基于虚拟现实和动态加权决策融合的恐高情绪识别

目前恐高情绪分类中的生理信号主要涉及脑电、心电、皮电等,考虑到脑电在采集和处理上的局限性以及多模态信号间的融合问题,提出一种基于6种外周生理信号的动态加权决策融合算法.首先,通过虚拟现实技术诱发被试不同程度的恐高情绪,同步记录心电、脉搏、肌电、皮电、皮温和呼吸这6种外周生理信号;其次,提取信号的统计特征和事件相关特征构建恐高情感数据集;再次,根据分类性能、模态和跨模态信息提出一种动态加权决策融合算法,从而对多模态信号进行有效整合以提高识别精度.最后,将实验结果与先前相关研究进行对比,同时在开源的WESAD情感数据集进行验证.结论表明,多模态外周生理信号有助于恐高情绪分类性能的提升,提出的动态加权决策融合算法显著提升了分类性能和模型鲁棒性.

逆向工程中基于三目视觉自动提取并构造复杂曲面边界技术

在逆向工程中复杂曲面零件表面的几何模型的构造是研究重点之一，根据零件表面的数字化数据提 取零件表面的边界是构造零件几何模型的关键步骤．本文提出基于三目视觉方法来提取和构造复杂曲面边界的技 术．从一幅图像中提取反映物体边界的特征点，再利用图像匹配方法得到这些特征点的空间坐标，最后以这些特征 点构造出物体边界Ｂ样条曲线．

融合SFS和主动视觉技术的未知物体重建方法

针对未知三维物体自动重建问题,提出一种结合明暗恢复形状的被动视觉和主动视觉技术的新颖三维重建方法。首先利用摄像机分别获取初始位置及旋转180°位置下的未知物体图像信息,采用改进的Tsai-SFS算法恢复物体表面粗糙轮廓,从而获取未知物体的最大尺寸信息。然后结合单目线激光主动视觉系统沿Z轴旋转方向和绕X轴翻转方向上的可视空间模型,预测出物体未知区域信息。最终依据下一视点的可见性判据,将规划过程分为物体侧表面重建规划和上表面重建规划。其中将能获取最大可视曲面面积和最佳表面重建精度的位置定义为下一最优视点位置。并经过实体模型的三维重建验证所提方法的可行性及有效性。

医疗机器人与医工融合技术研究进展

随着人们对医疗健康手段和过程提出精准、微创、高效及低成本等方面的更高要求,医疗机器人与医工融合技术受到了世界各国的极大关注,并由此得到了日新月异的发展.目前医工融合技术主要集中于外科手术、康复及辅助护理等方面的机器人研究与开发,但随着人工智能和人机交互重要技术的突破和进展,将在临床医疗、医疗康复等方面取得重大理论创新和技术突破,未来有可能会应用到医疗健康的各个领域.

面向未知物体自动测量和重建的视点规划方法

针对未知三维物体自动测量和重建问题,提出一种基于视觉系统极限可视区域的新颖视点规划方法.首先确定单目线激光视觉测量系统的最佳可视测量区域,结合初始视点下所获模型的边界区域信息构造未知空间的极限可视表面模型,并以此表面作为未知物体的预测曲面模型;然后确定下一视点预测曲线的可视性,将左右规划进程中能获取最大可视曲线长度的位置定义为下一最优视点的参考位置,通过比较左右参考位置下所获可视面积的大小,取大者所在位置作为下一视点的最终位置.最后通过对实体模型重建,验证了文中方法的可行性及有效性.

线激光——机器视觉测量系统中的多传感器融合技术研究

针对逆向工程中直接从线激光扫描的数据云图中提取物体边界不仅繁琐而且精度也不好保证 ,为此提出建立线激光-机器视觉测量系统 ,先利用三目视觉获得物体初始边界 ,然后利用曲线延拓的方法并考虑影响延拓误差的因素 ,从而在满足一定精度要求的前提下实现不同传感器信息的融合。

基于单目视觉可视空间的视点规划方法

通过确定单目线激光视觉测量系统的可视区域,提出将系统可视区域与未知模型极限面相结合的未知三维模型自动重建新方法。依据初始视点下所获模型信息,构造未知空间的极限面模型,结合系统可视区域确定下一视点的可视性区间,并将可视性区间内能获取最大极限面面积的位置定为下一个最优视点的位置。最后,通过对实体模型的自动重构,验证方法的可行性及有效性。

基于可视空间的未知三维物体自动建模视点规划方法研究

视点规划在三维物体模型自动测量和重建过程中起很重要的作用。本文通过确定线激光视觉测量系统的可视区域,提出将系统可视区域与模型趋势面相结合的未知模型三维自动重建新方法。依据初始视点下所获模型信息,结合可视区域以及趋势面模型确定出有效视点的空间位置参数,并通过比较这些视点下所获模型的曲面面积,将所获面积最大者的位置定为下一个最优视点的位置。最后,通过实体模型的自动重构,验证方法的可行性及有效性。

易与CMM集成的线激光视觉传感器建模及标定技术

本文将线激光视觉传感器与三坐标测量机 (CMM)相集成 ,并建立相应的数学模型 ;其中针对线激光视觉传感器结构参数标定中存在的问题 ,利用 B样条神经网络来确定视觉传感器输入输出之间的映射关系 ,从而简化了标定过程 ;并根据建立的数学模型实现了激光平面坐标系与 CMM坐标系之间的转换 .

利用三目视觉获得复杂曲面的边界曲线

复杂零件表面几何模型的构造是逆向工程的研究重点 ,根据零件表面数据提取零件表面的边界是构造零件几何模型的关键步骤 提出了基于三目视觉方法提取和构造复杂曲面边界的技术 将一台摄像机固定在三坐标测量机 (CMM)横梁上 ,通过沿X ,Y方向移动CMM从而获得物体在空间三个不同位置的图像 ;从一幅图像中提取反映物体边界的特征点 ,通过与其他两幅图像匹配得到这些特征点的空间坐标 。

混合视觉系统中共同视场的确定与3维重建方法

利用一个单目摄像机和一个全景摄像机搭建了相应的混合视觉系统,通过分析两者的对极几何关系,提出该系统共同视场的确定方法.在此基础上完成共同视场中场景SIFT特征的提取,并以SIFT描述器向量之间的夹角为约束条件进行特征点间的初次匹配,然后利用外极线约束消除初次匹配中的误匹配,从而获得正确的特征匹配关系,由此完成局部场景的3维重建.最后,通过实验验证了重建方法的可行性和有效性.

逆向工程中的数据点云的分割

逆向工程中由数据点云构建物体表面模型中,对数据点云恰当的分割是表面建模的一个很重要步骤。文中以激光—机器视觉测量方式得到的曲面数据云为基础,探讨了曲面密集三维散乱点群数据的分割技术。根据激光测量方式和三维点群分布的特点,建立了在计算机中表示散乱点群数据结构。建立树形空间结构完成对密集散乱点群进行空间分割,由此实现对散乱点群数据的几何分割。

逆向工程中的三维测量数据点云的分割

以线激光—机器视觉测量方式得到的曲面数据云为基础 ,探讨了曲面密集三维散乱点群数据的分割技术 .根据线激光测量方式和三维点群分布的特点 ,建立了恰当的数据结构在计算机中表示散乱点群 .并通过树形的空间结构完成对密集散乱点群空间分割 ,由此实现对散乱点群数据的几何分割 .

多个B样条曲面光滑重建技术研究

提出一种对多个B样条曲面光滑重建的拟合算法,并通过对牙模的例子进行重建给出了计算结果。说明新的拟合算法既能够处理大量测量点,又能够提高重建速度,很好地解决了多个曲面的光滑重建问题。

具有程控增益的数据采集装置的开发

介绍如何通过模拟开关ＣＤ４０５１、继电器。

基于曲率和给定精度的激光扫描数据自适应采样与建模技术

分析并指出了现有提取曲面原始形状信息方法的缺陷,提出了一种从曲率和精度出发来对激光扫描线自适应采样的方法,并构建曲面模型技术,通过实例验证了这种方法的可行性。

未知对象自动三维重建过程自终止判别方法研究

目前未知对象的自动三维重建已经成为计算机视觉和机器人视觉研究的热点之一。在未知对象自动三维重建过程中除了视觉规划、数据获取、数据配准等技术之外,如何自动判别出继续或终止三维重建过程也显得尤为重要。提出了一种基于高斯定理的自动重建过程中的自终止判别方法。该判别方法主要利用相邻两次获取数据所围体积的相对变化量作为判别准则,如果该变化量小于预先给定的阈值,那么则终止数据获取;否则继续数据获取。实验证实了该方法可行性。

逆向工程中线激光—机器视觉集成坐标测量系统研究

将立体视觉和线激光扫描传感器集成到三坐标测量机 (CMM)下 ,由立体视觉来获得物体的边界或轮廓信息、线激光扫描传感器获得物体表面的三维数据 ,利用多传感器的信息融合技术对三维数据进行分割 ,提取被测物体的几何特征 ,并在此基础上构建物体模型。多传感器集成坐标测量系统避免了单一传感器的局限性 。

用于自动三维测量的自终止视点规划方法

在摄影测量和目标识别等计算机视觉的应用中,为了提高对未知对象的三维测量或定位精度,有必要采用传感器规划策略预先对视觉装置的参数进行规划,寻找下一个最优视点,从而保证视觉装置更有效地完成视觉任务.本文提出了一种具有自终止特性的对未知物体模型自动三维测量的视点两步规划方法.利用群矢量链方法获得视觉传感器在下一个视点的观测方向;而视觉传感器的空间位置是通过计算矢量场内的边界积分获得.另外,为了使测量规划过程具有自终止特性,提出由测量所得的点云直接计算出物体体积的方法,并根据连续两个视点下物体体积的变化量作为终止测量的依据.实验结果表明,该视点规划方法是可行而且有效的.

专业课中开展专题化教学的思考

随着专业课程改革的深入进行,教学内容呈现出的多学科性,学生对教学内容与方法上的渴求,专业课开展专题化教学也逐渐成为新的教学方式。为了更好地发挥这一教学方式的作用,应在遵循尊重教材而不偏离教材,消化教材而不死套教材的原则基础上设置专题,突出专题化内容的新颖性和前沿性。此外,专题化教学虽优势明显,但有时候容易造成割裂教材体系、弱化师生交流、教师知识面变窄等负面影响。为此,需要在实施过程中避免这些不足。