基于改进YOLOv7模型的血细胞检测算法研究

在医学上,血细胞计数检测是衡量人体健康与否的重要诊断方法,但是血细胞图像中存在小目标和重叠目标的检测难点。针对上述问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测算法。通过对原始的YOLOv7网络增加全局注意力机制(GAM),提升网络的感受野,提高对小目标的检测精度;提出融合了加权双向特征金字塔网络(BiFPN)和递归门控卷积HorNet的特征金字塔HorNet-BiFPN结构,利用其高阶空间交互作用增强网络的特征融合能力,实现对红细胞重叠区域的建模,解决对重叠红细胞的检测问题。实验结果表明,改进的YOLOv7模型的检测精确率达到了96.3%,对单张图片的检测时间达到了74 ms,对图像中的3类细胞均实现了较强的检测效果,达到了医学辅助诊断的合理性。

机坪安全监视方法研究

在机坪上,航空器与保障车辆主要有滑行和停放两种状态。不同状态下,两者对地面空间的占用情况是不同的。考虑其外形轮廓、机坪运行要求的安全净距、制动距离等因素,从计算机图形学角度,对机坪上的航空器或车辆划设冲突警戒区,通过检测区域重叠的方法,判断是否存在冲突,进而实现对机坪的安全监视。仿真结果表明,当两架飞机的冲突警戒区重叠时,外形轮廓区域显示黑色并告警。