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9951.
复杂光照条件下的不安全驾驶行为检测
为了在各种复杂光照条件下实时有效检测驾驶人员不系安全带和看手机等不安全行为,设计一种基于深度学习的复杂光照下不安全驾驶行为检测方法。该方法以YOLOv8n模型作为基础,实施一系列针对性的改进措施,以提升检测性能。首先,增加P6尺度,使模型能更全面地捕捉各种光照下不安全驾驶行为的多… …
相似文献
刘权捷;顾兆一;王春源
《计算机应用》
2026,(2)
9952.
面向联邦学习的投毒攻击检测与防御机制
为了解决联邦学习中恶意客户端通过上传恶意更新破坏全局模型可靠性的问题,提出一种面向联邦学习的投毒攻击检测与防御算法FedDyna。首先,设计一种异常客户端检测方案,利用余弦相似度与欧几里得距离的历史标准差初步检测异常更新,并结合多视角模型评估机制进一步检测可疑的客户端;其次,提出… …
相似文献
钟琪;张淑芬;张镇博;菅银龙;景忠瑞
《计算机应用》
2026,(2)
9953.
增强型可逆神经网络视频隐写网络GAB3D-SEVSN
针对小样本条件下视频隐写任务中存在的长程运动建模不足和通道冗余导致的过参数化问题,提出一种融合三维全局注意力块(GAB-3D)与压缩激励(SE)通道注意力的增强型视频隐写网络GAB3D-SEVSN。该模型通过优化的GAB-3D模块在三维时空域自适应地聚焦关键运动轨迹,从而增强长程… …
相似文献
徐千惠;钮可;朱顺哲;石林;李军
《计算机应用》
2026,(2)
9954.
结合球面对齐与自适应几何校正的全景视频超分辨率网络
现有的传统视频超分辨率(VSR)方法在处理全景视频时难以有效解决等距矩形投影带来的几何畸变问题,且在帧间对齐和特征融合方面存在不足,这些会导致重建效果不佳。为了进一步提升全景视频的超分辨率重建质量,提出一种结合球面对齐与自适应几何校正的全景视频超分辨率网络——360GeoVSR。… …
相似文献
陈晓雷;郑芷薇;黄雪;曲振彬
《计算机应用》
2026,(2)
9955.
反射先验图引导的低光图像增强网络
近年来,基于深度学习的低光图像增强方法受Retinex理论的启发,先估计照明图调整亮度,再恢复反射率以实现低光增强。因此,通过分析低光场景反射图与参考反射图的相似度,提出一种反射先验图引导的低光图像增强网络(RP-Net)。首先,在Lab色彩空间分解出相似反射图,并设计反射先验特… …
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张日丰;李广明;欧阳裕荣
《计算机应用》
2026,(2)
9956.
面向长文档检索增强生成的基准数据集
随着预训练语言模型(PLM)的发展,检索增强生成(RAG)作为一个新兴任务受到广泛关注。全面客观地评价RAG可以揭示现有方法的局限并指明研究方向,然而,现有的研究针对RAG的系统性评估基准不足,尤其是在长文档场景中。针对这一问题,提出一种基于焦点片段的自动问答构建策略,旨在高效而… …
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刘宜欣;刘祥根;刘文;邓洪波;张子野;穆骅
《计算机应用》
2026,(2)
9957.
基于Mamba模型的分级跨模态融合三维目标检测方法
针对现有基于鸟瞰视图(BEV)的跨模态融合方法在初期融合阶段忽视了对BEV特征局部信息的有效保护,导致浅层跨模态交互不足,进而制约后续深层融合效果并降低三维目标检测精度的问题,提出基于Mamba模型的分级跨模态融合三维目标检测方法。该方法将Mamba的状态空间建模机制与分级融合机… …
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李明光;陶重犇
《计算机应用》
2026,(2)
9958.
面向物联网图像的深度压缩感知网络及其混沌加密保护方法
针对物联网大量冗余图像数据的传输和存储带来的高资源需求和隐私泄露隐患问题,提出一种面向物联网图像的深度压缩感知(DCS)网络及其混沌加密保护方法。首先,提出一种改进的DCS网络用于图像的高质量压缩重构,该网络通过通道注意力机制改进传统深度重构网络中的残差块,并结合多尺度分支与融合… …
相似文献
马英杰;覃晶滢;赵耿;肖靖
《计算机应用》
2026,(1)
9959.
基于改进生成对抗网络的车辆轨迹语义隐私保护机制
针对在实现个性化车辆轨迹数据隐私保护的同时保证轨迹语义数据的有效性和挖掘分析价值的问题,提出一种基于改进生成对抗网络(GAN)的车辆轨迹语义保护机制。在该机制中:首先,设计一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的位置敏感分级语义标注方法,用于从车辆轨迹中提取出有效的停留点,并对停留点进… …
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樊娜;罗闯;张泽晖;张梦瑶;穆鼎
《计算机应用》
2026,(1)
9960.
融合变异策略与邻接信息的差分进化算法
针对多目标带时间窗的车辆路径问题(VRP),提出一种融合变异策略与邻接信息的差分进化算法(DE-MSAI)。首先,利用精英抽样策略设计4种变异操作,增加算法搜索的广度;其次,结合客户邻接信息矩阵引导个体进行邻域搜索,提升局部优化效率;最后,基于模拟退火准则以一定的概率接受劣解。在… …
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冉敏;潘大志
《计算机应用》
2026,(1)
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