摘要
本发明公开了一种基于改进YOLO算法的疟疾病原体检测系统,包括:采血模块、微流控处理模块、显微成像模块、AI分析模块和显示屏;所述采血模块,用于从指尖快速采集血液样本;所述微流控处理模块,用于集成薄膜加热器,精准控制样本的温度;所述显微成像模块,用于集成Raspberry Pi HQ Camera模组与自动对焦马达MEMS微镜,通过高精度镜头和动态对焦功能,将血液样本转化为数字图像;所述AI分析模块,用于内置改进的轻量化YOLO算法,在设备内进行高效图像处理和实时病原体检测;所述显示屏,用于使用OLED屏,以两级显示方式输出实时检测结果和置信度。本发明显著提高了疾病检测的精准度。
技术关键词
YOLO算法
显微成像模块
变压器架构
疟疾
注意力
MEMS微镜
高精度镜头
分支
薄膜加热器
OLED屏
分析模块
样本
显示屏
网络
图像处理
瓶颈
血液
渠道
系统为您推荐了相关专利信息
多模态特征融合
情感分析方法
特征提取模块
情感分析模型
支持向量机模型
大语言模型
因果关系识别装置
节点
注意力机制
识别方法
趋势预测方法
水电机组
预测误差
时间序列预测模型
EEMD算法
识别定位方法
葡萄套袋
套袋机构
检测网络模型
篱架式葡萄