【摘 要】
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轨迹相似度估计是发现车辆运动特征和轨迹分类的关键, 但计算轨迹相似度缓慢, 提高轨迹匹配速度可以帮助展开轨迹特征的快速挖掘, 因此提出一种基于空间坐标系旋转的高效轨迹匹配算法. 首先利用空间坐标系的多次旋转, 将轨迹曲线转换成点数等于旋转次数的平均数和方差曲线; 使用Fréchet距离和皮尔森相关系数衡量平均数曲线间相关性和方差曲线间相关性; 最后根据Fréchet平均数、Fréchet方差、皮尔
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轨迹相似度估计是发现车辆运动特征和轨迹分类的关键, 但计算轨迹相似度缓慢, 提高轨迹匹配速度可以帮助展开轨迹特征的快速挖掘, 因此提出一种基于空间坐标系旋转的高效轨迹匹配算法. 首先利用空间坐标系的多次旋转, 将轨迹曲线转换成点数等于旋转次数的平均数和方差曲线; 使用Fréchet距离和皮尔森相关系数衡量平均数曲线间相关性和方差曲线间相关性; 最后根据Fréchet平均数、Fréchet方差、皮尔森平均数和皮尔森方差4个参数的大小间接确定原始轨迹间相似性. 在不同的轨迹采样点数目和空间坐标系旋转次数
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全血细胞计数是医学诊断中评价健康状况的重要检测手段。为解决传统血细胞计数器及其他设备对血细胞人工计数程序繁琐且耗时较长的问题,提出了一种基于卷积神经网络的血液细胞识别算法,即基于Res2Net和YOLO对象检测算法对3种类型的血液细胞进行自动识别和计数。通过将Res2Net融入YOLO模型来提取更细粒度表示的多尺度特征和增加每个网络层的感受野范围,以提升血液细胞识别模型的性能。经过公开血液涂片图像
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