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1. 基于Res2Net-YOLACT和融合特征的室内跌倒检测算法

张璐, 方春, 祝铭

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (3): 757-763. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021040857

摘要（500）

HTML （18）

PDF （1061KB）（157）

为了加强对老年人的监护、降低跌倒带来的安全风险，提出了一种新的基于Res2Net-YOLACT和融合特征的室内跌倒检测算法。首先，通过融入Res2Net模块的YOLACT网络来提取视频图像序列中的人体轮廓；然后，利用两级判断的方法做出跌倒决策，其中一级判别通过运动速度特征粗略判断是否发生异常状态，二级通过融合人体形状特征和深度特征的模型结构对人体姿势进行判别；最后，当检测出跌倒且发生时间大于阈值时，发出跌倒报警。实验结果表明，该跌倒检测算法可以在复杂的场景下很好地提取到人体轮廓，对光照的鲁棒性较好，并且检测速度可达每秒28帧，能满足实时检测要求。此外，融入手工特征后的算法分类性能表现更优，分类准确率达98.65%，比卷积神经网络（CNN）特征算法提升了1.03个百分点。

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2. 信息中心网络内数据重传算法的优化

辛营营, 刘晓娟, 方春林, 罗欢

计算机应用 2019, 39 (3): 829-833. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071492

摘要（412）

PDF （786KB）（214）

对于信息中心网络（ICN）中原始数据恢复机制的网络带宽利用率低下的问题，提出一种基于网络编码的实时数据重传（NC-RDR）算法。首先，根据网络的实时状态对网络中丢失的数据包进行统计；然后，将网络编码结合到信息中心网络中，对统计的丢失的数据包进行组合编码；最后，将编码后的数据包重传发送给接收端。对提出的方案进行分析，仿真结果表明，与基于网络编码的多播数据恢复（NC-MDR）算法相比，在传输带宽（平均传输次数）方面，降低了约30%，因此，在信息中心网络中，该算法能有效地减少网络重传次数，提高网络传输效率。

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3. 基于人工蜂群算法的轨道交通列车行车间隔优化

方春林, 刘晓娟, 辛营营, 罗欢

计算机应用 2018, 38 (9): 2725-2729. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020493

摘要（624）

PDF （878KB）（525）

轨道交通运营组织作为轨道交通运营企业管理的核心，在降低企业运营成本、提升服务水平和旅客出行效率方面起着非常重要的作用。提出一种基于人工蜂群（ABC）优化算法的列车行车间隔优化策略，在考虑运营企业和旅客各自利益的基础上，以列车发车间隔为决策变量，建立旅客平均候车时间最小和列车等候时间最大的双目标非线性规划模型。采用ABC算法对模型进行优化求解，结合京津城际铁路某日不同时段客流基础数据进行仿真，实例验证了所提算法和模型的有效性。

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