基于加速分割检测的移动增强现实跟踪注册算法

传统的移动增强现实算法易受光照条件的影响。针对这一问题,本文提出一种新的基于加速分割检测（Adaptive and Generic Accelerated Segment Test, AGAST）与快速视网膜关键点（Fast Retina Keypoint, FREAK）的移动增强现实跟踪注册算法。首先建立尺度空间,使得AGAST算法具有尺度不变性;接着采用强度中心的方案,为AGAST特征检测提供方向,使其形成旋转不变性,然后对FREAK模型进行简化,并采用扫视搜索的方法对图像进行分析,形成特征描述,最后采用RANSAC算法剔除误匹配并进行虚实注册。实验结果表明,本文提出的算法能高效而可靠地在移动设备上实现增强现实应用。     

基于有/无源混合执行器的力觉交互装置

针对虚拟现实系统中由有源或无源执行器单独驱动的力觉交互装置存在体积大、安全稳定性差和无法主动给操作者施加力等问题,提出了一种由有/无源混合执行器共同驱动的力觉交互装置.在分析无源流变电机结构、实现原理和性能的基础上,研究了基于无源流变电机/有源电机力觉交互装置的设计方法,其结构特点是输出力在有源电机和无源流变电机的共同驱动下产生.提出了基于混合执行器的力觉交互装置控制方法,构建了力觉交互平台并进行了实验研究.实验结果表明,基于有/无源混合执行器的力觉交互装置,不仅克服了基于有源或无源执行器力觉交互装置的缺点,还具有高保真性和输出力可控制范围大等优点.     

腹腔镜手术中软组织按压仿真

精确可靠的软组织变形模型对虚拟手术至关重要,针对现有模型的不足,提出了一种等节距圆锥形螺旋弹簧模型,模拟对腹腔镜手术中软组织的按压。该模型吸收了弹簧-质点模型计算快速的优点,通过变形截止层控制变形范围,提升模型的稳定性和精确度。为验证模型各方面性能,首先分别与有限元模型和真实软组织对比变形效果,然后记录力反馈输出与变形响应时间并与弹簧-质点模型比较,最后邀请受试者评分。实验结果表明,模型变形精度高,变形与力反馈输出响应时间均在20ms以下,且普遍低于弹簧-质点模型响应时间。在评分实验中本模型所模拟的3种软组织各指标均分分别为9.2、9.0和9.0,普遍高于其他模型均分。     

基于薄膜比拟和克里金插值的软组织扭转模型

建模速度快和高精度的软组织模型能提高虚拟手术仿真的真实感,提出一种基于薄膜比拟和克里金插值的虚拟软组织扭转模型。该模型采用薄膜比拟法求出棱线上任意关键样本点的变形量,利用克里金插值计算任意棱线内任意一点的变形量。在PHANTOM OMNI力触觉交互设备上,搭建实验仿真系统,实现了虚拟小肠的扭转变形仿真。实验结果表明,该模型运行速度快、计算精度高、形变逼真、力触觉反馈准确可靠。     

基于多因素层次分析法的金山金矿采场结构参数优化及应用

针对金山金矿采用浅孔房柱采矿法开采中存在生产能力较低、贫损指标不理想等问题,开展了底盘漏斗中深孔充填采矿法试验研究。基于多因素层次分析法对采场结构参数进行优化,得到最终参数为:采场长度60 m,采场宽度30 m,底盘漏斗间距7 m,斗井高度7 m。现场工业试验表明:矿块生产能力286 t/d,矿石贫化率8.15%,技术经济效果良好,值得推广。     

磷石膏膏体充填材料强度优化配比试验研究

为研究贵州开磷矿业总公司采用磷石膏和黄磷渣胶结充填采空区的可行性, 在实验室测试了磷石膏及黄磷渣的主要物理化学性质, 制备了不同浓度不同配比的充填料浆, 并测试其坍落度、泌水率和不同龄期的单轴抗压强度。采用正交试验设计优化磷石膏膏体配比, 并采用Mathematica对强度数据进行拟合, 得出本次试验的最优结果为;磷石膏膏体充填料的最优质量比为黄磷渣∶磷石膏=1∶4, 添加CaO质量为5%, 磷石膏膏体质量浓度为67%~68%。在该配比条件下, 磷石膏膏体充填体28 d单轴抗压强度为2.15~3.42 MPa, 可满足矿山安全生产需求, 并显著降低料浆泌水率。     

不同冰雪路面状态的抗滑特性研究

不良天气状况对路面抗滑性能影响较大,尤其以冰雪天气对路面的抗滑性能影响最大。文中在细化冬季不同冰雪路面状态类型的基础上,对粗、中、细三种表面粗糙状态路面采用英式摆式摩擦系数测定仪测量了冬季干燥无雪、雪粒、雪粉、冰块状态下的路面摩擦系数,明确了不同冰雪路面状态对路面抗滑性能的影响程度。并对雪板状态下行车道与非行车道的抗滑性能进行了比较,相比而言行车条件对抗滑影响较大,其摆值可降低4BPN左右。     

具有简单孔洞结构柔性体的力/触觉框架模型

针对具有简单孔洞的柔性体提出了一种基于框架结构的力/触觉变形模型。此模型以外力接触端为公共端,根据内部孔的位置和形状构建框架。整体框架由一个或多个钢架组成,每根钢架可为单杆件或多杆件结构。当外力作用时,运用虚功原理和Bernoulli-Euler定理求得钢架节点和虚拟固定端的变形位移,从而得到框架的变形,通过框架变形插值求解柔性体全局变形。实验结果表明,该模型方法简单,实时性好,在具体的虚拟建模力反馈工作中可操作性强。     

虚拟手术中软组织切割模型研究进展*

虚拟手术仿真训练系统是虚拟现实的重要应用,能够克服真实传统手术中资源少、训练不方便和可重复操作性差等问题。软组织切割是虚拟手术仿真训练系统中的重要组成部分,也是手术中最常见的操作。软组织切割模型建立的质量如何,直接决定了虚拟手术仿真的精度度和仿真度。为更好地对软组织切割模型进行深入探索,分析了虚拟手术仿真中软组织切割的研究难点。针对当前十四种有代表性的切割模型进行了研究,在此基础上对这些模型的优缺点进行了比较,并对软组织切割模型的发展趋势进行了展望。     

多视图融合和全局特征增强的车辆重识别网络

车辆重识别是智能交通领域重要应用之一,现有的车辆识别方法大多集中于预定义的局部区域特征或全局外观特征。然而,在复杂的交通环境下,传统的方法难以获取预定义的局部区域,同时很难捕捉有价值的车辆全局特征信息。因此,本文提出一种具有多视图融合的混合注意力机制和全局特征增强的端到端双分支网络。该网络旨在通过增强车辆的特征表达能力和特征质量来获得更完整、更多样的车辆特征。本文通过视图解析网络对车辆图片4个视角的视图进行分割,并通过视图拼接方法缓解分割不准确导致的信息丢失问题。为了更好地突出拼接视图中的显著性局部区域,本文提出一种由通道注意力机制和自注意力机制组成的混合注意力模块。通过该模块从车辆拼接视图中分别获取关键局部信息和局部信息之间的相关性,更好地凸显拼接视图中车辆局部的细节信息。除此之外,还提出了一个全局特征增强模块,通过池化和卷积获得全局特征的空间和通道关系。该模块不仅能提取到语义增强的车辆特征,而且还使车辆特征中包含完好的细节信息,解决获取的车辆图像受视角变化、光照条件变化等因素的影响。在Veri-776和VehicleID数据集上的大量实验表明,mAP、CMC@1和CMC@5分别达到...