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基于目标检测的VOC泄漏区域识别技术研究
被引量：
1
1
作者
杨承霖
陈海永
+5 位作者
岳学智
李华曜
邓立齐
郭东歌
王海超
刘欢
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期922-930,共9页
为了解决红外气体成像仪在挥发性有机化合物(VOC)泄漏识别中存在的误识别率高、漏检率高、算法执行效率低以及模型泛化能力差等问题,提出了一种基于运动特征增强的VOC泄漏区识别方法。采用视频序列投影变化率统计的方法确定视频稳定性...
为了解决红外气体成像仪在挥发性有机化合物(VOC)泄漏识别中存在的误识别率高、漏检率高、算法执行效率低以及模型泛化能力差等问题,提出了一种基于运动特征增强的VOC泄漏区识别方法。采用视频序列投影变化率统计的方法确定视频稳定性判定阈值,提取稳定状态下运动背景和运动前景;采用优化线性拉伸的方法对运动前景进行特征增强和异常值过滤;将运动前景与原始帧进行图像融合,并利用目标检测算法进行VOC泄漏区域识别;通过模型预训练和迁移学习的方法,以烟雾数据集和少量VOC泄漏数据集进行了识别模型训练,并将模型迁移至RK3588S嵌入式开发板上进行了执行效率测试。结果表明,该算法在交并比为0.5的情况下,平均精度均值为0.88;交并比在0.5~0.95范围内,平均精度均值为0.51,单帧平均识别时间为49 ms,具有较高的识别精度和识别效率,能够满足实时监测需求。本文中的算法能够保持稳定的模型性能且具有一定的抗干扰能力,为VOC泄漏识别提供了一定的参考。
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关键词
图像处理
泄漏区域识别
目标检测
挥发性有机化合物泄漏
红外气体成像仪
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职称材料
面向肺癌筛查的呼出气检测电子鼻设计与应用
2
作者
周佳骏
李华曜
+6 位作者
向润
田博
王乐
李龙
吴蓉
李强
刘欢
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1277-1284,共8页
人体呼出气包含的挥发性有机化合物(Volatile Organic Compounds,VOCs)与人体健康和疾病状态密切相关。电子鼻将气体传感器阵列与模式识别算法结合,可实现气味的识别与分类。针对肺癌患者诊治端口前移需求,开展呼出气检测电子鼻系统的...
人体呼出气包含的挥发性有机化合物(Volatile Organic Compounds,VOCs)与人体健康和疾病状态密切相关。电子鼻将气体传感器阵列与模式识别算法结合,可实现气味的识别与分类。针对肺癌患者诊治端口前移需求,开展呼出气检测电子鼻系统的设计与应用研究,基于半导体气体传感器阵列优化电路与气路设计,构建便携式电子鼻系统样机,对129例临床呼出气样本进行检测;通过数据处理与统计分析,研究健康对照(51例)与肺部疾病患者(78例)的分类效果。结果表明,设计的电子鼻对肺部疾病患者的识别准确率达89.1%(敏感性83.3%,特异性98.0%),展现出应用于肺癌早期筛查的潜力,有望成为一种无创、便捷的肺部疾病辅助诊断方法。
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关键词
电子鼻
呼出气检测
机器学习
统计分析
肺癌
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职称材料
题名
基于目标检测的VOC泄漏区域识别技术研究
被引量：
1
1
作者
杨承霖
陈海永
岳学智
李华曜
邓立齐
郭东歌
王海超
刘欢
机构
汉威
科技
集团股份有限公司
华中科技大学
集成电路
学院
湖北
光
谷
实验室
出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期922-930,共9页
基金
华中科技大学湖北光谷实验室创新科研项目(OVL2023ZD003)
郑州市重大科技专项基金资助项目(2021KJZX0061)。
文摘
为了解决红外气体成像仪在挥发性有机化合物(VOC)泄漏识别中存在的误识别率高、漏检率高、算法执行效率低以及模型泛化能力差等问题,提出了一种基于运动特征增强的VOC泄漏区识别方法。采用视频序列投影变化率统计的方法确定视频稳定性判定阈值,提取稳定状态下运动背景和运动前景;采用优化线性拉伸的方法对运动前景进行特征增强和异常值过滤;将运动前景与原始帧进行图像融合,并利用目标检测算法进行VOC泄漏区域识别;通过模型预训练和迁移学习的方法,以烟雾数据集和少量VOC泄漏数据集进行了识别模型训练,并将模型迁移至RK3588S嵌入式开发板上进行了执行效率测试。结果表明,该算法在交并比为0.5的情况下,平均精度均值为0.88;交并比在0.5~0.95范围内,平均精度均值为0.51,单帧平均识别时间为49 ms,具有较高的识别精度和识别效率,能够满足实时监测需求。本文中的算法能够保持稳定的模型性能且具有一定的抗干扰能力,为VOC泄漏识别提供了一定的参考。
关键词
图像处理
泄漏区域识别
目标检测
挥发性有机化合物泄漏
红外气体成像仪
Keywords
image processing
leakage area identification
target detection
volatile organic compounds leakage
infrared gas imager
分类号
TN219 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
面向肺癌筛查的呼出气检测电子鼻设计与应用
2
作者
周佳骏
李华曜
向润
田博
王乐
李龙
吴蓉
李强
刘欢
机构
华中科技大学集成电路学院光谷实验室
四川省肿瘤医院胸外科
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1277-1284,共8页
基金
深圳市协同创新科技计划国际科技合作项目(GJHZ20200731095809028)
湖北省自然科学基金项目(2022CFA035)。
文摘
人体呼出气包含的挥发性有机化合物(Volatile Organic Compounds,VOCs)与人体健康和疾病状态密切相关。电子鼻将气体传感器阵列与模式识别算法结合,可实现气味的识别与分类。针对肺癌患者诊治端口前移需求,开展呼出气检测电子鼻系统的设计与应用研究,基于半导体气体传感器阵列优化电路与气路设计,构建便携式电子鼻系统样机,对129例临床呼出气样本进行检测;通过数据处理与统计分析,研究健康对照(51例)与肺部疾病患者(78例)的分类效果。结果表明,设计的电子鼻对肺部疾病患者的识别准确率达89.1%(敏感性83.3%,特异性98.0%),展现出应用于肺癌早期筛查的潜力,有望成为一种无创、便捷的肺部疾病辅助诊断方法。
关键词
电子鼻
呼出气检测
机器学习
统计分析
肺癌
Keywords
electronic nose
exhaled breath testing
machine learning
statistical analysis
lung cancer
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于目标检测的VOC泄漏区域识别技术研究
杨承霖
陈海永
岳学智
李华曜
邓立齐
郭东歌
王海超
刘欢
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
面向肺癌筛查的呼出气检测电子鼻设计与应用
周佳骏
李华曜
向润
田博
王乐
李龙
吴蓉
李强
刘欢
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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