以多尺度训练方式训练强鲁棒性的模型，用于电子器件容器的多类别检测问题。实验结果表明提出的改进的基于Cascade R-CNN的电子器件容器质检模型具有高准确率和强鲁棒性。

基于生成对抗网络的农作物叶片病害识别

熊方康, 陆玲, 曹廷荣, 彭丽君

2020, 0(11): 39-46.

摘要 ( 192 )

PDF (2763KB) ( 182 )

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当人们使用深度神经网络对图像进行分类时，通常需要大量的训练样本。然而，在实际工作中很难获得足够多的样本来保证神经网络的训练。为了解决这一问题，本文提出一种基于生成式对抗网络的识别方法。其主要思想是通过对现有的GAN网络模型进行改造后训练一个样本生成模型，然后利用神经网络对生成模型生成的数据集进行识别，最后利用迁移学习方法对具有真实数据的神经网络进行微调。为了验证该方法的有效性，本文使用5种作物的叶片进行验证(每个样本500片)，其对植物叶片的有无病害识别精度可达90%以上。实验结果表明该方法能在少量样本时提高叶片的识别精度，具有很强的通用性。

基于Apache Flink的RDF流数据查询

郑滔, 刘梦赤, 冯嘉美

2020, 0(11): 47-55.

摘要 ( 252 )

PDF (1691KB) ( 149 )

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目前成熟的RDF流处理（RDF Stream Processing, RSP）系统由于集中式的设计而缺乏并行处理特性，因此在查询处理大量传入的RDF流数据时，均无法实现高吞吐和低延迟。为提高查询性能，本文对RSP查询过程和Flink流计算结构进行研究，设计数据源、滤器、多路分区连接和投影4个逻辑操作符，并设计一种多流连接（Multi-Stream Join， MSJ）算法用于生成具有并行性的有向无环图的逻辑查询计划，最后以大数据流处理平台Apache Flink为底层实现逻辑操作符和逻辑查询计划。使用真实数据集SRBench和模拟数据集LUBMs进行实验验证。结果表明，与最成熟的系统C-SPARQL、CQELS相比，单机吞吐量增长高达10倍，5台机器集群的吞吐量增长高达28倍，同时在延时方面达到了毫秒级；在查询性能方面实现了处理大量RDF流数据时吞吐量的提高和延时的降低。

基于分布式技术的气象系统数据服务平台构建

雷鸣, 赵玉娟, 姜罕盛, 武国良, 梁健

2020, 0(11): 56-59.

摘要 ( 138 )

PDF (1765KB) ( 131 )

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现有气象系统建设和设计缺乏统一规划，导致各系统林立，数据管理散、乱、差，整体安全防护能力较弱，集约化差。本文利用分布式技术，构建基于“分布式关系型数据库+事务性数据库+列式数据库+表格系统+分布式文件系统”的混合型模式大数据服务中心，进行数据的存储、管理和服务，并通过MUSIC接口与省级CIMISS系统无缝衔接在一起，有效实现了数据的共享、流程的高度集约，并极大提升了数据的影响能力。相同条件下，10年自动站数据查询的性能提升了22倍多，而随着时间维度的增加，这种提升的优势会更大。

基于CNN-BGRU-CRF的中文电子病历实体抽取方法

冯云霞, 衣鹏, 韩正亮, 宋波

2020, 0(11): 60-64.

摘要 ( 170 )

PDF (927KB) ( 112 )

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针对传统方法在中文电子病历实体抽取任务中存在对词典和分词工具过于依赖，无法充分利用上下文特征等问题，本文提出一种基于字嵌入卷积（CNN）、双向门控循环单元（BGRU）和条件随机场（CRF）结合的中文电子病历实体抽取模型。首先利用字嵌入方法提取出潜在词特征，然后在使用字词特征联合方式的同时使用注意力机制突出特定的信息，最后通过合理性约束得到最终结果。该模型充分使用了字词特征避免了实体抽取受错误分词的影响，并且减少了人工构造特征的过程，提高了实体抽取效率。实验结果表明，该模型在诊断名称、症状名称、治疗方式类别的实体抽取中，F值表现优于传统的Bi-LSTM-CRF模型。

一种基于ARIMA和LSTM的民航旅客订座组合预测模型

赵烜

2020, 0(11): 65-69.

摘要 ( 229 )

PDF (918KB) ( 160 )

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针对民航旅客订座预测问题，提出一种组合预测模型。首先，根据订座特性，设计缺失值、噪声数据预处理方法，使得历史订座数据得到有效校正。然后，为了提高预测准确性，建立自回归求积移动平均模型（ARIMA）以及基于特征选取长短时记忆网络（LSTM）的组合预测模型，并利用某航空公司实际订座数据，将该组合模型应用于旅客订座预测场景中，实验结果表明，本文提出的组合模型的MAE值、RMSE值均小于2个单项模型，预测结果更准确。

三维曲面多移动节点的传感器网络部署算法

蔡文鹏, 鞠时光

2020, 0(11): 70-76.

摘要 ( 110 )

PDF (1514KB) ( 91 )

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目前大多数传感器网络部署研究主要集中在二维平面和三维全空间区域，然而，许多现实世界的应用领域是一个复杂的三维空间曲面，现有的覆盖方法不能取得较好的结果。本文研究三维空间曲面传感器网络部署方法，提出一种三维曲面多移动节点的传感器网络部署算法，采用静态节点和动态节点组成的混合传感器网络，由静态节点估算覆盖空洞的位置和面积，再通过移动节点对覆盖空洞进行依次修复。仿真结果表明，该算法的最终网络覆盖率达到了99%，比3DGA算法提高了6个百分点，比Delaunay算法提高了8.5个百分点，同时降低了网络整体能耗。

基于分层和强化学习的改进路径搜索算法

王海红, 刘莉

2020, 0(11): 77-82.

摘要 ( 135 )

PDF (1086KB) ( 121 )

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复杂网络下的路径搜索问题是网络寻优中的一个难点。现有算法主要存在以下问题：一是往往只能侧重于求解效率和求解精度中的一点；二是对动态变化的复杂网络适应性不强，求解效果不佳。因此，本文提出一种基于双分层和优化Q-Learning的改进路径搜索算法。对于求解时间随规模增加而急剧增长的问题，提出k-core和模块度结合的双分层划分网络的策略，以合理有效地减小网络规模。在子网络求解中，引入强化学习机制对网络进行动态感知，针对算法收敛较慢问题，加入自适应学习因子和记忆因子，优化更新公式，提高收敛速度。最后，在不同幂律指数（2~3）和不同规模的复杂网络下，将所提算法与Dijkstra算法、A*算法和Qrouting算法进行实验对比，结果表明该算法在保证较好求解精度的情况下，能有效地改善求解效率。

改进的CamShift无人机目标跟踪算法

李睿, 商家赫

2020, 0(11): 83-88.

摘要 ( 148 )

PDF (3962KB) ( 112 )

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目前，无人机视频目标跟踪算法在应用方面仍存在一些问题，比如在光照不均、目标发生旋转、目标被遮挡的情况下跟踪效果不佳。因此，本文提出一种结合HLBP特征匹配与Kalman滤波的CamShift跟踪算法。首先通过HLBP算法对目标特征进行提取，获得更准确的纹理特征，进而减小光照变化以及目标旋转对特征提取造成的干扰，其次通过巴氏距离对目标遮挡程度进行判断，最后结合Kalman滤波算法对目标位置进行预测，能够有效解决目标发生遮挡时跟踪效果不佳的问题。实验结果表明，在无人机目标跟踪的实际应用中，改进算法能够有效降低外在干扰对跟踪效果的影响，跟踪精度得到提升。

基于osgEarth的三维虚拟校园可视化

王晓宇, 孙卡

2020, 0(11): 89-93.

摘要 ( 238 )

PDF (4898KB) ( 120 )

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针对校园环境情况复杂，模拟困难等问题，本文运用osgEarth三维地理信息系统实现虚拟校园的建设和功能开发。以南昌航空大学前湖校区为例，选择建模精度高的MultiGen Creator作为建模工具进行三维场景模型的创建，利用具有分析功能的osgEarth作为仿真平台进行特定功能的二次开发。通过建立数字地球，使用遥感影像数据、高程数据和三维模型数据实现南昌航空大学前湖校区三维虚拟场景的可视化及功能构建。该技术在学校的招生就业、宣传教育、对外交流等方面具有重要作用。

基于运动恢复结构方法的植株三维重建

苏桃, 邵盈鑫, 李纯斌, 吴静, 常秀红, 杨帆

2020, 0(11): 94-99.

摘要 ( 195 )

PDF (1489KB) ( 131 )

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为了探究基于运动恢复结构(Structure From Motion, SFM)方法的植株三维重建模型的效果，为植物三维重建工作提供研究案例，本文以紫叶鸭跖草(setcreasea pallida)为研究对象，在搭建序列图像获取平台的基础上，选取35幅、75幅、105幅序列图像进行三维重建的对比分析；同时从植株表型参数方面，对植株三维重建模型进行精度评价。结果表明：75幅图像序列的重建效果最好；不同图像序列的模型计算的植株高度相对误差（Relative Error， RE）均小于2.5%，决定系数（coefficient of determination， R2）均大于0.998；不同图像序列的模型提取叶片长和叶片宽的RE均小于2.89%，R2均大于0.958。因此，序列图像的数量与重建模型的效果有关，但二者并非呈正相关关系；序列图像的数量对重建叶片的长与宽的误差影响较小；SFM方法应用于结构比较复杂的植株的三维重建可以取得较好的重建效果。

基于区块链的物联网访问控制系统

孙广成, 李洪赭, 李赛飞, 张晓薇

2020, 0(11): 100-108.

摘要 ( 231 )

PDF (2908KB) ( 169 )

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随着5G技术广泛应用和物联网技术飞速发展，可以预见的是物联网设备的数量和连接规模会进一步扩大。物联网可以有效地利用现有网络基础设施将物理世界和互联网世界联系在一起，从而实现设备之间的数据共享，然而，其网络结构的大规模性和复杂性给物联网系统带来了潜在的安全风险。访问控制技术可以用来保护设备以及设备上数据的安全，传统访问控制模型及实现比较复杂且中心化的，由此，本文期望构建一种新型的基于区块链的物联网访问控制系统——基于RBAC模型和ABAC模型构建DARBAC模型，同时结合区块链技术构建访问控制系统以克服集中式实体的单点故障问题，具备可伸缩性、轻量级和细粒度等特性。实验测试结果表明，该系统具有良好的并发性能，可在物联网系统中有效地部署实施并能达到预期效果。

基于CBR的车联网网络安全应急响应系统及方法

廖祖奇, 李飞, 张鹏飞

2020, 0(11): 109-116.

摘要 ( 142 )

PDF (1522KB) ( 90 )

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随着车联网的快速发展，其安全问题日益突出，目前学术界主要的研究方向都在于具体终端的安全，并没有将车联网作为整体来进行安全研究，所以对于此方向的研究处于迫切之际。针对该问题，本文提出基于经验知识结构集(Set of Experience Knowledge Structure, SOEKS)和基于案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)的车联网网络安全应急响应方法，来实现对具体安全事件的自动化快速处理。设计对车联网数据源以及案件的知识表示方法，并且设计基于最近邻算法的双重相似度匹配算法，来快速匹配安全事件，从而得到快速且较准确的响应。最后通过实现该应急响应系统，验证了该系统能够从历史数据中获得准确的当前事件的应急响应方案，验证了本文方法的可行性和有效性。

基于改进AHP算法的移动安全支付风险评估模型

陈晓伟

2020, 0(11): 117-121.

摘要 ( 131 )

PDF (729KB) ( 205 )

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随着移动互联网和物联网的发展，移动支付正越来越深入地融入人们的日常生活。移动支付是不可或缺的便民服务，但从安全角度来看，具有一定风险性。从移动支付的独特性出发，通过改进层次分析法(AHP)建立层次评价目标体系，并确定影响移动支付安全风险因素的权重，在AHP算法判断矩阵的构建中，采用三尺度法代替传统的九尺度法，与传统的九尺度法进行比较。研究结果表明，改进的方法克服了专家在传统的层次分析法中难以掌握判断尺度的问题。评估指标结构和改进的层次分析法的采用，可为移动支付提供有效的安全支付风险评估，提高移动支付安全风险评估的效率和准确性，具有较强的实用性。

多网关无线Mesh网络干扰与负载感知路由度量

许银龙, 尤淳

2020, 0(11): 122-126.

摘要 ( 149 )

PDF (765KB) ( 112 )

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提出一种应用于多网关无线Mesh网络中的路由度量。首先建立多网关网络模型，获取网络拓扑信息并依此为网络节点分配不同的权值；然后通过网络拓扑信息及无线链路的衰落特性，推导网络中链路信号与干扰噪声比SINR的分布特性，进而计算链路的中断概率和中断速率；最后获取Mesh路由器节点缓存包数量，并计算网关节点容量占比，针对客户端业务和Internet业务设计具有保序性的ILR(Interfere and Load aware Routing)路由度量，网络依据路由度量为客户端业务和Internet业务选路。ILR路由度量考虑了网络干扰因素和负载分布信息，能够有效降低网络干扰，达到网络负载均衡、提高网络吞吐量的目的。

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