一种基于改进YOLO算法的疟疾病原体检测系统

AITNT
正文
推荐专利
一种基于改进YOLO算法的疟疾病原体检测系统
申请号:CN202510839206
申请日期:2025-06-23
公开号:CN120376009A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
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
1
一种基于多模态特征融合与SVM分类的情感分析方法及系统
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
2
基于大语言模型引导图构建的事件因果关系识别装置及方法
大语言模型 因果关系识别装置 节点 注意力机制 识别方法
3
一种水电机组振动信号趋势预测方法与系统
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
4
一种基于人工智能的多模态语言学习辅助系统及方法
学习辅助系统 跨模态 动态场景 语法结构 文本
5
一种基于YOLOv5的篱架式葡萄套袋识别定位方法
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
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号