典型文献
基于手机的便携式藻类显微与智能识别系统研究
文献摘要：
开发了一种基于手机的便携式藻类显微与智能识别系统,可实现水体中微藻种类和密度的现场检测.显微装置借助手机相机模块获取藻类显微图像,基于yolov5目标检测模型设计一款手机APP,调用手机拍摄的微藻显微照片进行目标藻类的识别与分析,经过训练和学习,其识别精确率可达0.94.在梯度实验中,便携式显微镜视场可见微藻数量与微藻密度有较好的线性相关性,R2 为0.979.实验结果表明,该系统可以实现水体中微藻的现场检测和水华监测,为监测水华发展状况、水华预警和微藻研究等提供支撑.
文献关键词：
微藻检测;便携式显微镜;目标识别;智能手机
中图分类号：
作者姓名：
苏昂;孙凤云;鲁子鹏;张季儒;王昭玉;高瑞;刘剑
作者机构：
山东大学控制科学与工程学院生物医学工程研究所,山东 济南250061;齐鲁工业大学(山东省科学院),山东省科学院海洋仪器仪表研究所,山东 青岛266001
文献出处：
引用格式：
[1]苏昂;孙凤云;鲁子鹏;张季儒;王昭玉;高瑞;刘剑-.基于手机的便携式藻类显微与智能识别系统研究)[J].传感技术学报,2022(07):897-901
A类：
微藻检测
B类：
藻类,智能识别系统,现场检测,助手,手机相机,显微图像,yolov5,目标检测模型,模型设计,调用,显微照片,识别与分析,经过训练,精确率,便携式显微镜,视场,藻密度,线性相关性,华发,水华预警,目标识别,智能手机
AB值：
0.348673
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