摘要：视觉目标跟踪在车辆、人机交互以及监控等领域应用广泛,虽然近年来取得了很大的进展,但是在跟踪过程中,仍然存在许多的干扰因素。针对跟踪过程存在目标尺度和长宽的比例会随着目标或跟踪设备的变化而变化以及背景干扰的问题,设计了一种基于无锚框的孪生神经网络的跟踪方法。首先,改进了特征提取网络,提高了跟踪的准确性。其次,增加了非局部感知网络,能够更好地利用模板和搜索分支更深度的特征。对于分类来说,增加了选择分支,用于抑制较低的得分,选择更高更准确的得分,从而能够进行更好的回归预测。其采样策略也不同于之前的网络,并对损失部分进行了优化。在对网络进行整体的训练及实验之后,该算法能够很好地跟踪目标,提高了跟踪的成功率和精确度。

摘要：传统的医用夹板被用于固定桡骨远端骨折,它只能依靠医生的经验来控制压力,这将直接影响骨折的康复过程。文中设计并制造了一种具有压力和温度检测功能的智能夹板。首先,对用于桡骨骨折固定的传统四种夹板之一的宽夹板进行了重新设计,并通过三维(3 dimension,3D)打印技术进行打印。在人体工程学的基础上,夹板增加了高密度的通气孔、扎线槽、传感器接触点、电路槽和电池。其次,对压力传感器进行选型并设计控制电路,该电路可同时检测多个通道的压力值及当前温度值,并在本地的有机发光二极管(organic light-emitting diode,OLED)屏幕上实时显示。最后,通过蓝牙将采集数据上传到手机,利用大数据分析病人的康复数据,从而得到最优治疗方案。