融合Xception特征提取和坐标注意力机制的血细胞分割

人体血细胞的检测与分割可以辅助医生快速对人体当前健康情况做出简单判断,对诊断疾病具有重要意义.为了解决传统图像分割算法在血细胞分割任务中出现错误分割目标、无法完全分割目标等问题,提出了一种融合Xception特征提取和坐标注意力机制的血细胞分割算法XCA-Unet++.该算法在Unet++网络结构的基础上,在编码器部分引入Xception特征提取网络以更好地提取低层特征信息.设计了一种以坐标注意力机制为基础的注意力细胞检测模块,增强了网络对血细胞模糊边缘和不完整细胞的特征提取能力.采用DiceLoss作为损失函数以优化数据集正负样本不均衡问题和提高网络的收敛能力.在公开血细胞数据集上的实验对比表明,XCA-Unet++网络在IoU、Acc和F1评估指标下分别取得94.44%、96.78%和97.12%的结果,分割性能优于其他分割网络,满足血细胞分割任务的精度要求.

基于LoRa的低功耗种猪体温测量及监测系统

针对养猪场中传统人工测量种猪体温数据方式成本高、灵活性差、时效性低、工作量大等问题,设计了基于LoRa的低功耗种猪体温测量及监测系统。详细介绍了监测节点、数据通信方案和云平台网页端的软硬件设计。监测节点选用国产LP5100低功耗芯片为主控处理器,通过SPI通信方式获取ADT7320温度传感器采集的种猪体温数据并由集成的LoRa模块发送至网关。LoRa网关采用TCP/IP通信协议将汇总的体温数据存储在云端服务器并应用MySQL数据库进行数据管理。通过设计网页端作为云平台进行数据监测,利用Highchart库进行数据可视化分析并显示每头种猪的体温变化曲线。为了尽可能地降低系统功耗,设计了一套工作流程算法,该算法可以合理安排各个模块的工作顺序和时间。在某养猪场进行系统组装和应用,经过长期测试表明,该系统能够准确测量种猪一天内体温的变化及趋势,休眠时平均电流为55.92μA,稳定通信距离可达150 m,满足长期远程精准监测种猪体温的要求。