摘要：随着我国垃圾分类制度的加速推行,基于虚拟/增强现实技术的垃圾分类应用大量涌现。受识别设备平台及居民应用习惯等方面的影响,针对目前该类应用在便捷性、实用性上存在较大不足,提出了一种基于轻量化神经网络并融合移动增强现实及可视化技术的垃圾分类应用方案。首先,提出了基于深度学习的垃圾分类可变扩张卷积VD-MobileNet模型方法能够解决移动设备中存在的计算能力有限、网络庞大等问题,通过在MobileNet模型中引入空洞卷积增加感受野、扩大垃圾的特征信息以提升分类精度,引入LeakyReLU激活函数优化网络的表达能力;其次,将该模型与WebAR技术结合,设计了一款面向移动设备的轻量级垃圾分类信息可视化系统,该系统具备跨平台特性,实现了对分类信息的多元化可视呈现,提供了灵活的交互方式。实验及评估表明,该VD-MobileNet模型在垃圾分类数据集中分类效果良好,能够在参数量不变的前提下有效减少计算量,此外结合该模型所设计的WebAR应用系统可为用户的垃圾处理事务提供合理有效地协助。

摘要：针对基于二维显示交互环境的流场可视化应用由于深度信息不足导致交互效率较低的问题,引入虚拟现实技术,提出具备多样化交互方式的沉浸式流场可视化系统。该系统基于凝视与手势交互技术,设计并实现了基于用户手势的导航方法与三维交互控件,基于用户凝视与手势的沉浸式交互面板,以及基于可视化场景的沉浸式交互管理方法与基于可视化算法树的可视化网络管理方法,对用户交互进行了系统化管理,能够在沉浸式环境提供对典型流场可视化操作的全流程支持。用户实验结果表明:该系统能够在典型流场可视化场景下为用户提供高效、自然的交互。

摘要：针对基于分形结构的一维光子晶体滤波器,优化设计其多信道滤波性能和调控特性:优化缺陷层的核心参数,使其对应的透射信道在带隙中灵活移入移出,实现对信道数量的控制;并在各透射信道波长由缺陷层调控的基础上,优化基础结构周期以保证对多信道的调控严格独立。进而,利用传输矩阵法对其滤波性能进行研究,分析了不同级别结构下信道数量的控制及信道特性;并以S=3结构为例,分析了影响信道中心波长的因素,以及对多个信道的独立调控性能进行了验证。最后对滤波器的3dB带宽、透射率等关键参数进行定量分析,譬如3dB宽度小于11nm,透射率大于0.9等。由此,通过对具有分形性质一维光子晶体滤波器的结构参数优化,实现了具有较好滤波性能的多信道可独立调谐滤波器,可实现在光纤通信中对特定信道滤波,提升系统信噪比。