基于卷积神经网络的YOLOv3(You Only Look Once v3)目标检测算法设计了一种基于目标检测及模糊匹配机制的非标船牌识别软件系统,并通过在船舶视频监控系统中的实际应用,验证了该船牌识别系统的可行性,提高了船舶铭牌识别的可靠性。YOLOv...基于卷积神经网络的YOLOv3(You Only Look Once v3)目标检测算法设计了一种基于目标检测及模糊匹配机制的非标船牌识别软件系统,并通过在船舶视频监控系统中的实际应用,验证了该船牌识别系统的可行性,提高了船舶铭牌识别的可靠性。YOLOv3目标检测算法将检测简化为一个回归问题,通过仅仅一个网络,就能从图像中得到物体的类别与概率,确保了识别的准确性与实时性。针对船舶非标铭牌锈蚀、遮挡等问题,创新点是在基于YOLOv3的非标船牌识别系统的实现框架之上,设计船名有限中文库与模糊匹配机制,有效解决了船牌识别准确率过低的问题,取得了较好的识别效果。展开更多
文摘目的分析重症肌无力(myasthenia gravis,MG)患者呼吸肌肌力变化情况,观察胸腺切除手术后患者呼吸肌肌力改善情况。方法分别检测健康成年人、Ⅰ型MG患者和Ⅱ型MG患者最大吸气压(maximalinspiratory pressure,MIP)、最大呼气压(maximal expiratory pressure,MEP),0.1 s口腔闭合压(mouth occlusion pres-sure at 0.1 s after onset of inspiratory effort,P0.1)、残气量(residual volume,RV)、最大通气量(maximal ventilatoryvolume,MVV)等肺功能指标。监测MG患者手术后呼吸肌肌力改善情况。结果与健康成年人相比,Ⅰ型和Ⅱ型MG患者的MIP、MVV均降低(Ⅰ型MG分别是70.86%±12.56%,79.60%±19.63%,Ⅱ型MG分别是46.40%±19.20%,66.10%±15.82%),RV升高(分别是212.60%±34.06%,143.56%±41.98%),另外Ⅱ型MG患者MEP也明显降低(24.42%±13.79%),(P<0.05)。60%(15/25)Ⅰ型MG患者出现MIP降低,64%(16/25)Ⅰ型MG患者低频重复神经电刺激检查(repetitive nerve stimulation,RNS)为阳性,两者相比无统计学意义(Ⅹ2=1.852,P>0.05)。术后1年内MG患者MIP、MEP、MVV、RV及呼吸肌耐力等肺功能指标较术前明显改善(分别由治疗前的41.52%±16.88%、25.05%±15.48%、66.52%±11.24%、185.12%±51.97%到54.13%±19.12%、34.12%±10.30%、77.58%±12.17%、138.25%±68.21%,P<0.05)。结论Ⅰ型、Ⅱ型MG患者存在呼吸肌肌力减退。最大呼吸压的测定和低频重复神经电刺激检查在评估I型MG患者减退的呼吸肌力有同样意义。而手术切除病变的胸腺组织能有效地改善MG患者呼吸功能。
文摘基于卷积神经网络的YOLOv3(You Only Look Once v3)目标检测算法设计了一种基于目标检测及模糊匹配机制的非标船牌识别软件系统,并通过在船舶视频监控系统中的实际应用,验证了该船牌识别系统的可行性,提高了船舶铭牌识别的可靠性。YOLOv3目标检测算法将检测简化为一个回归问题,通过仅仅一个网络,就能从图像中得到物体的类别与概率,确保了识别的准确性与实时性。针对船舶非标铭牌锈蚀、遮挡等问题,创新点是在基于YOLOv3的非标船牌识别系统的实现框架之上,设计船名有限中文库与模糊匹配机制,有效解决了船牌识别准确率过低的问题,取得了较好的识别效果。
