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最新推荐文章于 2023-05-15 15:36:07 发布
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1流式细胞术荧光比值计算_流式细胞术应用之外泌体检测
weixin_39519769的博客
11-26 1882
外泌体的检测方式多种多样，本篇文章主要给大家介绍一下流式细胞术。流式细胞术(Flow Cytometry，FCM)是一种对液流中排成单列的细胞或其它生物微粒(如微球，细菌，小型模式生物等)逐个进行快速定量或定性分析和分选的技术。不仅可以检测外泌体的数量，还可以通过荧光标记检测外泌体的来源，因此，流式细胞术是进行外泌体快速、高通量、多参数检测的最优选择。天津医科大学大型仪器共享平台目前配有...
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06-17
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基于MATLAB的车道线与车辆识别算法开发
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d0b0340d5318 车道线识别是自动驾驶和智能交通系统中的关键核心技术，主要用于辅助车辆保持在正确的车道上。基于MATLAB的车道线识别程序涉及图像处理、计算机视觉和机器学习等多领域知识。MATLAB作为强大的数学计算工具，非常适合用于此类任务的算法开发与验证。 在项目中，图像预处理是首要步骤。灰度化处理通过去除色彩信息，降低图像处理的复杂性；高斯滤波用于平滑图像，减少噪声干扰；Canny边缘检测是一种自适应边缘检测算法，能够准确提取图像边缘，对车道线定位至关重要。接下来是车道线检测的核心环节，可采用霍夫变换或基于像素梯度的方法。霍夫变换能够检测出特定形状的直线，如车道线，它将像素空间的边缘映射到参数空间，寻找出现频率最高的线条；而基于像素梯度的方法通过计算像素的梯度强度和方向，找到强度最大且方向一致的像素集合，这些集合通常对应车道线。程序中还可能包含特征选择和优化步骤，例如非极大值抑制，用于消除边缘检测中的假阳性结果，确保提取的线条是最强且最直的；以及霍夫变换参数的调整，以适应不同光照、角度和复杂背景下的车道线。 此外，简单车辆识别涉及物体分类。MATLAB的深度学习工具箱可训练和应用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。通过对车辆特征的学习，模型能够识别视频帧中的车辆，这通常包括数据预处理、模型构建、训练、验证和测试等步骤。视频处理是将单个图像处理扩展到连续帧的过程，需要考虑时间一致性，即相邻帧间的车道线位置应保持连续，可通过光流法等跟踪算法实现，光流法能够估计图像序列中像素的运动。 综上所述，基于MATLAB的车道线识别和简单车辆识别程序涵盖了图像处理、计算机视觉和深度学习的基本原理与应用，是学习和实践相关技术的良好示例。通过注释和错误修正，程序可直接运行，对初学者而言是非常有价值的学习资源。
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Git（读音为/gɪt/）是一个开源的分布式版本控制系统
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