Visual Voltage From Sweden 瑞典人的“视觉电压”

电脑、电视、手机、电灯、电梯……我们身边的物品处处离不开电荷来运转。这些微小的正负电荷充斥在我们所处的空间,散发着能量。尽管安培在17世纪就已经探索到了电的无限奥妙,并发明电流计让我们测量到电荷的流量,可是我们总是遗忘和忽视它们的存在。能量紧缺是个全球的问题,来自北欧创意之都瑞典的Interactive Institute(互动研究院)不同于其他的盈利设计机构,他们以"视觉电压"为名,意图呼唤人们的节能意识,并把上海作为首站,开始巡回展览他们的设计。     

视觉系超跑 BRABUS奔驰SLSAMG改装版

“确实原车已经拥有相当高的水准,但我们通过更加平衡的车身重量分配以及轻量化的车身,使得这款SLSAMG在赛道璐威慑力!”BRABUS的工作人员如是说     

基于图像处理技术检测弓网接触力的新方法

接触网和受电弓是电气化铁路供电系统中的重要组成部分,其中弓网之间的动态接触又是保证电力机车良好受流的关键条件,所以寻求良好的弓网关系是铁路供电系统设计的一个重点.考虑到目前弓网接触力大多采用接触式检测手段,对于非接触检测的研究方法较少,故提出了一种基于图像处理算法检测弓网接触力的新方法.简化受电弓弓头结构,分析了弓网接触力与弓头位移之间的关系,建立弓网接触力计算模型;并在弓网混合模拟试验台进行地面验证实验：首先,利用图像处理模块对采集到的图像进行标记点的目标跟踪与特征提取;然后,通过数据处理模块对得到的位移信息进一步分析得到弓头加速度等信息,修正得到加速度信号;最后,对经过惯性力和阻尼力修正后的接触力结果进行分析.结果表明：通过图像处理检测得到的弓头位移最大测量误差仅为1.3 mm,精度较高;同时检测得到的弓网动态接触力的最大值、平均值和标准差的最大相对误差仅为5.46%、5.15%和4.58%,测量误差较小.结果证实此方法检测弓网接触力是可行的,且检测精度满足要求.     

机器视觉新技术在自动表面检测中的探讨

介绍了机器视觉的作用、应用领域与国内外研究现状,提出了机器视觉新技术的研究及其在自动表面检测中的应用.     

基于模型的无标识人体运动捕捉研究

无标识人体运动捕捉因其广泛的应用价值和学术价值一直是计算机视觉领域的研究热点.基于模型的无标识人体运动捕捉技术的研究目的,就是从单目或者多目摄像机图像中获得人体的运动姿态和人体模型的三维信息描述.本文从模型的构建、人体姿态估计和跟踪方法等几个方面分析了基于模型的运动捕捉的研究现状,最后阐述了该领域面临的难点问题及发展趋势.     

汽车电液主动悬架的预测控制

在建立二自由度主动悬架和电液伺服作动器集成模型基础上,应用预测控制理论,采用多步预测、滚动优化和在线校正等控制策略进行预测控制器的设计.对B级路面激励输入下,车辆分别处于空载和满载两种工况进行模拟仿真.仿真结果表明：具有预测控制策略的电液主动悬架系统对由路面输入引起的振动能有效抑制,车身垂直加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷与被动悬架、PID控制的主动悬架相比明显降低,车辆的行驶平顺性得到很大改善,预测控制器在参数变化及路面扰动下具有较强的鲁棒性.     

桥梁面相学及其研究进展

为了探索更加实效、经济、便捷、可信的桥梁安全状态检(监)测新方法,受中医望、闻、问、切诊断人体健康状态理念启迪,提出了依据桥梁外观形态变化来获知结构近期安全状态的桥梁面相学;总结了10多年来基于桥梁面相学的桥梁安全状态检(监)研究进展;介绍了基于定点相机平转+竖转拍摄的桥梁动静影像全息性态监测系统、基于激光雷达+全景数码相机拍摄的WWWQ-G桥梁安全巡检车、基于普通摄像头拍摄的常规跨径桥梁安全监测系统和基于定点旋转测量装置的拉索性态远距全域视频检测系统的构成理论,以及各系统应用于桥梁构件损伤检测的试验研究案例和实际工程应用案例;展望了融合“测点传感器+机器视觉”实现桥梁结构状态的“精+密”监测方法及其应用前景。     

基于智能图像视觉的船舱内部监控与识别

为了提高对舰船船舱内部监控管理能力,提出一种基于智能图像视觉的船舱内部监控识别方法。采用计算机视觉特征信息采集方法进行船舱内部图像原始信息采集,对采集的图像进行小波降噪处理,采用Harris角点检测方法进行船舱内部关键部位点的准确标定,结合图像子块连续遍历方法实现船舱内部异常像素特征搜索提取,实现船舱内部的智能视觉监控识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舱内部监控,输出视觉图像的成像质量较好,对关键信息点的标定结果准确,对船舱内部异常像素的检索能力较强,具有较好的应用价值。     

船舶自动识别系统中的计算机视觉技术应用

船舶自动识别系统(AIS)是一种新型的数字助航系统。AIS的发展和应用可有效地解决海损事故,避免生命和财产的损失。计算机视觉是近年来迅猛发展起来的技术,将计算机视觉技术应用到AIS中,可以弥补AIS不可使用时的不足,完善AIS的功能。本文主要介绍计算机视觉技术在AIS中船舶识别和船舶跟踪的2个重要应用。