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基于YOLOv3的宫颈细胞识别系统 被引量:2

Design of cervical cells recognition system based on YOLOv3
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摘要 针对宫颈细胞进行取样和识别,并结合图像算法等相关技术,设计一种有效的宫颈细胞取样检测系统,利用智能机械运动设备、精密流体控制泵、深度学习等设计并搭建了一个自动化操作平台,通过RS485与基于C#语言编写的上位机系统建立串口通信,来完成对宫颈细胞的进样采集等一系列实验操作,并对采集到的宫颈细胞图像使用YOLOv3算法识别检测。实验结果证明了该系统的可行性与实用价值。 In view of sampling and identification of cervical cells,combined with image algorithms and other related technologies,an effective cervical cell sampling and detection system is now designed.An automated operation is built by intelligent mechanical motion equipment,precision fluid control pumps,deep learning and other designs.The platform establishes serial communication through RS485 and the host computer system based on C#language to complete a series of experimental operations such as sampling and collection of cervical cells,and uses YOLOv3 to identify and detect the images of cervical cells.The experimental results prove the feasibility and practical value of the system.
作者 吴文韬 刘威 WU Wentao;LIU Wei(School of Physics and Technology,Wuhan University,Wuhan 430072,China)
出处 《电子设计工程》 2021年第3期51-55,共5页 Electronic Design Engineering
基金 深圳市基础研究项目(JCYJ20180302173424902) 武汉市应用基础前沿专项(2019010701011386)。
关键词 YOLOv3 自动化 宫颈细胞 深度学习 YOLOv3 automation cervical cells deep learning
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参考文献4

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共引文献62

同被引文献31

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