基于自适应粒子滤波的红外目标跟踪

为有效解决非线性环境中的红外目标跟踪问题,提出一种自适应粒子滤波目标跟踪算法.建立了目标加权概率模型.在滤波过程中,提出双过程粒子重抽样方法,形成对抽样粒子集的自适应调节,有效地解决了粒子退化问题.用实际红外图像序列做了实验.结果表明,在非线性环境下用该方法得到的红外目标跟踪结果优于用传统粒子滤波和扩展卡尔曼滤波算法获得的结果.     

近红外光谱分析技术在水果品质无损检测上的应用

近红外光谱分析技术具有快速、非破坏性、低成本及同时测定多种成分等特点,在很多领域得到广泛应用。本文简介了近红外光谱技术的检测原理,指出其检测优点和不足。综述了国内外将近红外光谱技术应用于水果品质无损检测方面的研究进展,并对利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的研究前景进行了展望。     

多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法

针对目前传统方法脑肿瘤检测准确率低的问题,提出一种基于深度学习的三维脑肿瘤检测方法.首先将不同模态的脑肿瘤磁共振成像影像进行融合,获取不同模态下的脑肿瘤病灶三维空间特征;然后在卷积层和池化层之间增加实列归一化层,提高网络的收敛速度,缓解过拟合的问题;并对损失函数进行改进,采用加权损失函数加强对病灶区域的特征学习;最后结合后处理方法解决假阳脑肿瘤病灶多的问题.实验结果表明:提出的脑肿瘤检测方法可有效进行肿瘤病灶定位;相关性系数、敏感性和特异性三种评价指标分别达到了0.926 7、0.928 1和0.997 7,与二维检测网络相比,提高了4.6%、3.96%和0.04%,较初始的单模态脑肿瘤检测方法提升了13.2%、10.42%和0.12%.