基于神经网络识别及控制的图像自动调焦方法和系统的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60672063
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    8.0万
  • 负责人：
    陈国金
  • 依托单位：
    杭州电子科技大学
  • 学科分类：
    F0116.图像信息处理
  • 结题年份：
    2007
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2007-12-31

项目摘要

本项目提出一种基于神经网络模式识别及PID调焦运动控制复合模型的图像自动调焦方法和系统。主要研究①基于生物视觉机理、小波变换和神经网络的图像清晰度评价方法；②神经网络自适应PID实时调焦运动控制模型；③小波变换图像边缘特征提取、神经网络图像清晰度模式识别与自适应PID实时调焦运动控制的复合模型中各组成部分之间的关系及参数优化；④基于上述复合模型的自动调焦系统实现方案。为开发自主知识产权的兼有图像清

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（7）
专利数量（0）
图像调焦算法研究及FPGA实现
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    光电工程，2007，34（11）：pp.126-130
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈国金*;朱妙芬;施浒立;祝杰
  • 通讯作者：
    祝杰
基于现场可编程门阵列的图像调焦
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程与电子技术，2008，30（2）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈国金*;朱妙芬;施浒立;祝杰
  • 通讯作者：
    祝杰
小波变换与神经网络复合的图象清
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    红外技术，2007，29（11）：pp.670-674
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈国金*;朱妙芬;施浒立
  • 通讯作者：
    施浒立

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其他文献

轴承内外圈游隙匹配优化
  • DOI：
    10.16578/j.issn.1004.2539.2017.08.016
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    机械传动
  • 影响因子：
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  • 作者：
    陈国金;金杜挺;陈昌;苏少辉;李龙
  • 通讯作者：
    李龙
四缸驱动起模机非线性PID同步控制研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    倪敬;陈国金;彭丽辉
  • 通讯作者：
    彭丽辉
基于事物特性表的千斤顶配置建模方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    杭州电子科技大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    何俊;苏少辉;陈国金
  • 通讯作者：
    陈国金
喷油嘴喷孔结构参数对雾化特性的影响研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    能源工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    岳义帅;陈国金;陈昌;孙海龙;朱凌俊;余芳
  • 通讯作者：
    余芳
柴油机高压共轨喷油器结构优化设计研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    能源工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱凌俊;孙海龙;陈国金;龚友平;岳义帅
  • 通讯作者：
    岳义帅

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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