计算机工程与应用

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1. 公交辅助无人机的城市物流配送模式研究

彭勇, 任志

计算机工程与应用 2024, 60 (7): 335-343. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2212-0252

摘要（705）

PDF（pc）（755KB）（584）

电子商务迅猛发展倒逼物流行业不断转型升级，针对各地政府鼓励公共交通发展，倡导绿色低碳的物流配送方式，研究了一种公交辅助无人机的配送模式。对问题做出说明后，构建了以配送成本最小的数学模型，并设计了智能通用变邻域搜索算法对问题求解，同时为提高算法求解效率，引入K-means分簇与贪婪算法生成初始解。针对不同规模算例，进行多种局部搜索策略、多种算法对比实验，验证了算法有效性；选取标准CVRP算例，将单卡车配送、卡车无人机协同配送与公交辅助无人机配送模式进行对比，证明其成本、时间优势；选取北京快速公交2号线及周边客户点，通过改变公交站点间距、发车间隔做出敏感度分析，实验结果证明增大站点间距的影响大于发车间隔的改变。

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2. 面向无人机视角下小目标检测的YOLOv8s改进模型

潘玮, 韦超, 钱春雨, 杨哲

计算机工程与应用 2024, 60 (9): 142-150. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2312-0043

摘要（581）

PDF（pc）（5858KB）（726）

从无人机视角进行目标检测，面临图像目标小、分布密集、类别不均衡等难点，且由于无人机的硬件条件限制了模型的规模，导致模型的准确率偏低。提出一种融合多种注意力机制的YOLOv8s改进模型，在骨干网络中引入感受野注意力卷积和CBAM（concentration-based attention module）注意力机制改进卷积模块，解决注意力权重参数在感受野特征中共享问题的同时，在通道和空间维度加上注意力权重，增强特征提取能力；通过引入大型可分离卷积注意力思想，改造空间金字塔池化层，增加不同层级特征间的信息交融；优化颈部结构，增加具有丰富小目标语义信息的特征层；使用inner-IoU损失函数的思想改进MPDIoU（minimum point distance based IoU）函数，以inner-MPDIoU代替原损失函数，提升对困难样本的学习能力。实验结果表明，改进后的YOLOv8s模型在VisDrone数据集上mAP、P、R分别提升了16.1%、9.3%、14.9%，性能超过YOLOv8m，可以有效应用于无人机平台上的目标检测任务。

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3. 改进YOLOv8的道路交通标志目标检测算法

田鹏, 毛力

计算机工程与应用 2024, 60 (8): 202-212. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2309-0415

摘要（396）

PDF（pc）（937KB）（333）

虽然，当前检测技术日趋成熟，但对于复杂环境下的小目标检测仍然是研究的重难点。针对道路交通场景中普遍存在的交通标志小目标比例较高，环境干扰因素较大的问题，提出了一种基于YOLOv8改进的道路交通标志目标检测算法。由于小目标检测中容易出现漏检的现象，利用BRA（bi-level routing attention）注意力机制提高网络对小目标的感知能力。此外，还利用可形变卷积模块DCNv3（deformable convolution v3），针对特征图中的不规则形状具有更好的特征提取能力，使骨干网络更好地适应不规则的空间结构，更精准地关注重要目标，从而提高模型对遮挡重叠目标的检测能力。DCNv3和BRA模块均在基本不增加模型权重大小的情况下提高模型准确性。同时引入基于辅助边框的Inner-IOU损失函数。在RoadSign、CCTSDB、TSDD、GTSDB四个数据集上，分别进行了小样本训练、大样本训练、单目标检测和多目标检测，实验结果均有所提高。其中，在RoadSign数据集上的实验结果最佳，YOLOv8改进模型的均值平均精度mAP50与mAP50：95分别达到了90.7%和75.1%，相较于基线模型，mAP50与mAP50：95分别提升了5.9和4.8个百分点。实验结果表明，YOLOv8改进模型有效地实现了在复杂道路场景下的交通标志检测。

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4. 轻量化YOLOv8的小样本钢板缺陷检测算法

窦智, 高浩然, 刘国奇, 常宝方

计算机工程与应用 2024, 60 (9): 90-100. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2311-0070

摘要（381）

PDF（pc）（5010KB）（417）

钢板的表面积较大，表面缺陷非常常见，且呈现多类少量的特点。深度学习很难有效应用于此类小样本缺陷的检测中。为了解决此问题，提出一种基于轻量化YOLOv8的小样本钢板缺陷检测算法，提出一种基于模糊搜索的交互式数据增强算法，可有效解决训练样本缺失导致网络模型无法得到有效训练的问题，使深度学习应用于该领域成为可能。设计LMSRNet（lightweight multi-scale residual networks）网络替换YOLOv8的主干，以实现网络模型的轻量化，并提高其可移植性。提出CBFPN（context bidirectional feature pyramid network）和ECSA（efficient channel spatial attention）模块，使网络能更有效地提取并融合伤痕特征，同时采用Wise-IoU损失函数以提高检测性能。对比实验结果表明，与原YOLOv8算法相比，改进后的网络参数量只有原网络的30%，计算量是原网络的49%，FPS提高了9?帧/s，精确率、召回率、mAP分别提高了2.9、6.5、5.5个百分点，实验结果充分验证了该算法的优势。

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5. 改进YOLOv8的多尺度轻量型车辆目标检测算法

张利丰, 田莹

计算机工程与应用 2024, 60 (3): 129-137. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2309-0145

摘要（363）

PDF（pc）（713KB）（338）

针对传统车辆目标检测模型设备需求高、检测精度低、重叠目标漏检率高等问题，提出了一种改进YOLOv8的车辆目标检测算法RBT-YOLO。采用多尺度融合的方式对主干网络进行重构。对BiFPN进行改进，增加卷积操作以及调整输入输出通道个数以适应YOLOv8，加强其特征融合能力。在Neck部分输出的特征图之后加入轻量型注意力机制Triplet Attention，提升模型的特征提取能力。针对真实情况下车辆目标重叠度较高的问题，使用SoftNMS（soft non-maximum suppression）替换原有NMS，使模型对候选框的处理方式更为温和，增强了模型对目标的检测能力，提升了召回率。在Pascal VOC和MS COCO数据集上进行实验，结果表明提出的RBT-YOLO性能超越原始模型，参数量和计算量下降60%左右，mAP分别提高了2.6和3.0个百分点，并在体积和精度上优于其他经典检测模型，具有很强的实用性。

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6. 优化改进YOLOv8实现实时无人机车辆检测的算法

史涛, 崔杰, 李松

计算机工程与应用 2024, 60 (9): 79-89. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2312-0291

摘要（343）

PDF（pc）（4614KB）（412）

针对现有无人机车辆检测算法精度低、易受背景环境干扰、难以检测微小目标车辆问题，提出了一种改进YOLOv8的无人机车辆检测算法YOLOv8-CX。结合Deformable Convolutional Networks v1-3的优点，提出一种能够灵活采样特征的C2f-DCN模块，以更好地提取不同尺寸大小车辆之间的特征。利用Large Separable Kernel Attention的思想，提出了具有长程依赖性和自适应能力的SPPF-LSKA模块，可以有效减少背景对于车辆检测的干扰。在颈部网络，采用CF-FPN（ment network for tiny object deteciton）特征融合结构，通过结合上下文信息和抑制不同尺度特征之间的冲突信息，提升了对小目标的检测精度。最后，将原始YOLOv8的头部替换为Dynamic Head检测头。通过将尺度、空间和任务三种注意力机制结合统一，进一步提升了模型的检测性能。实验结果表明，在Mapsai数据集上，改进算法与原算法相比准确率（P）、召回率（R）、平均精度（mAP）分别提升了8.5、11.2和6.2个百分点，且算法检测速度达到72.6?FPS，满足无人机车辆检测实时性的要求。通过与其他主流目标检测算法比较，验证了该方法的有效性和卓越性。

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7. 视频文本跨模态检索研究综述

陈磊, 习怡萌, 刘立波

计算机工程与应用 2024, 60 (4): 1-20. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2306-0382

摘要（326）

PDF（pc）（3662KB）（295）

模态代表着数据特定的存在形式，不同模态数据的快速增长，使得多模态学习受到广泛关注。跨模态检索作为多模态学习的一个重要分支，在图文方面已得到显著发展。然而视频相对于图像而言承载了更多模态的数据，也包含更广泛的信息，能够满足用户对信息检索全面性、灵活性的要求，近年来逐渐成为跨模态检索的研究热点。为全面认识和理解视频文本跨模态检索及其前沿工作，对现有代表性方法进行了梳理和综述。首先归纳分析了当前基于深度学习的单向、双向视频文本跨模态检索方法，对每类方法中的经典工作进行了详细分析并阐述了优缺点。接着从实验的角度给出视频文本跨模态检索的基准数据集和评价指标，并在多个常用基准数据集上比较了一些典型方法的性能。最后讨论了视频文本跨模态检索的应用前景、待解决问题及未来研究挑战。

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8. 医学CT影像超分辨率深度学习方法综述

田苗苗, 支力佳, 张少敏, 晁代福

计算机工程与应用 2024, 60 (3): 44-60. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2303-0224

摘要（324）

PDF（pc）（867KB）（258）

图像超分辨率（SR）是计算机视觉领域提高图像分辨率的重要处理方法之一，在医学图像领域有重要的研究意义和应用价值。高质量和高分辨率的医学CT影像在当前的临床过程中非常重要。近年来，基于深度学习的医学CT影像超分辨率重建技术取得了显著的进展，对该领域内的代表性方法进行了梳理，系统回顾了医学CT影像超分辨率重建技术的发展。介绍了SR基本理论，给出常用的评价指标；重点阐述基于深度学习的医学CT影像超分辨率重建方向的创新与进展，对各个方法的主要特点和性能进行了综合比较分析。最后，讨论了医学CT影像超分辨率重建方向上存在的困难和挑战，并对未来的发展趋势进行了总结与展望，希望能为相关研究提供参考。

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9. 改进YOLOv8的航拍图像小目标检测算法

付锦燚, 张自嘉, 孙伟, 邹凯鑫

计算机工程与应用 2024, 60 (6): 100-109. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2311-0281

摘要（313）

PDF（pc）（771KB）（277）

针对在航拍图像检测任务中，物体和整体图像尺寸都比较小，尺度特征不一和细节信息不清晰，会造成漏检和误检等问题，提出了一种改进小目标检测算法CA-YOLOv8。设计了一种通道特征部分卷积模块CFPConv（channel feature partial convolution），基于此重新构造了C2f中的Bottleneck结构，命名为CFP_C2f，从而替换YOLOv8头部和颈部的部分C2f模块，增强有效通道特征权值，提升多尺度细节特征的获取能力。嵌入一种用以提升上下文聚合能力的模块CAM（context aggregated module），优化特征通道的响应，强化对深层特征的细节感知能力。添加NWD损失函数，将其与CIoU结合作为定位回归损失函数，降低位置偏差的敏感性。充分运用多重注意力机制的优势，把原有检测头替换为DyHead（dynamic head）。在VisDrone2019数据集的实验中，改进的算法较YOLOv8s原模型参数量降低了33.3%，检测精度mAP50值和mAP50：95分别提升了8.7和5.7个百分点，表现出良好的性能，验证了其有效性。

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10. 基于多模态数据的人体行为识别方法研究综述

王彩玲, 闫晶晶, 张智栋

计算机工程与应用 2024, 60 (9): 1-18. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2310-0090

摘要（299）

PDF（pc）（8541KB）（429）

人体行为识别广泛应用于智能安防、自动驾驶和人机交互等领域。随着拍摄设备和传感器技术的发展，可获取用于人体行为识别的数据不再局限于RGB数据，还有深度、骨骼和红外等多模态数据。详细介绍了基于RGB和骨骼数据模态的人体行为识别任务中特征提取方法，包括基于手工标注和基于深度学习的方法。对于RGB数据模态，重点分析了基于双流卷积神经网络、3D卷积神经网络和混合网络的特征提取算法。对于骨骼数据模态，介绍了目前流行的单人和多人姿态评估算法；重点分析了基于卷积神经网络、循环神经网络和图卷积神经网络的分类算法；进一步全面展示了两种数据模态的通用数据集。此外，基于RGB和骨骼各自的数据结构特征，探讨了目前面临的挑战，最后对未来基于深度学习的人体行为识别方法的研究方向进行了展望。

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11. 基于改进YOLO v8的行李追踪技术

曹超, 顾幸生

计算机工程与应用 2024, 60 (9): 151-158. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2310-0238

摘要（291）

PDF（pc）（6479KB）（403）

在机场行李分拣场景下，传统多目标追踪算法存在目标ID切换率高和目标轨迹误报率高的问题。提出一种基于改进YOLO v8和ByteTrack算法的行李追踪技术。增加了CBAM模块，替换ADH解耦头以及改变训练时的损失函数，增加了检测精度，加强了目标特征的判别性，降低目标的ID切换率。在Byte数据关联中进行了GSI插值后处理，不仅利用了高分框和低分框，也使得长时间遮挡后的追踪效果得到保证，降低了因遮挡产生的ID错误切换。在机场行李分拣数据集上，MOTA和IDF1分别达到了89.9%和90.3%，有了较为明显的提升，能稳定地实现对行李箱ID的追踪。

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12. 基于深度元学习的小样本图像分类研究综述

周伯俊, 陈峙宇

计算机工程与应用 2024, 60 (8): 1-15. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0271

摘要（291）

PDF（pc）（1091KB）（343）

深度元学习是解决小样本分类问题的流行范式。对近年来基于深度元学习的小样本图像分类算法进行了详细综述。从问题的描述出发对基于深度元学习的小样本图像分类算法进行概括，并介绍了常用小样本图像分类数据集及评价准则；分别从基于模型的深度元学习方法、基于优化的深度元学习方法以及基于度量的深度元学习方法三个方面对其中的典型模型以及最新研究进展进行详细阐述。最后，给出了现有算法在常用公开数据集上的性能表现，总结了该课题中的研究热点，并讨论了未来的研究方向。

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13. 基于改进YOLOv8的交通监控车辆检测算法

周飞, 郭杜杜, 王洋, 王庆庆, 秦音, 杨卓敏, 贺海军

计算机工程与应用 2024, 60 (6): 110-120. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2310-0101

摘要（277）

PDF（pc）（817KB）（286）

针对目前复杂交通监控场景下车辆检测精度不足、检测速度慢的问题，提出一种基于YOLOv8模型的轻量级车辆检测算法。采用FasterNet替换YOLOv8的骨干特征提取网络，减少了冗余计算和内存访问，提高了模型的检测精度和推理速度；在Backbone和Neck部分添加SimAM注意力模块，在不增加原始网络参数的同时增强了目标车辆的重要特征，提高了模型的特征融合能力；针对密集车流下小尺寸车辆检测效果不佳的问题，添加小目标检测头，更好地捕获小尺寸车辆的特征和上下文信息；使用可自适应调整权重系数的Wise-IoU作为改进模型的损失函数，提升了边界框的回归性能和检测的鲁棒性。在UA-DETRAC数据集的实验结果表明，相较于原模型，改进方法在交通监控系统中能够达到较好的检测精度和速度，mAP和FPS分别提高了3.06个百分点和3.36%，有效改善了复杂交通场景下小目标车辆检测效果不佳的问题，并在精度和速度之间取得了很好的平衡。

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14. 深度学习优化器进展综述

常禧龙, 梁琨, 李文涛

计算机工程与应用 2024, 60 (7): 1-12. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2307-0370

摘要（274）

PDF（pc）（1327KB）（303）

优化器是提高深度学习模型性能的关键因素，通过最小化损失函数使得模型的参数和真实参数接近从而提高模型的性能。随着GPT等大语言模型成为自然语言处理领域研究焦点，以梯度下降优化器为核心的传统优化器对大模型的优化效果甚微。因此自适应矩估计类优化器应运而生，其在提高模型泛化能力等方面显著优于传统优化器。以梯度下降、自适应梯度和自适应矩估计三类优化器为主线，分析其原理及优劣。将优化器应用到Transformer架构中，选取法-英翻译任务作为评估基准，通过实验深入探讨优化器在特定任务上的效果差异。实验结果表明，自适应矩估计类优化器在机器翻译任务上有效提高模型的性能。同时，展望优化器的发展方向并给出在具体任务上的应用场景。

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15. 医学图像分割的无监督域适应研究综述

呼伟, 徐巧枝, 葛湘巍, 于磊

计算机工程与应用 2024, 60 (6): 10-26. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2307-0421

摘要（267）

PDF（pc）（756KB）（249）

医学图像分割在医学图像处理领域中具有广泛的应用前景，通过定位和分割出感兴趣的器官、组织或病变区域，为诊断和治疗提供辅助信息。但不同模态医学图像之间存在域偏移问题，这会导致在实际部署时分割模型的性能大幅下降。域适应技术是解决该问题的有效途径，尤其是无监督域适应，因其不需要目标域标签信息而成为医学图像处理领域的研究热点。目前，针对医学图像分割的无监督域适应研究的综述报告相对较少，对近年医学图像分割的无监督域适应的相关研究进行了整理、分析和总结，并对未来进行了展望，希望帮助相关研究人员快速了解并熟悉该领域的研究现状及趋势。

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16. 人工智能在中医诊疗领域的研究综述

苏尤丽, 胡宣宇, 马世杰, 张雨宁, 阿布都克力木·阿布力孜, 哈里旦木·阿布都克里木

计算机工程与应用 2024, 60 (16): 1-18. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2312-0400

摘要（267）

PDF（pc）（6171KB）（273）

中医诊疗领域正逐步迈向标准化、客观化、现代化与智能化。在此过程中，人工智能的融入极大地推动了中医诊疗、科学研究及中医传承的发展。从人工智能在中医领域的研究现状出发，梳理了从最初的专家系统和规则引擎，到逐渐成熟的传统机器学习算法，再到如今引领潮流的深度学习三个阶段，人工智能在中医领域的应用发展情况。总结了近年来涌现出的中医知识管理工具和大型模型，这些工具和模型为中医诊疗的智能化提供了坚实的支持。最后针对现阶段人工智能在中医领域中存在的数据公平性、多模态数据理解、模型鲁棒性、个性化医疗及可解释性等多重挑战进行分析。为应对这些挑战，需要持续探索并提出可能的解决方案，以推动中医诊疗智能化的深入发展，更好地满足人民健康需求。

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17. 改进YOLOv8的轻量化无人机目标检测算法

胡峻峰, 李柏聪, 朱昊, 黄晓文

计算机工程与应用 2024, 60 (8): 182-191. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2310-0063

摘要（266）

PDF（pc）（813KB）（344）

针对无人机目标检测算法计算复杂难以部署，且长尾分布的无人机数据导致检测精度较低的问题，提出了基于改进YOLOv8的轻量化无人机目标检测算法（PC-YOLOv8-n），可均衡网络检测精度与计算量，并对长尾分布数据有一定泛化能力。使用部分卷积层（PConv）替换YOLOv8中的3×3卷积层，对网络进行轻量化处理，解决网络冗余和计算量复杂的问题；融合双通道特征金字塔，增加自上而下的路径，将深层信息与浅层信息进行融合，同层引入轻量化注意力机制，提升网络的特征提取能力；采用均衡焦点损失（EFL）作为类别损失函数，通过均衡尾部类别在网络训练时的梯度权重，增加网络的类别检测能力。实验结果表明，PC-YOLOv8-n在VisDrone2019数据集中具有良好的表现，在mAP50精度上比原始YOLOv8-n算法提高了1.6个百分点，同时模型的参数和计算量分别降低为2.6×106和7.6 GFLOPs，检测速度达到77.2 FPS。

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18. 轻量化深度卷积神经网络设计研究进展

周志飞, 李华, 冯毅雄, 陆见光, 钱松荣, 李少波

计算机工程与应用 2024, 60 (22): 1-17. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2404-0372

摘要（265）

PDF（pc）（6330KB）（334）

轻量化设计是解决深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN）对设备性能和硬件资源依赖性的流行范式，轻量化的目的是在不牺牲网络性能的前提下，提高计算速度和减少内存占用。综述了DCNN的轻量化设计方法，着重回顾了近年来DCNN的研究进展，包括体系设计和模型压缩两大轻量化策略，深入比较了这两类方法的创新性、优势与局限性，并探讨了支撑轻量化模型的底层框架。此外，对轻量化网络已经成功应用的场景进行了描述，并对DCNN轻量化的未来发展趋势进行了预测，旨在为深度卷积神经网络的轻量化研究提供有益的见解和参考。

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19. 融合改进YOLOv5及Mediapipe的手势识别研究

倪广兴, 徐华, 王超

计算机工程与应用 2024, 60 (7): 108-118. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0097

摘要（263）

PDF（pc）（686KB）（208）

针对现有手势识别算法计算量大、鲁棒性差等问题，提出一种基于IYOLOv5-Med（improved YOLOv5 Mediapipe）算法的手势识别方法。该算法将改进的YOLOv5算法和Mediapipe方法结合，包括手势检测和手势分析两部分，算法有效降低了训练的时间成本，增加了识别的鲁棒性。手势检测部分，改进了传统YOLOv5算法，利用FastNet重构C3模块，将CBS模块替换为GhostNet中GhostConv模块，在Backbone网络末端加入SE注意力机制模块，改进后的算法，模型体积更小，更适用于资源有限的边缘设备。手势分析部分，提出了一种基于Mediapipe的方法，对手势检测部分定位到的手势区域进行手部关键点检测，并提取相关特征，然后通过朴素贝叶斯分类器进行识别。实验结果证实了提出的IYOLOv5-Med算法的有效性，与传统YOLOv5算法相比，参数量下降34.5%，计算量减少34.9%，模型权重降低33.2%，最终平均识别率达到0.997，且实现方法相对简单，有较好的应用前景。

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20. 基于ATO-YOLO的小目标检测算法

苏佳, 秦一畅, 贾泽, 王静

计算机工程与应用 2024, 60 (6): 68-77. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0385

摘要（262）

PDF（pc）（795KB）（241）

小目标检测在计算机视觉领域具有重要意义，但现有方法在应对小目标的尺度变化、目标密集和无规则排列等挑战时经常出现漏检和误检的问题。为解决这些问题，提出基于改进YOLOv5算法的ATO-YOLO。为提升检测模型的特征表达能力，提出一种结合注意力机制的自适应特征提取模块（adaptive feature extraction，AFE），通过动态调整权重分配突出关键目标的特征表示，提高目标检测任务在不同场景下的准确性和鲁棒性。设计一种三重特征融合机制（triple feature fusion，TFF），能够在不同尺度下充分利用多尺度信息，将多个尺度的特征图融合，以获取更全面的目标特征，提升对小目标的检测效果。引入一种输出重构模块（output reconstruction，ORS），通过去除大目标检测层并增加小目标检测层，实现精确定位和识别小目标，并且相对于原模型复杂度更低，检测速度更快。实验结果表明，ATO-YOLO算法在VisDrone数据集上的mAP@0.5达到了38.2%，较原YOLOv5提升了6.1个百分点，且FPS较改进前提升了4.4%，能够快速准确地对小目标进行检测。

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21. 推荐算法研究进展及知识图谱可视化分析

林素青, 罗定南, 张书华

计算机工程与应用 2024, 60 (21): 1-17. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2312-0032

摘要（255）

PDF（pc）（1215KB）（314）

互联网技术的应用普及使网络数据资源呈指数级增长，从海量数据中获取需求信息愈加困难。推荐算法因能有效解决信息过载问题而备受关注，相关研究成果层出不穷。以中国知网(CNKI)和科学网(WOS)核心合集为主要数据源，采集2012—2024年间出版的4?773篇和4?531篇中英文文献，利用可视化分析工具CiteSpace和VOSviewer绘制文献基本信息与关键词共现图谱；借助图谱分析，提炼核心技术关键词：知识图谱、图神经网络和深度学习，并选取与之关联的代表性推荐算法；通过图表直观展示算法核心机制和基本原理，聚焦现有研究的不足与挑战以及针对性解决方案；基于挑战-方案-来源文献的格式，绘制各核心技术关键词所关联算法的知识架构图，实现推荐原理的可视化。

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22. 联邦学习中的攻击手段与防御机制研究综述

张世文, 陈双, 梁伟, 李仁发

计算机工程与应用 2024, 60 (5): 1-16. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2306-0243

摘要（252）

PDF（pc）（792KB）（271）

联邦学习的攻防技术是联邦学习系统安全的核心问题。联邦学习的攻防技术能大幅降低联邦学习系统被攻击的风险，明显提升联邦学习系统的安全性。深入了解联邦学习的攻防技术，可以推进联邦学习领域的研究，实现联邦学习的广泛应用。因此，对联邦学习的攻防技术进行研究具有十分重要的意义。简要地介绍了联邦学习的概念、基本工作流程、类型及可能存在的安全问题；介绍联邦学习系统可能遭受到的攻击，梳理了相关研究；从联邦学习系统有无目标性的防御措施出发，将防御措施分为通用性防御措施及针对性防御措施两类，并对其进行了针对性的总结；对联邦学习安全性未来的研究方向进行了梳理与分析，为相关研究者在联邦学习安全性方面的研究工作提供了参考。

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23. 视觉大模型SAM在医学图像分割中的应用综述

孙兴, 蔡肖红, 李明, 张帅, 马金刚

计算机工程与应用 2024, 60 (17): 1-16. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2401-0136

摘要（251）

PDF（pc）（7912KB）（238）

随着大模型技术的不断发展，以分割一切模型（segment anything model，SAM）为代表的视觉大模型在图像分割领域取得重要突破。SAM通过提示驱动完成一系列下游分割任务，旨在统一解决所有的图像分割问题。因此，将SAM应用于医学图像分割具有重要意义，其泛化性能够适应多种医学图像，为医生提供更全面的解剖结构和病变信息。介绍了图像分割常用的数据集；对SAM的网络结构和泛化性进行细致阐述；重点对SAM应用在全切片成像、磁共振成像、计算机断层扫描、超声和多模态图像的五大类医学图像进行梳理分析，总结优缺点和相应的改进方法；结合当前医学图像分割领域中存在的实际问题，讨论并展望了SAM未来的发展方向。

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24. 基于YOLOv5的轻量级雾天目标检测方法

赖镜安, 陈紫强, 孙宗威, 裴庆祺

计算机工程与应用 2024, 60 (6): 78-88. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0029

摘要（248）

PDF（pc）（1220KB）（236）

针对雾天场景下目标检测算法精度较低、模型复杂度较高，提出一种基于YOLOv5的轻量级雾天目标检测方法。采用感受野注意力模块(RFAblock)通过交互感受野特征信息，对感受野添加注意力机制，提高特征提取能力；采用轻量化网络Slimneck作为颈部结构，在保持精度的同时降低模型参数和复杂度；在损失函数中引入真实框与预测框之间的角度向量，提高训练速度和推理的准确性；采用PNMS(precise non-maximum suppression)改进候选框选择机制，降低车辆遮挡情况下的漏检率。在真实雾天数据集RTTS和合成雾天数据集Foggy Cityscapes上进行测试，实验结果表明，与YOLOv5l相比mAP50分别提高了4.9和3.5个百分点，模型参数量仅为YOLOv5l的54.6%。

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25. 图着色问题的算法研究综述

宋家欢, 王晓峰, 胡思敏, 贾璟伟, 颜冬

计算机工程与应用 2024, 60 (18): 66-77. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2403-0434

摘要（241）

PDF（pc）（4612KB）（192）

图着色问题（graph coloring problem，GCP）是一个经典的组合优化问题，已广泛应用于数学、计算机科学和生物科学等多个领域。由于图着色问题的NP难特性，目前还没有多项式时间内的精确算法求解该问题，为了给出求解该问题的高效算法，需要对现有算法进行梳理。主要分为智能优化算法、启发式算法、强化学习算法等，从算法原理、改进思路、性能和精度等方面进行对比分析，归纳出算法的优缺点，并指出GCP的研究方向和算法设计路径，对于相关问题的研究有指导意义。

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26. 视觉Transformer在低级视觉领域的研究综述

朱凯, 李理, 张彤, 江晟, 别一鸣

计算机工程与应用 2024, 60 (4): 39-56. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2304-0139

摘要（239）

PDF（pc）（3488KB）（179）

Transformer是一种革命性的神经网络模型架构，最初为自然语言处理而设计，但其由于卓越的性能，在计算机视觉领域获得了广泛的应用。虽然关于Transformer在自然语言处理领域的应用有大量的研究和文献，但针对低级视觉任务的综述相对匮乏。简要介绍了Transformer的原理并分析归纳了几种变体。在低级视觉任务的应用方面，将重点放在图像恢复、图像增强和图像生成这三个关键领域。通过详细分析不同模型在这些任务中的表现，探讨了它们在常用数据集上的性能差异。对Transformer在低级视觉领域的发展趋势进行了总结和展望，提出了未来的研究方向，以进一步推动Transformer在低级视觉任务中的创新和发展。这一领域的迅猛发展将为计算机视觉和图像处理领域带来更多的突破，为实际应用提供更加强大和高效的解决方案。

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27. 掌静脉识别的深度学习方法综述

谭振林, 刘子良, 黄蔼权, 陈荟慧, 钟勇

计算机工程与应用 2024, 60 (6): 55-67. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2306-0168

摘要（236）

PDF（pc）（664KB）（135）

掌静脉识别作为一种新兴的红外生物识别技术，因其高安全性、活体检测性等优势已成为当前生物特征识别领域中的研究热点之一。近年来，该领域的大量研究通过引入深度学习方法推动了掌静脉识别技术的发展。为了掌握掌静脉识别领域最新研究现状及发展方向，对数据采集和数据预处理的主流算法进行了分类和总结，并针对基于深度学习的掌静脉识别的最新进展按照掌脉特征表征、网络设计与优化、轻量级网络进行了分类和详细阐述。针对当前单模态识别达到瓶颈等问题，分析并对比了多模态和多特征融合识别相关算法；探讨了当前掌静脉识别的研究难点挑战，并对未来的发展趋势进行了展望与总结。

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28. 深度学习的工人多种不安全行为识别方法综述

苏晨阳, 武文红, 牛恒茂, 石宝, 郝旭, 王嘉敏, 高勒, 汪维泰

计算机工程与应用 2024, 60 (5): 30-46. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2307-0168

摘要（224）

PDF（pc）（808KB）（214）

随着深度学习的发展，目标检测和行为识别方法在工人不安全行为识别领域取得了较大进展，对近年来国内外相关研究工作进行系统性归纳，详细阐述了目标检测方法和行为识别方法中的常用模型和效果，重点评述了两类方法在不安全行为识别上的应用和两类方法结合使用的相关研究，对各种方法的优势、局限性、识别行为类别及适用场景进行了全面分析对比。在此基础上，针对近年来目标检测和行为识别的优化措施，总结了常用的优化方向和手段，归纳了在不安全行为识别上成功应用的改进方法，梳理了该研究领域的难点和问题，并给出建议和未来发展趋势展望，为该领域的研究提供参考和借鉴。

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29. 基于神经网络的图像风格迁移研究进展

廉露, 田启川, 谭润, 张晓行

计算机工程与应用 2024, 60 (9): 30-47. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2309-0204

摘要（217）

PDF（pc）（7029KB）（254）

图像风格迁移是用风格图像对指定图像的内容进行重映射的过程，是人工智能计算机视觉领域中的一个研究热点。传统的图像风格迁移方法主要基于物理、纹理技术的合成，风格迁移效果较为粗糙并且鲁棒性较差，随着图像数据集的出现和各种深度学习模型网络的提出，涌现了许多图像风格迁移的模型和算法。通过对图像风格迁移研究现状的分析，梳理了图像风格迁移的发展脉络和最新的研究进展，并通过对比分析给出了图像风格迁移未来的研究方向。

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30. 基于深度学习的基础设施表面裂纹检测方法研究进展

胡翔坤, 李华, 冯毅雄, 钱松荣, 李键, 李少波

计算机工程与应用 2025, 61 (1): 1-23. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2407-0407

摘要（214）

PDF（pc）（9136KB）（255）

民用基础设施在长期使用后容易发生物理结构或性能状态的改变，对其功能和使用安全造成一定的损害，因此，对这类设施的结构健康监测是十分必要的。裂纹检测是结构健康监测中极其重要的一部分，及时检测并识别这类损伤，能有效避免事故的发生。基于计算机视觉的表面裂纹检测方法操作简单、检测速度快、准确率高，被广泛应用于民用基础设施的表面裂纹检测。从图像分类、目标检测、语义分割三个不同的检测方向综述了基于深度学习的基础设施表面裂纹检测方法，总结了常见的数据采集方法和常用的公共裂纹数据集。最后讨论了基于深度学习的基础设施表面裂纹检测方法存在的困难与挑战，并展望了未来可能的发展方向。

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31. 改进YOLOv7算法的钢材表面缺陷检测研究

高春艳, 秦燊, 李满宏, 吕晓玲

计算机工程与应用 2024, 60 (7): 282-291. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0414

摘要（211）

PDF（pc）（1101KB）（176）

当前，基于深度学习的智能检测技术逐步应用于钢材表面缺陷检测领域，针对钢材表面缺陷检测精度低的问题，提出一种高精度实时的缺陷检测算法CDN-YOLOv7。加入CARAFE轻量化上采样算子来改善网络特征融合能力，融合级联注意力机制和解耦头重新设计YOLOv7检测头网络，旨在解决原始头网络特征利用效率不高的问题，使其充分利用各尺度、通道、空间的多维度信息，提升复杂场景下模型表征能力。引入归一化Wasserstein距离重新设计Focal-EIoU损失函数，提出NF-EIoU替换CIoU损失，平衡各尺度缺陷样本对Loss的贡献，降低各尺度缺陷的漏检率。实验结果表明，CDN-YOLOv7的检测精度可达80.3%，较于原YOLOv7精度提升了6.0个百分点，模型推理速度可达60.8帧/s，满足实时性需求，CDN-YOLOv7在提升各尺度缺陷检测精度的同时显著降低了缺陷的漏检率。

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32. 基于图神经网络的文本分类方法研究综述

苏易礌, 李卫军, 刘雪洋, 丁建平, 刘世侠, 李浩南, 李贯峰

计算机工程与应用 2024, 60 (19): 1-17. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2403-0142

摘要（206）

PDF（pc）（3425KB）（241）

文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务，旨在将给定的文本数据分配到预定义的一组类别中。传统的文本分类方法只能处理欧氏空间的数据，不能处理图这种非欧氏数据。而对于图结构的文本数据无法直接处理，无法捕捉图中的非欧氏结构。因此，如何将图神经网络应用到文本分类任务中是目前的研究热点之一。对基于图神经网络的文本分类方法进行了综述，概述了基于机器学习和基于深度学习的传统文本分类方法，总结了图卷积神经网络的背景和原理；根据不同类型的图网络详细阐述了基于图神经网络的文本分类方法，同时对图神经网络模型在文本分类中的应用进行了深入分析；对目前基于图神经网络的文本分类模型进行了对比实验，讨论了模型的分类性能；提出了未来的研究方向，以推动该领域的进一步发展。

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33. DY-YOLOv5：基于多重注意力机制的航拍图像目标检测

赵鑫, 陈里里, 杨维川, 张程旺

计算机工程与应用 2024, 60 (7): 183-191. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2309-0419

摘要（205）

PDF（pc）（1074KB）（193）

针对无人机航拍图像中目标小、尺度不一和背景复杂等导致检测精度低的问题，提出一种基于改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法DY-YOLOv5。该算法在检测头部分利用具有多重注意力机制的目标检测头方法Dynamic Head，提升检测头在复杂背景下的检测表现。在原模型neck部分增加一次上采样和Concat操作，并执行一个包含极小、小、中目标的多尺度特征检测，提升模型对中、小目标的特征提取能力。引入密集卷积网络DenseNet，将其与YOLOv5s主干网络的C3模块进行融合，提出C3_DenseNet模块，以加强特征传递并预防模型过拟合。在VisDrone2019数据集上应用DY-YOLOv5算法，平均精度均值（mAP）达到了43.9%，较原YOLOv5算法提升了11.4个百分点。召回率（Recall）为41.7%，较原算法提升了9.0个百分点。实验结果证明，改进算法显著提高了无人机航拍图像目标检测的精度。

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34. 神经机器翻译综述

章钧津, 田永红, 宋哲煜, 郝宇峰

计算机工程与应用 2024, 60 (4): 57-74. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0102

摘要（203）

PDF（pc）（3432KB）（145）

机器翻译主要研究如何将源语言翻译为目标语言，对于促进民族之间的交流具有重要意义。目前神经机器翻译凭借翻译速度和译文质量成为主流的机器翻译方法。为更好地进行脉络梳理，首先对机器翻译的历史和方法进行研究，并对基于规则的机器翻译、基于统计的机器翻译和基于深度学习的机器翻译三种方法进行对比总结；然后引出神经机器翻译，并对其常见的类型进行讲解；接着选取多模态机器翻译、非自回归机器翻译、篇章级机器翻译、多语言机器翻译、数据增强技术和预训练模型六个主要的神经机器翻译研究领域进行重点介绍；最后从低资源语言、上下文相关翻译、未登录词和大模型四个方面对神经机器翻译的未来进行了展望。通过系统性的介绍以更好地理解神经机器翻译的发展现状。

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35. 多模态检索研究综述

金涛, 金冉, 侯腾达, 袁杰, 顾骁哲

计算机工程与应用 2024, 60 (5): 62-75. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0294

摘要（201）

PDF（pc）（657KB）（172）

多模态数据的日益增长使得多模态检索技术也相继受到了不少关注。随着汽车、医学等行业引入计算机与大数据技术，大量的行业数据其本身都是以多模态形式呈现出来的，行业的快速发展使人们对信息的需求不断增加，单一模态数据检索已经无法满足人们对信息的需求。为了解决这些问题，满足一种模态的数据检索其他模态数据的需求，通过文献的查阅对多模态检索的方法进行研究，分析了公共子空间、深度学习、多模态哈希算法等不同的研究方法，梳理了近年来提出的解决这些问题的多模态检索技术。最后，对近几年来提出的多模态检索方法根据检索的准确性、检索的效率以及特点等多方面进行评价对比；对多模态检索所遇到的挑战进行分析，并展望多模态检索未来的应用前景。

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36. 改进YOLOv5的无人机航拍图像密集小目标检测算法

陈佳慧, 王晓虹

计算机工程与应用 2024, 60 (3): 100-108. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2306-0289

摘要（199）

PDF（pc）（739KB）（221）

无人机航拍图像中小目标实例多、尺寸变化剧烈且存在密集遮挡等问题，为解决现有目标检测算法难以检测到航拍图像中的小目标物体，提出了一种针对密集小目标的RDS-YOLOv5检测算法。在YOLOv5的三个检测层上新增一个小目标检测层，以保留更丰富的特征信息，增强网络对小目标特征的提取能力，并改善误检漏检情况；为了提高网络的多尺度特征表征能力以及抑制冲突的产生，设计了具有等级制的残差结构的多尺度特征提取模块C3Res2Block；使用解耦检测头Decoupled Head避免不同任务之间的差异所带来的预测偏差，提升了模型的定位精度和检测精度；采用软化非极大值抑制Soft NMS算法对候选框的置信度进行优化，提高模型对密集小目标的检测精度。通过VisDrone数据集的实验结果表明，与基准模型YOLOv5相比，RDS-YOLOv5在mAP0.5上提升了12.9个百分点，mAP0.5：0.95上提升了10.6个百分点，与目前主流的目标检测算法相比也取得更优的检测精度，能够有效完成无人机航拍图像的密集小目标检测任务。

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37. 分布式装配置换流水车间调度问题研究综述

张静, 宋洪波, 林剑

计算机工程与应用 2024, 60 (6): 1-9. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2307-0276

摘要（197）

PDF（pc）（619KB）（175）

近几十年来，现代制造业发展迅速，一种趋势是在分布式生产工厂进行工件的加工，待完成后到装配工厂集中装配成最终产品。该模式在带来诸多好处的同时，对资源调度提出了新的挑战。针对分布式装配置换流水车间调度问题（distributed assembly permutation flowshop scheduling problem， DAPFSP），介绍了DAPFSP的背景和存在的主要困难，进而对以最小化最大完工时间为优化目标的DAPFSP，从数学模型、编解码策略、全局和局部搜索算法角度进行探讨，分别综述了以最小化总流程时间等为优化目标，具有零等待等约束，以及考虑准备时间等因素的DAPFSP研究成果。最后，对有待进一步开展的研究工作进行展望。

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38. CIEFRNet：面向高速公路的抛洒物检测算法

李旭, 宋焕生, 史勤, 张朝阳, 刘泽东, 孙士杰

计算机工程与应用 2024, 60 (5): 336-346. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2306-0395

摘要（196）

PDF（pc）（928KB）（113）

高速公路抛洒物危及行车安全，极易诱发交通事故，及时识别并清理高速公路抛洒物十分重要。由于高速公路抛洒物在图像中面积占比小且图像背景复杂，现有检测方法常出现漏检和误检的情况。针对上述问题，提出了一种基于上下文信息增强和特征提纯的抛洒物检测算法，记为CIEFRNet。设计了一种融合上下文Transformer的主干特征提取模块（CSP-COT），充分挖掘局部静态上下文信息和全局动态上下文信息，增强小抛洒物的特征表示；主干网络中使用改进的空间金字塔池化（ISPP），通过级联的空洞卷积实现特征的多尺度下采样，减轻目标细节信息的损失；为提高特征融合能力，设计了特征提纯模块（CNAB），其中嵌入了提出的一种混合注意力机制（ECSA），可抑制图像背景噪声，强化微小抛洒物的特征；引入基于动态非单调聚焦机制的WIoU优化损失函数，提高小抛洒物学习能力，加速网络收敛。实验结果表明，所提方法在自制的高速公路抛洒物数据集上的精确率、召回率、AP0.5和AP0.5：0.95分别达到96.5%、81.6%、88.1%和46.5%，优于当前主流的目标检测方法，其算法复杂度也更低，满足实际场景应用需要。

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39. 弱监督显著性目标检测研究进展

于俊伟, 郭园森, 张自豪, 母亚双

计算机工程与应用 2024, 60 (10): 1-15. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0206

摘要（194）

PDF（pc）（6029KB）（264）

显著性目标检测旨在准确检测和定位图像或视频中最引人注目的目标或区域，为更好地进行目标识别和场景分析提供帮助。尽管全监督显著性检测方法取得一定成效，但获取大规模像素级标注数据集十分困难且昂贵。弱监督检测方法利用相对容易获取的图像级标签或带噪声的弱标签训练模型，在实际应用中表现出良好效果。全面对比了全监督和弱监督显著性检测的主流方法和应用场景，重点分析了常用的弱标签数据标注方法及其对显著目标检测的影响。综述了弱监督条件下显著目标检测方法的最新研究进展，并在常用数据集上对不同弱监督方法的性能进行了比较。最后探讨了弱监督显著性检测在农业、医学和军事等特殊领域的应用前景，指出了该研究领域存在的问题及未来发展趋势。

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40. 深度强化学习求解移动机器人端到端导航问题的研究综述

何丽, 姚佳程, 廖雨鑫, 张文智, 卢赵清, 袁亮, 肖文东

计算机工程与应用 2024, 60 (14): 1-13. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2312-0256

摘要（194）

PDF（pc）（4646KB）（349）

自主导航是移动机器人完成复杂任务的前提和基础，传统的自主导航系统依赖于地图的精度，无法适应高度复杂的作业和服务场景。移动机器人不依赖先验地图信息，通过深度强化学习与环境交互学习能够自主决策的端到端导航方法成为新的研究热点。大多数现有的分类方法不能全面地总结端到端导航问题的挑战和机遇，根据端到端导航系统的特点，将导航问题的挑战归结为导航智能体感知能力差、学习效率低和导航策略泛化能力弱等关键问题，阐述了端到端导航系统的研究现状和发展趋势，分别详细介绍了近年来针对这些关键问题的代表性研究成果，并对其优势和不足进行了归纳总结。最后，从视觉语言导航、多智能体协同导航、融合超分辨率重建图像的端到端导航和可解释性端到端导航等方面展望了移动机器人端到端导航的未来发展趋势，为移动机器人端到端导航的研究和应用提供一定的思路。

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