目标机动识别方法有哪些

⑴ 目的基因的鉴定方法有哪些

基因的鉴定方法：
间接识别法
在基因的间接识别法（Extrinsic Approach）中，人们利用已知的mRNA或蛋白质序列为线索在DNA序列中搜寻所对应的片段。由给定的mRNA序列确定唯一的作为转录源的DNA序列；而由给定的蛋白质序列，也可以由密码子反转确定一族可能的DNA序列。因此，在线索的提示下搜寻工作相对较为容易，搜寻算法的关键在于提高效率，并能够容忍由于测序不完整或者不精确所带来的误差。BLAST是目前以此为目的最广泛使用的软件之一。
若DNA序列的某一片段与mRNA或蛋白质序列具有高度相似性，这说明该DNA片段极有可能是蛋白编码基因。但是，测定mRNA或蛋白质序列的成本高昂，而且在复杂的生物体中，任意确定的时刻往往只有一部分基因得到了表达。这意味着从任何单个细胞的mRNA和蛋白质上都只能获得一小部分基因的信息；要想得到更为完整的信息，不得不对成百上千个不同状态的细胞中的mRNA和蛋白质测序。这是相当困难的。比如，某些人类基因只在胚胎或胎儿时期才得到表达，对它们的研究就会受到道德因素的制约。
尽管有以上困难，对人类自身和一些常见的实验生物如老鼠和酵母菌，人们已经建立了大量转录和蛋白质序列的数据库。如RefSeq数据库，Ensembl数据库等等。但这些数据库既不完整，也含有相当数量的错误。
从头计算法
鉴于间接识别法的种种缺陷，仅仅由DNA序列信息预测蛋白质编码基因的从头计算法（Ab Initio Approach）就显得十分重要了。一般意义上基因具有两种类型的特征，一类特征是“信号”，由一些特殊的序列构成，通常预示着其周围存在着一个基因；另一类特征是“内容”，即蛋白质编码基因所具有的某些统计学特征。使用Ab Initio方法识别基因又称为基因预测。通常我们仍需借助实验证实预测的DNA片段是否具有生物学功能。
在原核生物中，基因往往具有特定且容易识别的启动子序列（信号），如Pribnow盒和转录因子。与此同时，构成蛋白质编码的序列构成一个连续的开放阅读框（内容），其长度约为数百个到数千个碱基对（依据该长度区间可以筛选合适的密码子）。除此之外，原核生物的蛋白质编码还具有其他一些容易判别的统计学的特征。这使得对原核生物的基因预测能达到相对较高的精度。
对真核生物（尤其是复杂的生物如人类）的基因预测则相当有挑战性。一方面，真核生物中的启动子和其他控制信号更为复杂，还未被很好的了解。两个被真核生物基因搜寻器识别到的讯号例子有CpG islands及poly(A) tail的结合点。
另一方面，由于真核生物所具有的splicing机制，基因中一个蛋白质编码序列被分为了若干段（外显子），中间由非编码序列连接（基因内区）。人类的一个普通蛋白质编码基因可能被分为了十几个外显子，其中每个外显子的长度少于200个碱基对，而某些外显子更可能只有二三十个碱基对长。因而蛋白质编码的一些统计学特征变得难于判别。
高级的基因识别算法常使用更加复杂的概率论模型，如隐马尔可夫模型。Glimmer是一个广泛应用的高级基因识别程序，它对原核生物基因的预测已非常精确，相比之下，对真核生物的预测则效果有限。GENSCAN计划是一个着名的例子。
比较基因组学
由于多个物种的基因组序列已完全测出，使得比较基因组学得以发展，并产生了新的基因识别的方法。该方法基于如下原理：自然选择的力量使得基因和DNA序列上具有生物学功能的其他片段较其他部分有较慢的变异速率，在前者的变异更有可能对生物体的生存产生负面影响，因而难以得到保存。因此，通过比较相关的物种的DNA序列，我们能够取得预测基因的新线索。2003年，通过对若干种酵母基因组的比较，人类对原先的基因识别结果作了较大的修改；类似的方法也正在应用于人类的基因组研究，并可能在将来的若干年内取得成果。

⑵ 车标识别是什么呀

车标识别技术是指以数字图像或视频信号流为研究对象，通过图像处理与自动识别方法，获得机动车辆品牌信息的一种实用技术。车标识别技术主要包括车标定位和车标识别两大部分，准确定位出车标后，车标识别就转化为目标识别问题。具体的来说,对一幅汽车的图像，首先要准确的定位出车标所在的区域,然后对车标区域进行识别,进而确定车辆的厂商信息。

汽车标志是指各种汽车品牌的标志，这些标志往往成为汽车企业的代表。汽车的标志包括：汽车的商标或厂标，产品标牌，发动机型号及出厂编号，整车型号及出厂编号以及车辆识别代号等。

分类

首字母作标志

英文首字母：

举例：雷克萨斯的“L”、本田的“H”、现代的“H”、ACURA的“A”、迈巴赫的“M”

名称简写：

举例：大众的“VW”、比亚迪

品牌英文车标

举例：SMART精灵、KIA起亚、FORD福特、FIAT菲亚特、LAND ROVER路虎

象征物件车标

举例：玛莎拉蒂的海神叉、兰博基尼的牛、别克的三个盾牌、法拉利的马

抽象图形标志

举例：奥迪的四环、三菱的三个菱形、雷诺的菱形、丰田三环相扣

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⑷ 车辆检测技术的方法有

1. 传感器
        前方车辆检测，常用的传感器有高频雷达（毫米波）、红外激光雷达、摄像头。
每种传感器都有各自的优缺点：
        雷达：自己可选用的波段有限，常用24G（厘米波）、79G波段。对雨雾天气的适应能力好，探测距离大150米，但容易受电磁干扰影响。据传，79G雷达技术对国内有限制的。而欧盟和我国的工信部是建议24G作为车载雷达波段。而美国是推荐79G波段作为车载雷达的使用波段。http://www.srrc.org.cn/NewsShow6038.aspx
        红外激光：抗干扰能力强，定向性。但对于雨雾天气的穿透能力弱。且成本高。
        摄像头：基于视觉的探测。对距离的判断较弱（单目视觉情况下），易受雨雾天气的影响。
        所以，想适应各种场景，厂商一般会采用多种传感器收集信息。
        这里重点总结下，基于单目视觉的车辆检测技术。
        从视觉上来讲，车辆的形状、颜色和大小虽然限定在一定范围，但都是不固定的，而且，其外形会受到自身姿势和外部环境，如光照或旁边物体的影响。

2. 基于先验知识的特征检测
        汽车有一些一些典型的特征， 如对称性、颜色、阴影、几何特征（如角点、边缘）、纹理、车灯。
        1）对称性：汽车从前方和后方来看，无论是在区域面积还是边缘特征上，具有很好的对称性。但是，对称性特征易受噪声的干扰，以及角度的影响。
        2）颜色：颜色空间一般不直接使用在车辆上，而比较有效的手段是识别路面和车辆阴影。
        3）阴影：车辆阴影是与车辆相关的一个重要的特征。因为车辆阴影一般比周围区域都要暗。但具体的参数指标，还与光照，即天气状况有关。
        一般做法是采用两个阈值，一高、一低，低阈值用于确定阴影，而高阈值由阴影周围环境来确定，如局部分割算法，均值+方差。
        4）角点：先检测出所有角点，然后再根据角点的空间关系，如汽车的四个角点会形成一个矩形，来筛选汽车。
        5）垂直或水平边缘：一种方式，直接检测垂直边缘，利用类似直方图计算垂直投影。然后，车辆底盘下方阴影部分也是重要的水平边缘特征。另外，也有采用多分辨率的方式，在每个层次都边缘只是作为一种初步的筛选/搜索手段。
        6）纹理：熵、共生矩阵都可被作为基于纹理的图像分割的基础。