非氧环境下气体传感器气敏特性研究

针对目前在非氧环境下影响气体传感器的气敏特性研究成果较少的情况,文中提出了非氧环境下气体传感器气敏特性研究。通过真空泵制造无氧环境,以Lab VIEW作为上位机软件,单片机为下位机,搭建了一个以Sn O2气体传感器为传感器的检测平台。采用单一控制变量法,实验以测试浓度范围、加热装置温度范围、灵敏度等指标评价Sn O2气体传感器响应程度,观察气体传感器的响应曲线。结果表明,乙醇的最佳工作电压为3.0 V,环境温度<200℃时,传感器的响应速度较快,灵敏度较好。该检测系统操作简便,成本低廉,实验结果为无氧环境下气体传感器特性研究提供了参考。

基于单目摄像头的主动式驾驶行为分析算法

为了预防事故发生,提出一种以人体三维姿态估计对驾驶员行为进行识别监测的算法。利用单目摄像头获取运动中驾驶员的视频流,提取每帧图像的二维轮廓特征,与预先建立的三维人体模型的二维投影进行匹配,实时估计驾驶员上半身的姿态。根据获取驾驶员的8个骨骼节点的三维坐标,对驾驶员的行为识别分析。试验模拟驾驶员正常、单手、接听电话和疲劳/醉酒驾驶4种驾驶状态,通过骨骼节点的坐标变化,实现检测和识别驾驶员的姿态行为并给予提醒。在光线较好的情况下,与PRECLOSE(percent eye closure)算法相比,该算法的误检率降低了24. 24%。

基于多尺度全卷积网络特征融合的人群计数

图像中的人群计数在公共安全领域具有重要价值.为了解决由于摄像机透视效果、人群密度分布不均匀和严重遮挡等导致人群计数准确率低的问题,本文提出一种多尺度全卷积网络架构,用于准确地估计任意摄像头视角的静态图片的人群密度.通过利用不同尺度的卷积核,使分支网络能更好地学习图像中头部特征变化.同时,由于每个分支网络设计的网络层数量不同,因此这种多尺度的网络组合能够有效地捕捉高层的语义信息和低层的细节信息.实验结果显示,本方法在Shanghai-tech标准数据集上具有较高的人群计数准确率.