【摘 要】
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在生物学和医学领域,对细胞的检测是一项非常重要的内容,细胞通过显微镜来观察和记录,并通过计算机将图像进行存储。如何将细胞从图像中准确的分割识别出来和开发自动追踪细胞算法是细胞生物学研究的一大难题。对于悬浮细胞,细胞外形区别较小,空间分布分散,成像过程中夹杂噪声和细胞移动,这些都是悬浮细胞识别和追踪过程中的难题。本文围绕如何对悬浮细胞进行准确的识别和追踪做了如下工作:（1）本文先通过预处理操作对图像
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在生物学和医学领域,对细胞的检测是一项非常重要的内容,细胞通过显微镜来观察和记录,并通过计算机将图像进行存储。如何将细胞从图像中准确的分割识别出来和开发自动追踪细胞算法是细胞生物学研究的一大难题。对于悬浮细胞,细胞外形区别较小,空间分布分散,成像过程中夹杂噪声和细胞移动,这些都是悬浮细胞识别和追踪过程中的难题。本文围绕如何对悬浮细胞进行准确的识别和追踪做了如下工作:（1）本文先通过预处理操作对图像进行滤波去噪,通过对比多种细胞分割算法,提出了一种改进分水岭分割算法对图像进行分割识别,此算法在分水岭算法的基础上结合了阈值分割算法,结果证明了此分割算法有更高的分割准确率。（2）本文提出了基于深度学习的细胞图像识别方法,本文在Faster RCNN框架的基础上,选用了VGG16神经网络。首先利用改进的分水岭算法对细胞图像进行初步识别来辅助数据集标记,解决人工标注带来的时间问题。之后通过对图像进行空间增强和像素增强方式来对数据集进行扩充。然后通过调节超参数进行迭代训练最优模型,得到了较高精度的细胞识别结果。最后通过改进锚框和非极大值抑制算法,对细胞漏检情况进行了进一步改善。（3）本文提出了一种基于悬浮细胞识别后的细胞追踪方法,通过构建图的方式来对细胞图像中细胞进行追踪,追踪时首先在邻帧间选取最佳匹配细胞对来作为匹配的起始点,之后根据细胞间特征信息来进行邻细胞匹配,直到完成所有细胞的匹配。本文中对细胞空间追踪中出现的粘连细胞引发的误匹配和漏检引起的断帧问题进行了单独处理。
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近几年过程工业发展愈发快速且多变,如何有效地对生产过程进行故障诊断受到广泛关注。值得注意的是,实际工业运行过程中往往存在多种类型的故障,并且正常样本和故障样本之间具有极度的类别不平衡性,所以开展面向类别不平衡数据的多故障诊断方法研究具有一定的现实意义和应用价值。本文着重开展面向类别不平衡数据的多故障诊断方法研究。主要研究内容包含以下几个部分:（1）针对实际复杂工业过程数据的类别不平衡性问题,提出了
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