基于彩色图像边缘差分的运动目标检测算法

针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响、易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法。首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓。提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标。实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪能力强,且鲁棒性好。     

一种新型的科学健身训练仪的设计

随着科技技术的发展,人们的体力劳动越来越多的被现代化技术装置所取代,造成劳动者得了很多现代文明病。人们意识到健身运动的重要性。但不是任何形式、任何强度的运动都能达到健身的目的。针对这一问题设计了一种科学健身训练仪,通过监测人的心率和血氧饱和度,通过心率和血氧同运动强度的关系指导人们进行最佳健身训练,对过度运动预警,同时还具备了对运动效果评估的功能。系统电路具有小型化,模块化,低功耗的特点,较适合家庭健身训练时使用。     

三维动漫制作与虚拟现实结合技术研究

基于为高校三维动漫教学提供良好的教学技术和实验平台,研究了三维动漫制作与虚拟现实技术相结合的方法,采用三维计算机图形技术CG(Computer Graphics)、影像技术和运动捕捉系统,实现高质量高效率的三维动漫制作。介绍了将动漫技术、虚拟现实VR(Virtual Reality)设备和网络技术相整合的交互动漫虚拟环境建设方案。     

基于运动传感的感知用户界面综述

对面向交互感知用户界面的运动感知技术及最新进展进行了综述,介绍了运动感知技术中常用的传感器件和由之组成的人机交互系统,按其典型流程对各种关键技术进行了详细的比较分析;在介绍了运动感知技术的应用实例和感知用户界面的评估方法后,对基于运动感知技术的感知用户界面现状给予了评述,并对其可能的发展进行了讨论。     

基于时间的角色动作调整方法

针对目前基于运动捕捉的角色运动控制方法中动作的不可调整问题,提出一种基于时间的角色动作调整方法。利用角色模型已有的基本动作,通过分析这些动作的时空特性得到动作各个阶段的时间参数;然后根据控制信息和环境约束,实时计算角色运动过程中的目标位置,再结合基本动作的时空特性,实时计算出运动关节参数,最终使角色能够在基本动作的基础上根据需要做出新动作。最后利用Unity平台加载角色模型,仿真实现了角色在转向和上台阶时腿部动作的调整过程。     

标签运动状态下的RFID系统反碰撞算法

针对现实应用中标签经常处于运动状态的情况,对传送带模型下的无线射频识别(RFID)系统进行了分析,并使用Matlab做了相应的仿真实验。结果证明,当标签密度D与传送带速度V保持不变时,识别率P在帧长度N与作用范围内未识别标签数n相等时最高。当时隙持续时间一定时,识别率P只与V和D有关,而与作用区域内传送带长度L无关。同时针对该模型,对现有的标签估算方法进行了修正,在此基础上提出了一种新的估算方法,该方法的准确度在标签数目较大时有着明显的提高。     

非完整约束下的机器人运动规划算法

由非完整约束定义提出一种改进RRT(快速搜索随机树)算法,解决受动力学约束的移动机器人运动规划问题.该算法将移动机器人的非完整约束条件与RRT搜索算法相结合.针对RRT算法在全局状态空间均匀随机搜索导致算法无谓耗费代价大的缺陷,引入目标偏向思想,并选择计算复杂度低的距离参数提高求解速度.通过几类典型的非完整约束下的机器...     

基于多尺度贯序式卡尔曼滤波的运动声阵列跟踪算法

为了研究运动声阵列对二维目标在复杂环境中的实时跟踪性问题,根据运动声阵列及二维目标的运动特点建立了状态方程与测量方程,并将其描述为块的形式.根据不同的状态块,利用小波变换把状态块分解到不同尺度上,分别在时域和频域上建立相应尺度上的状态与观测信息之间的关系;采取卡尔曼滤波器递推思想来实现运动声阵列的多尺度贯序式卡尔曼滤波算法,根据最小二乘误差估计理论推导了运动声阵列跟踪系统在球坐标系和直角坐标系下的误差,为提高系统跟踪精度奠定了理论基础,并为工程应用提供了实际方法.与传统的卡尔曼滤波算法相比,Matlab仿真结果表明了本文算法的有效性和优越性.     

立体视觉测程研究进展

立体视觉测程技术正逐渐成为移动机器人在非结构化环境中导航定位的主要实现方法.本文对立体视觉测程技术在机器人导航应用中的现状进行分析,总结目前立体视觉测程技术的主要研究内容和方法,评述各种技术方法的优缺点,最后对立体视觉测程的发展进行展望.     

如梦似幻的多重曝光

把不同场詈结合在一起;让同一个人物出现在照片的不同位置;让静态的物体呈现出高速运动的状态,甚至产生残影……。想实现这些梦幻效果不需要费力地后期处理,本文所讲的多重曝光拍摄手法,就能让你轻松拍出这样的照片。