计算机与现代化

沈加炜, 陆一鸣, 陈晓艺, 钱美玲, 陆卫忠,

2023, 0(09): 1-9. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.001

摘要 ( 393 )

PDF (2112KB) ( 99 )

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当下结合计算机视觉和视频的特征提取对人体行为动作进行捕捉识别的研究炙手可热，并且其在智能视频监控和智能家居的人机交互等其他领域方向上的应用场景也十分丰富。基于传统方法的人体行为检测算法有着依赖数据样本过多、易受环境噪音影响从而降低精确率等缺点，而不断发展的深度学习技术逐渐展现出它的优势，可以很好地解决这些问题。本文基于此，首先介绍一些目前常用的行为识别数据集并在此基础上剖析当下基于深度学习的人体行为识别检测的研究现状；其次描述常见的人体行为识别检测方法及其识别的流程；最后对现存的各种行为识别检测方法性能、现存问题进行总结和未来发展方向进行展望。

基于CNN-BiLSTM的液压系统故障诊断

刘付琪, 张达, 宋建华, 王海东

2023, 0(09): 10-19. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.002

摘要 ( 90 )

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针对复杂液压系统中主要元件故障诊断问题，提出一种基于一维卷积神经网络（1D-CNN）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）实现多传感器信息融合的故障诊断模型，对柱塞泵和节流阀进行故障诊断。在模型中，首先对多种传感器采集到的信号进行数据级融合，然后利用CNN提取融合信号的故障特征并进行降维，之后利用BiLSTM学习信号中正反向数据特征，最后使用Softmax进行分类，实现对柱塞泵和节流阀故障的诊断。实验结果表明，提出的方法能够自动提取信号中的故障特征并考虑信号中所包含的正反向数据特征，柱塞泵诊断精度可达96.3%，节流阀诊断精度可达94.28%，实现了对柱塞泵和节流阀故障状态的准确可靠诊断。

基于计算机视觉的工业厂区人员安全警戒系统

顾成伟, 丁勇, 李登华

2023, 0(09): 20-26. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.003

摘要 ( 76 )

PDF (2730KB) ( 52 )

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针对工业厂区起重机械作业安全事故频发，提出一种基于计算机视觉的工业厂区人员安全警戒系统，采用计算平台和目标检测算法相结合的方式对现场作业监控视频中的人员目标实时检测和输出相应控制指令。目标检测算法以YOLOv5网络为基础，在该网络结构中嵌入注意力机制，将基于空间和通道混合注意力机制模块添加到BottleneckCSP模块中，可提高对小目标人员的检测的准确度。此外，还引入人员跟踪算法对检测结果进行修正融合，可降低人员处于遮挡情形时的漏检率。改进后的算法在自建数据集中进行实验，相较原YOLOv5网络，改进后的算法在mAP上提升了3.414个百分点，检测速度可达到40.3 FPS，具有较好的检测效果。最后将算法模型部署到计算平台中并在现场行进警戒系统的搭建和测试，测试统计结果显示对普通人员和领航人员的检测准确率分别为94.4%和95.1%，具有良好的检测性能，可以稳定执行相应自动安全警戒操作。

基于希尔伯特相似度的云平台异常传输数据聚类方法

王宏杰, 徐胜超

2023, 0(09): 27-31. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.004

摘要 ( 56 )

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云平台异常传输数据差异化很小，导致云平台异常传输数据聚类准确性较差，为此，提出一种基于希尔伯特相似度的云平台异常传输数据聚类方法。该方法采集云平台异常传输数据，将采集到的数据映射到希尔伯特空间内，同时构建希尔伯特指数，获取指数的离散概率分布。利用小波基分析云平台异常传输数据的敏感性，选取敏感度比较低的小波基对异常传输数据小波分解处理。计算希尔伯特空间内的相似度取值，划分到同一个数据集内，准确划分云平台异常传输数据，实现云平台异常传输数据聚类。实验结果表明，该方法的正确聚类数据数量为97组，异常传输数据聚类耗时仅为146 s，可以有效区分云平台中的异常传输数据。

基于极大熵的Web服务资源个性化推荐方法

杨柳青, 王冲

2023, 0(09): 32-37. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.005

摘要 ( 39 )

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当对用户行为特征推荐Web服务资源时，对于不同特征之间的相关性考虑不足，会使得推荐方法的F-Measure值较低。因此，提出一种基于极大熵的Web服务资源个性化推荐方法。根据用户历史操作记录，从用户特征、商品特征、交互特征3个角度提取用户隐式行为特征，完善用户缺失信息。根据协同过滤算法，将用户与Web资源之间的联系挖掘出来，生成用户兴趣矩阵。依托极大熵计算原理建立特征函数，明确不同用户行为特征之间的联系，并以此为基础设计Web服务资源选取算法。最后，针对用户基本属性和资源评分矩阵建立约束条件，生成个性化资源推荐方案。实验结果表明该方法的应用，使得F-Measure值与传统方法比较提升了41个百分点与33个百分点，确保推荐结果符合用户需求。

基于集成学习的巢湖面雨量计算方法

王杰, 徐祥, 罗晓丹, 张萌, 黄澈, 洪冠中, 汪翔

2023, 0(09): 38-43. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.006

摘要 ( 66 )

PDF (2885KB) ( 20 )

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针对湖面气象观测站部署困难导致降水观测资料不足以及传统数值模式面雨量计算复杂等问题，本文以巢湖为研究对象，利用巢湖流域内雷达三维拼图数据和气象观测站降水数据，制作模型数据集。构建基于集成学习的雷达降水估测（Quantitative Precipitation Estimation， QPE）模型，利用自制数据集对模型进行训练，并结合地理信息系统（GIS），将巢湖区域按经纬度网格划分并与雷达拼图在空间上进行叠加，根据QPE模型计算各网格点降雨量，对网格点降雨量求算术平均得到湖面面雨量。实验分析基于随机森林（Random Forest， RF）、XGBoost、LightGBM这3种集成学习的QPE模型性能，选取性能较优QPE模型并进行超参数调优；对比分析利用网格点平均法和气象陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System， CLDAS）得到的湖面面雨量结果。结果表明，使用RF算法的QPE模型性能较优，采用网格点平均法和CLDAS计算结果数值虽有差异，但总体趋势一致。该方法可用于巢湖面雨量的计算，为巢湖及其流域防汛抗洪提供重要参考。

贝叶斯优化梯度提升树的室内日光照度分布预测

冀心成, 汪衍凯, 张迎, 许彦杰

2023, 0(09): 44-50. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.007

摘要 ( 62 )

PDF (4661KB) ( 26 )

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透过窗户照射进室内的自然光随时间非线性变化，且在空间上的分布呈现不均匀性，导致照度模型预测误差大。在数据量有限的情况下，如何实现自然光下的室内光环境高精度建模是一项巨大的挑战。针对上述问题，提出一种主成分分析与贝叶斯优化梯度提升回归树的室内照度预测算法。该算法首先利用哑变量处理样本数据，通过主成分分析法充分考虑照度数据多特征之间的内在相关性并进行特征重塑；然后利用随机森林确定梯度提升回归树的初始参数，提高其收敛速度和稳定性；最后融合交叉验证和贝叶斯优化算法自适应确定梯度提升回归树的超参数组合，从而进一步提升该模型对室内照度分布的预测性能。实验结果表明，在不同气象、时间条件下，该算法对600个测试样本的照度的R2、MAE和RMSE分别为0.9912、18 lx和40 lx，均优于其他几种算法，且能够显著降低样本偏差值。

用于具有缺失值的时间序列预测的张量自回归补全算法

刘瑞雪, 李文, 刘芳, 杜守国

2023, 0(09): 51-58. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.008

摘要 ( 57 )

PDF (1107KB) ( 32 )

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为解决具有缺失值的高维时间序列的预测问题，提出一种张量自回归补全算法。在高精度低秩张量补全算法（HaLRTC）的基础上，加入张量自回归范数，通过充分利用高维时间序列所有维度的信息，对张量时间序列缺失数据进行补全。其中张量核范数捕捉时间序列的长期趋势，张量自回归范数捕捉时间序列的短期趋势，利用自回归模型的高阶形式，对补全后的高维时间序列进行预测。为了验证算法的有效性，提出基于Tucker分解的核心自回归张量补全算法（CCAR）、核心张量自回归补全算法（CTAR）、张量核心自回归补全算法（TCAR）用于消融实验。通过消融实验以及与其他现有方法的对比实验结果表明，在数据缺失比例较小的情况下，本文所提出的算法具有明显的预测优势。

基于组合特征点和主成分分析的点云配准算法

张亚文, 林文忠, 韩晓东

2023, 0(09): 59-63. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.009

摘要 ( 69 )

PDF (1711KB) ( 35 )

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针对传统点云配准算法精度低、易产生误匹配以及后续系列改进算法中点特征较为单一对点云形状存在描述误差等问题，提出一种基于点云组合特征点和主成分分析的点云配准算法。对点云提取内部形态描述子，采用AC算法提取点云轮廓点（BDRY）组成组合特征点（ISS_BDRY）；计算ISS_BDRY特征点的法线并利用快速点特征直方图进行描述，之后采用结合主成分分析改进的采样一致性初始配准算法SAC-IA来最小化点云主轴间的距离误差，进而降低点云精配准过程中的迭代次数，为后续点云配准提供良好的位姿。精配准阶段引入KD-Tree加速搜索点云的迭代最近点配准算法进行配准。实验结果表明，提取组合特征点相比于其他单点特征在Cat和Michael点云上配准精度达到10-8数量级，粗配准阶段采用组合特征法使配准精度分别提升65.19%和44.77%，精配准阶段相比于ICP、NDT、Super 4PCS等算法精度达到10-16数量级，几乎完全重合。

一种基于改进BDD的SDN可靠性评估算法

姜厚海, 庄毅, 曹子宁

2023, 0(09): 64-69. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.010

摘要 ( 50 )

PDF (1495KB) ( 20 )

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针对SDN数据转发层面可靠性分析不足的问题，本文提出一种基于BDD的SDN可靠性评估算法BDD-SDN，可以完成快速、精确的SDN数据转发层可靠性分析。针对传统BDD排序方法会导致网络可靠性评估模型构建规模大和构建时间长的缺点，本文提出一种新的启发式边排序算法MP-BFS，对BDD的变量进行排序。实验结果表明，与传统的排序算法相比，本文提出的MP-BFS算法可以明显缩小BDD的构建规模，更快地完成BDD的构建，使用BDD-SDN算法可对SDN数据转发层进行快速、精确的可靠性分析。

结合IHS与自适应滤波的SFIM影像融合方法

唐育林, 黄登山, 陈抒录, 陈朋明

2023, 0(09): 70-76. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.011

摘要 ( 66 )

PDF (3327KB) ( 28 )

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SFIM是一种常用的全色-多光谱融合算法，具有较好的光谱注入能力，但空间信息融入质量较差，其原因在于理想的低分辨率全色影像不易获取。针对SFIM的不足，提出一种结合IHS和高斯滤波的SFIM模型。该方法使用自适应性线性组合获取多光谱影像的I分量，以调整后最佳I分量的平均梯度为标准，对下采样后全色影像做高斯滤波处理，确定理想的低分辨率全色影像，最后将多光谱影像和低分辨率全色影像上采样至与全色影像同样大小，进行SFIM变换得到融合结果。在高分二号（GF-2）和资源三号01（ZY3-1）数据上开展试验，与已有的5种融合算法进行对比分析，实验结果表明该算法较好地克服了IHS和SFIM的缺陷，在定性和定量分析方面均表现较优，具有更好的光谱保持度，注入的空间细节信息更为详细，有效提高了融合影像细节信息质量。本文方法为全色-多光谱影像融合研究提供了有用的参考。

基于概率模型的Raft协议形式化验证

管金平, 杨晋吉, 杨成龙

2023, 0(09): 77-81. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.012

摘要 ( 53 )

PDF (2230KB) ( 29 )

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共识协议作为分布式系统的关键要素和核心组件，用于解决分布式场景下可能出现故障的节点间保证同一数据一致的问题，其准确性和高效性直接决定了系统的性能。Raft共识协议是目前分布式系统中常见且有效的算法。本文首先使用概率模型检测方法对Raft共识协议进行形式化建模，然后利用概率模型检测的属性规约技术对它的相关属性进行描述，最后通过模型检测工具验证并分析Raft共识协议的一致性和高效性。实验结果表明，Raft共识协议满足一致性，但是在领导者选举阶段，当跟随者维护的最新日志序号的差值范围增加时，选举回合数也会增多，使得整个服务周期选举时间增加，从而影响协议的执行效率。

基于深度反馈的卷积神经网络的图像分类

吴甜, 刘海华, 童顺延

2023, 0(09): 82-86. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.013

摘要 ( 62 )

PDF (2093KB) ( 30 )

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针对图像分类处理，卷积神经网络（CNN）是一种常用的方法。但是，目前基于CNN构造的方法都没有充分利用视觉神经元的感知特性，使网络在学习的过程中丢失了很多重要的图像特征信息。因此，本文从视觉神经元的感知特性出发，提出一种符合视觉感知的深度反馈卷积神经网络模型。该模型模拟视觉神经元反馈调节机制，构造深度反馈循环神经网络（DF-RNN），同时结合DF-RNN与CNN的优点，在CNN中嵌入DF-RNN，发挥其联想记忆功能，继而通过DF-RNN从浅层特征中提取深层特征。此外，由于DF-RNN的权重参数采用共享机制，大大减少了网络训练的参数量。最后，利用该网络模型对Oxford flowers-102标准数据集进行图像分类实验，其分类准确率达到了86.8%，较经典的VGG16提高了9.6个百分点，表明提出的网络模型的有效性。

基于深度回归的骨折锁钉孔三维空间定位方法

王菲, 蒋俊锋, 邓子越, 陈亮, 黄瑞, 姚庆强

2023, 0(09): 87-93. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.014

摘要 ( 41 )

PDF (3476KB) ( 19 )

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人体长骨发生骨折后，需要将髓内钉插入髓腔之中以固定骨折区域，之后将螺钉置入髓内钉远端孔中以固定髓内钉，该手术难点在于远端孔位姿会随髓腔形状发生变化，因此传统徒手锁钉方法难以准确定位远端孔的空间位姿。为解决此问题，提出一种基于单张术中X线片精准定位髓内钉远端孔的方法。首先通过对比虚拟髓内钉与真实术中髓内钉的轮廓相似性确定远端孔的初始位姿；之后利用位姿修正算法对齐髓内钉轮廓特征，驱动虚拟髓内钉位姿迭代优化；最后确定远端孔的精确位姿。此外，为了准确提取X线片中的轮廓特征，结合目标检测算法，提出一种由粗到精的两阶段髓内钉轮廓提取方法。分别在模拟环境与真实临床环境中进行实验，将本方法计算得到的远端孔轴线与真实远端孔轴线进行比较，模拟环境中2个轴线的距离、角度误差为0.42 mm、0.46°，临床环境中2个轴线的距离、角度误差为0.75 mm、0.81°。本方法能满足髓内钉手术中远端孔定位的实际需求，有效提高髓内钉远端锁钉术中定位与规划效率。

改进EfficientNet网络的COVID-19 X光分类

刘禅奕, 黄丹, 薛林雁, 王涛, 朱桃,

2023, 0(09): 94-99. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.015

摘要 ( 54 )

PDF (1972KB) ( 44 )

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针对新冠感染蔓延速度快、新冠医学图像的人工诊断耗时长、压力大、医疗资源不平衡等诸多问题，在轻量级网络EfficientNet-B0的基础上引入新的注意力模块ECBAM，提出一种EfficientNet-ECBAM网络。首先用此模块替换EfficientNet-B0网络结构中SE模块能够改善其因降维操作导致部分细节丢失的问题。其次，因为ECBAM模块能在通道和空间2个维度进行特征提取，亦能改善SE模块提取图片特征信息不充分的问题。在选用的COVID-19胸部X光数据集上进行的实验得出，基于EfficientNet-B0网络改进后的EfficientNet-ECBAM网络的准确率比经典卷积神经分类网络VGG16、ResNet-50分别提升了3.76个百分点和2.13个百分点，特异性及敏感性等指标也均有提升，模型参数量也分别降低了97.3%、85.6%，比轻量级网络SqueezeNet、MobileNet V1的准确率分别提升了2.97个百分点和2.44个百分点。在消融实验中，改进的 ECBAM模块的各项指标也优于其他注意力模块。实验结果表明，本文提出的EfficientNet-ECBAM网络模型具有分类性能好、参数量低、计算量小的优势，利于部署在经济欠发达地区的医疗机构。

基于深度DenseNet网络的肝包虫病超声影像诊断方法

马国祥, 杨凌菲, 严传波, 张志豪, 孙彬, 王晓荣

2023, 0(09): 100-104. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.016

摘要 ( 67 )

PDF (2099KB) ( 48 )

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肝包虫病是一种严重的区域性寄生虫病，病变诊断和分类主要依靠临床医生对超声图像的主观判断，在医疗条件薄弱地区，该疾病的筛查和诊断极易误判错判。为了提高肝包虫病的诊断效率和诊断精度，本文结合深度学习算法，将深度DenseNet网络应用于肝包虫病图像分类问题中，利用深度卷积神经网络强大的特征提取能力构建肝包虫分类模型；此外，为了能够提供更可靠的图像输入信息，使用基于ROI的预处理方法，提取原始图像病灶ROI区域；最后，在构建的超声影像数据集上进行模型评估和验证，准确率可以达到93%，并使用梯度加权类激活映射图进行可视化分析，表明模型具有较强的鲁棒性和较好的分类效果。

基于随机Petri网的RFID系统安全性分析模型

肖航, 李鹏, 马荟平, 朱枫,

2023, 0(09): 105-114. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.017

摘要 ( 28 )

PDF (7459KB) ( 16 )

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针对日益频发的RFID系统攻击给RFID系统带来瘫痪风险问题，提出一种采用基于层次广义随机Petri网的RFID系统安全性分析模型。该模型利用已有的知识储备模拟真实的RFID虚拟环境，对攻击RFID系统过程进行准确有效的实验推演，并量化分析RFID系统风险。首先，利用攻击层次、攻击权限和基于权限的攻击等信息构建RFID攻击者模型；其次，对攻击者的行为进行建模描述，刻画其对RFID系统状态的影响；最后，基于所构建的模型对目标RFID系统的攻击概率、脆弱节点等方面进行风险评估。实验结果表明，本文提出模型可有效地对RFID系统进行风险评估，并且大大降低了评估时间和复杂度。

面向粒子群优化BP神经网络的粗糙集连续属性离散化算法

毛明扬, 徐胜超

2023, 0(09): 115-119. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.018

摘要 ( 37 )

PDF (1410KB) ( 28 )

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进行粗糙集连续属性离散化时，获取的断点集并非最优集合，导致离散效果较差。对此，提出面向粒子群优化BP神经网络的粗糙集连续属性离散化算法。对粗糙集连续属性离散化进行分析，采用粒子群算法改进BP神经网络中的权值与阈值，基于优化后的BP深度神经网络对具有连续属性的信息系统进行分类，从而获取多个断点，形成子断点集，进而构建候选断点集。将候选断点集映射成粒子群算法中的粒子，通过改变粒子的速度与位置，找到最佳断点集，完成粗糙集连续属性的离散化。实验结果表明提出的方法可以较好地实现连续属性的离散化，数据一致性最高时趋近于100%，且在不同算法下的分类精度与收敛速度均较高，说明该方法有着较强的应用前景。

考虑分布式发电并网的配电网自适应保护系统

刘显茁, 邓韦斯, 谢恩彦

2023, 0(09): 120-126. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.019

摘要 ( 32 )

PDF (1387KB) ( 45 )

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为进一步提高考虑分布式发电并网的配电网自适应保护的速动性，提出一种考虑分布式发电并网的配电网自适应保护系统，该系统通过改进微遗传算法实时优化和更新保护继电器的设置。为验证所提出的自适应保护系统的有效性，通过Simulink/MATLAB平台对包含多个故障案例的仿真搭建仿真数据库，并将所提出的自适应保护系统与其他2种配电网自适应保护系统对仿真数据库中故障线路切除效果进行对比。对比结果表明，通过所提出的自适应保护系统得到的故障线路切除速度明显优快于其他2种配电网自适应保护系统。

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