摘要：动作识别是计算机视觉领域的一项重要任务,主要有基于RGB视频和人体骨架两种数据模态的领域,主流方法分别是3D卷积神经网络和图卷积神经网络。针对视频和人体骨架两种数据模态的不同特点,设计了双分支网络分别对两种数据模态进行建模。对于人体骨架数据,基于自注意力机制设计了图卷积神经网络,该算法能在基于骨架的动作识别任务中达到先进的性能。对于视频数据,采用3D卷积网络进行特征提取。同时,利用深监督方法对两种数据模态的中间特征进行监督,提高两种数据特征的耦合度,进一步提高网络效率。这种算法的网络结构简单,在NTU-RGBD60(CS)数据集上仅用3.37×10^(7)的参数量可达到95.6%的精度。

摘要：为了提高网络蜘蛛在爬行网络论坛时的爬行效率,从论坛布局结构特点出发,分析论坛所具有的普遍特征,设计了一个针对论坛的特殊的网络蜘蛛爬行策略。通过对大量论坛的布局结构分析发现,用户感兴趣的信息都使用设计者事先设计好的布局结构展现给用户。而这种布局结构可以通过DOM树体现出来,对DOM树进行操作,提取出URL,然后对重复的URL进行过滤。实验表明该爬行策略提高了网络蜘蛛爬行效率,节省网络带宽及本地存储空间。

摘要：为满足微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)二维激光扫描系统对显微物镜小入瞳直径、大入射角度、大视场的要求,利用光学设计软件Zemax设计了一款入瞳直径为1.1 mm,可匹配MEMS二维振镜±18°大扫描角度的近红外无限共轭微型显微物镜。该物镜总长小于23 mm,数值孔径为0.4,分辨率为1.26μm,工作距为900μm,各项像差校正良好,满足使用需求。设计结果表明,该微型显微物镜可满足便携式皮肤检测仪器的MEMS二维振镜激光扫描系统的应用要求。

摘要：针对热电偶传感器电偶热电势与温度之间的非线性以及热电阻传感器阻值与温度间的非线性特征,设计一种通用型匹配的温度传感器,并对现在广泛应用的线性化算法进行了改进。通过引入牛顿迭代法及Horner算法等对其进行分段的线性化拟合,提高温度测量的精度,同时有效降低对存储空间的要求。

摘要：为了在嵌入式系统中实现实时视频图像人脸识别,提出了基于TI系列TMS320DM642的快速人脸检测系统设计方案,包括系统软件和硬件优化方案。首先选择实用有效特征,简要介绍人脸检测和人脸识别算法的基本原理,针对该算法实现原理详细阐述硬件系统设计方案,介绍各单元结构和原理。最后,在设计的硬件系统上进行算法移植,详细介绍了系统的优化方案,实现了嵌入式快速人脸识别系统的研制。通过分析测试结果,系统可靠运行,优化后系统运行速度提高,能够实现实时视频图片人脸识别。

摘要：在大地测量领域中,经常会遇到需要产生360°环形准直光束的情况,目前采用的方案是将半导体激光器光束准直,准直后激光束垂直入射到45°圆锥面,经圆锥面反射后形成环绕圆锥面的360°环形出射光束。为了解决当前方案结构复杂、装调不便等问题,研究设计了一种自由曲面反光镜,使得整个光学系统仅由半导体激光器和反光镜组成。先将光源当成理想点光源,通过微分几何分析得到自由曲面离散点坐标,继而拟合成自由曲面面型,最后利用软件根据实际光源尺寸大小进行优化设计。仿真结果表明,在半导体激光器发散角为20°、发光面半径为50 mm、焦距为30 mm的情况下,在10 m位置能得到亮度均匀、谱线宽度仅为30 mm的准直光束。

摘要：根据仿生尺蠖运动机理研制了一种用于人体腔道微创诊查的气动微机器人系统。该机器人系统由前支撑单元、后支撑单元和具有3个气室的橡胶驱动器三部分组成。设计了控制机器人移动的计算机电-气控制系统,通过控制该电-气系统的继电器和高速开关电磁阀来控制机器人系统的钳位气囊和驱动器气室内的气压。通过分析一个运动周期内机器人的运动状态,给出了机器人移动的控制算法,使机器人前、后支撑单元的气囊和驱动器的气室实现有规律的充气、保持及放气3种状态,从而实现有规律的运动。研究结果表明所设计的机器人具有仿生尺蠖移动机理的柔性结构,通过所设计的电-气控制系统可实现机器人的自动移动。

摘要：基于哈特曼板的测量原理,提出112点测量方法。为了提高镜片屈光度的检测精度,设计每四个点组成一个测量单元用于小区域屈光度的测量,进而得到整个面的屈光度。设计了整体的实验方案,利用NI的板卡对图像进行采集,并运用NI函数库及调用MATLAB函数对图像进行处理,提高了仪器开发效率。最后对不同镜片进行了实际测量。结果表明,此方法有较好的测量结果。

摘要：角位置随动控制系统在数控机床、火炮自动控制中有重要应用,目前多采用自整角机实现。在布线困难的特殊场合下,有必要采用无线的方式实现对远端机械结构随动控制。设计了一个无线随动控制系统,并对系统的抗干扰性和跟随精度问题进行了实验研究。利用ARM微控制器对MEMS陀螺仪和加速度计获取的动态角位置信号进行自适应互补滤波处理,对nRF24L01无线传输模块进行跳频编程,进一步提高了系统的抗干扰性。此外,利用直流伺服电机驱动跟随机构,通过加装无线视频模块实现了远程可视化遥控。实验结果表明:设计的角位置无线随动系统运行稳定,角位置跟随误差小于0.3°,随动响应时间小于15 ms,无线随动距离500 m(通视)。

摘要：动作识别是计算机视觉基础任务之一,骨架序列包含了大部分的动作信息,因此基于骨架的动作识别算法受到很多学者关注。人体骨架在数学上是一个天然的图,所以图卷积被广泛应用于动作识别。但普通的图卷积只聚合两两节点间的低阶信息,不能建模多节点间的高阶复杂关系。针对此问题,本文提出一种多尺度超图卷积网络,在空间和时间两个维度聚合更丰富的信息,提高动作识别准确度。多尺度超图卷积网络采用编解码结构,编码器使用超图卷积模块聚合超边中多个节点间的相关信息,解码器使用超图融合模块恢复原始骨架结构,另外基于空洞卷积设计了多尺度时间图卷积模块以更好地聚合时间维度运动信息。NTURGB+D和Kinetics数据集上的实验结果验证了算法的有效性。