摘要：在海底节点(Ocean Bottom Nodes,OBN)地震中,因为水下检波器实际姿态的任意性,三分量检波器的重定向成为OBN勘探需解决的首要问题。为此,提出一种根据折射波偏振特性进行OBN三分量检波器重定向的方法。首先,引入三个欧拉角描述坐标系的旋转,给出检波点两侧炮点产生折射波偏振矢量的三种特性,并根据该三种特性建立误差函数以描述检波器姿态与设计姿态的偏差;然后,利用不同欧拉角对原始地震记录进行旋转,每次旋转后求取检波点两侧炮点产生折射波的偏振矢量,并计算相应的误差函数,误差函数最小的欧拉角即为姿态校正角;最后,利用求取的校正角对原始地震记录进行校正,即可实现检波器重新定向,从而将实际采集信号校正到检波器沿设计方位放置时应有的地震记录。模型试验和实际数据处理结果表明,该方法易于实现且计算精度高,可用于未安装罗经姿态传感器的OBN地震数据校正。

摘要：为了辅助视障人士的独立出行,本项目基于CNN(Convolutional Neural Networks)卷积神经网络,采用主控芯片K210、毫米波激光雷达、AI芯片ASRPRO、ATK-1218-BD北斗GPS双模高精度定位等模块与自主绘制的电路图,制作出智能语音避障导盲眼镜。产品能够有效识别出行过程中遇到的红绿灯、斑马线和道路障碍等路况信息,最终能够实现实时位置追踪、智能路径规划、人机语音交互导航,使得产品用户借助本产品提供的环境信息判断出行路线上是否有障碍物,提高用户出行的安全性与日常生活的成就感,使得导盲眼镜变得真正可需要化与人性化。

摘要：为解决驾驶员疲劳驾驶引发的交通事故问题,本研究致力于设计一款高精度、及时预警的疲劳驾驶检测与预警装置。文章提出了一种基于卷积神经网络与ECG信息的多模态疲劳驾驶检测方法:首先,通过训练数据集获取模型文件,并将其与预设行为进行对比,得出预警结果;接着,结合ECG信号对驾驶员的驾驶状态进行进一步分析,输出最终结果并触发预警。实验结果表明,该方法能够准确识别驾驶员的疲劳状态并及时发出预警,最高检测正确率达到了99%,验证了方法的可行性。