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CARFB：即插即用的目标检测模块

计算机科学与探索 2025年第01期 223-236页

作者：杨梅君姚若侠谢娟英陕西师范大学计算机科学学院

针对坐标注意力（CA）在水平和垂直方向特征的平均池化可能丢失目标显著特征，以及使用二维普通卷积对小目标特征学习不足的情况，提出了CARFB(coordinateattentionandreceptivefieldblock)模块。该模块将CA的平均池化修改为平均+最大... 详细信息

针对坐标注意力（CA）在水平和垂直方向特征的平均池化可能丢失目标显著特征，以及使用二维普通卷积对小目标特征学习不足的情况，提出了CARFB(coordinateattentionandreceptivefieldblock)模块。该模块将CA的平均池化修改为平均+最大池化，以保留输入特征在水平和垂直方向的显著和细节信息；利用RFB具有不同大小感受野的优势，在水平和垂直方向分别使用RFB模块代替CA的融合特征统一卷积，以同时提取不同大小目标的特征；引入包含不同大小卷积核和步长的CBS模块，替换CA的二维普通卷积，进一步提取水平和垂直方向的特征，得到重新加权的输出特征。CARFB模块在水平和垂直方向保存目标位置信息，利用不同感受野提取不同大小目标的强辨别性特征，从而具有更强的特征学习能力。为了验证提出的即插即用模块CARFB的性能，将其嵌入ObjectBox目标检测框架，得到ObjectBox-CARFB模型；用CARFB模块替换RFBnet中的RFB模块，得到CARFBnet目标检测模型。MSCOCO数据集的实验测试表明，ObjectBox-CARFB模型的性能得到全面提升，尤其对小目标的检测性能提升突出；PASCALVOC和MSCOCO数据集的实验结果表明，CARFBnet300和CARFBnet512的目标检测能力分别优于原始RFBnet300和RFBnet512模型，并优于其他同系列对比模型。提出的CARFB模块具有更强的特征学习能力，对不同尺度目标均能取得较好的检测效果，特别是在小目标检测方面，效果提升显著。提出的CARFB模块可以嵌入到任何一个卷积神经网络，能保存更多的目标信息，具有更强的特征学习能力和更高的网络性能，对不同尺度目标均能取得较好的检测效果，尤其对小目标的检测效果提升显著。

关键词：目标检测感受野模块(RFB) 坐标注意力小目标深度学习

图像处理中CNN与视觉Transformer混合模型研究综述

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计算机科学与探索 2025年第01期 30-44页

作者：郭佳霖智敏殷雁君葛湘巍内蒙古师范大学计算机科学技术学院

卷积神经网络（CNN）与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型，两者经过多年来不断的研究与进步，已在该领域取得了非凡的成就。近些年来，CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起，广泛的研究不断克服两种... 详细信息

卷积神经网络（CNN）与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型，两者经过多年来不断的研究与进步，已在该领域取得了非凡的成就。近些年来，CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起，广泛的研究不断克服两种模型存在的弱项，高效地发挥出各自的亮点，在图像处理任务中表现出优异的效果。基于CNN与视觉Transformer混合模型进行深入阐述。总体概述了CNN与Vision Transformer模型的架构和优缺点，并总结混合模型的概念及优势。围绕串行结构融合方式、并行结构融合方式、层级交叉结构融合方式以及其他融合方式等四个方面全面回顾梳理了混合模型的研究现状和实际进展，并针对各种融合方式的主要代表模型进行总结与剖析，从多方面对典型混合模型进行评价对比。多角度叙述了混合模型在图像识别、图像分类、目标检测和图像分割等实际图像处理特定领域中应用研究，展现出混合模型在具体实践中的适用性和高效性。深入分析混合模型未来研究方向，并为后续该模型在图像处理中的研究与应用提出展望。

关键词：卷积神经网络(CNN) 视觉Transformer 混合模型图像处理深度学习

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基于区块链的民航旅客隐私信息保护方案

郑州大学学报(理学版) 2025年第02期 69-77页

作者：李文轩曹卫东中国民航大学计算机科学与技术学院

目前的民航信息系统必须获取机票和旅客明文信息，才能进行出行验证，存在很高的旅客隐私信息泄露风险。针对此问题，提出一种基于区块链的民航旅客隐私信息保护方案。首先利用网络身份标识和数字证书技术实现区块链账户的实名制注册，... 详细信息

目前的民航信息系统必须获取机票和旅客明文信息，才能进行出行验证，存在很高的旅客隐私信息泄露风险。针对此问题，提出一种基于区块链的民航旅客隐私信息保护方案。首先利用网络身份标识和数字证书技术实现区块链账户的实名制注册，确保信息的真实性；其次采用零知识证明和环签名叠加构造安全的信息认证协议，实现旅客隐私信息完全匿名验证，确保真实信息匿名可验证性；进一步对存储在区块链上的敏感信息利用K-匿名技术脱敏，加强信息的安全存储。实验结果和性能分析表明，该方案能够提供安全有效的民航旅客隐私信息保护，且必要的信息验证总耗时满足效率需求。

关键词：民航旅客信息隐私信息保护区块链零知识证明 K-匿名技术

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面向自动语音识别系统的对抗样本生成方法

计算机科学与探索 2025年第01期 253-263页

作者：于振华苏玉璠叶鸥丛旭亚西安科技大学计算机科学与技术学院

通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞，进而提高系统鲁棒性。然而，对抗攻击前往往需要系统的参数信息，这使得攻击条件受限。为此，结合一种新的量子粒子群优化算法，提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加... 详细信息

通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞，进而提高系统鲁棒性。然而，对抗攻击前往往需要系统的参数信息，这使得攻击条件受限。为此，结合一种新的量子粒子群优化算法，提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加微小噪声，构造差异化粒子群，作为初始对抗样本种群；基于记忆搜索的领域重分布策略得到当前种群的全局最优粒子，从而生成初始对抗样本；融入扩维和自适应权重位置更新，使得种群更接近目标；根据对抗样本与目标语句的编辑距离，继续优化初始对抗样本，生成最终对抗样本。为了验证方法的攻击效果，在GoogleSpeech、LibriSpeech以及CommonVoice数据集上，对语音识别模型DeepSpeech进行实验，将目标语句设置为不同场景中的常见语音指令。实验结果表明，提出的方法在三个数据集上成功率都优于对比方法，其中在Common Voice数据集上的成功率比对比方法提升了10个百分点。同时，召集志愿者对生成的对抗样本噪声强度进行主观评估，其中82.4%的对抗样本被志愿者判断为没有噪声或噪声很小。

关键词：对抗攻击语音识别黑盒攻击样本生成量子粒子群算法梯度评估方法

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改进TD3算法的机械臂三维路径规划方法

电光与控制 2025年第1期32卷 100-105页

作者：马天李超杨嘉怡西安科技大学计算机科学与技术学院西安710000

在军事航空领域中,复杂任务对机械臂路径规划提出了挑战。针对双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法学习效率低、样本利用率低的问题,提出了一种改进的TD3算法(Recurrent-TD3算法)。首先,将LSTM结合到策略网络与价值网络中,捕获航空控制... 详细信息

在军事航空领域中,复杂任务对机械臂路径规划提出了挑战。针对双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法学习效率低、样本利用率低的问题,提出了一种改进的TD3算法(Recurrent-TD3算法)。首先,将LSTM结合到策略网络与价值网络中,捕获航空控制任务中的时间序列信息,增强对时间序列变化的响应能力,使其能够在决策时考虑历史动作和状态,提高网络的表达能力;然后,将事后经验回放(HER)技术集成到TD3算法中,以解决任务中稀疏奖励难以学习的问题,通过将未达到目标的经验转化为达到新目标的经验,从而更有效地利用样本;最后,设计了一种基于包围盒的碰撞检测流程,以提高机械臂在军用航空任务中的安全性。实验表明,该算法相比于其他算法能够更快地找到一条无碰撞的路径,且平均路径长度最短。

关键词：机械臂路径规则 TD3 长短期记忆网络事后经验回放技术

基于目标检测和多视图几何的动态SLAM算法

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现代电子技术 2025年第01期48卷 135-143页

作者：喻擎苍董根阳方才威孙树森浙江理工大学计算机科学与技术学院(人工智能学院)

目前大多数的SLAM系统主要针对静态场景，然而，在实际环境中不可避免地存在许多动态对象，这将大大降低算法的鲁棒性和相机的定位精度。针对动态对象造成的轨迹偏差问题，文中提出一种结合目标检测网络和多视图几何结构的动态SLAM算法... 详细信息

目前大多数的SLAM系统主要针对静态场景，然而，在实际环境中不可避免地存在许多动态对象，这将大大降低算法的鲁棒性和相机的定位精度。针对动态对象造成的轨迹偏差问题，文中提出一种结合目标检测网络和多视图几何结构的动态SLAM算法。首先，基于YOLOv5算法框架，将骨干网络CSPDarkNet-53替换为轻量型L-FPN(Lite-FPN)结构，并使用VOC2007数据集进行预训练。与YOLOv5s原始模型相比，新网络的计算量减少了45.73%，检测速率提高了31.90%；然后，将检测物体划分为高动态对象、中动态对象以及低动态对象，利用多视图几何方法计算阈值，并根据阈值对中高动态对象进行二次检测，以决定是否剔除预测框中的特征点；最后，在TUM数据集上的实验结果显示，该方法在定位精度上平均提升了82.08%，证明了其在准确性方面的显著改进。

关键词：同步定位与地图构建动态环境多视图几何结构目标检测特征点轻量型

基于XLNet和多粒度对比学习的新闻主题文本分类方法

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郑州大学学报(理学版) 2025年第02期 16-23页

作者：陈敏王雷春徐瑞史含笑徐渺湖北大学计算机学院

新闻主题文本内容简短却含义丰富，传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究，未能充分利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系，提出一种基于XLNet和多粒度特征对比... 详细信息

新闻主题文本内容简短却含义丰富，传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究，未能充分利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系，提出一种基于XLNet和多粒度特征对比学习的新闻主题分类方法。首先，利用XLNet对新闻主题文本进行特征提取获得文本中词、句粒度的特征表示和潜在空间关系；然后，通过对比学习R-Drop策略生成不同粒度特征的正负样本对，以一定权重对文本的词向量-词向量、词向量-句向量和句向量-句向量进行特征相似度学习，使模型深入挖掘出字符属性和语句属性之间的关联信息，提升模型的表达能力。在THUCNews、Toutiao和SHNews数据集上进行实验，实验结果表明，与基准模型相比，所提方法在准确率和F1值上都有更好的表现，在三个数据集上的F1值分别达到了93.88%、90.08%、87.35%,验证了方法的有效性和合理性。

关键词：自然语言处理文本分类新闻主题 XLNet 对比学习

FFConvNeXt3D:提取中大规模目标特征的大卷积核网络

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郑州大学学报(理学版) 2025年第02期 37-43页

作者：黄乾坤黄蔚凌兴宏苏州大学计算机科学与技术学院苏州大学东吴学院计算机系苏州城市学院计算科学与人工智能学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性，但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外，之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点，其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因，提出了一种含有特征融合... 详细信息

目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性，但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外，之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点，其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因，提出了一种含有特征融合结构的3D大卷积核神经网络(FFConvNeXt3D)。首先，将成熟的ConvNeXt网络膨胀成用于视频领域的ConvNeXt3D网络，其中，预训练权重也进行处理用于膨胀后的网络。其次，研究了卷积核时间维度大小和位置对模型性能的影响。最后，提出了一个特征融合结构，着重提高骨干网络提取人物大小目标特征的能力。在UCF101-24数据集上进行了消融实验和对比实验，实验结果验证了特征融合结构的有效性，并且该模型性能优于其他方法。

关键词：大卷积核目标检测时空行为检测行为识别特征融合

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多障碍环境下巡检机器人路径规划优化研究

现代电子技术 2025年第01期48卷 130-134页

作者：乔道迹张艳兵中北大学计算机科学与技术学院中北大学电气与控制工程学院

针对大规模、密集的障碍物分布，高效地搜索最佳路径是一个挑战，为规划出更短的巡检路线，并实现多障碍环境下的灵活避障，文中提出一种多障碍环境下巡检机器人路径规划优化方法。使用二维矩阵构建巡检环境模型，应用D*算法在巡检环境... 详细信息

针对大规模、密集的障碍物分布，高效地搜索最佳路径是一个挑战，为规划出更短的巡检路线，并实现多障碍环境下的灵活避障，文中提出一种多障碍环境下巡检机器人路径规划优化方法。使用二维矩阵构建巡检环境模型，应用D*算法在巡检环境模型中进行巡检机器人路径规划，并将传统D*算法中的扩展步长方式改变为自适应扩展步长，使机器人在面积较大的巡检场地能够更快地完成巡检；将代价函数由欧氏距离替换为切比雪夫诺距离和曼哈顿距离融合的代价函数，并引入了平滑度函数优化线路规划结果，使规划的路径更为平滑，在遇到由于多种原因产生的新障碍物时可以重新规划路径。通过实验结果可知，无论是静态地图还是动态地图，该方法均可以快速准确地规划出一条最佳路线，并且在多种环境中应用该方法能够高效获取路径规划结果。

关键词：多障碍巡检机器人路径规划 D*算法动态环境扩展节点代价函数扩展步长