基于OpenCV-Python的高速公路车辆识别与计数功能研究

为实现传统图像处理方法在智能交通系统中的广泛应用,针对高速公路监控视频中车辆的识别与计数方法进行研究,采用Python编程语言,基于OpenCV库,通过灰度化、去噪、背景减除和形态学运算等一系列传统图像处理方法完成了车辆的识别与计数功能设计,并将该方案与基于YOLOv3模型和简单在线和实时跟踪(SORT)算法相结合的方案进行对比。结果表明,传统图像处理方法可以完成运动目标检测任务,但相对于基于深度学习的方案存在准确度不高和通用性不强的问题,为此提出了将传统图像处理与深度学习相结合的研究建议。

一种基于stm32的智能共享车位锁设计

物联网技术结合基于ARM架构的芯片嵌入式开发的设备功能性愈发智能化,以单片机为硬件依托,利用GPS共享模块,可以提供车位资源信息上传云端系统的窗口;结合检测技术与自动化装置,实现对车位锁预定信息的动作实施与对非目标车辆的探测与预警;利用物联网技术,实现对停车位的实时数据云端共享;从而为实现车位高效管理,提升车位的使用效率和解决停车难的问题提供一条新的解决方案。从汽车服务工程的角度出发,利用太阳能供电式智能共享车位锁的智能化汽车服务设备来改善目前城市汽车服务领域中的车位供需矛盾这一突出问题。

太阳能供电式智能共享车位锁

车位锁利用50W单晶太阳能板收集能量通过转化器转换为12V稳定直流电压经变压后为动力装置提供能量,装置无线通信模块将手机APP端信息传递给单片机从而驱动升降体升降实现车位预订和阻拦功能,车锁表面设置的传感器作为感应装置将车位附近信息实时反馈给控制端,车位APP帮助车位主发布车位位置信息从而实现需求车辆和车位的最近匹配,车锁配备有热熔器,防尘自动电刷,夜间灯光提示模块,语音提示模块以满足雨雪、沙尘天气和夜间停车的需要,装置利用清洁能源提高了私有停车位资源利用率实现了公共停车位互联网管理,创造了经济价值。

新型冠状病毒IgM和IgG抗体胶体金免疫层析检测的假阳性分析

目的:分析3种胶体金免疫层析试剂盒检测新型冠状病毒(2019-nCoV)免疫球蛋白M(IgM)和免疫球蛋白G(IgG)抗体的特异性,探讨假阳性的干扰因素和避免方法。方法:回顾性收集2020年3月6日至4月20日北京大学第三医院门诊或住院患者的血清:(1)健康对照组120例;(2)病原感染组139例:乙型肝炎大三阳和小三阳42例、丙型肝炎抗体阳性27例、梅毒抗体阳性11例、巨细胞病毒抗体阳性12例、风疹病毒抗体阳性12例、EB病毒抗体阳性8例、甲型和乙型流感病毒患者血清各15例、大肠埃希菌血流感染患者血清12例;(3)内源性干扰组242例:血清总IgM升高20例、IgG升高20例、总补体升高15例、甲胎蛋白升高9例、类风湿因子正常组(≤20 IU/ml)84例和升高组(>20 IU/ml)94例;(4)孕妇和肿瘤患者组126例:包括孕妇、实体器官恶性肿瘤和血液系统恶性肿瘤各42例。采用逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)检测患者咽拭子2019-nCoV核酸,阴性样本且患者排除2019-nCoV感染的纳入抗体假阳性研究。用A、B、C 3种胶体金免疫层析试剂盒检测上述血清2019-nCoV抗体,采用Pearson卡方检验对结果进行统计学分析。结果:A试剂检测健康对照血清2019-nCoV IgM和IgG的假阳性率为0和0.83%(1/120),B试剂假阳性率为4.17%(5/120),C试剂无假阳性。3种试剂检测大肠埃希菌血流感染患者血清假阳性率均为1/12,B试剂在丙肝抗体阳性血清的假阳性率为7.41%(2/27)。B试剂在血清类风湿因子正常组和升高组假阳性率分别为9.52%(8/84)和54.26%(51/94)(χ^2=40.05,P<0.001);A试剂和C试剂在类风湿因子正常组均无阳性,升高组各有3例IgM/IgG抗体阳性。A、B、C试剂在总体人群中的假阳性率分别为0.55%(3/548)、4.20%(23/548)、0.73%(4/548)。结论:不同试剂盒的特异性差别较大,高类风湿因子是导致B试剂盒假阳性的主要因素,使用高纯度的抗体和适当的阻断剂有助于提高其检测的特异度。

留取血、尿、便为何我的标本总不合格

张大爷去医院做大便化验,取好便送到了检验科,谁知却被检验科的工作人员拒收了。工作人员解释道:“大便留取是不能接触吸水物质的,您的标本中混有一大块纸巾,这样会影响您的检验结果,必须按要求重新留取大便。”像张大爷这样留取样本不合格的情况不在少数,而标本的留取不规范直接影响检验结果的准确性。下面我们就针对患者留取标本中遇到的常见问题,做详细解答,以便帮助患者更好地留取标本。