基于优化的Inception ResNet A模块与Gradient Boosting的人群计数方法

针对人群计数问题,基于优化Inception-ResNet-A模块,使用集成学习中的Gradient Boosting方法提出了一种可用于稀疏人群和密集人群的人群计数方法,并给出此方法实现的具体细节.通过在三个公开数据集和真实场景(含光照和视角变化)中进行测试,检验了该方法对于光照、人群密度、视角等变化的鲁棒性.实验结果表明,该方法对于以上变化具有较强的鲁棒性,并且相比于之前的人群计数方法在准确性和稳定性方面具有更好的性能.

融入临床先验知识的ICU内脓毒症早期预警模型

目的基于重症监护病房(ICU)内脓毒症数据集,融入临床先验知识,构建ICU内脓毒症早期预警模型,提高模型的准确性,并增加模型的可解释性。方法使用MIMIC-Ⅲ数据库作为内部验证集,选取入住ICU的患者,根据纳入和排除标准确定最终入选病例(n=13737)。然后在集成学习方法的基础上,将临床先验知识与其他生理特征相结合,建立一个ICU内患者发生脓毒症的早期预警集成学习模型,使用十折交叉验证方法,同时设计消融实验和基线对比,并基于平均信息增益和Shapley值对脓毒症早期诊断影响因素进行解释分析。利用内部验证集对模型进行检验,并采用dtchina数据库(n=670)对模型性能进行检验。结果本研究通过使用不同的分类器进行建模,结果显示,融入先验知识后模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)值能增加2%~3%,而特征融合模型取得的效果优于其他任意模型,在内部验证集中,其AUC为0.879(95%CI 0.859~0.901),在外部验证集中,其AUC为0.793(95%CI 0.713~0.863)。同时,根据可解释性分析得出临床先验知识的权重最高,WBC、收缩压、HCO-3、呼吸频率是影响脓毒症早期诊断的重要因素。结论通过将临床先验知识和生理特征进行结合,构建的特征融合集成模型性能较好,并通过实验设计和分析说明加入临床先验知识的必要性。

CCK-8法检测阿糖胞苷对白血病细胞株增殖抑制作用

目的探索阿糖胞苷(Ara-C)治疗急性白血病的剂量、时间与效应的相关性。方法采用CCK-8法,检测不同剂量梯度范围内(0.1～200μmol/L)、Ara-C作用不同时间(4～48 h),对白血病细胞株Jurkat(ALL)和NB4(AML)增殖抑制作用的差异与特征规律。结果 Jurkat细胞和NB4细胞在一定的Ara-C作用浓度范围内,均存在着随作用时间延长,增殖抑制逐渐提升的效应。在4 h和8 h 2个作用时间组中,随着Ara-C剂量递增,Jurkat细胞的增殖抑制率明显增加;而NB4细胞仅在0.5～50μmol/L浓度梯度范围内呈现剂量与效应的相关性。结论 Ara-C作为细胞周期特异性药物(CCSA),对肿瘤细胞的增殖抑制效应存在明显的时间-剂量相关性,Jurkat对Ara-C的敏感性高于NB4。[临床儿科杂志,2012,30(5):460-463]

基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法

根据微小电子元器件的形状和正反两面的纹理特征,提出一种基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法。该算法采用层次特征提取及数学形态学的图像分割算法,对图像中的元器件正面和反面,分别进行图像处理。根据元器件反面亮度高及纹理简单的特点,采用阈值化方法对其进行完全分割。将正面朝上的元器件从图像中分割出来,并采用数学形态学方法分离粘连的正面元器件。从而对粘连在一起的微小电子元器件实现了完全分割。对元器件进行精确分割后,即可采用连通区域标记的方法对所有分离的元器件进行计数。该算法实现了微小电子元器件实时自动计数,计数精度达到百分之百。

用电子散斑法对纯镍薄片弯曲变形的测量

由于建立的电子散斑法有位移测量精度高、量程大的特点,且自制的力传感器灵敏度高、量程相 对较大,从而保证了本实验中镍片在三点弯中的反应被全程、精确地记录下来.基于时间序列的电子散斑法, 测出了10-100μm不同厚度的纯镍薄片在三点弯下的载荷-位移曲线,其中包括弹性部分以及进入塑性屈服 两个阶段,据此可以推出不同厚度镍片的三点弯刚度.实验表明镍片的抗弯刚度受其厚度的影响很大,尤其在 薄片厚度较小时表现得更为明显,即表现出明显的尺度效应.

基于跳数梯度的传感器网络节点距离测量

针对无线传感器网络节点距离测量精度问题,提出了一种基于平滑跳数梯度的间接测距方法DV-SHG(DV-hop with Smoothing Hop Gradient)。DV-SHG应用节点的邻居节点信息对跳数值和平均每跳距离进行修正以提高测距精度。理论分析及仿真结果表明,与DV-GNN(DV-hop with the Number of Gradient Neighbors)算法相比,在相同的计算和通信开销下,DV-SHG算法能获得较高的测距精度,在节点密集分布的无线传感器网络中具有很好的测距效果。

井下无线传感器网络最小跳数路由改进算法研究

针对经典无线传感器网络最小跳数路由算法存在节点能耗高、网络生存周期较短的问题,提出了一种最小跳数路由改进算法。该改进算法在梯度场建立阶段设置节点延时计时器;在数据传输阶段综合考虑节点能耗的有效性和均衡性,依据能量代价函数,动态选择唯一中继节点,构建一条从信源节点到Sink节点能量代价最小的路径。仿真结果表明,该改进算法进一步降低了节点能耗,延长了网络寿命,能够满足井下无线传感器网络路由需要。

一种基于梯度方向直方图的俯视行人的检测方法

目前已有很多关于行人检测方面的研究,这些研究基本建立在行人竖直站立或行走的平视图上,主要应用于视频监控和车载辅助驾驶等领域,但在实际应用中,有时需要从不同的视角检测行人.文中提出一种针对俯视行人检测方法,该方法将俯视行人头部的梯度方向直方图统计信息作为检测目标的特征.通过训练样本提取的特征向量在支持向量机中进行训练得到分类模型参数,然后提取检测样本的特征向量输入分类模型进行判别.与现有行人检测的梯度方向直方图算子相比,文中特征描述算子突出目标的区域与轮廓特征,在目标分块、特征计算和特征统计方法上均有变化.实验证明算法有效且处理速度明显提升.

基于多目标检测与跟踪的密集客流检测

针对密集交通场景中的客流检测问题,提出了基于支持向量机(SVM)多目标检测与MeanShift跟踪相结合的方法。首先采用自适应检测窗口提取梯度方向直方图,经过SVM分类和聚类算法,得到头部图像初始假设。然后采用MeanShift算法,对头部假设进行跟踪,得到连续的头部图像序列。通过SVM分类器对序列图像进行整体判断,得到客流信息。实验结果表明,自适应滑动窗口的方法减少了特征提取阶段的处理时间,提高了检测速度;同时,通过对得到的跟踪序列进行整体判别,客流量的检测精度得到了提高。

PCR-DGGE研究热鲜肉贮藏过程中的菌相变化

应用传统微生物培养和聚合酶链式反应-变性梯度凝胶电泳(PCR-DGGE)方法研究热鲜肉分别在5、15、25、30℃贮藏过程中的菌相变化。将热鲜肉贮藏于一定温度,每隔适当时间取出,测定菌落总数,并提取细菌DNA,进行PCR-DGGE分析。细菌计数结果表明,热鲜肉贮藏于5、15、25、30℃时,菌落总数分别在约14d、75h、19h和16h达到最小腐败量7.2(lg(CFU/g))。PCR-DGGE结果表明,热鲜肉在不同温度下贮藏时,贮藏末期优势腐败菌并不一致。在贮藏过程中主要优势腐败菌有巨大球菌属、克雷伯氏菌属、假单胞菌属、柠檬酸细菌属、不动杆菌属和埃希氏菌属。

基于梯度阈值计数的清晰度评价算法

自动聚焦是各类光电成像系统的一个关键步骤。利用图像处理技术实现自动聚焦,准确、高效地进行图像清晰度评价是必须的。在已有的一些评价方法中,由于评价用的参数不同,均存在一些局限性和适用性不足。通过图像分析和统计,提出了以图像的灰度梯度和阈值计数为基础的清晰度评价方法,分析了该方法的原理;并建立了数学模型,做了实验和仿真。实验结果和分析表明,该评价方法能够应用于实际的图像清晰度评价和自对聚焦实践中,减弱了单纯依靠计算灰度差带来的不足,具有较高的灵敏度和可靠性。

基于车载视频监控的乘客检测及跟踪算法

针对公交车上乘客相互遮挡及光照变化明显的问题,提出一种基于头肩部边缘特征和局部不变特征的人体检测及跟踪算法。首先对待检测图像进行自适应阈值背景差分,实现乘客目标分割;然后用样本的梯度方向直方图(HOG)特征训练支持向量机(SVM)基础分类器,结合自适应增强(Ada Boost)算法提炼出最终的强分类器,对前景图像进行扫描实现乘客目标检测;最后提取目标区域和当前搜索区域的快速鲁棒性特征(SURF),通过特征点匹配实现乘客目标跟踪。实验表明,在乘客相互遮挡及光照变化明显的情况下,该算法仍具有高于80%的检测率和跟踪率,且满足系统实时性的要求,可用于客流计数。

基于颜色和形状信息的快速人数统计方法

人数统计一直以来都是计算机视觉和智能视频监控领域的重要研究内容;但是由于遮挡、阴影和光照变化使得构建一个实时、准确的人数统计算法变得异常困难;提出的结合颜色信息和形状信息的人数统计算法对人头进行检测和跟踪,有效地减小了行人遮挡对算法精度的影响;提取颜色信息在HSV空间中的V通道进行,大大降低了阴影和光照变化对统计精度的影响;算法首先使用颜色信息和形状信息实现快速人头检测,然后使用一种融合颜色、距离和形状信息的跟踪方法对人头进行跟踪,最后通过对跟踪轨迹分析,推断出人数。另外,快速模板匹配技术的使用,极大地减小了算法的运算复杂度;实验结果表明该算法可以快速、有效地实现对指定区域的人数统计。

无线传感器网络中一种基于跳数梯度场的路由协议

为提高网络的可靠性与能量有效性,提出一种基于跳数梯度场的能量均衡的健壮的路由协议。该协议通过设置节点维护邻节点剩余能量表,记录剩余能量最多的N个邻节点。某一梯度源节点产生的消息携带源节点的梯度值及其邻节点剩余能量表中的最小值,邻节点可根据梯度值及最小值判断是否转发该消息,从而控制转发节点的数量,在保证网络可靠性的同时避免过多的能耗和消息的洪泛。理论分析和模拟实验结果表明,该协议在传输可靠性和网络延迟方面均优于GRAB和SPBT协议,当邻节点剩余能量表最大记录数为3时,协议性能最佳。

血小板数与脾大小之比、血清-腹水白蛋白梯度与肝硬化食管静脉曲张的关系

目的探讨血小板数与脾大小之比、血清-腹水白蛋白梯度和肝硬化食管静脉曲张的关系。方法对101例肝硬化合并腹水者进行生化检测、腹部B超、胃镜检查,分析食管静脉曲张与脾长、脾厚、脾大小(长×厚)、门静脉及脾静脉直径、血小板数、血小板数与脾大小之比及血清-腹水白蛋白梯度的关系。结果食管静脉曲张组血小板数与脾大小之比为1.4±1.0,其血清-腹水白蛋白梯度为(24.1±10.4)g/L,无食管静脉曲张组血小板数与脾大小之比为1.9±0.9,其血清-腹水白蛋白梯度为(14.4±8.3)g/L,两者比较有显著性差异,经Logistic回归分析其可预测食管静脉曲张的发生。结论当内镜不能顺利实施时,血小板数与脾大小之比及血清-腹水白蛋白梯度可作为预测食管静脉曲张的一种经济、无创的手段。

实验室几种常用菌悬液制备方法的探讨

目的:找到制备含有特定活菌数的菌悬液的方法,为试验结果的准确性提供依据。方法:采用浊度计法制备标准浊度的浓菌液,再进行梯度稀释后做活菌平板计数。结果:在1号麦氏浊度下,铜绿假单胞菌菌悬液、大肠埃希菌菌悬液稀释至10^(-7),金黄色葡萄球菌菌悬液稀释至10^(-6)后3 mL菌液+7 mL稀释液,枯草芽孢杆菌菌悬液、生孢梭菌菌悬液稀释至10^(-6),白色念珠菌菌悬液稀释至10^(-5)后3 mL菌液+7 mL稀释液,黑曲霉孢子悬液稀释至10^(-4)后3 mL菌液+7 mL稀释液,活菌数小于100 cfu。结论:在同一特定浊度下,不同试验菌的稀释梯度差异很大,菌体越小的试验菌,稀释梯度越大。

高光谱技术结合迭代决策树的香肠菌落总数预测

利用波长范围400～1 000 nm高光谱对香肠的菌落总数进行预测研究。选取450个香肠样本的光谱数据作为训练集,50个作为测试集。采用多元散射校正方法对光谱预处理并采用主成分分析法对光谱降维处理。对训练集和测试集数据分别采用支持向量回归和迭代决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)方法建立定量分析模型,优选最佳建模方法。结果表明:GBDT的建模效果较好,其训练集和测试集的均方根误差分别为0.001和0.003,决定系数R2分别为0.998和0.996。研究表明,基于高光谱成像技术利用GBDT方法预测香肠菌落总数可行并可有效实现。

基于机器视觉的高杆绣球检测计数系统

针对光照强度在目标轮廓提取上的问题,提出一种自适应阈值分割与连通域筛选的目标轮廓提取算法。通过自适应阈值分割结合形态学梯度进行边缘检测,并利用漫水填充算法提取投球内圈及以外待检测区域,对提取的待检测区域采用高斯混合模型进行目标及运动方向检测,最终实现高杆抛绣球检测与计数。实验结果表明,该方法能实时有效地提取目标轮廓并统计投进投球圈的绣球数。

基于目标颜色基及梯度方向匹配的菌落分割计数算法

【目的】通过菌落测试片提取菌落并计数,在农业、食品业、医疗卫生等领域中是一项常用且重要的工作。目前,菌落自动计数算法大都是以菌落培养皿为主要工作对象,对菌落测试片适用性较差。另外,目前相关技术在常规的粘连物体分割中有着较好的效果,但在菌落分割计数中,由于菌落本身的形态特征,对粘连菌落分割计数的效果尚不够精准。【方法】为解决此类问题,本文提出一种基于目标颜色基及梯度方向匹配的菌落分割计数算法。首先利用图像中菌落的颜色特征作为基,将图像转换到基空间内,以增强菌落与背景之间的差异,其次利用菌落图像的梯度幅值特征对梯度方向进行滤波,然后通过梯度方向进行匹配,进而将粘连的菌落分割,最后利用非极大值抑制的方法筛选出菌落并计数。【结果】经试验,本研究算法的计数精度可达98.00%,能够满足实际需求。【结论】在针对菌落的目标分割计数中,本研究算法不仅计数精度高,而且具有较好的鲁棒性,在对不同厂家的菌落总数测试片菌落分割计数中均有优异效果;然而在对大面积目标的检测分割中算法的准确率会有所下降,因此,该算法更适合于菌落等小目标的检测分割。

基于提升小波变换的医学图像融合

目的将不同模态的医学图像(如CT/MRI图像)进行科学融合,可以有效地丰富图像的信息,提高信息的利用效能,这对于医学临床诊断具有重要的理论研究意义和应用价值。方法基于提升小波变换的特性,对多模态医学图像的融合算法进行研究。首先,对已配准的源图像进行多尺度分解,得到低频子带和多层高频子带;进而,根据低频子带的特点和各层高频子带的噪声含量不同,提出了低频子带系数采用基于区域平均能量的加权融合规则;对噪声含量较低的低层高频子带采用基于计盒分维法获取分维数,而对噪声含量较高的高层高频子带提出了基于区域梯度能量加权融合规则。结果分别对灰度图像和彩色图像进行了大量融合实验,并分别在主观视觉特性及客观评价指标下对不同融合算法产生的融合图像的质量进行了分析对比,表明本文算法具有较好的边缘保持度。结论实验结果表明,较现有算法产生的融合图像,应用本文融合算法得到的图像具有更丰富的信息,更能使图像灰度级分散,具有更良好的视觉特性和评价指标。