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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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针对智能小车在路径规划过程中环境建模和人工势场法存在的问题,建立了栅格法与势场法相结合的路径规划方法,并对结合后的势场栅格路径规划方法的缺陷和不足进行了改进。首先,在斥力场函数中引入影响因子,促使在目标点附近的斥力场能够迅速减小,从而解决障碍物附近目标不可达和振荡的问题;其次,将模糊决策和势场栅格法进行有机结合,考虑航向角,建立了势场值和航向角的隶属度函数,选择隶属度函数值最大的栅格作为路径点,有效地提高了路径的平滑性。论文通过matlab对改进前后的算法进行了仿真实验,结果表明该方法实时性好,路径平滑,充分体现了其有效性和优越性。 相似文献
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小型红外探测器系统与传统的红外系统相比,小型红外探测器具有迥然不同的系统特点。首先,它们在小F数下拥有远距离目标识别能力。大多数研究人员习惯于讨论具有大F数的远距离传感器,这主要是因为多年来人们一直在追求大规格探测器。而可见光成像仪的研究始终是围绕小F数下的远距离成像能力进行的。由小型探测器构成的高密度阵列不仅可以提供远距离识别能力,而 相似文献
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本文以Java和模糊数学为基础并使用后台框架设计了医生综合评价系统。系统以easyUI为前端框架,后台在业务处理上使用spring、SpringMVC等框架,在数据处理上融合了模糊综合评价算法。整个系统逻辑严谨,结构稳定,数据处理科学,评价结果准确。 相似文献
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