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基于记忆单元的多阶段图像自监督去噪方法

激光与光电子学进展 2025年第04期 369-376页

作者：张晓东祝令函高绍姝王鑫瑞王硕中国石油大学(华东)青岛软件学院计算机科学与技术学院

针对自监督图像去噪方法训练过程中缺乏清晰图像标签导致去噪效果受限的问题，提出一种基于记忆单元的多阶段自监督去噪方法。提出的记忆单元模块可保存近似于清晰图像的中间去噪结果，协同监督网络训练过程，使网络既可以从噪声图像中... 详细信息

针对自监督图像去噪方法训练过程中缺乏清晰图像标签导致去噪效果受限的问题，提出一种基于记忆单元的多阶段自监督去噪方法。提出的记忆单元模块可保存近似于清晰图像的中间去噪结果，协同监督网络训练过程，使网络既可以从噪声图像中学习，也可以从训练过程的中间输出中受益。此外，提出一种多阶段训练方案分别学习噪声图像平坦区域与纹理区域的特征，建立空间自适应约束，使网络在噪声去除和细节保留之间保持平衡。实验结果表明，所提方法在SIDD和DND数据集的峰值信噪比分别达到37.30 dB和38.52 dB，结构相似性指数分别达到0.930和0.941。与现有的自监督去噪方法相比，所提方法在视觉效果和量化指标上均有较大提升。

关键词：图像处理去噪记忆单元自监督学习多阶段

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基于二进制重写的混合分析构建控制流图方案

计算机应用研究 2025年第2期42卷 555-559页

作者：李自友黄晓芳殷明勇西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621000 计算机应用研究所四川绵阳621000

控制流图(CFG)是二进制程序分析的基础。传统静态分析方法构建控制流图速度快,代码覆盖率高,但不能解决间接跳转问题;动态分析方法能够分析间接跳转,但代码覆盖率低、性能开销大。为更加高效构建完备的控制流图,提出静态动态结合的混合... 详细信息

控制流图(CFG)是二进制程序分析的基础。传统静态分析方法构建控制流图速度快,代码覆盖率高,但不能解决间接跳转问题;动态分析方法能够分析间接跳转,但代码覆盖率低、性能开销大。为更加高效构建完备的控制流图,提出静态动态结合的混合分析方案。首先使用静态分析获取程序的初始控制流图,采用模糊测试的方法获取目标程序不同执行流的输入数据,诱导重写后的目标程序执行获取间接跳转地址;融合静态分析和动态分析结果,从而高效构建完备的控制流图。通过实验验证,该混合分析方案相比于现有的混合分析方案,能够构建更加完整的控制流图,相比于基于动态二进制插桩的混合分析方案效率更高。

关键词：控制流图二进制程序混合分析二进制重写

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基于对比学习的小样本图像分类方法

计算机应用 2025年第2期45卷 383-391页

作者：严雪文黄章进中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027

基于深度学习的图像分类算法通常依赖大量训练数据,然而在实际场景中通常难以获取足够大规模的高质量标注样本。针对小样本场景下分类模型泛化能力不足的问题,提出一种基于对比学习的小样本图像分类方法。首先,在训练中增加全局对比学... 详细信息

基于深度学习的图像分类算法通常依赖大量训练数据,然而在实际场景中通常难以获取足够大规模的高质量标注样本。针对小样本场景下分类模型泛化能力不足的问题,提出一种基于对比学习的小样本图像分类方法。首先,在训练中增加全局对比学习作为辅助目标,从而使特征提取网络从实例中获得更丰富的信息;其次,对问询样本分块并用于计算局部对比损失,从而促进模型获得从局部推断整体的能力;最后,利用显著性检测混合查询样本的重要区域,并构造复杂样本,以增强模型泛化能力。在2个公开数据集miniImageNet和tieredImageNet上进行的5-way 1-shot和5-way 5-shot的图像分类任务实验结果表明:相较于小样本学习的基线模型Meta-Baseline,所提方法在miniImageNet上的分类准确率分别提高了5.97和4.25个百分点,在tieredImageNet上的分类准确率分别提高了3.86和2.84个百分点;并且,所提方法在miniImageNet上的分类准确率比DFR(Disentangled Feature Representation)模型分别提高了1.02和0.72个百分点。可见,所提方法有效提高了小样本图像分类的准确率,具有良好的泛化能力。

关键词：小样本学习图像分类对比学习数据增强显著性检测

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基于虚拟机页缓存机制的磁盘在线迁移系统

小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 235-241页

作者：周志强李京中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230001

在线迁移是云数据中心管理虚拟机的关键技术之一,它在负载均衡、降低能耗以及平台软硬件维护等场景有着重要的作用.预拷贝是目前虚拟机在线迁移的主流方式,有着停机时间短、对虚拟机性能影响小以及鲁棒性高的特点.然而,由于数据的修改... 详细信息

在线迁移是云数据中心管理虚拟机的关键技术之一,它在负载均衡、降低能耗以及平台软硬件维护等场景有着重要的作用.预拷贝是目前虚拟机在线迁移的主流方式,有着停机时间短、对虚拟机性能影响小以及鲁棒性高的特点.然而,由于数据的修改会导致多轮迭代传输,该方法在迁移时可能出现较大的网络传输量和较长的迁移时间的问题.考虑到磁盘通常比内存大几个数量级,该问题在迁移磁盘数据时尤为严重.本文通过提取页缓存数据信息实现了一个预拷贝优化方法,并且设计了一个新的磁盘在线迁移系统,使得虚拟机能够参与其自身迁移过程,让获取虚拟机内的信息更加方便.该方法能够高效地进行预拷贝迁移,从而快速而可靠地完成磁盘迁移,减少网络传输数据量和迁移时间.

关键词：虚拟机磁盘在线迁移预拷贝页缓存

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基于深度学习的车联网的路网监测系统的DoS和DDoS攻击的入侵检测方法

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计算机应用与软件 2025年第1期42卷 303-311页

作者：曹磊温蜜何蔚上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090

面对日益复杂的交通路况,车联网成为提升智能路网监测系统性能的重要保证,它可以实现车载网、车际网、车辆与移动互联网之间的信息交互共享。然而DoS和DDoS网络攻击的频发,成为车联网可用性的严重威胁之一。针对传统入侵检测算法存在训... 详细信息

面对日益复杂的交通路况,车联网成为提升智能路网监测系统性能的重要保证,它可以实现车载网、车际网、车辆与移动互联网之间的信息交互共享。然而DoS和DDoS网络攻击的频发,成为车联网可用性的严重威胁之一。针对传统入侵检测算法存在训练困难、分类精度低、泛化能力差的问题,提出一种高效的深度学习模型CNN-BiSRU。实验选择在最新的CICIDS2018数据集中进行验证,结果表明,该模型获得了更高的检测精度,而相比于CNN-BiLSTM,CNN-BiSRU拥有更快的检测速度。

关键词：入侵检测 DoS攻击深度学习车联网路网监测系统

基于改进YOLOv7-Tiny的煤矿井下轨道异物检测方法

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光电子·激光 2025年

作者：薛晓强王小勇李凡卉朱文娜陕西小保当矿业有限公司西安科技大学计算机科学与技术学院

煤矿井下的工作环境极为复杂，针对噪声、灰尘和阴暗区域导致目标漏检误检的问题，提出了一种基于轻量化网络融合的井下轨道异物检测方法。首先，对YOLOv7-Tiny网络框架进行针对性改进，引入FasterNet和GhostV2模块，在保持高性能水平... 详细信息

煤矿井下的工作环境极为复杂，针对噪声、灰尘和阴暗区域导致目标漏检误检的问题，提出了一种基于轻量化网络融合的井下轨道异物检测方法。首先，对YOLOv7-Tiny网络框架进行针对性改进，引入FasterNet和GhostV2模块，在保持高性能水平的同时降低了模型复杂度。其次，结合ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制设计了ELAN＿E模块，提高了模型对异物特征的敏感性。最后，采用Focal-EIoU损失函数优化坐标损失计算，进一步提升了检测准确性。实验结果表明，相较于YOLOv7-Tiny，提出方法在参数量和计算量方面分别减少了30.23%和15.15%。同时mAP(mean Average Precision)指标提升了1.2%，有效地提高了异物检测的精度和效率，为煤矿井下轨道区域入侵检测提供了有效改进方案。

关键词：井下轨道区域目标检测轻量化网络注意力机制

基于深度图文细粒度对齐的弱监督多模态情感分析

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计算机应用研究 2025年第2期42卷 419-424页

作者：刘洲马立平张海燕西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010 武汉三江航天远方科技有限公司武汉430048

针对现有多模态情感分析方法在模态对齐上不够精细,深度特征融合时易丢失重要信息的问题,提出了一种图文深度交互模型。该模型摈弃使用图像区域强监督的方式检测图片中的物体,首先将图片平等划分成更精细的区域序列,通过双路融合流的深... 详细信息

针对现有多模态情感分析方法在模态对齐上不够精细,深度特征融合时易丢失重要信息的问题,提出了一种图文深度交互模型。该模型摈弃使用图像区域强监督的方式检测图片中的物体,首先将图片平等划分成更精细的区域序列,通过双路融合流的深度融合层来对齐多模态数据中蕴涵的潜在模式,并使用自适应门阀优化残差注意力信息的传递。在MSED和MSVA数据集上进行实验,相比较基线模型,在准确率和F 1分数上分别取得了最高1.06%、0.74%和0.75%、0.63%的提升。最后通过可视化细粒度对齐效果和消融实验证明了所提方法的有效性。

关键词：多模态情感分析模态细粒度对齐深度跨模态交互残差注意力

基于强化学习的无人机通信感知一体化能耗优化

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电子科技大学学报 2025年第1期54卷 23-28,51页

作者：李新民张徐浩刘易阳曹辉张晓强成都大学计算机学院成都610100 西南科技大学信息工程学院绵阳621000

通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户... 详细信息

通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户通信速率和目标感知波束图增益约束下,通过构建与无人机能耗、发射波束和通信速率相关的线性加权奖励函数,以实现智能化的无人机功率分配和轨迹设计,从而最小化无人机通信感知一体化系统的能耗。仿真结果表明,该方案相较于基准方案降低了12.36%~21.08%的无人机能耗,并拥有更优的收敛性能。

关键词：通信感知一体化无人机强化学习能耗优化

改进TaylorFormer的煤矿强光图像去雾方法

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光电子·激光 2025年

作者：杨征杨小勇王忠强高盛李娜陕西小保当矿业有限公司西安科技大学计算机科学与技术学院

针对煤矿监控系统采集到的图像因强光照而导致目标对比不明显、弱边缘、噪声干扰等问题，提出基于多尺度TaylorFormer及长期上下文注意力的改进强光图像去雾模型。该方法通过泰勒展开来近似注意力机制中的Softmax函数，从而实现线性计... 详细信息

针对煤矿监控系统采集到的图像因强光照而导致目标对比不明显、弱边缘、噪声干扰等问题，提出基于多尺度TaylorFormer及长期上下文注意力的改进强光图像去雾模型。该方法通过泰勒展开来近似注意力机制中的Softmax函数，从而实现线性计算复杂度。同时引入多尺度注意力和多分支，用来获取强光照监控图像特征。在改进的TaylorFormer中添加长期上下文注意力机制，使得在削弱图像干扰信息的同时，能够加强有用目标特征。建立煤矿监控图像数据集，将本文改进方法与其他几种方法比较，并与基础TaylorFormer和多尺度TaylorFormer进行消融实验。通过实验验证了本文方法在峰值信噪比、结构相似性、特征相似性和信息熵上分别产生了较好提升，且去雾视觉效果较优。

关键词：煤矿智能监控图像去雾深度学习注意力机制 Transformer