一种用于USB设备自动热插拔的多通道检测系统设计

鉴于人工热插拔实验效率低下,难以评估USB设备的热插拔特性,设计了一种USB设备自动热插拔检测系统,用于评估不同应用场景下的USB热插拔特性。给出了该系统的硬件结构和软件流程。在实验室进行了验证,结果表明:该系统能够高效地考核USB接口设备的热插拔性能。     

基于用户意图的智慧社区人机交互框架

当前的智能家居是由多个自主空间组成的无所不在的计算环境,其优点是与家居用户交互的服务可以在空间、硬件、软件和质量上设置不同的配置。从技术上讲,智能家居不仅要"聪明",而且在为用户服务时,永远不要忘记保持"家的本质"。分析了服务、空间和用户之间的关系,然后提出了一个框架来构建它们之间的交互关系,最后提出了基于用户行为的用户意图识别方法。     

基于人机交互的高精密磨具设计模型研究

传统采用多颗磨粒磨具模型设计高精密磨具时,由于该模型易出现凹坑等现象,导致磨具设计误差较大。为了提高磨具设计精度,设计基于人机交互的高精密磨具设计模型。模型总体结构包括物理层、数据层与技术层,模型中的人机交互模块中的LPC2138微控制器完成TFT触摸屏和主控制器间信号传输和控制,实现人机交互;模型通过自定义的通信协议确保各层间数据的有效通信。模型软件设计模板选择自动编程以及判定工具参数与行距确定方法,降低磨具设计误差。实验结果表明,所设计模型鲁棒性均值是95%,设计误差率和耗时的最大值分别是0.15和0.4 h,具有鲁棒性较高、设计误差小、效率高的优势。     

卷积神经网络用于关节角度识别与姿势评估

为了快速准确地输出各种工作姿势风险评估结果，提出采用Kinect v2与卷积神经网络识别人体各关节角度，并输出标准姿势风险的评估得分。首先使用亚像素角点提取的棋盘标定算法标定Kinect两个摄像头，其次使用改进后的双边滤波对深度图像去噪，使用卷积神经网络识别人体关节二维位置，结合深度信息获取实际三维坐标并计算人体关节角度，最后输出姿势风险评估得分。通过两种实验分别验证了提出的Kinect角度识别与姿势评估的准确性，表明该方法关节角度识别与姿势风险评估的准确率均较高，是一种低成本、高可靠性的姿势评价方法，具有一定的科学意义和工程应用价值。