基于KINECT的人眼视线方向估测方法研究

提出一种基于KINECT的视线方向估测方法,通过KINECT获取人脸图像数据及人脸网格信息,检测和消除人眼区域的光斑,进而利用人眼灰度分布特点对瞳孔进行粗定位得到瞳孔中心;通过计算眼睛参考点与瞳孔中心形成的距离和其连线与坐标轴形成的角度关系对视线方向进行分类处理,完成视线方向的估测。实验结果表明所提出的方法在低分率的图像条件下能准确地估测出人眼视线方向。     

基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计

提出了一种新的基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计的算法,且研究使用普通的摄像头。采用Harris角点检测算法对驾驶人上、下眼睑外轮廓进行角点检测,拟合人眼轮廓曲线;再对人眼区域图像进行色彩空间转换提取灰阶值分量,图像亚像素下进行Hough边缘检测,设定相应的虹膜边缘曲率阈值,准确识别人眼虹膜边缘信息。算法结合虹膜和人眼轮廓信息对驾驶人眼视线进行估计。将提出的算法应用到实车试验中,采用facelab5眼动仪对驾驶人视线估计角度结果进行验证。试验结果表明,所采用的人眼视线角度估计算法在实际的驾驶环境中准确率较高。     

视线追踪系统中注视点估计算法研究

针对非接触式视线跟踪系统中注视点估计算法鲁棒性差的问题,提出一种基于角度映射的注视点估计算法。首先,根据人眼特性及视觉成像原理,瞳孔中心相对于角膜反射光斑的位置与注视点相对于红外光源的位置之间具有一定的角度映射关系,据此估计出注视点近似位置。然后,在眼球模型结构的基础上分析了眼球角膜曲面对注视点造成的偏差,通过弧长对误差进行补偿。最后,利用非线性多项式模型对眼球视轴和光轴之间的偏差进行拟合,得到最终的视线落点。实验证明,该系统具有较高的精度和自由度,在水平和垂直方向上最大误差均小于1 cm。     

基于人眼特征的疲劳驾驶检测技术研究

针对目前疲劳驾驶检测技术无法很好地平衡算法准确性和实时性的问题,本文在人脸特征点定位方面采用了实时性较好的基于回归的局部二值特征法(LBF算法)。同时为了提高检测精度,改进了该算法的初始化策略。并且在建立LBF随机森林时使用归一化的像素特征取代原始特征,从而提升分类效果。通过眼部宽高比检测人眼闭合程度,并提出将人眼视线方向应用于疲劳驾驶检测算法中,判断注意力是否分散,以便在驾驶员陷入深度疲劳之前对其预警。利用上述得到的多特征综合检测疲劳程度,实验结果表明该技术提高了算法的准确性。     

一种基于眼动输入的手机解锁方法

提出了一种基于眼动输入的手机解锁方法,该方法首先使用Ada Boost级联分类器进行人脸区域检测,利用眼部特征点建立眼睛相对坐标系,进行人眼视线方位的估计;然后利用K-Means聚类算法对视场坐标系中的凝视区域进行聚类;最后使用随机生成的密码序列对视线方位进行加密。实验结果表明,该身份认证方法具有较高的认证精度和效率。     

基于膨胀卷积的多模态融合视线估计

基于表观的视线估计方法主要是在二维的三原色(red green blue,RGB)图像上进行,当头部在自由运动时视线估计精度较低,且目前基于卷积神经网络的表观视线估计都普遍使用池化来增大特征图中像素点的感受野,导致了特征图的信息损失,提出一种基于膨胀卷积神经网络的多模态融合视线估计模型.在该模型中,利用膨胀卷积设计了一种叫GENet(gaze estimation network)的网络提取眼睛的RGB和深度图像的特征图,并利用卷积神经网络的全连接层自动融合头部姿态和2种图像的特征图,从而进行视线估计.实验部分在公开数据集Eyediap上验证了设计的模型,并将设计的模型同其他视线估计模型进行比较.实验结果表明,提出的视线估计模型可以在自由的头部运动下准确地估计视线方向.     

高超声速目标拦截含攻击角约束的协同制导律

针对高超声速目标拦截的制导问题,提出了一种带攻击角约束的协同制导律.在垂直弹目视线方向,由攻击角约束得到期望的终端视线角,利用非线性干扰观测器对模型中的干扰进行估计,结合非奇异终端滑模理论设计视线法向加速度指令,保证了每枚导弹与目标之间的视线角速率收敛到0且视线角收敛到期望的终端视线角;在沿弹目视线方向,基于二阶多智能体一致性算法设计视线方向加速度指令,保证了每枚导弹与目标之间的相对距离在有限时间内到达一致,进而保证各枚导弹同时击中目标.通过对4枚导弹协同拦截高超声速目标的情景进行仿真,验证了所设计制导律的有效性.      

基于可见光源与独立成分分析法的实时人眼检测系统

提出一种基于特征与外貌混合检测确定人眼区域的实时人眼检测方法. 首先,依据可见光源在人眼角膜上反射形成耀点特性,通过图像处理算法提取潜在耀点位置,利用人眼几何特征的确定可能人眼候补区域;然后,提取人眼数据库中具有不同外貌特征的200幅人眼图像,采用FastICA算法估计出提取人眼图像的有效成分分析(ICA)基向量;最后,通过计算人眼候选区域在基向量上投影角度判断出左、右人眼区域准确位置. 实验结果表明,在人脸面部旋转、佩戴眼镜、大范围头部运动和不同光照强度下,实时人眼检测具有较高的检测正确率和较好的鲁棒性.      

基于双光源的实时视线追踪系统

介绍了一个非穿戴式的低成本视线追踪系统。采用双近红外光源照射,单CCD相机获取 信息的系统结构。并采用独特的双眼参数综合利用的方法来获取视线方向参数,使视线方 向追踪效果更加稳定,并且同时扩大了有效追踪范围。此外,在视线方向参数获取、分析的 过程中采用了一套快速算法使系统能满足实时性的要求。应用实例表明,该系统在人-机交 互领域的应用已有了初步成效。     

VR显示器中视差线索对伽马估计的影响

虚拟现实(virtual reality, VR)头戴立体显示器能够呈现视差线索,从而产生具有深度感的沉浸式交互体验.基于显示器伽马值人眼视觉估计方案,本文开展实验探讨了VR显示器中不同视差线索对伽马值估计的影响.实验要求被试者使用Unity开发的VR显示器伽马值人眼视觉估计软件,在不同视差下对VR显示器伽马值进行估计,并将估计结果与光谱仪PR715测量结果进行对比.实验结果表明,当视差为-40弧分时,人眼视觉估计VR显示器伽马值的准确度最高,估计误差为0.045,当虚拟深度从近距离(-40弧分视差)到远距离(+120弧分视差)变化时,人眼视觉估计误差由0.045增大到0.190,当虚拟深度从远距离(-40弧分视差)到近距离(-120弧分视差)时,人眼视觉估计误差由0.045增大到0.105.实验结果表明视差线索对被试者视觉估计VR显示器伽马值产生了影响.     

基于人工神经网络动态标定算法的低成本视线追踪系统

针对视线追踪系统成本高、标定算法复杂的问题,研究了一种低成本视线追踪系统.系统采用低成本网络摄像头,采集到的图像首先采用Haar-like特征与肤色结合算法来进行人脸检测,并利用主动表现模型算法和光流法定位并跟踪人脸特征点;然后利用梯度向量法进行瞳孔中心检测;为了提高系统精度和鲁棒性,提出了一种人工神经网络的动态标定算法.实验表明,视线追踪系统不仅具有很好的鲁棒性,而且具有较高的精度,在头部静止的情况下平均误差为1.34°,在头部运动的情况下平均误差为3.26°.      

筛分作业中颗粒同筛面间碰撞过程的数值研究

引入离散元法的弹性-阻尼-滑动接触模型,建立了描述颗粒同筛面之间的碰撞的数学模型,编制了模拟筛面上单颗粒运动的计算机程序并进行了数值试验,发现碰撞过程的接触时间主要取决于颗粒同筛面之间的接触刚度,而同筛分机的转速无关。为考察筛分机处理难筛分物料的能力定义了瞬时透筛系数这一指标,研究结果农明:增大筛面振幄较增大振频对瞬时透筛系数的增大更为有效,从而验证了潮湿细粒物料的低频大振幅筛分理论。     

多壁碳纳米管修饰丝印电极的制备及在尿酸测定中的应用

利用丝网印刷技术制作一次性使用的丝印碳糊电极,采用吸附法将羧基化的多壁碳纳米管修饰在电极表面,建立测定尿酸的简单快捷的电化学分析方法.将该法用于全血尿酸的测定,在pH7.4的磷酸盐缓冲溶液中,测定尿酸的伏安行为,多壁碳修饰电极比裸电极具有更好的选择性和更高的灵敏度.差示脉冲伏安法测得尿酸浓度在2～100μmol/L范围内,峰电流值与浓度呈线性,相关系数为0.9979,检测限为1.0μmol/L.在全血样本中,加入0～0.4 mmol/L的尿酸溶液,线性相关系数为0.9975.该方法简单、快速,电极制作成本低,所需仪器简单,样品不需预处理,用于全血尿酸的测定结果满意,可作为一次性测试条使用,为尿酸检测走入小型化、家庭化提供了实验基础.     

基于蚁群算法的振动筛参数优化设计

目的 为研究振动筛的筛分参数对振动筛筛分效率的影响以及筛分颗粒在筛分过程中的运动规律,对振动筛进行参数优化设计。方法 首先建立振动筛的三维模型,使用离散元分析软件EDEM对振动筛的筛分过程进行模拟仿真并使用正交试验法设计了多组振动筛筛分试验,通过离散单元法分析了振动筛的振幅、振动频率和振动方向角三个运动学参数对筛分效率的影响。对正交试验结果进行多元非线性拟合,在拟合函数的基础上使用蚁群算法寻找最佳筛分效率对应的振动参数值。结果 振动频率增大会导致颗粒在筛箱中跳动次数过大,颗粒一直处于跳起状态,颗粒通过筛孔的概率降低,使筛分效率下降。振频对筛分效率的影响与振幅相似,随着振频的增大,筛面抖动加剧,对颗粒的作用力增大,颗粒在空中的时间增加,导致颗粒进入筛孔的机率减小,筛分效率下降。振动方向角增大时,筛分效率呈先增后减趋势,方向角过小时,颗粒朝几乎平行于筛网的方向弹出,与筛网总接触时间减小,透过筛孔的砂粒减小,方向角过大时,颗粒垂直于筛面弹出,筛分速度变慢,颗粒容易在筛面上堆积,可透过筛孔的颗粒在筛分过程中与筛面接触的机会减小,最终透过筛孔的颗粒减少,筛分效率下降。结论 当振幅为2 mm,振频...     

集成学习在直线振动筛的应用及参数优化

针对振幅、振动方向角、振频、筛长、筛孔、筛丝直径,及筛面倾角7个因素的不同水平,共设计442组实验方案,在EDEM软件中进行模拟仿真;结合集成学习的方法对所得的实验数据进行建模和综合分析,得出不同振动参数对筛分效率的影响权重.结果表明:筛面位于波谷和波峰时,筛上颗粒平均质心位置与筛网位置的距离不一样,当差值约为1.3倍的筛孔尺寸时,其筛分效果好,且对应的触筛角度值在12°~23°浮动.     

逆循环椭圆力激振钻井液振动筛的筛分过程

通过理论推导及典型工况下筛网动力特性和颗粒运动轨迹的计算,研究逆循环椭圆力激振钻井液振动筛的筛分过程.研究结果表明:水平筛网垂直方向加速度明显大于-9.8 m/s2并处于上行阶段才容易产生液体透筛流动;筛网垂直方向加速度越大,液体透筛速度越大;一个振动周期包括液体透筛段、颗粒抛掷段和过渡段,加速度椭圆上部对应于筛网上行的区段为主要的液体透筛区;激振力幅相同时,逆循环椭圆筛液体透筛速度较大;逆循环激振时颗粒向后抛掷明显,向前输运速度小于正循环激振工况,颗粒在筛面上停留时间长;颗粒向后抛掷能够诱导颗粒团聚,减少颗粒透筛,并将许多嵌入筛孔的颗粒带出,可保持高的筛网开孔率,使外排钻屑干度大.现场应用表明,逆循环椭圆力激振的筛分效果明显优于正循环激振工况,与理论研究一致.     

交变载荷作用下大型振动筛的应力分析

采用ANSYS建立了某型号大型振动筛的有限元模型，仿真分析了振动筛处于不同交变载荷作用下的谐响应．结果表明：振动筛无论做直线运动还是做椭圆运动，其结构薄弱处均出现在入料口端加强板与侧板三角区域，如将加强板向振动筛入料口端延伸，则可以降低筛箱最大应力幅值，实现延长振动筛寿命的目的．所用建模方法与分析思路亦可为其他振动机械装备的研究提供参考．     

平摆动复合振动筛的动态仿真分析

为详细了解筛网在空间中的运动轨迹,根据曲柄摇杆与凸轮机构工作原理,推导出平摆动复合振动筛筛网在空间中的位移方程, 基于实体建模技术和虚拟样机技术对筛网上任意点进行了运动轨迹分析,对质心点进行了速度、加速度、角速度、角加速度仿真分析。结果发现,此振动筛筛网上从入料口至出料口各点的运动轨迹为类似椭圆形状,长轴位置呈现逆时针旋转;在水平方向的最大振幅逐渐减小,竖直方向上的最大振幅先减小后增大;质心点位置受水平往复力较大,可有效防止卡塞现象,垂直方向往复力较小,增加物料与筛面接触时间,提高了筛分效率。     

共振阶段带隔振台振动筛基础的动负荷

计算了带隔振台大型直线振动筛对地基的动负荷,研究了二次隔振与一次隔振两种情况下对于基础的动负荷,并进行了对比,重点研究了发生共振情况下阻尼对基础动负荷的影响,本文的工作对振动筛对基础的动负荷分析具有重要意义,为进一步研究振动筛和地基基础的藕合振动奠定了基础。     

YKR型振动筛筛体运动及物料透筛概率分析

利用Simulink仿真模块建立振动筛的仿真模型,得到其筛体质心及入料端、排料端的运动轨迹,然后根据筛体不同位置处垂直方向的振幅得到物料颗粒在筛面的跳动次数,最后由颗粒的透筛概率及其在筛面上的跳动次数计算不同粒级物料在入料端、质心和排料端的透筛概率。结果表明,筛体各处不同的运动轨迹使物料在筛面上运动时,从入料端到排料端,垂直方向的速度增大,水平方向的速度减小;排料端的物料透筛概率比入料端的物料透筛概率高,质心处相对粒度为0.3~0.5的物料透筛概率最高;物料运动轨迹及透筛概率的不同使得筛分过程中沿筛长方向不同位置处可得到不同粒度级的筛分产品。