基于目标序列分析的智能监控多目标自动检测跟踪

针对道路交通监控场景，提出并实现了一个多目标自动检测与跟踪系统． 首先通过高斯混合模型的运动 信息提取方法得到目标运动信息，并分析了目标信息的连续多帧历史信息， 估计目标区域信息在连续多帧中的统 一性，进而通过信息融合的方式得到了目标检测结果． 然后提出了监控场景下多目标的跟踪与管理策略， 根据目标 检测结果，对场景中的多个目标同时进行跟踪．最后， 根据目标的不同状态将目标划分为新出现目标、被更新目标 和被跟踪目标等不同的类别，提高目标跟踪的准确性．     

HPLC法同时测定不同产地龙血竭中3种黄酮类成分

为建立HPLC测定不同产地龙血竭中3种黄酮类成分的方法,选择了广西、云南产9个批次的龙血竭,测定了其中龙血素A、龙血素B、剑叶龙血素B的含量.采用Thermo BDS Hypersil C18色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm),流动相乙腈-1%冰醋酸,梯度洗脱,流速1.0 m L·min~(-1),柱温40℃,检测波长278 nm.3个药效成分在45min内达到基线分离,线性关系良好.9个批次龙血竭中龙血素A、龙血素B、剑叶龙血素B的平均含量分别为:0.47%,0.96%,0.44%;平均加样回收率分别为:99.6%,103.2%,100.5%;RSD分别为:1.20%,0.65%,1.30%.该实验方法操作简便,结果准确,重复性和稳定性良好,可为龙血竭的质量控制提供参考.     

视觉感知结合学习的自然图像轮廓检测

本文结合非经典感受野的视觉特性与机器学习的方法,提出了一种自然图像轮廓检测模型.当非经典感受野中的刺激与感受野中心刺激形成一种精确的空间结构时,将对中心产生一种增强效应;另一方面非经典感受野中抑制作用会降低同质成分的响应,我们将这两个机制分别用于增强光滑的轮廓和减少背景中与结构无关的干扰成分.利用逻辑回归概率模型将感受野中的信息与来自非经典感受野中的信息进行有效融合,并根据图像的手工标注数据库,通过学习方法获得一组最优的模型参数.自然图像的实验结果表明该轮廓检测方法能极大地抑制来自纹理的局部边缘,减少虚假轮廓,同时能增强具有一致空间结构的成分,避免轮廓缺失.最后利用Berkeley图像数据库定量地评价了我们方法的性能,并与相关方法进行了比较.该模型不仅为复杂场景中的轮廓检测提供了一个可行的策略,并有助于对生理视觉机制的理解.     

基于累积运动能量图像的人体动作识别

指出了动作识别中的最大困难是难以提取有效的特征来准确描述人体的动作,动作模板是众多方法中的一种简单有效的方法,用来描述动作特征的经典动作模板是运动历史图像.由于受噪声的干扰,用运动历史图像描述复杂环境下的人体动作并不十分理想.为了得到比运动历史图像更加有效的动作模板,提出了将视频序列中的运动能量信息用一张图描述出来,称之为累积运动能量图像,提取其直方图特征来表征人体动作.经You Tube数据集上的实验表明:该累积运动能量图像的识别率比同类方法高.     

生物光子与神经信号传递和处理

指出了针对神经信号传递和处理的主流理论的争论,即神经信号以电信号和化学信号的形式进行传递处理的理论虽然可以很好地解释感觉、运动、反射等神经系统的低级功能,但很难构建出解释大脑高级功能和精神活动的一般概念或原则.提出了神经回路中存在有生物光子(又称生物超弱发光)传递,并可能介导神经信号的传递和处理、参与人脑的高级功能和精神活动.综述了生物光子在神经回路中传递及介导神经信号传递处理的相关理论假说和实验研究.     

嵌入DICOM解码功能的医学编辑器的设计和实现

随着循证医学的发展,医学报告已经受到了越来越多的重视。而陈旧医学编辑器所依据的标准、所提供的接口和所利用的开发工具等等各不相同,这就不利于不同机构间的医疗信息共享与技术交流合作,因此开发一种具有专业性和结构标准化的医学编辑器的已经变成一种当务之急。针对医学编辑器专业性和结构标准化的特点,本文设计及实现一套基于XML技术的专用医学编辑器,负责对报告内容进行编辑,同时可以实现对报告中嵌入的DICOM医学影像进行解码,直接在医学报告中对医学影像的显示效果进行调整,从而生成包含影像信息的结构化医学报告文档。     

蓝牙程控微电极拉制仪的研制

研制了一种基于蓝牙的二步式水平微电极拉制仪,给出了系统的机械结构和硬件电路设计方案.采用LabVIEW编写了拉制参数设置和拉制进度显示的PC软件界面,利用BlueCore4蓝牙模块实现了拉制过程中的数据无线传输、参数保存功能.测试结果显示：系统拉制出来的玻璃电极在外形、尖端形状以及电极阻抗都已达到膜片钳实验要求.该仪器操作简单,拉制参数设置和保存容易,一次拉制出两根对称电极,为电生理、膜片钳以及其它神经生物实验提供了一个可靠的工具.     

基于主成分分析和极端学习机的测谎方法研究

为了克服当前基于P300的测谎方法训练时间长、个体识别准确率不够高的缺点,提出了将主成分分析(Principal component analysis, PCA)和极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM) 相结合的PCA_ELM测谎方法.该方法使用典型的三刺激测谎范式,记录30名随机划分的撒谎和无辜者在Pz电极上的脑电(EEG)信号, 选择探针刺激响应并对每名受试者的每5个响应波形进行平均,然后对两类信号提取小波特征.PCA被用于对原始特征空间进行特征选择.降维后的特征样本被送到ELM分类器,该分类器学习速度快,泛化能力强,但是对于其隐层节点数的指定一直未有有效的解决方法.我们通过对特征子空间的维数和ELM的隐层节点数进行二维的网格搜索算法,基于交叉验证的方法,对两个参数进行同步优化选择,训练得到最佳参数下的分类模型.实验结果表明,提出的PCA_ELM方法不仅在训测谎准确率上高于当前的广泛使用的分类模型,而且训练时间大大缩短,尤其适合于在线的测谎系统.     

单帧DICOM医学图像的解读方法及VC实现

介绍了DICOM标准中与单帧灰度图像显示部分相关的核心特征．结合实例分析了DICOM文件的数据结构,对DICOM文件的识别、数据标签的判别、图像灰度的读取、图像的显示等几个关键步骤的实现代码进行了研究．给出了基于VC的图像解读平台的基本思想,实现了基于DICOM格式的单帧医学图像的显示．     

基于LabVIEW的JFUVR2011光谱仪信号采集系统设计

针对JFUVR2011 UV-VIS-NIR光谱仪光谱分析软件扩展性差的缺点,设计了光谱仪信号采集软件.软件采用虚拟仪器语言LabVIEW编写,利用LabVIEW提供的调用库函数节点CLF调用JFUVR2011光谱仪动态链接库,与光谱仪的USB接口连接,对所测得的光谱信号进行采集和数据处理.结果表明:所设计的光谱分析软件,实现了参数设定、光谱测量、数据保存等功能,可准确实现对可见光和近红外光谱数据的测量分析.