移动机器人目标识别算法

针对移动机器人在目标识别过程中对视觉图像特征点提取慢,匹配不准确等特点,提出了一种基于SIFT算法的改进目标识别算法。通过采用组合匹配策略,将特征关键点间的距离和内积同时进行考察,根据其自身值的大小,决定对匹配相似度的贡献。组合策略的引入有效地解决了机器人在目标识别中对相同特征图像不能匹配和不同特征图像能够匹配的问题。为克服目标匹配时实性差的弱点,以关键点为根据构建K维树结构,采用最近邻点搜索,快速找出正确匹配的特征点。为实现移动机器人目标识别过程中的自主性,在特征点匹配过程中引入自适应阈值进行判断。实验表明,该方法对移动机器人目标识别准确率有较大提升,能够满足移动机器人在目标识别和跟踪过程中对视频图像处理的实时性和准确性的要求。     

miR-130a和miR-125b在川崎病外周血细胞中的表达及意义

目的 通过检测miR-130a 和miR-125b 在伴或不伴冠脉扩张（CAD）川崎病（KD）患儿与正常健康儿童外周血单核细胞（PBMC）中的表达差异,探讨两者可否作为KD 和CAD诊断及预后评估的全新血清生物标志物。方法 利用基因芯片技术筛选出KD 患儿与正常健康儿童之前具有差异表达的miRNAs,通过生物信息学分析,确定候选基因。进一步选取KD 患儿30 例（伴或不伴CAD 各15 例）、正常健康儿童15 例,采用茎环RT-PCR 的方法,验证候选基因miR-130a 和miR-125b 在PBMC 中的表达情况。结果 （1）通过基因芯片技术,分析KD 患儿与正常健康儿童PBMC 中存在明显差异表达的miRNA 共63 条,经过生物信息学分析,确定候选基因;（2）通过茎环RT-PCR 验证发现miR-130a 和miR-125b 在患儿IVIG 治疗前表达明显下调,而IVIG治疗后表达明显上调（P＜0.05）;（3）伴CAD 的KD 患儿miR-130a 及miR-125b 表达较不伴CAD 明显升高,且呈正相关性（R2 =0.734,mir-130a;R2 =0.709,miR-125b）;（4）ROC 曲线分析表明miR-130a（特异度87.5%和敏感度77.5%）和miR-125b（特异度83.3%和敏感度76.6%）对KD 及CAD 的判断有较高的特异度和敏感度。结论 PBMC 中的miR-130a 和miR-125b 参与了KD的发生与发展,可作为KD 及CAD诊断及预后评估的一项全新血清生物标志物,并为KD冠脉扩张的防治提供新的思路。     

超级电容器用无定形水合二氧化钌材料及Nafion作粘接剂的电极制备研究

本文采用改性的中和反应和随后的热处理方法制备了较大产量的超级电容器用无定形水合二氧化钌材料(RuO2.0.93H2O),同时,制作了电极进行了电化学性能表征。实验中,以自制的喷雾装置和十二烷基磺酸钠(SDS)分别作为反应辅助技术和表面分散剂。经175℃处理前驱体后,实验获得了比表面积为223m2/g、蓬松状、深黑色无定形水合二氧化钌材料。研究了以Nafion为粘结剂和以碳纤维纸为集流体所制备电极的电化学性能。循环伏安实验(CV)结果表明,该合成材料具有较好的比电容(988F/g at 1mV/s)和倍率特性     

质子交换膜燃料电池用碳纤维在浆液中分散机理研究

本文对市售典型碳纤维进行表面处理,根据毛细管渗透原理,测试碳纤维的润湿性能。对处理前后的碳纤维表面进行红外光谱、SEM、Zeta电位分析,结果发现,碳纤维的表面状况、分散剂粘度和Zeta电位是影响其在浆液中分散的主要因素。初步探讨了碳纤维在浆液中分散的机理,为合成燃料电池电极扩散层碳纸的功能性添加剂提供了理论指导,同时也为制备性能良好的质子交换膜燃料电池电极扩散层基底材料奠定了基础。     

天空背景下飞行器结构特征提取的新方法

针对天空背景下低信噪比的飞行器,提出了一种基于SUSAN算法、灰色系统理论和数学形态学相结合的飞行器结构特征提取的新方法。在Visual C++6.0平台下,首先利用SUSAN算法从背景中提取飞行器的结构边缘信息,并与原图像相加实现目标增强;然后用灰色系统理论检测出飞行器的结构特征边缘;最后利用条件膨胀和重构算法,实现云层的抑制,并重构出飞行器目标。实验结果表明:该方法对于实现飞行器的跟踪、结构特征提取以及事后判读有重要的意义,同时验证了该方法的可行性。     

纸吸管中非挥发性迁移物的非靶向筛查及风险评估

根据欧盟法规推荐的两种食物模拟物对纸吸管样品进行模拟迁移试验,并基于超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF MS)对样品中的迁移物进行非靶向筛查,得到包括润滑剂、施胶剂、抗氧剂降解产物、消泡剂在内的31种有意添加物和非有意添加物。利用该课题组前期建立的风险矩阵,即风险=危害(毒性水平+Cramer分级+4×致突变性)×暴露(4×水溶性+4×渗透性),对纸吸管中31种迁移物进行风险分级。结果表明,未发现Ⅰ级高风险物质,Ⅱ级风险物质中得分较高的来自润滑剂(十六酸酰胺等)、施胶剂(海松酸等)和消泡剂(聚乙二醇等)中的成分,对Ⅱ级风险物质进行半定量分析,通过对比暴露量和TTC阈值,发现酰胺类润滑剂(尤其是芥酸酰胺)存在健康风险,应在纸吸管生产加工过程中引起关注。     

安防镜头内部疵病的检测技术研究

镜头内部光学元件存在气泡、杂质和划痕等疵病,会严重影响安防镜头光学系统的成像性能.提出了一种新型安防镜头内部镜片疵病的检测方法.在暗场环境下,分别利用背光灯和环形灯对待测镜头进行照射,再使用物方远心镜头成像到高分辨率CMOS探测器,正面拍摄获取待测镜头的疵病图像.测试结果表明,该系统测量安防镜头疵病准确率为98％,对于...     

基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

吸收峰混叠的太赫兹光谱区间组合特征提取算法

太赫兹光谱是物质识别的前沿方法之一。由于不同物质的分子组成或结构各异,许多物质的太赫兹吸收谱会在特定频率上出现吸收峰,可以作为混合物成分检测的重要特征。有效准确地提取这些吸收峰的参数,是提高识别率的关键。多峰拟合算法将光谱曲线拟合成若干个标准峰函数之和,能够同时提取到吸收峰的频率、峰高、峰宽等信息。但是该算法以寻峰算法结果为基础确定吸收峰的大致位置和数量,寻峰结果不一定是最优的拟合结果,而且很难准确识别定位混叠状态的吸收峰。为了提高混叠光谱中吸收峰的识别定位精度,提出以大幅度平滑后的曲线波谷为分界点,将预处理后的光谱分成若干个子区间。然后将子区间组合起来进行多峰拟合,通过遗传算法得到最优的拟合子区间组合和吸收峰频率近似值,拟合时每个子区间中通过峰数递增最优化方法确定拟合的吸收峰数,最后微调优化得到最优的吸收峰频率、峰高值。为了实现物质的识别,通过密度聚类算法得到同一类纯净物在多次测量中的共同吸收峰,以此作为标准数据,通过提出的基于吸收峰特征的光谱匹配算法实现了纯净物和不同含量混合物的快速识别。对10类纯净物的实际光谱数据进行拟合聚类,得到其吸收峰参数,结果与太赫兹光谱数据库一致。通过识别算法对纯净物测试集进行识别的识别率为100%,证明了特征提取和物质识别算法的有效性。对于含有混叠峰的混合物光谱,二阶导数法对葡萄糖-乳糖混合物光谱中被掩盖吸收峰(1.280 THz)的识别率仅为70%,提取到的频率平均值为1.316 THz;而该算法提高识别率至95%,频率平均值为1.281 THz,该算法提高了对混叠峰的分辨能力,能够精确定位混叠峰。对10类纯净物构成的6类不同程度混叠的二元混合物前二、三识别率分别达到90.8%和98.3%,提取到的特征能够有效应用于混合物的成分检测。该算法能够以纯净物数据为标准数据实现成分各异的混合物成分检测,对于太赫兹光谱混合物成分检测有重要意义。     

载脂蛋白E与阿尔兹海默病的相关研究进展*

载脂蛋白E（Apolipoprotein E,ApoE ）的等位基因ε4是阿尔兹海默病（Alzheimer’s disease,AD）主要的危险遗传因子，它主要与晚发型以及散发型阿尔兹海默病相关。阿尔兹海默病的两个主要病理学特征均被发现与ApoE 有着极为密切的关系。本文介绍了ApoE在阿尔兹海默病中所起的主要作用的研究进展以及目前国内外关于基于ApoE的阿尔兹海默病相关药物研究。