核酸外切酶III辅助的荧光适体 传感器免标记检测卡那霉素

随着抗生素的广泛使用，一些负面影响也随之出现食品和生态环境中残留的抗生素极大威胁着人类的身心健康与生存环境因此，发展快速、便捷的抗生素检测方法对进一步控制抗生素污染有着非常重要的意义该文利用核酸外切酶III能特异性催化dsDNA的特性，构建了核酸外切酶III辅助信号放大的荧光适体传感器用于卡那霉素（Kana）检测当目标物不存在时，双链DNA被核酸外切酶III切成短的寡核苷片段，不能嵌入核酸染料从而表现出低的荧光当卡那霉素存在时，它与相应的核酸适体链结合，从而将双链转变成单链DNA游离的单链DNA不能被核酸外切酶III切割，嵌入核酸染料后表现出很高的荧光信号在最佳实验条件下，该方法对卡那霉素浓度在0.01~50 ng/mL范围内呈线性相关，最低检测限为8.12×10-3 ng/mL废水样品中的加标回收率为96.05%~105.04%，表明该策略可用于实际环境中卡那霉素的检测     

基于放电检测和机器视觉技术的火花塞缺陷检测系统

为了减少传统人眼目测检测造成的误差,提高火花塞的缺陷检测效率,设计了1种基于放电检测技术和机器视觉技术的火花塞缺陷检测系统.火花塞缺陷检测系统由工控机、NI DAQ数据采集卡、IGBT驱动板、IGBT模块、点火线圈、分压模块和工业相机构成.利用脉宽调制技术和电磁感应原理,对火花塞施加电压,通过抓拍点火线圈电压输出下火花塞放电火花的位置信息,检测火花塞陶瓷件是否存在缺陷.试验结果表明:该火花塞缺陷检测系统输出的放电高电压安全可测,检测精度更是高达95％,满足了火花塞缺陷检测的实际应用需求.     

基于中心点和双重注意力机制的无人机高分辨率图像小目标检测算法

无人机拍摄的图像具有分辨率高、视野大以及目标小的特点，而现有的目标检测方法对小目标特征的提取能力不足。为此，首先采用以中心点表示目标的检测网络CenterNet，引入可变形双重注意力机制，以提高对小目标的特征表达能力；然后针对原始非极大值抑制难以处理嵌套型冗余框的问题，在冗余检测剔除过程中提出了广义非极大值抑制方法；最后引入LegoNet卷积单元，减少了卷积参数，实现了精度与速度的平衡。实验主要采用的验证数据集为VisDrone2019和UAV_OUC，UAV_OUC数据集相比于VisDrone2019，其图片具有更高的分辨率。相比于CenterNet，所提出的方法在数据集UAV_OUC和VisDrone2019上的检测精度大约分别提高了10%和2%。     

自适应跌倒前实时检测方法

为了能利用单一传感器在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,结合支持向量机(SVM)和阈值法设计了一种自适应跌倒前实时检测方法.实验结果表明,该方法能在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,且比人工阈值法和SVM方法有更长的间隔时间,比SVM方法有更高的召回率和特异度.     

基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.     

基于纳米粒子的光纤LSPR传感器用于检测超级电容器电极表面电荷状态

随着环境问题日益严重,具有环保清洁特质的超级电容器等新能量存储设备得到广泛关注.因此,对于实时灵活地评估能量存储器件的运行机理和充电状态(State of charge,SOC)仍然具有挑战性.电化学分析法是研究电极反应机理和电极过程动力学的重要方法,但有时不能实时在线监测内部电极的表面电荷状态.透射电子显微镜和X-射线衍射仪等检测设备由于体积庞大和价格昂贵等原因,限制了对超级电容器的原位监测的发展.提出了一种灵活便携的光纤局域表面等离子体共振(Local surface plasmon resonance,LSPR)探针,用于超级电容器内部电极的电荷量实时在线分析.将负载金纳米粒子的反射式光纤LSPR传感器贴合超级电容器电极表面,结果表明,此结构可以灵敏地监测超级电容器充放电过程中的电极表面电荷状态;通过与传统电化学工作站的结果比较,该方法得到的电荷状态与实际电荷量具有良好的线性关系,有效拓展了光纤传感器在能量检测领域的研究与应用.     

基于改进K-means算法的工件表面缺陷分割算法研究

工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性.     

基于学业成绩的师范生教师资格获得预警研究

本研究指出,教师资格考试是我国教师准入管理制度的重要环节,师范生教师资格证的获得是师范生职业发展的第一道门槛.本研究通过建立教师资格证考试内容与大学学科课程的对应关系,采用基于密度的离群点检测算法模型,以数学与应用专业学生的课程成绩为实验样本进行数据挖掘分析,识别学业危机学生.研究结果表明,该预警方法可以识别出教师资格获得危机学生,引起学生对教师资格证考试备考的重视,为教师提供预警干预学生的依据,有利于教师精准施教.该预警方法对离群特征显著的学生预测可达到100％,对离群特征不明显的学生识别率较低,算法有待修正.     

基于跟踪信息的多帧联合检测方法

传统多帧联合检测方法针对搜索阶段进行设计, 由于无任何目标信息, 需要采用较高的检测门限以降低虚警数量。然而, 一旦成功建航, 目标存在性已确定, 可利用目标跟踪信息调整多帧联合检测策略, 以提升微弱目标检测能力。基于上述考虑, 本文提出了一种基于跟踪信息的多帧联合检测方法。首先利用当前时刻跟踪信息建立预测波门, 然后设定较低的单帧检测门限保障微弱目标信号的高概率检测, 最后在航迹恒虚警约束下调整多帧联合检测门限, 从而完成航迹维持和撤销。仿真实验表明所提方法可有效提高目标检测概率和跟踪维持概率。     

国产计算机的环境适应能力优化与可靠性提升研究

以国产计算机(龙芯3A3000+7A1000)为研究对象,分析其基于车载环境计算资源受限情况下的环境适应能力,通过压力测试和可靠性摸底实验进行验证与改进,采用冒烟测试获取计算机平台的环境适应阈值,并提出计算环境适应能力优化与可靠性提升的解决方案.