紧耦合多代理图像分析系统

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    69962001
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    10.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0113.信息获取与处理
  • 结题年份:
    2002
  • 批准年份:
    1999
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2000-01-01 至2002-12-31

项目摘要

Digital image is an important component of multimedia information, it has huge information, and is easy to analyze, process, store and transmit. These are main characters of digital image .Image processing techniques such as edge contour,image enhancement and restoring ,many mathematical transforms and others, have been widely used in many applications , such as medical treatment , satellite remote sensing and so on. The character of the technique is oriented to human visual system and enhance or stress the feature area to reach better effect by the way of analyzing image and extracting features to make those explain the meanings of the image. Because the content of image is complicated, the traditional methods has poor adaptive capacity and low automation, that is to say those methods lack for "intelligence". Under such circumstances, we apply to "the tight coupling and multi-agents image analysis system" and research and develop "intelligence" image analysis system in order to detect cashmere and criminal trace., which is based on the software agent, neural network, misty mathematics and other artificial intelligence techniques.With the finance aid of National Nature Scientific Foundation ,research group has made great effort to gain the following achievements in this area:(1)The method of domain-oriented image segmentation.(2)The method of extracting image geometrical and texture features.(3)The managing method of image analysis data around database.(4)The data mining method of neural network and fuzzy mathematics..(5)In the system structure ,we absorb the idea of software agent technique.Having achieved the above task, the research group has developed an image analysis system based on windows environment using Visual C++ and SQL Server. The input devices of this system are scanner, CCD, microscope, digital camera and others. It has friendly and easy human-computer interface, high adaptive capacity and intelligence. This system has been used in many polices and has received good remarks, the detection of cashmere is now an experiment
作为人工智能方法论的研究,本项目结合山羊绒计算机自动检验这一具体应用,以人工神经网络、软件代理技术为主线条,充分利用面向对象、信息提取、符号推理、基于知识系统、模式识别、数字图像处理等技术,在概念、结构和方法上从事基于图像内容进行分析的研究。其目标在于开发一套一般化机器自动学习、软件间相互协调、基于知识的图像分类系统。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

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其他文献

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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知道了

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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