大学生创新技能培养的NAO机器人交互平台

人机交互以研究系统与用户的交互关系为核心,在人们生产、生活中应用日趋广泛。基于麦克风、摄像头、红外线收发装置、压力传感器等环境感知设备,人与人形机器人之间可以有语言、视觉和动作多种形式进行交互,涉及了语音信号处理、图像算法处理、机器人平衡控制等多种技术。本文主要探讨如何利用被国际上诸多研发机构与国际机器人比赛所广泛采用的NAO人形机器人平台,开发互动技术,主要包括人机对话、肢体互动以及人脸识别等人机交互形式。基于此,探讨这个交互平台如何提高工科大学生的创新意识与创新技能.探讨主要包括如何将课程学习融入到直观的实践中,并通过与生活密切联系的人机互动技术,激发课程学习兴趣,启发创新思路,旨在锻炼学生的实验动手能力,培养创作热情。

助老服务机器人多模式友好交互系统设计与实现

交互系统是服务机器人与人交流互动的基础。采用实感3D相机作为传感器,研发了一款助老服务机器人多模式交互系统,主要实现基于人脸识别的用户注册与验证、基于手势识别和语音识别的新闻点播、日程提醒等。实验测试表明,人脸识别准确率达到93%,手势识别准确率达到72%,语音识别准确率达到90%。该交互系统具有交互友好、不依赖网络、识别速度快等优点,与全向移动机器人平台集成,可以为空巢老人提供一款交互友好的多功能低成本助老服务机器人。

基于EEG去趋势波动分析和极限学习机的癫痫发作自动检测与分类识别

癫痫是一种常发的中枢神经失调疾病.基于脑电(EEG)的癫痫发作自动检测与准确识别在临床诊断和治疗上具有重要意义.本文首先采用经验模态分解(EMD)将被试者脑电信号分解成多个固有模态函数(IMF),然后计算低尺度IMF的去趋势波动指数、均值和标准差并组成特征向量,再由极限学习机(ELM)进行自动分类.经使用波恩大学和波士顿儿童医院的脑电数据集(含健康志愿者与癫痫患者)检测验证,结果表明本文所提出的自动检测与快速识别方法仅需较少训练样本即可达到较高的癫痫发作准确识别率(≥95%),具有较好临床应用价值.

基于混合码书映射的高效语音转换方法

目前主流语音转换算法计算量大,复杂度高,难以在内核小的嵌入式系统上运行。为了降低语音转换的计算复杂度,缩短训练时间,提出一种基于混合码书映射的高效语音转换方法。在训练阶段,根据不同的参与训练的语音数据量建立不同的码书映射关系,节约训练时长,提高准确度。在转换阶段,系统依据训练阶段建立的码书映射关系对浊音帧的声道参数进行转换。另外,为了提高转换语音的主观音质,系统对清音帧的特征参数也作了相应转换,并且修正了转换语音的共振峰频率以克服帧间共振峰抖动的问题。主客观测试结果表明:在保证转换音质的前提下,本文提出的语音转换方法降低了计算复杂度、明显缩减了训练时间。

城市噪声污染及监测方法综述

噪声会导致一些短期和长期的健康问题,例如睡眠障碍、心血管效应、精神状态差、听力障碍等,进而影响人们的日常生活与工作。为了解、认识城市噪声污染来源、时空演化规律,研究人员及相关机构提出了相应的监测方法与监测系统,主要为在特定地点布置监测点,这种方法及系统存在局限性,即难以大范围的刻画城市的噪声时空分布规律。移动式监测系统操作方便,部署灵活,能够较好的改善监测效果。介绍并比较了目前常见的专用监测系统,基于WSN的监测系统以及基于智能手机的监测系统,并展望了移动式智能监测系统的发展方向。

基于深度相机的水平视角估计及校准方法

提出一种基于Kinect深度相机水平视角估计及校准方法。用Kinect捕捉人的脸部和估计头部姿势,采用基于图像梯度信息的方法从2维脸部图像定位瞳孔中心点,利用Kinect固有参数,得到三维坐标系中的瞳孔中心点。结合预设眼球中心点,可以很方便、稳定地估算出水平视角。该方法采用预定义的眼球中心点经验值,无需单独校准每个人的眼球中心点,提高了该视线检测系统的普遍适用性。为了提高视线角度的精确性,设计了一套能够呈现注视目标并可采集注视角度的实验系统。应用该实验系统采集数名实验者视角估计值和真实数据,然后建立线性回归模型。通过拟合函数校准估计的视角,进一步提高了视角精度。实验结果表明,对于不同的人,该方法都能快速而准确地估计出视角。

海洋工程低空安全风险与防护

海洋工程是开发、利用、保护、恢复海洋资源的工程结构与设施,其中跨海桥梁与海上钻井平台在近年发展尤其迅速。海域低空防护是保障它们安全的重要措施。围绕跨海桥梁与海上钻井平台为典型的重大海洋工程结构遭受无人机攻击的风险,分析了海洋工程结构应对低空安全的方法与技术,包括危险目标的辨识与反击,讨论了相关法律法规的建设。最后,结合人工智能的发展,阐述了人工智能在海洋工程的低空安全中的应用。

基于视频的动物交替转向行为自动检测方法

交替运动转向行为,即动物在迷宫中连续转向时,其运动转向与前一次转向是相反的。传统做法是利用人工观察和手工记录,观察动物的运动转向行为。基于视频的运动行为分析为动物行为研究提供了一种便捷、准确的研究工具,然而这些方法主要针对大鼠、小鼠和昆虫类等动物。潮虫(woodlice)是一种研究动物交替转向行为的常用实验动物,其个体远小于小鼠,又比果蝇大许多。由此提出了一种适用于潮虫的视频自动分析算法,该算法利用线性迭代的跟踪算法获得运动信息,同时可以获得潮虫运动转向与转向时间。实验结果表明:运动转向和运动转向时间结果比较准确。此方法为交替转向行为研究提供了一种准确客观的实验工具。