基于高斯滤波C-V模型分割算法的改进

在现实世界经常有一些灰度不均匀的图像给图像分割造成了很大的困难.为了解决由于图像灰度不均匀造成的图像轮廓提取的困难,结合邻域算法和高斯滤波的性质的基础上,提出了基于图像局部区域灰度信息的算法,使曲线的演化过程基于图像的局部信息.同时采用了水平集演化规则化模型,避免了水平集函数的不断初始化.实验结果表明,新算法无论对合成图像还是真实图像,都能提取出准确的物体轮廓.     

纤维素酶在天然产物提取中的应用研究

酶解法广泛应用于天然产物的提取,具有条件温和、易于控制、有效成分破坏少等优点。文章对纤维素酶的结构、降解机制及其在天然产物提取中的应用进行了综述,并展望了该技术今后的发展趋势及应用前景。     

超声波辅助酶解法提取冬枣叶中总黄酮工艺的研究

探讨了超声波辅助酶解法提取冬枣叶总黄酮,研究提取温度、提取时间、纤维束酶用量、料液比、超声功率对总黄酮提取率的影响。在单因素实验的基础上进行了正交实验,优化了提取工艺,得到最佳提取工艺条件为:提取温度为60℃,纤维素酶用量为3 mg/g,提取时间为2 h,超声功率为350 W,料液比为1∶50(g/mL);同时确定了各影响因素对黄酮提取率的显著性影响顺序为:纤维素酶用量提取温度超声功率提取时间。在最佳提取工艺条件下,冬枣叶中的总黄酮的提取率为4.62%。     

响应和滤波器偏差感知约束的无人机目标跟踪算法

针对无人机视觉跟踪任务中目标外观变化大、视野角度多变问题,提出基于响应和滤波器偏差感知约束的无人机实时目标跟踪算法.该算法根据视频帧间响应差和滤波器变化的一致性,通过建模前后帧响应差和滤波器的变化,建立基于响应偏差感知和帧间滤波器偏差约束机制的目标函数,学习目标的外观变化和滤波器的帧间变化.引入辅助变量构建优化函数,采用交替方向乘子法（ADMM）将计算目标问题转化为求相关滤波器和辅助变量的最优解.采用跟踪准确度和成功率指标,将所提算法与其他9种算法在DTB70、UAV123@10 fps和UAVDT等3个无人机视频数据库上进行对比实验.实验结果表明,所提算法对遮挡、形变、角度变化等干扰属性均具有良好的鲁棒性,跟踪平均速度达到39.0帧/s,能够有效跟踪无人机目标.     

微波辅助棉花秸秆稀酸水解糖化工艺研究

采用微波辅助稀酸法对棉花秸秆进行水解糖化。探索了微波辐射温度、微波辐射时间、料液比及硫酸浓度对秸秆水解糖化效果的影响。结果表明,微波辅助棉花秸秆稀酸水解糖化的最佳糖化工艺条件为:微波辐射温度80℃,微波辐射时间50min,料液比1∶16g/mL,硫酸浓度3.0%。各影响因素对还原糖收率的影响顺序为:料液比微波辐射温度硫酸浓度微波辐射时间。在最佳糖化工艺条件下,还原糖收率为3.17%。     

基于L1范数和最小软阈值均方的目标跟踪算法

基于传统稀疏表示的目标跟踪算法无法解决跟踪过程出现的遮挡及运动模糊等问题,提出一种基于L₁范数和最小软阈值均方的目标跟踪算法。首先用主成分分析(principal component analysis, PCA)基向量建模跟踪目标的表观变化,同时对表示系数进行L₁范数约束;其次对误差项采用最小软阈值方法进行显示求解,同时对观测模型的更新上考虑跟踪目标的遮挡因素;最后在贝叶斯框架下搭建目标跟踪算法。在14个具有挑战性的跟踪视频上的试验结果表明:与其他算法相比,本研究能够克服跟踪过程中遮挡、角度变化、尺度变化、光照变化等影响跟踪性能的因素,具有较高的平均覆盖率和较低的平均中心点误差。     

超声波辅助酶解法提取桔皮中果胶的工艺研究

文章采用超声波辅助酶解法提取桔皮中的果胶,研究了pH、提取温度及提取时间对果胶提取率的影响,确定了提取的最佳工艺条件：pH 4.6,提取温度41℃,提取时间50 min。在最佳提取工艺条件下,桔皮中果胶的提取率约为2.08%。     

酶解法提取冬枣叶中甜味抑制剂工艺的研究

探讨了酶解法提取冬枣叶中甜味抑制剂的工艺条件,采用分光光度法测定冬枣叶中甜味抑制剂的含量,在单因素实验的基础上,进行了正交实验,确定冬枣叶中甜味抑制剂的最佳提取条件为:酶解温度为60℃,酶解时间为2.5 h,纤维素酶用量为3 mg/g,料液比为1∶25(g/mL)。在最佳提取条件下,冬枣叶中甜味抑制剂的提取率为4.09%。     

纤维素酶提取冬枣叶中总黄酮工艺的研究

采用纤维素酶提取冬枣叶中的总黄酮.以芦丁为标准品,采用分光光度法测定冬枣叶中总黄酮的含量,通过单因素实验研究提取温度、提取时间、酶用量和料液比对提取率的影响,再利用正交实验优化最佳提取工艺条件.结果表明,纤维素酶提取冬枣叶中总黄酮的最佳工艺条件为:料液比1:50(g/mL),提取温度55℃,提取时间90min,酶用量4mg/g.在最佳提取工艺条件下,提取率可达2.45％.同时得到各影响因素对总黄酮提取率的显著性影响顺序为:提取温度＞提取时间＞酶用量＞料液比.     

自适应权值卷积特征的鲁棒目标跟踪算法

针对传统基于固定权值卷积特征的深度学习跟踪算法在部分视频跟踪失败的问题,提出一种新颖的基于响应图和熵函数的评估各卷积神经网络层跟踪性能的方法. 该方法能根据评估结果自动调整各层的权值系数;同时引入边界框检测机制,当跟踪响应最大值小于给定阈值时,采用滑动窗口采样一定数量的边界框,并对边界框进行评估,生成初始建议边界框;最后在初始建议边界框的基础上进行相关滤波跟踪,并给出模型更新策略。 将文中算法与其他9种算法在OTB-2013视频数据库上进行跟踪仿真,实验结果表明,所提算法具有较高的中心点距离准确率和跟踪成功覆盖率。