基于深度信息探测的三维动作重建与分析

设计了一套基于深度信息探测的具有三维动作捕捉、动作重建、动作分析功能的大众体育运动示教系统。动作捕捉方面,借助微软的深度探测平台Kinect,测算人体骨骼关键节点数据,并将其转换至与人体模型骨骼层次相匹配。动作重建方面,将由MakeHuman导入的个性化人体模型与捕获的骨骼动作数据有机地结合,以人体骨骼动画方式重建三维动作。动作分析方面,提出了直接比对法和切片匹配法用于动作比对。综合运用上述技术,所设计的示教系统能较精确地重现人体的三维动作并对学员的动作缺陷给出合理的提示。

基于边缘计算的舰炮故障预测系统设计

针对舰炮系统在任务执行过程中出现性能退化甚至故障,严重制约装备效能发挥,对维修保障带来极大困难的问题,提出并设计了一种基于边缘计算的舰炮故障预测系统;其在Compact RIO数据采集平台的基础上,以Labview为软件开发环境搭建而成,通过系统引入边缘计算技术架构,在Compact RIO完成数据处理,将数据处理结果上传至上位机,减少了数据传输量,降低了网络带宽的要求,有利于监测系统的集成;该系统设计可以实现舰炮系统状态信号的实时采集、传输、存储、状态监测与故障预测,减少舰炮系统计划外维修次数,降低检维修成本等,显著提高舰炮系统的自主式维修保障能力。

虚实结合的无人水面艇自主航行测试系统设计

无人水面艇自主航行系统的海上实装测试成本高、周期长,纯虚拟仿真测试在无人水面艇运动仿真环节真实性差,为了提高无人水面艇自主航行系统测试的效费比,综合虚拟仿真测试与实装测试的优势,设计了虚实结合的无人水面艇自主航行测试系统,在任务场景构建与环境感知传感器环节使用虚拟仿真技术,在无人艇传动系统与船舶海洋动力学环节采用实装在环路技术,通过虚实空间配准技术将无人水面艇在虚拟空间的数字孪生体与真实空间的物理实体进行实时空间位置、姿态同步,最后通过仿真实验表明了该测试系统的正确性与合理性。

基于区块链的医疗影像数据人工智能检测模型鄢

基于深度学习的目标检测技术被广泛应用于医疗检测领域,该技术依赖大量医疗影像训练分类模型,从而为医生决策提供有力的辅助医疗手段。因涉及患者隐私并直接关系到医生诊断,所以医疗影像数据的共享必须保护患者隐私并确保数据准确不被篡改,而现有中心化的医疗数据存储方案面临隐私泄露等诸多安全问题。提出了一种基于区块链的医疗影像数据人工智能检测模型。该模型针对目标检测技术辅助医生诊断的问题,采用区块链技术实现去中心化、不可篡改的训练参数聚合,通过加密和签名技术保护数据隐私,利用智能合约评估服务器诊断准确率,有助于解决医疗数据壁垒和医疗隐私泄露问题。