2025年, 第1卷, 第5期　
刊出日期：2025-05-10

  

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算法研究
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  基于K最近邻算法的人体姿态检测与计数研究

  宋咏琪, 王思多, 王琪, 鲁佳豪, 崔艳

  电脑与电信. 2025, 1(5): 1-5.

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  基于图像处理和机器学习设计人体姿态动作检测系统,旨在健身锻炼时实现自动化计数,避免因人工计数导致的误差。首先,利用OpenCV对测试视频进行采集,获取视频中的每一帧动作图像,接着对获取到的图像进行图像增强的预处理,并通过Mediapipe库检测图像中人体33个骨骼关键点进行归一化处理,再将关键点坐标转换为嵌入向量作为输入,利用K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法与样本库对比,完成姿态动作的计数识别。最后,平滑姿态分类结果并进行计数,实现姿态动作识别与个数检测,同时将识别与计数结果以视频形式输出到UI界面。本研究通过解决传统计数方式的弊端,提供了高效的集人体姿态动作识别及计数功能于一体的方法,在提升效率和促进健康方面具有显著的社会和经济价值。
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  基于节点重要性的社区检测算法

  张安琪

  电脑与电信. 2025, 1(5): 6-9.

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  社区检测已成为复杂网络分析领域的一个关键问题,其本质在于将网络划分为组或社区,其中同一社区内的节点比其社区外的节点表现出更密集的连接。然而现有的标签传播方法大都稳定性不高。为此,提出一种基于节点重要性的社区检测算法,首先,根据邻居相似性计算节点重要性,然后依据节点重要性重排标签更新顺序,最后,结合节点重要性和标签更新顺序进行标签传播。实验结果表明：提出的算法具有更稳定的社团划分结果,其模块性和标准归一化指标有较好的表现,并且所提出的算法在面对稀疏的网络中表现更好。
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  改善网络伸缩性的Docker容器迁移算法研究

  王佳, 班瑞, 王新, 华润多, 林昕

  电脑与电信. 2025, 1(5): 10-15.

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  云计算、虚拟化等技术在计算机领域中发展迅速,虚拟化技术中的Docker容器技术是当前主要的研究热点。由于云数据中心的流量负载随时变化,网络可能频繁发生拥塞,造成网络设备资源紧张,导致应用的吞吐量下降、丢包增多和时延增大,影响通信性能和整个云平台服务器的质量。对此,研究在保持物理机不变的情况下通过迁移物理机上挂载的Docker容器来改善网络拥塞,提出一种网络感知的Docker容器重调度算法,通过迁移挂载在物理机上的Docker,来提高物理机通信的能力以达到提高全局的通信效率。算法通过迁移较少的虚拟机来提高物理机之间的通信能力,以提升整个数据中心的整体通信性能。
智能识别
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  基于频域滤波与Gabor特征的人脸表情识别

  李菊, 钱立星

  电脑与电信. 2025, 1(5): 16-21.

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  面部表情在情感计算、人机交互、智能监控等领域具有重要价值。现有表情识别方法多集中于空间域,通过卷积神经网络提取特征,但难以同时兼顾全局结构信息和局部细节特征。同时,提升性能通常伴随着计算开销的增加,限制了其在实际应用中的广泛性。近年来,频域方法因其在特征分离、去噪能力以及全局信息提取方面的优势受到关注,但单一的频域特征提取方案通常难以全面捕获表情图像信息。针对这些问题,提出了一种基于频域低通滤波与Gabor特征融合的多通道人脸表情识别方法,通过多通道融合机制,将低通滤波提取的全局结构信息与Gabor滤波提取的细节信息相结合,在保持新增网络开销微小（新增参数仅为0.02 MB）的同时提升了识别性能。在公开的人脸表情识别数据集FER2013和RAF-DB上,该方法的准确率分别提升了0.78%和1.86%。实验结果表明,该方法有效弥补了传统方法的局限性,并在几乎不增加网络计算开销的前提下使识别准确率有一定的提升,为实际应用提供了一种解决方案。
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  少量训练样本下基于SE-DBGRU的说话人识别

  许鑫, 杨乘

  电脑与电信. 2025, 1(5): 22-27.

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  随着深度学习和大模型的发展,在说话人识别中,模型的训练需要足够的样本,而当训练样本量受限时,往往不能达到良好收敛状态。针对少量训练样本的问题,提出一种基于深度双向门控循环单元神经网络和SE block（Squeeze and Excitation block）结合的说话人识别方法。该方法中,深度双向门控循环单元神经网络主要功能为提取输入语音不同方向、不同深度的多个信息,随后SE block为获得的信息赋予不同的权重,最后利用这些信息进行分类识别任务。实验结果表明,在每位说话人只有6条训练语音时,识别准确率达到90.34%,可见该模型能在少量训练样本下取得良好的效果。
应用技术与研究
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  基于动态网络图的专利可视化分析方案研究

  王飞, 李学龙

  电脑与电信. 2025, 1(5): 28-33.

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  随着全球专利申请呈指数级增长,开展特定领域专利分析以挖掘专利数据潜在信息,寻找新质生产力和技术创新方向,日益受到国家、行业、研究机构的重视。然而,当前传统专利分析工具存在的静态分析单一、交互性不足、技术关联表达困难等问题日益凸显。聚焦专利关联度算法和D3.js可视化技术,构建基于动态网络图的专利分析技术方案,实现深度关联度挖掘、动态实时交互、海量数据处理、专利多维聚类分析等核心功能。铀矿专利可视化实例验证表明,底层算法分析数据准确、表达清晰、鲁棒性良好,动态网络图展现核心专利识别、技术分支分析等能力良好。该技术方案具有一定的实用价值和研究意义,有望推动专利分析从“静态统计”迈向“动态决策”的新阶段。
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  基于ZigBee的宠物智能云养护系统研究与实现

  顾雨璐, 王嘉豪, 唐哲, 林建豪, 吴高标

  电脑与电信. 2025, 1(5): 34-38.

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  针对宠物临时无人监护所带来的饮食、安全和健康等一系列问题,结合物联网与神经网络等技术,对面向宠物的智能化养护系统进行了研究,该系统基于无线传感网ZigBee技术和云端服务平台,实现了宠物健康信息与生活环境的实时监测、健康数据的智能分析及养护建议的精准推送。对宠物智能云养护系统的总体架构、软硬件系统的具体设计进行了深入研究,并通过实际部署与性能测试,实验表明该系统运行稳定可靠,数据分析准确率达到92%以上,能有效解决当前宠物无人监护的养护难题。
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  无人机贴近摄影在桥梁裂缝宽度检测中的应用研究

  刘利军, 张洋明, 张子轩, 田保慧, 郭虎锋

  电脑与电信. 2025, 1(5): 39-42.

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  桥梁作为道路交通的重要组成部分,需要在使用过程中定期检测维修,其中桥梁裂缝宽度是一项重要检测指标。传统裂缝宽度检测需要特种车辆占据固定车道,影响交通且成本较高。以旋翼无人机为平台,加入距离传感器和相关防护措施,以贴近摄影方式采集桥梁裂缝图像信息,经图像处理、修正和专业仪器校准后,计算得到裂缝宽度。通过对实际裂缝宽度检测,并与传统检测方式比较,检测结果表明无人机贴近摄影方式可满足0.2 mm以上桥梁裂缝宽度识别要求,实现了低成本检测,具有一定应用前景。
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  基于LSTM-Attention的地震前兆钻孔应变数据异常检测研究

  孙铭, 潘志安, 张晴, 张珂豪, 陈八

  电脑与电信. 2025, 1(5): 43-48.

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  地震前兆钻孔应变数据的异常检测对于地震预测具有重要意义。以江苏省地震局提供的钻孔应变时间序列作为实验数据,首先使用趋势分离和残差去噪相结合的预处理方法,有效提取了数据中的长期趋势与关键波动信息,降低了噪声干扰。随后进行LSTM-Attention模型的设计,并将其与LSTM、CNN和AutoEncoder三个模型进行性能对比,对比结果表明LSTM-Attention模型在MSE、MAE、RMSE三项指标中均优于其他模型,最后使用该模型进行异常检测。通过实验验证,LSTM-Attention模型在地震前兆钻孔应变异常检测任务中能够较为准确地捕捉到数据中的异常事件。
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  基于TCN-GRU网络的地下水位地震前兆异常分析

  杨丽佳, 陈新房, 赵晗清, 汪世伟, 吴笛白, 沈美怡

  电脑与电信. 2025, 1(5): 49-54.

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  地下水位变化被认为是地震前兆的重要潜在信号,研究其与地震活动之间的关系对地震预测具有重要意义。为识别地下水位的异常变化特征,提出了一种基于TCN-GRU模型的异常检测方法,并结合EWMA控制图精确定位异常发生时间。实验结果表明,TCN-GRU模型对异常波动最为敏感,具有显著的鲁棒性和实时检测能力,能够适应不同井条件下的复杂变化。研究揭示了地下水位异常与地震活动的密切关联,为地震前兆信号的早期识别提供了科学依据,对地震预测与减灾防灾具有重要应用价值。
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  基于多策略改进海鸥优化算法的供热控制优化

  李善滨, 高晓红

  电脑与电信. 2025, 1(5): 55-60.

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  当前供热控制系统使用传统PID控制,造成供热效果差、能源浪费现象严重。通过海鸥优化算法优化PID参数,同时针对海鸥优化算法收敛精度差、速度慢等问题,提出一种改进海鸥优化算法（IGSOA）。在海鸥迁徙期引入余弦函数收敛因子以维持探索能力并加速后期收敛,在海鸥捕食期则结合贪婪策略与加权平均更新机制,引导种群向优势区域迁移。最后加入黄金正弦策略指引种群位置更新,提高局部搜索能力。本文建立供热控制系统的数学模型,利用所得实验数据计算出系统的传递函数,然后利用Matlab中的Simulink搭建并运行IGSOA-PID控制器。实验结果表明,改进后的PID控制器响应快、超调量低、稳定性好,提高了供热控制系统的控制效果。
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  基于改进YOLOv8的铁路安全装备检测方法研究

  杨博文, 宋淑彩

  电脑与电信. 2025, 1(5): 61-65.

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  铁路肩负着运送大量货物和旅客的重任,危险性较高,铁路工作人员若不正确佩戴安全装备,则发生事故的概率会显著升高,因此提升铁路安全装备检测精度十分必要。为了预防铁路作业中因铁路安全装备缺失导致的安全事故,提升工人安全帽和安全背心佩戴情况的智能检测能力,以YOLOv8为基础模型提出一个RST-YOLOv8模型,在主干网络替换RepViT模块,提高安全帽和反光背心的检测精度;在颈部网络使用SSFF模块和TFE模块,提升对小目标的检测效果。实验结果表明,改进后模型相较原YOLOv8模型,mAP50 和mAP50-95分别提高1.9%和1.7%。
教学改革
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  民办高校计算机导论课程的教学创新与成果导向教育实践

  黄勉超, 张淑荣, 李春平

  电脑与电信. 2025, 1(5): 66-73.

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  基于成果导向教育（OBE）理念,针对民办高校计算机导论课程教学中存在的学生基础差异大、实践偏好强、学习自主性不足等问题,构建了“三三制”课程改革框架。通过“标准授课—分层训练—个性辅导”三级教学组织机制,实现核心知识标准化与学习路径个性化的统一;以“专业认知—职业技能—研究方法”三位一体任务为载体,融合工具应用与专业思维培养;依托“任务驱动—团队互促—翻转认证”三阶体系激活学习动力。教学实践表明,该框架有效提升了学生的知识掌握度、工具应用能力和职业规划意识。本研究为民办高校计算机导论课程提供了可复制的改革路径,对培养应用型计算机人才具有实践指导意义。
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  信创背景下虚拟仿真技术赋能“三教改革”研究——以计算机网络技术课程为例

  史记征, 梁晶, 崔俊

  电脑与电信. 2025, 1(5): 74-80.

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  在当前信创背景下,为适应信创发展的需求,高职院校计算机网络技术课程的“三教改革”已迫在眉睫。分析了高职计算机网络技术课程教学过程中存在的理论与实践脱节、教学资源匮乏等问题,并提出将虚拟仿真技术赋能“三教改革”;介绍了华为eNSP虚拟仿真技术在课程“三教改革”中的优势及实效,并以一个典型教学案例详细阐述了虚拟仿真技术在课程教学中的具体应用。实践证明,eNSP虚拟仿真技术的应用有效提升了学生的学习兴趣、实践能力和创新能力,拓展了学生的学习空间和时间,促进了教学质量的提升。
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  区块链技术促进高等职业教育产教融合的模式和路径研究

  刘春兰, 张海波, 胡延伟, 龙红梅

  电脑与电信. 2025, 1(5): 81-86.

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  高职产教融合存在数据孤岛与信用缺失、资源共享低效与产权纠纷、校企协同育人机制缺失等现实困境,区块链技术能在一定程度上为高等职业教育产教融合提供思路和路径,本研究采用案例分析法、访谈法,构建了四层次五模块的融合模式,然后在4个案例研究的基础上,提出了区块链技术通过基础建设期、应用深化期、生态成熟期三阶段演进路径,以及制度创新、技术融合、生态培育的三关键创新路径,促进产教融合改革。研究证明,在基础建设期,完成政府监管、高职院校、企业及第三方认证节点的联盟链网络搭建;学生实训记录、企业资源投入等数据上链存证率达92%;开发学分互认、设备共享等十类标准合约模板,校企协议签署效率提升58%。未来需进一步深化区块链技术的应用,完善跨链标准、隐私计算等技术适配,推动形成自驱动的产教融合生态体系。