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题名基于手机的便携式藻类显微与智能识别系统研究
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作者
苏昂
孙凤云
鲁子鹏
张季儒
王昭玉
高瑞
刘剑
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机构
山东大学控制科学与工程学院生物医学工程研究所
齐鲁工业大学(山东省科学院)
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期897-901,共5页
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基金
NSFC-山东联合基金重点项目(U1806202)
山东省自然科学基金面上项目(ZR2020MF024,ZR2019MEE051)。
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文摘
开发了一种基于手机的便携式藻类显微与智能识别系统,可实现水体中微藻种类和密度的现场检测。显微装置借助手机相机模块获取藻类显微图像,基于yolov5目标检测模型设计一款手机APP,调用手机拍摄的微藻显微照片进行目标藻类的识别与分析,经过训练和学习,其识别精确率可达0.94。在梯度实验中,便携式显微镜视场可见微藻数量与微藻密度有较好的线性相关性,R^(2)为0.979。实验结果表明,该系统可以实现水体中微藻的现场检测和水华监测,为监测水华发展状况、水华预警和微藻研究等提供支撑。
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关键词
微藻检测
便携式显微镜
目标识别
智能手机
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Keywords
microalgae detection
portable microscope
target identification
intelligent mobile phone
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分类号
TH742
[机械工程—光学工程]
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