基于VR设备的沉浸式虚拟3D体感交互系统设计研究

以提高沉浸式虚拟3D场景的用户体验感为目的,在VR设备的支持下,从硬件和软件两个方面优化设计沉浸式虚拟3D体感交互系统.设计了加设头戴显示器和手持控制器两种类型的VR设备,改装了交互数据处理器和存储器,通过硬件软件的连接实现了系统硬件部分的优化;通过实体布设和光效生成两个步骤,构建沉浸式虚拟3D体感交互场景,利用VR设备获取实时体感数据,并根据体感数据的特征识别出沉浸式虚拟3D体感交互姿态;基于用户实时位姿和实体位置,检测出了虚拟3D场景中的碰撞行为,进而实现了视角切换、指令响应、漫游等体感交互功能.通过系统测试实验得出:与传统交互系统相比,优化设计系统输出交互界面分辨率明显提升,同时交互时延和交互偏差有所降低,即优化设计系统具有更高的交互功能.

基于Kinect V2和Unity3D的机械臂人机交互系统

针对人机交互方式存在不直观、操作复杂等问题,论文利用手部追踪技术开发出一种基于Kinect V2和Unity3D的人机交互系统,用户可以直接挥动手部就可以控制机械臂运动,交互方式更加简单、直观和灵活。该系统是通过Kinect V2来获得手部移动轨迹来实现手部追踪,并在Unity3D平台上进行交互系统的开发。利用FABRIK算法和贝塞尔曲线分别实现了逆运动学求解和运动路径的记录,通过C#编写所需的脚本功能并开发出了两种交互模式,分别为实时控制模式和示教模式,两种模式均可通过UI面板进行选择。最后对两种模式分别进行实验,实验结果证明了该系统的可行性。

面向月球基地设备交互场景的目标检测与路径规划算法研究

随着国际月球科研站计划的快速推进,针对月球基地相关技术的研究受到了广泛关注。面向月球基地场景下不同的设备间进行自主接触式交互这一应用背景展开研究。考虑不同的设备在进行自主接触式交互时,需要准确地完成相互识别,并且规划出畅行无阻且较优的行进路线以保证往返活动顺利进行,基于Webots搭建了月球基地仿真环境进行目标检测和路径规划相关实验。以前后配备高精度RGB相机的交互设备为载体实现基于TPH-YOLOv5月球基地场景下的目标检测。此外,设计并实现了交互设备在月球基地场景下基于双向快速扩展随机树(Bidirec-tionalRTT)的路径规划算法,以保证交互设备在月球基地环境下的相关工作顺利进行。仿真结果显示,该目标检测及路径规划算法能够实现预期功能。

智能医疗设备的人机交互表征模型研究

智能医疗设备具有上下文感知、多模态交互、实时健康监测、个性化健康管理等人机交互方式,显著提高了用户使用的便利性和智能化,但同时也带来了新的使用风险,这对实施可用性工程提出了新挑战。人机交互行为的表征模型是智能医疗设备实施可用性工程的根基。然而,表征模型的研究相对较少且分散,无法为领域从业者提供相对完整的表示框架。为此,本文系统性地介绍了界面原型、时间轴、活动图、时序图、状态图、眼动轨迹图6种典型的表征模型,并给出了简单的示例,以期为可用性工程技术体系的发展提供支撑。

基于Kinect增强现实交互技术的体感游戏开发

增强现实技术是在虚拟技术的基础上进行拓展,目前增强现实交互技术已广泛应用于游戏设备、医疗设备等多个领域。对此,基于Kinect技术与C#语言相结合展开增强现实交互技术的应用,包括体感交互、声音图像获取、动作识别,并呈现具体的案例设计——分析技术流程,解决姿态及手势识别过程中的问题。

基于大模型的红外图像电力设备交互式分割

电力系统的智能化检测已经成为现代工业生产的重要保障,而其中对日常巡检中采集的红外图像进行电力设备区域分割是电力故障诊断过程中的重要环节。然而,当前基于深度学习的电力设备红外图像分割方法需要大量人工标注的样本,像素级的人工标注费时费力。为此,利用可见光图像数据集中预训练得到的大模型所具有的泛化性优势,将图像分割大模型—分割任意模型(SAM)应用于红外图像的电力设备交互式分割,利用少量的用户点击输入,快速得到准确的电力设备分割结果。在本文构建的电力场景红外图像数据集中,利用模拟的用户点击对模型性能进行了评估。实验表明,本文的方法在无需额外训练的情况下能够精准地实现电力设备的交互式分割。本文的方法能够有效地帮助工作人员提高对电力设备图像的标注效率,快速构建大规模红外图像数据集,促进红外图像分割模型及故障诊断模型的训练,助力电力系统检测智能化水平的提升。

基于人机交互的高速公路机电设备故障检测

立足人机交互技术,在简述高速公路机电设备的组成及常见故障基础上,制定了高速公路机电设备的电路故障诊断机制、故障保护机制,并由人机交互技术直观显示高速公路机电设备电路故障的检测报告,从而帮助检测维修人员能够快速找到故障点,开展针对性维修,保障高速公路的稳定运行。

基于改进人工神经网络的人体姿态识别方法在人机交互医疗设备中的应用

为提升人机交互医疗设备对久坐不动、常年卧床等状态下人体的监测效果,在利用无线体域网建立人体姿态识别系统的基础上,设计了相应的改进人工神经网络与无线体域网系统进行融合,并将其应用于人机交互医疗设备中;结果表明,在HiEve数据集中,该方法于20次迭代时开始收敛,损失函数值为0.0112;在患者不同姿势的识别验证中,该方法下的人机交互医疗设备识别准确率均显著高于90%,并且耗时最短仅为23.16 s,具有较高的识别准确率和效率,为人体姿态识别及相关医疗设备的应用提供了更为可靠的技术参考。

人机交互技术的发展逻辑与未来趋势——以60年鼠标变迁史为例

传统的人机交互研究多从宏观视角出发,探索如何优化用户与计算机之间的互动,缺乏从历史的角度对具体案例的深入讨论。通过选取鼠标这种具有代表性的人机交互输入设备作为典型案例,深入讨论了鼠标在人机交互背景下的发展历程,剖析了鼠标演进的内部和外部驱动因素,加上对历史的回顾,重点分析了鼠标进化对人机交互产生的影响。同时,将鼠标与其他的人机交互设备进行横向对比,揭示了人机交互技术从依赖于物理实体设备向更加集成、直接和自然的交互模式演进的趋势。

Kinect体感交互技术的虚拟现实训练对脑梗死患者中枢系统运动诱发电位的影响

目的探究基于Kinect体感交互技术的虚拟现实训练对脑梗死患者运动中枢系统运动诱发电位与神经功能恢复的作用。方法选取2020-02—2021-12辽宁省金秋医院收治的脑梗死患者120例为研究对象,对照组及实验组各60例。对照组患者采取常规康复训练,实验组患者在对照组基础上采取基于Kinect体感交互技术的虚拟现实训练,持续干预30 d。对比2组患者临床疗效,对比2组患者治疗前及治疗10 d、30 d后神经功能缺损评分(NIHSS)、日常生活能力(Barthel指数)、Fugl-Meyer评分(FMA)、改良Ashworth量表(MAS)评分、肩关节活动度、电生理指标[运动诱发电位(MEP)的潜伏期、波幅、中枢运动传导时间(CMCT)]。结果治疗10 d、30 d后实验组患者NIHSS评分、MAS评分低于对照组,Barthel指数评分、FMA评分高于对照组(P<0.05)。实验组治疗10 d、治疗30 d后外展、后伸、屈曲活动度均大于对照组(P<0.05)。实验组治疗10 d、治疗30 d后波幅大于对照组,皮质潜伏期、CMCT低于对照组(P<0.05)。结论基于Kinect体感交互技术的虚拟现实训练有助于改善脑梗死患者肌张力,改善神经缺损功能,提高日常生活能力,可能作用机制在于改善电生理强度。

智慧重症监护室建设背景下生命支持设备的临床辅助决策效能分析

目的:基于医院智慧重症监护室(ICU)建设,分析智慧ICU病房生命支持设备在临床辅助决策中的效能。方法:设计智慧ICU病房交互系统、设备管理系统、风险应对系统和智能查房系统功能模块,实时采集生命支持设备在诊疗、护理、运行和技术保障中的信息数据,为危重症患者诊疗和护理措施改善提供医疗辅助决策依据。选取2018年7月1日至2022年12月31日上海市青浦区朱家角人民医院等3家医院临床在用的115台生命支持设备,分别采用传统辅助决策管理模式(简称传统管理模式,83台)和智慧辅助决策管理模式(简称智慧管理模式,89台,含传统管理模式中57台和新增加的32台)管理,对比两种管理模式生命支持设备的管理水平和管理效果。结果:智慧管理模式下的设备数据采集时间为(5.67±2.80)min,少于传统管理模式,数据采集准确率和完整度,以及设备调配使用、监测报警、设备故障和紧急应答的有效解决率分别为(99.02±1.14)%、(94.35±3.46)%、(98.78±0.90)%、(98.99±0.91)%、(88.26±5.31)%和(90.23±5.54)%,均高于传统管理模式,其差异有统计学意义(t=6.504、6.474、3.574、7.620、6.784、4.522、3.719,P<0.05);智慧管理模式下的设备治疗、护理和康复的诊断决策有效利用率分别为(93.83±3.12)%、(94.99±2.47)%和(91.44±4.62)%,呼吸功能支持设备、循环功能支持设备、血液净化支持设备和急救监测支持设备的综合评分分别为(92.97±4.35)分、(94.34±2.95)分、(93.01±2.44)分和(94.11±1.89)分,均高于传统管理模式,其差异有统计学意义(t=4.169、4.875、5.159、4.069、3.033、2.757、6.893,P<0.05)。结论:基于智慧ICU建设能够提高生命支持设备运行数据采集质量,及时解决设备运行问题,为危重症患者诊疗、护理和康复的诊断决策提供有效依据,提升设备临床服务水平。

应用于老年慢性病管理的人机交互设备研究现状

介绍了应用于疾病预警、疾病监测、用药管理等老年慢性病管理领域的人机交互设备的研究现状,分析了人机交互设备在老年慢性病管理应用中存在成本高、不便携、隐私性差和技术要求高的不足,并对未来的发展方向进行了展望。

穴位电刺激疗法联合Kinect体感交互运动对2型糖尿病患者体重指数和握力水平的影响

目的 评价神经肌肉穴位电刺激疗法联合Kinect体感交互运动对2型糖尿病患者体重指数和握力水平的影响。方法 选取浙江医院康复科2019年1月至2021年5月收治的2型糖尿病患者152例,随机分为A组51例、B组49例与C组52例。三组患者均接受常规药物治疗,A组采用神经肌肉穴位电刺激疗法联合Kinect体感交互运动,B组单用Kinect体感交互运动;C组单用神经肌肉穴位电刺激疗法;比较治疗前后三组患者体重指数和握力改善情况。结果 随着治疗时间的延长,三组患者体重指数呈改善趋势,尤其是A组。治疗不同时间点三组BMI和握力比较,差异均有统计学意义(P <0.05)。结论 神经肌肉穴位电刺激疗法联合Kinect体感交互运动有助于改善2型糖尿病患者体重指数和握力水平。

基于交互式分割的电力设备红外图像自动标注方法

电力设备故障是影响电力系统安全的关键因素,对红外图像中的目标进行分割是进行电力故障诊断过程中的一个重要步骤。针对传统分割方法鲁棒性差及深度学习方法需要大量标注数据等问题,提出了一种基于深度学习的红外图像电力设备交互式分割方法。此方法利用少量像素级标注的电力设备红外图像,模拟用户点击输入并训练一个粗分割和精细分割相结合的交互式分割模型,用以准确分割红外图像中的电力设备区域。实验表明,文中方法能够精准、快速地实现电力设备的交互式分割标注,并且可对模型的错误分割区域进行进一步修正。此外,文中方法亦能帮助用户快速地标注电力设备图像,构建大规模数据集以供后续模型的训练学习。

光标控制设备和目标方向对指点绩效的影响

【目的】探究不同光标控制设备和目标方向对指点绩效的影响,旨在提高人机交互效率。【方法】基于ISO 9241-9国际标准设计多目标方向指点任务,邀请30名被试参与实验,获取被试使用普通鼠标、拇指式轨迹球、嵌入式滚球鼠标的反应时、正确率和主观评分。【结果】使用三种光标控制设备的正确率无显著差异,反应时存在显著差异;目标方向对正确率无显著影响,对嵌入式滚球鼠标反应时有显著影响。【结论】①在进行交互界面图标位置设计时,使用拇指式轨迹球交互优先考虑水平向左方向(180°);使用嵌入式滚球鼠标时,优先考虑垂直向下方向(270°)。②在用户疲劳度方面,拇指式轨迹球的使用最为轻松。③在进行简单人机交互任务时,使用普通鼠标优于拇指式轨迹球和嵌入式滚球鼠标。

智能穿戴设备交互模型的构建研究

智能穿戴设备的交互设计目前还处在较初级的阶段,有待于依托新技术的支持和用户基数的发展。文章根据交互系统理论探索如何构建智能穿戴设备的交互模型,按照人、行为和场景3个要素来分析智能穿戴设备交互模型的构建,以及应当遵循的原则。最终得出智能穿戴设备的交互模型按照要素可以分为用户模型、行为模型和场景模型,以及交互模型构建的步骤和原则。

基于人机工程学的冶金设备人机交互与安全性优化

冶金工业作为国民经济的支柱产业之一,在国家经济发展和工业结构优化中发挥着重要作用。随着科技进步和生产技术的不断创新,冶金设备的智能化程度和自动化水平不断提高,为钢铁企业带来了更高的生产效率和质量保障。然而,冶金设备的复杂性和高风险性也给操作人员带来了新的挑战。本文对冶金设备人机交互问题进行了一定分析,在此基础上,进一步探讨了基于人机工程学的冶金设备人机交互与安全性优化措施,有助于促进冶金设备人机交互水平的不断提高,进而为冶金生产工作的安全进行提供可靠保障。

基于Kinect动作识别机器人的设计与实现

现代科技的不断进步使得各种各样的机器人走入家庭,人与机器人之间的交互活动变得越来越普遍。本文通过利用Kinect体感进行动作识别,特征提取语音进行处理,控制机器人的移动来实现人机交互的目的,经过实验测试证明了所设计机器人的合理性,在帮助老年人时更加的人性化。

基于用户体验的时间管理设备交互系统设计

信息时代背景下,年轻白领及高校学生存在着时间管理方面的挑战。然而,目前市面上的时间管理设备只注重时间的利用率,缺少交互设计研究的介入,用户体验得不到保证。为此,本文分析了交互系统设计概念和用户体验理论,从用户体验目标出发,进行时间管理设备交互系统设计实践,并对设计方案进行了评估测试以验证其有效性。希望基于用户体验的系统设计能提高用户对使用产品的积极性,为今后时间管理设备交互系统的设计优化提供设计方法和实践指导。

体感交互技术在体育训练产品中的设计应用

为满足现代化教育教学需求,探讨体感交互技术在学生体育训练产品设计方面的应用,切实提高中学生体育训练的效率效果。通过文献调研和理论分析的方法,对体感技术的内涵、Kinect的组成和原理进行了详细解读,对近年来全国中学生体质健康现状进行调研总结,以体育测试项目为切入点,以Kinect设备为技术基础,将智能化学习模式与体育训练项目相结合。通过数据发现近年来中学生体质健康状况虽有所改善,但各别指标仍有所下滑,通过对其应用优势及应用现状的分析,证明了Kinect技术在学生体育训练产品中应用的可行性和有效性,最终设计出一款适用于学生的智能体育训练产品,以及对其交互形式进行说明。将体感技术运用到传统产品当中,使辅助教学产品能够真正地做到数字化、智能化,符合创新性要求且顺应智能产品升级迭代的趋势,为体育训练形式注入新鲜活力。