CN109856140A - 一种用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于传染病预防技术领域，公开了一种用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统及方法；该用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统设置有医学媒介生物监测装置，包括黏蚤装置、粉迹挥洒装置、鼠笼装置、黏鼠板装置、网捕装置、撒药装置，安放在国际列车的各个地方。采样识别摄像头将采样的图片发送至数理分类统计器，数理分类统计器将分类统计好的数据存储至服务存储器中。监测报告发送至检疫部门，检疫部门再对国际列车采取相应的防疫措施。检疫部门通过检疫报告可以实时掌握国际列车上的防疫情况，并根据报告可以采取相应的防疫措施，有效的降低了媒介生物导致的传染病发生，使防疫工作更加具有针对性和准确性。
Description
技术领域
本发明属于传染病预防技术领域，尤其涉及一种用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统及方法。
背景技术
医学媒介生物实验室是研究媒介生物及其传播传染病、寄生虫病的专设场所，在实验室内经常会接触到各种各样的病原微生物。这些病原微生物不仅对携带者具有致病性，而且其中一些还可感染人类，如果控制不严引起扩散，不仅污染实验室，导致检验结果失败或混淆，还可能污染周围环境，对操作人员造成威胁，甚至引起疫病传播。历史上已有很多先例。
目前，由于国家直通列车的始发地和目的地是两个国家，旅途距离较长，国际直通列车行驶时间较长，乘坐的旅客来自不同的国家，身上可能会携带有不同类型的医学媒介生物的细菌和病毒，在长时间的封闭环境中，医学媒介生物很容易进行繁殖，并且会造成细菌和病毒的传播，从而使一些易感人群容易受到传染病的侵害。在国际直通列车上缺少对生物医学媒介有效的监测措施，无法针对国际列车上的卫生检疫工作进行有效及针对性开展。
综上所述，现有技术存在的问题是：
国际列车行驶时间较长，在国际列车的密闭车厢内，医学媒介生物容易繁殖，并传播传染病，使一些易感人群受到侵害，国际列车上缺少有效的监控措施，从而使卫生检疫工作无法针对性进行开展。
现有技术中图像匹配效率低，图像识别流程较差，不利于媒介生物的图像的准确、快速识别，系统的运行效率低；现有技术中易受到工频干扰消除，不利于将检测结果和监测报告准确、无误的发送至检疫部门。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统及方法。
本发明是这样实现的，一种用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法，所述用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法包括以下步骤：
第一步，利用采样识别摄像头采集蚤的数量、采集鼠形动物的数量、采集飞蚊的数量和采集其他类型的媒介生物；
第二步，基于Canny算法边缘监测方法对所采集到的媒介生物的图像进行识别分类，作数量统计，并进行数据存储；
第三步，将分类好的数据经过不同的数学模型进行大数估计，在宏观层面进行估计；
第四步，获得监测结果及监测报告，将基于粒子群优化的工频干扰消除算法的检测结果和监测报告发送至检疫部门，根据实际情况对国际列车采取相应的防疫措施。
进一步，所述基于Canny算法边缘监测方法，优化图像识别流程，具体算法步骤为：
(1)通过canny算子计算统计平均，使图像像素的高斯分布趋于平衡；设定如下二维高斯函数公式：
得到的此高斯函数的导数公式：
导数公式表示图像灰度变化率相对水平的倾斜方向，通过卷积得到图像像素沿这两个方向的偏导数公式：
公式中k为自然数，e表示高斯参数，表示图像的像素平衡程度；
(2)通过一阶偏微分卷积方法求出I(x,y)的变化率的大小公式：
和倾斜角度公式：
θ[i，j]＝arctan(Py[i，j]/Px[i，j])
其中Px[i,j]，Py[i,j]是相对于x，y方向偏导数；
根据图像中灰度变化率的不同，比较阈值限定的范围，将图像中的像素分别分类；根据分类公式：
N[i，j]＝NMS(M[i，j]，Y[i，j])
其中M[i,j]为灰度变化率矩阵，Y[i,j]为靠近检测边缘像素的相邻区域像素；将没有大于阈值的像素点舍弃，即将灰度值赋值为0，将大于阈值的像素点保留，即将灰度值赋值255，将保留的像素连接成检测出的物体边缘，并且保留边缘像素的灰度变化率方向和灰度变化梯度值大小。
进一步，所述基于粒子群优化的工频干扰消除算法，具体的算法为：
国际直通列车上含有工频干扰的采集信号表示为：
其中:s(t)为有用信号；r(t)为工频干扰信号；参数f0、A、θ0分别为工频干扰的频率、幅度和相位；与代表加权系数；
由于s(t)是未知的，而且工频干扰信号是规则的，且满足r(t)＝Asin(2πf0t+θ0)；
令则x(t)表示为：
x(t)＝a11s(t)+a12sin(2πf0t)+a13cos(2πf0t)
通过构造另外两路观测信号r1(t)＝a22sin(2πf0t)和r2(t)＝a33cos(2πf0t)，与含有工频干扰的采集信号共同作为盲源分离的输入，分离出有用信号s(t)；其数学模型表示为
即认为盲源分离的三个源信号为x(t)、sin(2πf0t)、cos(2πf0t)，三个观测信号为x(t)、r1(t)、r2(t)，混合矩阵为A，符合盲源分离的数学模型要求；采用基于粒子群的优化算法对分离矩阵W进行估计，求出不含工频干扰的源信号s(t)的估计y(t)，实现国际直通列车医学媒介生物监测数据的传输中的工频干扰的消除。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法的用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统，所述用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统设置有黏蚤装置、粉迹挥洒装置、鼠笼装置、黏鼠板装置、网捕装置、撒药装置；每个装置安装有采样识别摄像头8，采样识别摄像头将采样的图片发送至数理分类统计器，数理分类统计器将分类统计好的数据存储至服务存储器中；经过基于数学模型的样本估计器、监测结果分析器以及监测报告生成器最终产生监测报告，发送至检疫部门，检疫部门再对国际列车采取相应的防疫措施。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法的列车卫生检疫平台。
本发明的优点及积极效果为：该用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统通过多种医学媒介生物监测装置来对不同媒介生物进行监测，并通过采样、统计、分析整理后通过数学模型进行估计，产生相应的报告。检疫部门通过检疫报告可以实时掌握国际列车上的防疫情况，并根据报告可以采取相应的防疫措施，有效的降低了媒介生物导致的传染病发生，使防疫工作更加具有针对性和准确性。
本发明采用基于Canny算法边缘监测方法，提高匹配图像效率，优化图像识别流程，有利于媒介生物的图像的准确、快速识别，提高系统的运行效率；本发明采用基于粒子群优化的工频干扰消除算法，有效避免国际直通列车上的其他运行机器的工频影响，有利于将检测结果和监测报告准确、无误的发送至检疫部门。
附图说明
图1是本发明实施例提供的用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法流程图。
图2是本发明实施例提供的用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统的结构示意图；
图中：1、黏蚤装置；2、粉迹挥洒装置；3、鼠笼装置；4、黏鼠板装置；5、网捕装置；6、撒药装置；7、医学媒介生物监测装置；8、采样识别摄像头；9、数理分类统计器；10、服务存储器；11、基于数学模型的样本估计器；12、监测结果分析器；13、监测报告生成器；14、检疫部门。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细描述；
如图1所示，本发明实施例提供的用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法，具体包括以下步骤：
S101：利用采样识别摄像头采集蚤的数量、采集鼠形动物的数量、采集飞蚊的数量和采集其他类型的媒介生物；
S102：基于Canny算法边缘监测方法对所采集到的媒介生物的图像进行识别分类，作数量统计，并进行数据存储；
S103：将分类好的数据经过不同的数学模型进行大数估计，在宏观层面进行估计；
S104：获得监测结果及监测报告，将基于粒子群优化的工频干扰消除算法的检测结果和监测报告发送至检疫部门，根据实际情况对国际列车采取相应的防疫措施。
步骤S102中，本发明实施例提供的基于Canny算法边缘监测方法，提高匹配图像效率，优化图像识别流程，有利于媒介生物的图像的准确、快速识别，提高系统的运行效率；具体算法步骤为：
(1)通过canny算子计算统计平均，使图像像素的高斯分布趋于平衡；设定如下二维高斯函数公式：
可以得到的此高斯函数的导数公式：
导数公式表示图像灰度变化率相对水平的倾斜方向，通过卷积得到图像像素沿这两个方向的偏导数公式：
公式中k为自然数，e表示高斯参数，它表示图像的像素平衡程度；
(2)通过一阶偏微分卷积方法求出I(x,y)的变化率的大小公式：
和倾斜角度公式：
θ[i，j]＝arctan(Py[i，j]/Px[i，j])
其中Px[i,j]，Py[i,j]是相对于x，y方向偏导数；
根据图像中灰度变化率的不同，比较阈值限定的范围，将图像中的像素分别分类；根据分类公式：
N[i，j]＝NMS(M[i，j]，Y[i，j])
其中M[i,j]为灰度变化率矩阵，Y[i,j]为靠近检测边缘像素的相邻区域像素；将没有大于阈值的像素点舍弃，即将灰度值赋值为0，将大于阈值的像素点保留，即将灰度值赋值255，将保留的像素连接成检测出的物体边缘，并且保留边缘像素的灰度变化率方向和灰度变化梯度值大小。
步骤S104中，本发明实施例提供的基于粒子群优化的工频干扰消除算法，有效避免国际直通列车上的其他运行机器的工频影响，有利于将检测结果和监测报告准确、无误的发送至检疫部门；具体的算法为：
国际直通列车上含有工频干扰的采集信号表示为：
其中:s(t)为有用信号；r(t)为工频干扰信号；参数f0、A、θ0分别为工频干扰的频率、幅度和相位；与代表加权系数；
由于s(t)是未知的，而且工频干扰信号是规则的，且满足r(t)＝Asin(2πf0t+θ0)；一般情况下，工频干扰的频率是已知的(为50Hz)，或可以采用频率估计方法估计出来，可根据人工构造观测信号；
令则x(t)可表示为：
将含有未知相位的工频干扰信号用两个初始相位为零的、相互正交的与工频干扰信号同频的正、余弦信号来代替；因此，可通过构造另外两路观测信号r1(t)＝a22sin(2πf0t)和r2(t)＝a33cos(2πf0t)，与含有工频干扰的采集信号共同作为盲源分离的输入，分离出有用信号s(t)；其数学模型表示为
即认为盲源分离的三个源信号为x(t)、sin(2πf0t)、cos(2πf0t)，三个观测信号为x(t)、r1(t)、r2(t)，混合矩阵为A，符合盲源分离的数学模型要求；采用基于粒子群的优化算法对分离矩阵W进行估计，求出不含工频干扰的源信号s(t)的估计y(t)，实现国际直通列车医学媒介生物监测数据的传输中的工频干扰的消除。
如图2所示，本发明实施例提供的用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统，设置有黏蚤装置1；粉迹挥洒装置2；
用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统，该用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统设置有医学媒介生物监测装置7，该装置包括：黏蚤装置1、粉迹挥洒装置2、鼠笼装置3、黏鼠板装置4、网捕装置5、撒药装置6，这些装置安放在国际列车的各个地方。每个装置旁边都安装有采样识别摄像头8，采样识别摄像头8将采样的图片发送至数理分类统计器9，数理分类统计器9将分类统计好的数据存储至服务存储器10中。这些数据经过基于数学模型的样本估计器11、监测结果分析器12以及监测报告生成器13最终产生监测报告，发送至检疫部门14，检疫部门14再对国际列车采取相应的防疫措施。
本发明的工作原理：
在通过国际直通列车上的人员密集的地方，放上医学媒介生物监测装置7，医学媒介生物监测装置7包括：黏蚤装置1、粉迹挥洒装置2、鼠笼装置3、黏鼠板装置4、网捕装置5、撒药装置6。黏蚤装置1用于监测蚤的数量；粉迹挥洒装置2、鼠笼装置3、黏鼠板装置4用于监测鼠形动物的数量；网捕装置5用于监测飞蚊的数量；撒药装置6用于监测其他类型的媒介生物。这些装置旁边安装有采样识别摄像头8，基于大数据下的图像识别技术，对监测装置所采集到的媒介生物的图像传送至数理分类统计器9中进行识别分类和数量统计，并发送至服务存储器10中进行数据存储。分类好的数据通过基于数学模型的样本估计器11经过不同的数学模型进行大数估计，从而在宏观层面进行估计。通过监测结果分析器12以及监测报告生成器13最终产生监测报告，发送至检疫部门14，检疫部门14根据实际情况对国际列车采取相应的防疫措施。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (5)
1.一种用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法，其特征在于，所述用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法包括以下步骤：
第一步，利用采样识别摄像头采集蚤的数量、采集鼠形动物的数量、采集飞蚊的数量和采集其他类型的媒介生物；
第二步，基于Canny算法边缘监测方法对所采集到的媒介生物的图像进行识别分类，作数量统计，并进行数据存储；
第三步，将分类好的数据经过不同的数学模型进行大数估计，在宏观层面进行估计；
第四步，获得监测结果及监测报告，将基于粒子群优化的工频干扰消除算法的检测结果和监测报告发送至检疫部门，根据实际情况对国际列车采取相应的防疫措施。
2.如权利要求1所述的用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法，其特征在于，所述基于Canny算法边缘监测方法，优化图像识别流程，具体算法步骤为：
(1)通过canny算子计算统计平均，使图像像素的高斯分布趋于平衡；设定如下二维高斯函数公式：
得到的此高斯函数的导数公式：
导数公式表示图像灰度变化率相对水平的倾斜方向，通过卷积得到图像像素沿这两个方向的偏导数公式：
公式中k为自然数，e表示高斯参数，表示图像的像素平衡程度；
(2)通过一阶偏微分卷积方法求出I(x,y)的变化率的大小公式：
和倾斜角度公式：
θ[i，j]＝arctan(Py[i，j]/Px[i，j])
其中Px[i,j]，Py[i,j]是相对于x，y方向偏导数；
根据图像中灰度变化率的不同，比较阈值限定的范围，将图像中的像素分别分类；根据分类公式：
N[i，j]＝NMS(M[i，j]，Y[i，j])
其中M[i,j]为灰度变化率矩阵，Y[i,j]为靠近检测边缘像素的相邻区域像素；将没有大于阈值的像素点舍弃，即将灰度值赋值为0，将大于阈值的像素点保留，即将灰度值赋值255，将保留的像素连接成检测出的物体边缘，并且保留边缘像素的灰度变化率方向和灰度变化梯度值大小。
3.如权利要求1所述的用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法，其特征在于，所述基于粒子群优化的工频干扰消除算法，具体的算法为：
国际直通列车上含有工频干扰的采集信号表示为：
其中:s(t)为有用信号；r(t)为工频干扰信号；参数f0、A、θ0分别为工频干扰的频率、幅度和相位；与代表加权系数；
由于s(t)是未知的，而且工频干扰信号是规则的，且满足r(t)＝Asin(2πf0t+θ0)；
令则x(t)表示为：
x(t)＝a11s(t)+a12sin(2πf0t)+a13cos(2πf0t)
通过构造另外两路观测信号r1(t)＝a22sin(2πf0t)和r2(t)＝a33cos(2πf0t)，与含有工频干扰的采集信号共同作为盲源分离的输入，分离出有用信号s(t)；其数学模型表示为
即认为盲源分离的三个源信号为x(t)、sin(2πf0t)、cos(2πf0t)，三个观测信号为x(t)、r1(t)、r2(t)，混合矩阵为A，符合盲源分离的数学模型要求；采用基于粒子群的优化算法对分离矩阵W进行估计，求出不含工频干扰的源信号s(t)的估计y(t)，实现国际直通列车医学媒介生物监测数据的传输中的工频干扰的消除。
4.一种实现权利要求1所述用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法的用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统，其特征在于，所述用于国际直通列车上的医学媒介生物监测系统设置有黏蚤装置、粉迹挥洒装置、鼠笼装置、黏鼠板装置、网捕装置、撒药装置；每个装置安装有采样识别摄像头8，采样识别摄像头将采样的图片发送至数理分类统计器，数理分类统计器将分类统计好的数据存储至服务存储器中；经过基于数学模型的样本估计器、监测结果分析器以及监测报告生成器最终产生监测报告，发送至检疫部门，检疫部门再对国际列车采取相应的防疫措施。
5.一种应用权利要求1～3任意一项所述用于国际直通列车上的医学媒介生物监测方法的列车卫生检疫平台。
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| CN (1) | CN109856140A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110795987A (zh) * | 2019-07-30 | 2020-02-14 | 重庆小富农康农业科技服务有限公司 | 猪脸识别方法和装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN203502398U (zh) * | 2013-10-16 | 2014-03-26 | 中华人民共和国北京出入境检验检疫局 | 一种用于国际直通列车上的医学媒介生物监测箱 |
| CN105447527A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-03-30 | 四川木牛流马智能科技有限公司 | 采用图像识别技术将环境微生物进行分类的方法和系统 |
| CN106052747A (zh) * | 2016-04-27 | 2016-10-26 | 青岛云智环境数据管理有限公司 | 一种媒介生物信息智能采集设备 |
-
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN203502398U (zh) * | 2013-10-16 | 2014-03-26 | 中华人民共和国北京出入境检验检疫局 | 一种用于国际直通列车上的医学媒介生物监测箱 |
| CN105447527A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-03-30 | 四川木牛流马智能科技有限公司 | 采用图像识别技术将环境微生物进行分类的方法和系统 |
| CN106052747A (zh) * | 2016-04-27 | 2016-10-26 | 青岛云智环境数据管理有限公司 | 一种媒介生物信息智能采集设备 |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| 中国科学技术协会主编，中华预防医学会编著: "《公共卫生与预防医学学科发展报告 2014-2015版》", 30 April 2016, 中国科学技术出版社 * |
| 中国科学技术协会主编，中国植物保护学会编著: "《2016-2017植物保护学学科发展报告》", 31 March 2018, 中国科协技术出版社 * |
| 刘国华编著: "《HALCON数字图像处理》", 30 May 2018, 西安电子科技大学出版社 * |
| 李曼主编: "《工程测试技术》", 28 February 2017, 煤炭工业出版社 * |
| 肖世德等: "《高等机械CAD/CAM》", 31 January 2015, 西南交通大学出版社 * |
| 陈雷等: "基于粒子群优化的工频干扰消除算法", 《计算机应用研究》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110795987A (zh) * | 2019-07-30 | 2020-02-14 | 重庆小富农康农业科技服务有限公司 | 猪脸识别方法和装置 |
| CN110795987B (zh) * | 2019-07-30 | 2023-12-22 | 重庆渝通合数字科技有限公司 | 猪脸识别方法和装置 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20190607 |