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基于Pancharatnam-Berry相位透镜的三维单粒子定位方法研究
1
作者
曹博
霍英东
+1 位作者
曹慧群
于斌
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第4期31-35,共5页
在三维单粒子追踪中,现有的双焦面轴向定位方法光路复杂,光利用率低,针对这一问题,提出了一种基于Pancharatnam-Berry相位透镜的三维单粒子定位方法。通过在传统荧光显微成像系统的光路中加入具有正负双焦距特性的Pancharatnam-Berry相...
在三维单粒子追踪中,现有的双焦面轴向定位方法光路复杂,光利用率低,针对这一问题,提出了一种基于Pancharatnam-Berry相位透镜的三维单粒子定位方法。通过在传统荧光显微成像系统的光路中加入具有正负双焦距特性的Pancharatnam-Berry相位透镜,可以实现两个焦面同时成像在一个探测器上,利用在焦平面的光斑图像定位可获得单粒子的横向(x-y方向)位置信息,利用离焦平面与在焦平面的光斑强度比可以获得单粒子的轴向(z方向)位置信息。实验上,采用±100 mm焦距的Pancharatnam-Berry相位透镜,对1μm的荧光珠进行三维位置定位,获得了x,y,z方向分别为10 nm, 9 nm, 22 nm的位置定位精度。
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关键词
Pancharatnam-Berry相位
荧光显微成像
双焦面成像
三维单粒子定位
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职称材料
基于深度学习的铁路异物侵限快速检测方法
被引量：
10
2
作者
王辉
姜朱丰
+3 位作者
吴雨杰
范自柱
罗国亮
杨辉
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期2086-2098,共13页
针对列车运行环境内因意外突发事件所造成的异物侵限而影响列车安全运行的问题,在被广泛应用于工业领域的YOLOv3目标检测模型的基础之上,提出一种融合轨道限界和侵限异物识别的快速检测方法。首先,以ResNet-18网络作为铁路限界检测的主...
针对列车运行环境内因意外突发事件所造成的异物侵限而影响列车安全运行的问题,在被广泛应用于工业领域的YOLOv3目标检测模型的基础之上,提出一种融合轨道限界和侵限异物识别的快速检测方法。首先,以ResNet-18网络作为铁路限界检测的主干网络,利用辅助检测模块提升限界检测精度,达到特征提取速度快,语义信息丰富充足等目标。同时采用基于行锚框的分割算法检测轨道线坐标位置,结合标准轨距下的限界定义确定铁路异物入侵限界的范围,以减少侵限异物检测的区域。其次,设计基于Octave卷积的层内多尺度残差模块,将单通道卷积变为基于图像频率的双通道卷积,以降低卷积计算量,进一步提升异物侵限算法的检测速度。最后,引入空间金字塔模块和特征自适应融合模块,实现高、低级语义信息交换,从而增加网络对不同尺度目标的感知能力,并减少语义冲突问题。通过对比实验验证异物侵限检测算法的精度、速度和有效性。实验结果表明,所述方法能以172帧/s的速度对轨道位置和限界区域进行检测,精确度达98.12%。与其他算法相比,在大中小3种目标尺度上都超越了其他对比算法。所提出的融合轨道限界和侵限异物检测的方法,在保证精度的前提下,速度达到YOLOv3算法的2倍,能够满足列车对侵限异物的实时检测需求。
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关键词
异物侵限检测
Octave卷积
行锚框
铁路限界检测
空间金字塔
特征自适应融合
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职称材料
题名
基于Pancharatnam-Berry相位透镜的三维单粒子定位方法研究
1
作者
曹博
霍英东
曹慧群
于斌
机构
深圳大学物理与光电工程学院
深圳大学电子与信息工程学院
深圳大学化学与环境工程学院
南昌虚拟现实研究院股份有限公司
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第4期31-35,共5页
基金
国家自然科学基金(No.62175166,61975131)
深圳市基础研究项目(No.JCYJ20200109105411133,JCYJ20180305125649693)
中国博士后科学基金(No.2018M643154)。
文摘
在三维单粒子追踪中,现有的双焦面轴向定位方法光路复杂,光利用率低,针对这一问题,提出了一种基于Pancharatnam-Berry相位透镜的三维单粒子定位方法。通过在传统荧光显微成像系统的光路中加入具有正负双焦距特性的Pancharatnam-Berry相位透镜,可以实现两个焦面同时成像在一个探测器上,利用在焦平面的光斑图像定位可获得单粒子的横向(x-y方向)位置信息,利用离焦平面与在焦平面的光斑强度比可以获得单粒子的轴向(z方向)位置信息。实验上,采用±100 mm焦距的Pancharatnam-Berry相位透镜,对1μm的荧光珠进行三维位置定位,获得了x,y,z方向分别为10 nm, 9 nm, 22 nm的位置定位精度。
关键词
Pancharatnam-Berry相位
荧光显微成像
双焦面成像
三维单粒子定位
Keywords
pancharatnam-berry phase
fluorescence microscopy imaging
bifocal imaging
3D single particle location
分类号
TN27 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于深度学习的铁路异物侵限快速检测方法
被引量：
10
2
作者
王辉
姜朱丰
吴雨杰
范自柱
罗国亮
杨辉
机构
华东交通大学软件学院
江西省先进控制与优化重点实验室
南昌虚拟现实研究院股份有限公司
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期2086-2098,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(61991401,U2034211)
江西省自然科学基金资助项目(20224BAB212014,20232ABC03A04)
教育部人文社会科学研究项目(22YJCZH168)。
文摘
针对列车运行环境内因意外突发事件所造成的异物侵限而影响列车安全运行的问题,在被广泛应用于工业领域的YOLOv3目标检测模型的基础之上,提出一种融合轨道限界和侵限异物识别的快速检测方法。首先,以ResNet-18网络作为铁路限界检测的主干网络,利用辅助检测模块提升限界检测精度,达到特征提取速度快,语义信息丰富充足等目标。同时采用基于行锚框的分割算法检测轨道线坐标位置,结合标准轨距下的限界定义确定铁路异物入侵限界的范围,以减少侵限异物检测的区域。其次,设计基于Octave卷积的层内多尺度残差模块,将单通道卷积变为基于图像频率的双通道卷积,以降低卷积计算量,进一步提升异物侵限算法的检测速度。最后,引入空间金字塔模块和特征自适应融合模块,实现高、低级语义信息交换,从而增加网络对不同尺度目标的感知能力,并减少语义冲突问题。通过对比实验验证异物侵限检测算法的精度、速度和有效性。实验结果表明,所述方法能以172帧/s的速度对轨道位置和限界区域进行检测,精确度达98.12%。与其他算法相比,在大中小3种目标尺度上都超越了其他对比算法。所提出的融合轨道限界和侵限异物检测的方法,在保证精度的前提下,速度达到YOLOv3算法的2倍,能够满足列车对侵限异物的实时检测需求。
关键词
异物侵限检测
Octave卷积
行锚框
铁路限界检测
空间金字塔
特征自适应融合
Keywords
foreign object intrusion detection
octave convolution
row-wise anchor
railway clearance detection
spatial pyramid
feature adaptive fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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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Pancharatnam-Berry相位透镜的三维单粒子定位方法研究
曹博
霍英东
曹慧群
于斌
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习的铁路异物侵限快速检测方法
王辉
姜朱丰
吴雨杰
范自柱
罗国亮
杨辉
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
10
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职称材料
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