驾驶人视觉注意力需求与驾驶行为特性的关系

采用驾驶模拟系统平台,以不同车道类型及不同交通流状态(自由流/稳定流/不稳定流/强制流)为虚拟试验场,应用心理试验设计方法,测试得到21名被试在不同交通流状态下的视觉注意力需求及驾驶行为。对5种车道类型及4种交通流状态下被试驾驶时的视觉注意力需求特性和驾驶行为特性数据进行分析,得到不同车道不同交通流状态下的视觉注意力需求变化情况。利用多元回归方法分析了不同交通流状态下驾驶人视觉注意力需求与驾驶行为之间的关系,并构建了基于驾驶行为特性的驾驶人视觉注意力需求预测模型。结果表明,驾驶人视觉注意力需求与制动次数、油门踏板位移和车辆轨迹偏差之间存在相关关系。     

夜间行车安全隐患浅析

夜间行车安全受到视觉、感觉、情绪、生理节律等诸多人体机能及外部隐患环境影响，现将夜间这一特殊时段行车易发交通事故的安全隐患试予分析，以供参考。 一、夜间行车视觉机能下降驾驶人正常驾车依靠的信息，80％来自于视觉，约20％来自于耳鼻感官；白昼行车，在睛朗天气下，驾驶人能够看清数公里外车辆运行方向，阴雨天气条件下能清楚判断l公里内车辆运动，而夜间行车，即使在远光灯正常照射下，驾驶人有效视距一般在500米至600米之间，约相当于睛朗白昼视距五分之一。     

一种计量青鳉鱼胸鳍和尾鳍摆动频率和幅值的计算机视觉算法

青鳉鱼在饮用水安全领域具有很高的应用价值,其鱼鳍的活动状态可以反映水质的污染状况。但由于技术条件的限制,传统的方法无法实时而有效地提取到这些特征。针对这个问题,提出了一种可以高效识别并测量青鳉鱼胸、尾鳍摆动频率和幅值的计算机视觉算法。其中,为了快速地提取到这2个细节,自动阈值分割、帧差法、背景差分法、重心法、图像卷积和骨架细化等耗时极短的图像处理方法被应用到这项研究当中。初步试验显示这种算法在应用过程中是高效而可行的。它可以被广泛地应用到水环境监测领域,如研究有毒物质对青鳉鱼行为特性的影响和评估水环境的危险程度。     

基于计算机视觉的高处临边作业安全巡检

为解决建筑施工现场高处作业中安全管理人员巡检工作时存在的危险性高、效率低、识别场景复杂等问题,利用卷积神经网络(CNN)技术,提出一种高处临边安全防护装备的巡检方法,该方法结合计算机视觉,检测高处临边人员安全帽、安全带等安全防护装备的佩戴情况以及防护网是否破损;同时在YOLOv5算法基础上修改注意力模型,并开发轻量化检测软件。结果表明：轻量化后,模型尺寸降低到1.9 MB,相较于修改前减小86.8%。在图形处理器(GPU)运行环境下单帧图片检测时间优化到40～50 ms,相较于修改前减少65%～80%,大幅提高检测速度。     

浅析高校视觉传达专业中的计算机辅助教学

中国的视觉传达教育在二十多年的发展过程中,不断地变换角色。这主要体现在,一方面,视觉传达设计的引入和传统的教育方式的结合。另一方面,快速的科技发展给视觉传达教育注入了新的活力,互联网及计算机技术所带来的视觉语言,反映了新兴媒体对中国现代视觉设计的影响。计算机辅助设计类课程作为视觉传达设计专业的不可或缺的专业技能课程,要求学生能够多角度地运用各种技术手段,从而为自身设计实践能力的培养打下坚实的基础。     

人工智能技术现状剖析

从1956年达特茅斯会议提出AI开始,AI的研究经历几次沉浮。在一次次的高潮和低谷的交替中,不可否认的是,AI无论是在理论还是实践中都取得了长足的进步。尤其是近期以深度学习为代表的AI技术取得了突破性的进展,在计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术方面取得了巨大的进步,深刻改变了我们的生活。在这次变革中,实验室的成果很快就可以进入工业界,这在以往的技术发展史上是非常罕见的。2016年5月国家发展改革委员会等四部门联合下发《互联网+AI三年行动实施方案》,李克强总理的政府报告中也提到了AI产业发展,中国科学技术部"科技创新2030重大项目"将增加"AI2.0",AI已经上升为国家战略。面对AI的热潮,我们应该如何理解现状?如何看待其进步?又如何理解其功能和限制?本文将从AI的核心理论基础、当前存在的一些问题以及未来可能发展的方向等诸多方面对AI做介绍。     

基于视觉图像的飞行区大型目标监视方法改进研究

机场飞行区现使用的场面监视方法存在着定位偏差较大、不稳定、易跳变、皆为点源定位等问题。针对这些问题,设计了基于视觉图像的飞行区监视方法,实现快速准确的目标检测和轮廓定位,使飞行区监视更加稳定精确。提出了一种基于MobileNetV3和YOLOv5的网络模型(以下称为MobileNetV3-YOLOv5),即在YOLOv5的主干中使用MobileNetV3,来提高对目标的检测速度和准确度;提出了一种基于优化特征点提取的改进定向快速旋转简报(Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)算法,将图像分割成多个区域,分别提取每个区域的特征点,从而提高目标识别框内区域的特征点识别数量,再进行特征点聚类筛选,最后根据识别目标类型采用最小包围盒进行轮廓划分,得到目标的轮廓定位。试验结果表明：MobileNetV3-YOLOv5方法对比原始YOLOv5模型,在识别目标准确率方面提升5百分点,在效率方面提升14张/s;同时在0～60 m的范围内,轮廓估计误差仅为2.9%;体现了所提出的监视方法的有效性,可以提升飞行区监视定位准确性和运行安全性。     

基于细胞尺度的光照对四尾栅藻生长的影响

以四尾栅藻（Scenedesmus quadricauda）为研究对象,采用平行平板流动腔装置,基于计算机视觉的藻细胞动态生长观察方法,从单细胞尺度研究不同光照强度对四尾栅藻藻细胞生长的影响.成功建立了四尾栅藻个体生长曲线模型,模型拟合效果良好.结果表明：在8000lux光照强度下,藻细胞的体积最大比生长速率最大,即四尾栅藻生长的最适光照强度为8000lux;适宜的光照条件可以增加藻细胞分裂时的大小,小于8000lux时,藻细胞分裂体积随着光照强度的增加而增加,大于8000lux时,藻细胞分裂时体积反而越来越小;较高的光照强度还有利于藻细胞适应新的环境,减少藻细胞复苏时间.     

新媒介环境下网络恶搞现象研究

网络恶搞成为现今时代一个典型的媒介景观,它凭借着打破教条和颠覆传统在网络世界里势不可挡地充斥着大众的视听。笔者认为网络恶搞的兴起与数字技术的推动、视觉时代的文化特色以及后现代主义潮流等因素密不可分。本文从"去精英化"、青年亚文化和商业化的病毒营销三方面来探索媒介环境下网络恶搞现象的典型特征。     

电视娱乐节目中明星奇观的产制——以《我是歌手》为例

明星是媒体奇观的重要组成部分。近些年,内地电视娱乐节目再次将焦点聚集在明星身上,成为明星奇观的重要生产阵地。强大的幕后制作团队加上高科技的设备共同打造了星光熠熠的景象。笔者以《我是歌手》节目为例,从挑选明星、包装明星、推广明星三个方面来具体分析电视娱乐节目中明星奇观的产制。