面向长时视频目标跟踪的语义表达及时空记忆方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62272423
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    54万
  • 负责人：
    张焕龙
  • 依托单位：
    郑州轻工业大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2022
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2022至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

基于高光谱成像技术的甘蔗茎节识别与定位方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    轻工学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张卫正;张伟伟;张焕龙;陈启强;丁臣臣
  • 通讯作者：
    丁臣臣
Light regression memory and multi-perspective object special proposals for abrupt motion tracking
光回归记忆和多视角物体针对突然运动跟踪的特别建议
  • DOI：
    10.1016/j.knosys.2021.107127
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    Knowledge-based Systems
  • 影响因子：
    8.8
  • 作者：
    张焕龙;陈键;聂国豪;Yingzi Lin;杨国胜;Chris Zhang
  • 通讯作者：
    Chris Zhang
Novel visual tracking approach via ant lion optimiser
通过蚁狮优化器的新颖视觉跟踪方法
  • DOI：
    10.1049/iet-ipr.2018.5702
  • 发表时间：
    2020-03
  • 期刊：
    IET Image Processing
  • 影响因子：
    2.3
  • 作者：
    张焕龙;高增;张杰;卢宪凯;钱晓亮
  • 通讯作者：
    钱晓亮
A recursive attention-enhanced bidirectional feature pyramid network for small object detection
用于小目标检测的递归注意增强双向特征金字塔网络
  • DOI：
    10.1007/s11042-022-13951-4
  • 发表时间：
    2022-09
  • 期刊：
    Multimedia Tools and Applications
  • 影响因子：
    3.6
  • 作者：
    张焕龙;杜启帆;齐企业;张杰;王凤仙;高淼
  • 通讯作者：
    高淼
Discriminative Siamese Tracker Based on Multi-Channel-Aware and Adaptive Hierarchical Deep Features
基于多通道感知和自适应层次深度特征的判别式连体跟踪器
  • DOI：
    10.3390/sym13122329
  • 发表时间：
    2021-12
  • 期刊：
    Symmetry-Basel
  • 影响因子：
    2.7
  • 作者：
    张焕龙;段锐;郑安平;李林伟;王凤仙
  • 通讯作者：
    王凤仙

其他文献

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AI技术路线图

张焕龙的其他基金

运动不确定场景下目标深度建模及跟踪方法研究
  • 批准号：
    61873246
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    63.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
视频场景下大位移运动目标的持续性跟踪方法研究
  • 批准号：
    61503173
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    20.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 资助金额：
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相似海外基金

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  • 项目类别：
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AI项目解读示例

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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