应用科学学报

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2024, 42(3): 0-0.

摘要 ( 82 )

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基于深度学习的高分遥感图像建筑物识别

李成范, 孟令奎, 刘学锋

2024, 42(3): 375-387. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.001

摘要 ( 476 )

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该文面向高分遥感图像建筑物深度学习检测与识别的具体需求，在归纳和分析现有深度学习与建筑物提取方法的基础上，重点探讨了高分遥感图像建筑物深度学习识别方法和深度学习识别系统，并探讨了未来可能的研究方向。所提方法将为高分遥感图像深度学习目标检测中样本库和遥感数据库的建设提供参考，为利用深度学习开展多尺度、多源高分遥感建筑物检测与识别提供支持。

基于K-means聚类与集成学习算法的小流域山洪灾害易发性评估

管筝, 印涌强, 张晓祥, 陈跃红

2024, 42(3): 388-404. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.002

摘要 ( 218 )

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为了更好地分析空间异质性对山洪灾害易发性评估的影响，建立了基于K-means聚类与集成学习算法的小流域山洪灾害易发性评估模型。首先，选取中国江西省12 338个小流域为研究区，对各时段不同频率降雨量指标进行K-means聚类。其次，以误差平方和与平均轮廓系数为聚类效果评价指标，将小流域分为2个类内聚集、类外分散的子集。最后，针对不同子集，从几何特征、环境特征以及降水特征3个方面选取平均坡度、形心高程、形状系数、最长汇流路径比降、地形湿度指数、归一化植被指数、距离河流最近距离、降雨量、洪峰模数以及汇流时间10个山洪影响因素，应用自适应增强算法与极致梯度提升算法进行山洪灾害易发性评估。研究发现，降水是导致山洪灾害的重要因素，江西省高降水区域山洪灾害易发程度普遍高于低降水区，同时省内高风险区分布较为分散，主要分布在东北区域与西北边缘区域。对聚类后两类相似小流域分别进行山洪易发性评估，接受者操作特征曲线下面积值均在0.90以上，精度较聚类前有所提高。聚类策略作为易发性评估模型的前驱过程，可以有效解决小流域异质性问题。

结合分割算法和图卷积网络的车载点云分类方法

刘亚文, 刘永畅

2024, 42(3): 405-415. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.003

摘要 ( 158 )

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车载点云数据语义标注是道路场景语义分析和理解的前提，该文提出了结合分割算法和图卷积网络的车载点云分类方法。首先利用具有噪声的基于密度的聚类方法（densitybased spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）将点云分割成点簇，并以点簇为节点，相邻点簇构成边，节点和边形成图；然后利用图卷积网络对图节点进行半监督分类，得到点云中任一点的类别标注。实验表明，所提方法以点簇代替原始点云，极大减少了算法处理的数据量；半监督图卷积网络模型顾及了点云数据的上下文关联，在少量标注样本的情况下，能够获得较高的分类精度，场景简单的实验数据分类精度可以与Pointnet++模型相当，场景较为复杂的实验数据分类精度与Pointnet++模型相差在6.7%以内。

面向电子装备装配引导的AR跟踪方法研究

杜小东, 王鹏, 史建成, 王月, 帅昊

2024, 42(3): 416-424. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.004

摘要 ( 206 )

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为了提高面向电子装备装配引导的增强现实（augmented reality,AR）跟踪方法的鲁棒性与适用性，在像素投票姿态估计网络结构的基础上，结合深度可分离卷积和通道注意力机制对AR跟踪算法进行优化。首先，针对电子装备六自由度姿态公共数据集稀缺与使用约束较多的问题，使用RGB-D相机采集并制作AR装配引导的电子装备的六自由度姿态训练数据集。然后，在基于像素投票的姿态估计网络结构基础上，使用深度可分离卷积对网络进行轻量化，并引入通道注意力机制对通道进行权重评估，以弥补网络轻量化造成的精度损失。最后，通过电子装备装配任务对提出的方法进行AR装配引导验证。实验结果表明：提出的跟踪注册方法相对于修改前的跟踪方法具有较好的鲁棒性，同时保持了装配引导的精度，能够对弱纹理的电子装备进行跟踪。

机舱环境5G信道传播模型及信号覆盖研究

刘宇欣, 叶溪涓, 鲍军委, 马健, 陈小敏, 李明, 朱秋明

2024, 42(3): 425-436. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.005

摘要 ( 188 )

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针对机舱无线通信覆盖不全面、速度慢、不稳定等问题，该文基于射线跟踪方法构建了机舱环境第5代移动通信技术（5th generation mobile communication technology,5G）信道模型，并分析了信号覆盖能力及信道参数特性。首先，利用三角面元对真实的机舱环境进行三维几何重构，以降低射线跟踪方法获取信道参数的复杂度；然后，结合分簇算法构建5G信道传播模型，进而分析了机舱环境下5G信号覆盖和通信性能。仿真分析结果表明，簇功率偏移和簇时延偏移服从高斯分布，簇到达方位角和簇到达俯仰角偏移服从拉普拉斯分布，同时发现，机舱环境中的密集散射体是影响5G信号覆盖范围的关键因素。上述结论可用于机舱环境5G基站的无线通信信号覆盖预测和多径参数评估等领域。

基于深度学习的糖尿病足伤口TEXAS分期研究

陈瑜倩, 吕东辉, 宋安平, 谢传涛

2024, 42(3): 437-446. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.006

摘要 ( 151 )

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针对糖尿病足辅助诊断问题，提出了一种有效的具有两级集成卷积神经网络的深度学习方法。利用加载预训练权重的121层密集卷积网络DenseNet121和EfficientNet-B0网络作为集成卷积神经网络训练时特征提取的初始参数；再使用数据集Diabetic Foot UlcersGrand Challenge 2021进行整个网络的训练，从而实现糖尿病足伤口感染和缺血特征的TEXAS自动分期。使用5折交叉验证获得的该方法受试者工作特征曲线下面积值为0.989，准确率为0.954，查全率为0.944，查准率为0.954，F1-score为0.956。结果显示该方法性能良好，在临床辅助诊断中具有较好的应用潜力。

广东省高程异常坡度坡向分析

邓思胜

2024, 42(3): 447-456. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.007

摘要 ( 142 )

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为了确定高程异常的空间变化情况，更好地指导全球导航卫星系统高程测量、数字高程基准维持等生产实践，提出利用数字高程模型（digital elevation model，DEM）理论研究似大地水准面的坡度、坡向等形态特征方法，建立高程异常与水平距离和方位之间的联系。对广东省DEM，以及不同精度、分辨率的似大地水准面提取坡度、坡向后进行了重分类和统计分析比较。结果表明，广东省似大地水准面坡度、坡向上都存在一个主要数值，不同于普通DEM特征；整体上以坡度0.0020°，沿坡向297°逐渐下降；该方向上高程异常值变化率约3.49 cm/km；似大地水准面的坡度、坡向与其分辨率和精度都密切相关；坡度值受分辨率的影响更大，受精度的影响较小；分辨率的粗略化会降低其坡度值。

基于图像云数据去重的高性能隐蔽通信方案

陈阳辉, 唐鑫, 郑婷婷, 常瀚之, 周艺腾

2024, 42(3): 457-468. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.008

摘要 ( 155 )

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提出了一种基于图像云数据去重的高性能隐蔽通信方案。首先，以图像作为消息载体，利用图像区域的灰度均值差异实现一个文件同时映射到多个比特的效果，增强了通信的隐蔽性；然后，设计了一套基于分组的基础图像库，库内图像按指定顺序排列，通过动态确定库内区间实现消息载体的随机化选择，并采用最低有效位算法嵌入与消息内容无关的辅助标记信息，保证了通信的安全性与可靠性；最后，提出了基于时间戳对齐区间的同步化机制，并引入多轮遍历策略和空数据分组概念对图像库进行高效利用，提高了通信的传输效率。实验结果证明，对比其他基于跨用户去重实现秘密信息隐蔽传输的研究，所提方案优化了文件上传次数与消息长度的关联性，有效提升了综合传输速率，进一步增强了通信的安全性和隐蔽性。

面向编码伪装的鲁棒无载体图像隐写方法

苑紫烨, 邱宝林, 叶妤, 温文, 化定丽, 张玉书

2024, 42(3): 469-485. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.009

摘要 ( 195 )

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传统的图像隐写方法容易受到隐写分析的攻击，无载体图像隐写方法可以从本质上抵抗隐写分析的攻击。然而，现有的无载体图像隐写算法存在鲁棒性低、提取精度有限和不可感知性差等问题，为此提出一种面向编码伪装的鲁棒无载体图像隐写方法。该方案将基于深度的合成隐写方法与传统的聚类相结合，通过感知哈希对编码网络生成的合成图像与相似图像进行匹配，将传输的图像由合成图像替换成真实自然图像以此提高安全性；进一步，利用聚类算法找到与相似图像对应的伪装图像进行传输。以卷积神经网络特征为基准进行聚类，提高了抗几何攻击的能力。实验分析表明，所提方案在隐藏容量、提取精度方面都有较优的表现，且解决了生成式隐写方案存在的图像质量低和鲁棒性差等问题。

一种新型深度分类神经网络黑盒指纹水印算法

莫谋科, 王春桃, 郭庆文, 边山

2024, 42(3): 486-498. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.010

摘要 ( 263 )

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提出了一种新型的强鲁棒黑盒指纹水印框架及方法。首先，提出了一种基于数字水印技术的高视觉质量的、具有一定安全性的毒化图像构造方法，将指示用户身份的信息嵌入到毒化图像，实现多用户场景下深度神经网络模型的可追溯性，并降低毒化图像被伪造的概率；其次，提出了毒化特征加强模块来优化模型训练；最后，设计了对抗训练策略，有效地学习到嵌入强度很小的指纹水印。大量的仿真实验表明，所构造的毒化图像中的指纹水印具有非常好的隐蔽性，大幅超越了WaNet等同类最优模型水印方法；以分类性能降低不超过2.4%的代价获得了超过99%的黑盒模型指纹水印验证率；且即便在指纹水印相差1位时亦能准确地进行模型水印版权验证。这些性能总体上优于同类最优的模型水印方法，表明了所提方法的可行性和有效性。

一种改进近端优化的多目标流QoS调度策略

刘星彤, 郑红, 黄建华

2024, 42(3): 499-512. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.011

摘要 ( 167 )

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软件定义网络可以搭载灵活的流调度策略来提升网络服务系统的服务质量，但随着业务流量复杂度的提升，现有的流调度算法会因场景匹配度的下降而导致性能受到影响。为此提出一种基于深度强化学习的智能路由策略。该策略通过软件定义网络收集各链路信息，基于长短期记忆网络与近端策略优化算法实现特征提取与状态感知，最终决策生成符合业务场景下服务质量（quality of service,QoS）目标的动态流量调度策略，并实现QoS最大化。实验结果表明，所提的方案与现有的路由策略相比可以使整套系统QoS指标提升7.06%，有效地提升了业务系统的吞吐率。

基于场因子分解的xDeepFM推荐模型

李子杰, 张姝, 欧阳昭相, 王俊, 吴迪

2024, 42(3): 513-524. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.012

摘要 ( 158 )

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极深因子分解机（eXtreme deep factorization machine,xDeepFM）是一种基于上下文感知的推荐模型，它提出了一种压缩交叉网络对特征进行阶数可控的特征交叉，并将该网络与深度神经网络进行结合以优化推荐效果。为了进一步提升xDeepFM在推荐场景下的表现，提出一种基于场因子分解的xDeepFM改进模型。该模型通过场信息增强了特征的表达能力，并建立了多个交叉压缩网络以学习高阶组合特征。最后分析了用户场、项目场设定的合理性，并在3个不同规模的MovieLens系列数据集上通过受试者工作特征曲线下面积、对数似然损失指标进行性能评估，验证了该改进模型的有效性。

基于模糊偏好标签向量的推荐算法

苏湛, 杨昊川, 艾均

2024, 42(3): 525-539. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.013

摘要 ( 123 )

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传统的协同过滤算法存在因评分预测误差导致的准确性不足，以及需要缓存大量相似性结果导致的算法可扩展性受限等缺点。为此提出了一种基于物品标签向量下的用户模糊偏好相似性度量方法，该方法使用模糊逻辑度量了不同用户对不同物品内容标签喜欢、不喜欢的程度，将用户间的相似性表示为物品内容标签上的一个向量。随后依据该向量与预测目标物品内容标签之间的关系，设计了相应的相似性计算和评分预测公式。在两个常用数据集上的实验结果表明，相较于其他算法该文在体现评分预测准确性指标平均绝对误差上提升了12.38%；在体现偏好预测准确性的F1值上提升了7.85%；在体现排序准确性的半衰期效用指标上提升了17.47%。同时，该文提出的算法减少了各指标的最优预测时需要的邻居数，缩短了算法运行时间，有效提升了可扩展性。

基于GAT-LSTM模型的高速公路站点流量预测方法

刘圣卿, 马飞虎

2024, 42(3): 540-548. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.03.014

摘要 ( 246 )

PDF (225KB) ( 145 )

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为了实现对高速公路站点流量的准确预测，提出了一种利用组合模型捕捉高速公路收费站流量时空特征以提高交通流量预测精度的方法，首先对高速公路收费数据进行挖掘，得到交通流量时空数据集；其次通过分析其时空特征，揭示高速公路收费站之间流量的时空演化规律及关联机制；最后结合深度学习模型预测高速公路交通流量。以江西省九江主线收费站为实验对象，收集了2021年5月1日至2021年12月31日的收费数据进行处理，将提取特征后的流量时空数据作为模型输入，得到出口流量分析预测结果。利用平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差3项指标对模型预测效果进行评价，结果显示该模型能够利用时空特征有效提高流量的预测精度，与单一模型相比具有更好的预测性能。

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