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比较用于近程户外农业表型分析的RGB-D传感器
摘要： 表型分析是通过测量植物属性来评估其当前状态的任务。在农业中，表型分析可用于制定作物管理决策，例如灌溉策略或是否针对特定害虫进行喷洒。目前，田间大规模表型分析通常依赖人工操作，这种成本高、通量低的方式效率有限。研究人员常提倡采用基于传感器的自动化系统进行表型分析。近年来，低成本且精度合理的RGB-D传感器的兴起，为田间表型应用开辟了新途径。本文研究了四种不同RGB-D传感器在此任务中的适用性，通过户外实验在不同距离和光照条件下测量植物属性。结果表明，现代RGB-D传感器（特别是英特尔D435传感器）能作为田间近距离表型分析的有效工具。
关键词： 英特尔D-435、RGB-D传感器、农业传感器、英特尔SR300、实证分析、微软Kinect、表型分析、奥比中光Astra S
更新于2025-09-23 15:22:29
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多光谱成像：监测弱势群体
摘要： 本文描述了一种针对脆弱人群的新型健康监测系统开发方案，该系统采用可见光图像传感器与被动红外传感器的非常规组合方式来监测日?；疃??；诖葱路椒ǎü确治黾际醵岳醋钥杉庥牒焱夤馄椎亩喙馄资萁惺笨沾?，有效克服了噪声环境、光照变化及动态背景的干扰。研究提出了一种高效的色度描述符以提升脆弱人群活动识别的准确性。新监测系统对医疗系统相关失真具有强鲁棒性，其描述符的表征质量显著优化。通过系列实验数据评估系统性能，结果表明：利用多光谱数据的空间与时间域特征能有效应对干扰监测系统的各类事件。相较于传统方法，该色度描述符在日?；疃碚鞣矫嬲瓜殖龈判阅堋?
关键词： 树莓派，激光图像分割，医疗监测，多光谱成像，微软Kinect
更新于2025-09-23 15:22:29
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 面向高效III-V族太阳能电池的锗虚拟衬底：应用、潜力与挑战
摘要： 动作捕捉是一项重要技术，在计算机视觉、计算机动画、电影制作和医疗康复等领域有着广泛应用。即便使用专业动作捕捉系统，所获取的原始数据大多仍包含不可避免的噪声和异常值。为去除数据噪声，学界已开发多种方法，但由于人体运动的高度复杂性及现实场景的多样性，该问题仍具挑战性。本文提出一种基于数据驱动的鲁棒人体运动去噪方法，通过挖掘运动数据中蕴含的时空模式与结构稀疏性来实现去噪。我们首先采用比常规整体姿态模型更精细的局部片段模型作为特征表示，以利用丰富的局部身体姿势及运动相似性；随后提出鲁棒字典学习算法，并行地从训练数据中学习多个紧凑且具代表性的运动字典；最终将人体运动去噪问题重构为鲁棒结构化稀疏编码问题，同时综合考虑噪声分布信息与人体运动的时间平滑特性。与合成及真实含噪运动数据上的多种前沿去噪方法相比，本方法始终表现更优，输出结果比其他方法更稳定。此外，相较于其他数据驱动方法，本方法的训练数据集构建更为简便。
关键词： （cid:2）2-范数、鲁棒字典学习、微软Kinect、鲁棒结构化稀疏编码、运动捕捉数据、人体运动去噪
更新于2025-09-23 15:19:57
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[IEEE 2019年第六届系统与信息化国际会议(ICSAI) - 中国上海(2019.11.2-2019.11.4)] 2019年第六届系统与信息化国际会议(ICSAI) - 一种基于悬臂梁的低频振动电磁-压电耦合能量采集器
摘要： 随着微软Kinect传感器的问世，众多开发者社区和研究团体发现了其无数应用场景，并已发表了大量利用原始深度图像实现特定目标的论文。使用该设备的新方法和应用通常需要配备相应基准真值的大规模数据集用于测试，以及能解释Kinect误差中各类系统性与随机性因素的精确模型。然而现有误差模型忽略了直接影响深度估算噪声的中间红外（IR）图像。为此，我们提出了一种高保真度的Kinect红外与深度图像预测模拟器，该模型通过模拟发射器/接收器系统的物理特性、独特的红外点阵图案、视差/深度处理技术，以及探测器中的随机强度散斑和红外噪声，来还原Kinect立体三角测量系统的重要特征——包括深度阴影效应、红外点分裂与扩散现象、遮挡情况、基于相关性的测量与参考红外图像窗口间视差估算，以及亚像素级精细化处理。结果表明，该模拟器能准确生成不同倾斜角度平面成像的轴向深度误差，以及物体水平与垂直边缘的偏差和标准横向误差。
关键词： 仿真、计算机辅助设计（CAD）、微软Kinect、红外（IR）点阵图案、结构光三维扫描仪、散斑噪声
更新于2025-09-23 15:19:57
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 光伏系统并入智能电网 德国安全能源信息网络中太阳能、储能及电动交通应用的示范
摘要： 随着微软Kinect传感器的问世，众多开发者社区和研究团体发现了其无数应用场景，并已发表了大量利用原始深度图像实现特定目标的论文。使用该设备的新方法和应用通常需要配备相应基准真值的大规模数据集用于测试，以及能准确反映Kinect误差中各类系统性与随机性因素的精密模型。然而现有误差模型忽略了直接影响深度估算噪声的中间红外(IR)图像。为此，我们提出了一种高保真Kinect红外与深度图像预测模拟器，该模型通过模拟发射器/接收器系统的物理特性、独特的红外点阵图案、视差/深度处理技术，以及探测器中的随机强度散斑和红外噪声，完整呈现了Kinect立体三角测量系统的重要特征——包括深度阴影效应、红外点分裂与扩散现象、遮挡效应、测量与参考红外图像窗口间的基于相关性的视差估算，以及亚像素级精细化处理。结果表明，该模拟器能准确生成不同倾斜角度平面成像的轴向深度误差，以及物体水平与垂直边缘的偏差和标准横向误差。
关键词： 仿真，计算机辅助设计（CAD），微软Kinect，红外（IR）点阵图案，结构光三维扫描仪，散斑噪声
更新于2025-09-19 17:13:59
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[IEEE 2019年光子学北美会议(PN) - 加拿大魁北克市(2019.5.21-2019.5.23)] 2019光子学北美会议(PN) - 基于偏振二次谐波显微成像技术揭示人类心脏组织胶原纤维极性
摘要： 动作捕捉是一项重要技术，在计算机视觉、计算机动画、电影制作和医疗康复等领域有着广泛应用。即便使用专业动作捕捉系统，获取的原始数据通常也包含不可避免的噪声和异常值。为去除这些噪声，学界已开发出多种方法，但由于人体运动的高度复杂性及现实场景的多样性，该问题仍具挑战性。本文提出一种基于数据驱动的鲁棒人体运动去噪方法，通过挖掘运动数据中蕴含的时空模式与结构稀疏性来实现去噪。我们首先用更精细的部件模型替代常规的整体姿态模型作为特征表示，以利用丰富的局部身体姿势与运动相似性；随后提出鲁棒字典学习算法，从训练数据中并行学习多个紧凑且具有代表性的运动字典；最终将人体运动去噪问题重构为鲁棒结构化稀疏编码问题，同时兼顾噪声分布信息与人体运动的时间平滑特性。相比合成与真实含噪运动数据上的多种前沿去噪方法，本方法始终表现更优，输出结果也更稳定。此外，相较于其他数据驱动方法，本方法的训练数据集构建更为简便。
关键词： 微软Kinect、鲁棒结构化稀疏编码、人体运动去噪、动作捕捉数据、鲁棒字典学习、(cid:2)2、p范数
更新于2025-09-19 17:13:59
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使用Kinect开发动作捕捉系统
摘要： 微软Kinect因其操作简便、成本低廉，已被视为动作捕捉领域的一种潜在替代工具。迄今为止，人们尤其针对娱乐和游戏用途，对微软Kinect的应用及潜力进行了积极探索。然而，其在动作捕捉的重复性与再现性方面的能力仍有待深入研究。因此，本研究旨在探索并开发基于微软Kinect的动作捕捉系统，重点构建交互界面、制定动作捕捉协议并进行测量分析。工作分为多个阶段：包括设备安装（微软Kinect与MATLAB）、参数设置与实验准备、界面开发、协议制定、动作捕捉实施、数据追踪及测量分析。研究结果令人满意，在重复性与再现性分析中发现的方差均小于1%。这证明本研究具有重要价值，所获成果有助于提升微软Kinect作为动作捕捉系统的性能。
关键词： 微软Kinect，重复性，再现性，动作捕捉系统，测量分析
更新于2025-09-10 09:29:36