基于WSN的分布式城市噪声监测系统设计

针对城市环境中的噪声监管问题设计了基于无线传感器网络(WSN)的多节点分布式噪声监测系统。与以往的噪声信号采集系统相比较,基于WSN的噪声监测系统不仅解决了信号采集困难,而且还解决了布线复杂、维修繁琐等问题。城市环境中丰富的供电线路配合太阳能电池板可为无线节点持续工作提供所需的能量。WSN通信在TinyOS环境下采用nesC语言设计开发。在LabVIEW环境下实现了WSN网关节点与主机通信,设计了人机交互监测显示面板,同时与城市地图数据库相连,以三维等高图的形式实时显示监测范围内的噪声强度分布。系统在实验室环境下进行了噪声信号监测实验,实验结果表明系统设计合理、结果正确。

高斯平滑下引线框架的多尺度噪声图像快速配准算法

为满足机器视觉系统的实时性要求,提出一种新的快速图像配准算法,即高斯多尺度快速注册算法(GMFR)。GMFR综合图像空间域互相关算法(CC)与频域互功率谱算法(CPS)在配准精度和效率上的优势,并在图像多尺度表达的基础上,通过引入高斯平滑来避免图像亚采样过程中的细节丢失问题。为了对配准算法进行定量分析,进一步定义性能函数,随图像规模的增大算法的性能优势得到成倍提高。在真实引线框架图像上的实验结果表明,即使针对复杂噪声图像,GMFR仍具备较高的配准准确率和较强的鲁棒性,与传统的CC以及CPS图像配准方法相比,该算法效率明显提高。

物联网架构下的室内环境监控系统

利用无线传感器网络对室内环境进行监测,监控平台通过主协调器接收监测数据并上传服务器。服务器对监测数据进行实时显示,并利用监控平台完成对外部设备的远程控制,实现对室内环境的远距离监控。无线传感器节点采用TinyOS嵌入式系统,使用NesC语言编写了主协调器与从设备之间的通信程序。服务器的人机交互程序采用虚拟仪器技术在LabVIEW环境下设计完成。

主动嗅觉轮式移动机器人的系统设计及定位方法研究

在分析研究嗅觉定位理论原理的基础上,结合移动机器人技术,设计出一种能够自主完成气源定位的轮式机器人系统。该机器人系统是以Freescale半导体公司生产的16位MCU(MC9S12XDT512)为核心控制器,采用气体传感器阵列作为路径识别单元,结合轮式移动平台,配合Z字型控制搜索算法对轮式机器人进行控制完成了气体定位。在实验室现场测试中,以15 m作为起始距离,经过10次实验,误差小于5%,实现了气源定位的功能。在机器人行走机构设计上、实验方案的制定上进一步优化,则可有效地减小误差。

基于条件数理论的高维组合导航系统可观测性分析

为了更好地完善惯导系统误差补偿和抑制技术,对SINS/GPS组合导航系统进行可观测性分析,从而对系统误差进行补偿,提高导航精度。利用分段线性定常理论得到系统的提取可观测性矩阵,再计算该矩阵的条件数,根据条件数分析在不同量测及不同机动方式下系统的可观测性。针对SINS/GPS组合导航系统,建立高维数学模型,设置复杂运动轨迹,比较不同量测下误差源的可观测性。仿真结果表明:与机动方式的激励作用相比,增加量测能更有效地提高系统的可观测性。

胸部疾病一体化AI辅助诊断及影像云新型服务模式探索

本文探讨人工智能(Artificial Intelligence,AI)辅助诊断新型服务模式并以胸部多疾病的AI辅助诊断为例,介绍如何在胸部CT影像中实现一扫多查,更好地契合临床影像检查工作流和医生阅片习惯。目前的AI应用仅针对特定部位的某个疾病进行分析,与临床上对多种疾病的诊断需求还有一定距离。通过一体化的一扫多查AI辅助诊断可以检测出同一部位影像的不同疾病状况。该新型服务模式通过将AI应用部署在云端服务器对影像数据进行计算,通过浏览器实现远程AI辅助阅片,有助于利用专家对数据的标注知识对AI模型进行训练,实现资源共享,提高工作效率,改善阅片一致性。

基于组织修复的脑肿瘤图像配准方法

本文研究一种基于组织修复方式实现脑肿瘤磁共振图像与正常脑磁共振图像准确配准的方法。首先在BraTS2018数据集使用分割网络分割脑部肿瘤,然后根据肿瘤分割掩膜,使用组织修复网络模拟生成肿瘤区域内缺失的正常组织以替换肿瘤区域。最后,将修复后的脑图像与标准的正常脑图像配准。我们通过对修复前后图像和正常图像配准结果来评估我们的方法有效性。配准实验结果表明,我们提出的方法降低了脑肿瘤图像中病理变异对配准结果的影响,与传统的直接配准的算法相比,本文所提出的方法能获得更准确的配准结果,可以有效模拟生成正常组织替换肿瘤区域,从而提高脑肿瘤图像与正常大脑图像的配准准确度。

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