地震重灾区古迹受损应急修复技术研究

传统地震重灾区名胜古迹修复方法,由于重修周期长,抗震性差,很容易受到余震影响,且艺术视觉美感不够,对此提出地震重灾区古迹受损应急修复优化技术。对受损古迹进行建筑表面测绘,获取古迹受损区参数,以此提高修复精度,提高艺术感官信息的视觉传达效果。根据古迹受损具体区域情况,对受损古迹建筑表面进行整体清理以及可溶盐处理,防止古迹脆化;对古迹无明显裂纹区、竖直裂纹、水平衡量裂纹分别进行古迹修复并进行抗震加固处理。实验数据证明,所提古迹受损应急修复优化技术下,古迹修复时间比传统原物重建法恢复时间少1/3,横纹和竖纹的修复效果也优于其他方式,具有极强抗震性,且有效提升了古迹艺术视觉美感。     

视觉影响评价技术研究与应用

文章首先对于国内外出现的视觉影响评价与景观影响评价的概念进行了对比分析，提出“视觉影响评价”在功能表述上更为确切，并给出了视觉影响评价的基本概念，然后针对视觉影响评价的特点，介绍了视觉模拟用以预测影响的手段以及评价方法和减缓措施，并通过一具体实例进行了说明，最后针对我国视觉影响评价的现状提出了一些加强和改善的建议。     

探析机器视觉实现公共安全业务全视图智能化

随着城市化进程加快,城市人口规模与日俱增,运行系统愈加复杂,城市安防面临严峻考验.近年来,响应十九大报告以及中共中央、国务院、国家发展改革委、工业和信息化部等部门发布的系列政策,人工智能与安防企业开始将围绕公共安全、交通、楼宇、金融等安防场景,打造以人工智能技术为核心的创新应用,与政府协同实现“AI+安防”的落地,满足...     

美国风景资源管理系统及其方法

本文对美国的风景资源管理(VRM)系统及其内容和方法作了结构性的介绍。文中概要描述了该系统形成的背景、研制的目的、理论依据和应用范围。全文重点论述了VRM系统结构框架以及包括构成VRM系统的风景景色质量评价、敏感水平、视觉管理目标和视觉影响评估等几个主要方面的内容。最后从应用和方法论方面对VRM系统进行了评价。     

基于眼-脑生理指标的大型地下洞室驾驶员疲劳演化特征研究

为保障大型地下洞室驾驶安全，提出眼动和脑电双模态驱动的大型地下洞室驾驶疲劳评价方法，探究驾驶员疲劳演化特征。首先，根据实地数据设计大型地下洞室模拟场景，利用驾驶模拟技术开展驾驶试验，实时采集驾驶员的眼动和脑电数据；其次，对数据进行分段处理，基于格拉布斯准则剔除眼动异常数据，通过快速傅里叶变换分解出脑电节律，构建脑电疲劳指数模型；最后，开展不同区段下驾驶员平均瞳孔直径、眨眼持续时间、眨眼频率及θ、α、β节律等指标的差异性分析，以平均瞳孔直径和脑电疲劳指标F为参量，提出基于模糊综合评价的驾驶疲劳度量方法。结果表明，驾驶员的视觉疲劳出现明显早于精神疲劳，而精神疲劳可以更精确地体现影响驾驶状态的内在疲劳。相较于地上路段，驾驶员在大型地下洞室中的疲劳累积更快，呈现反复、波动式上升，且其综合疲劳程度在中后段达到峰值，之后受洞口光亮刺激在末段减弱。     

视频中异常行为自动检测技术研究

为提升计算机对视频中异常行为的识别、判断能力，提供及时发现异常行为并阻止其造成更大损失的可能性，本文提出2种基于视觉低层特征设计的异常行为检测技术，利用混合高斯模型和区域像素灰度值判断运动目标是否进入危险高度，进而达到对攀高的检测；利用光流—聚类法和目标跟踪法实现初步、精确判断是否存在逆行行为。攀高实验中选取2个不同场景下的视频，逆行实验选取室外复杂环境中拍摄的视频进行检测，检测结果显示：攀高检测中，无误检；逆行检测中相较于传统光流法，误检率明显降低。     

输气站场人员“意图+轨迹”早期智能风险预警

为防止输气站场无关人员闯入作业区造成事故，提前预判人员可能的位置，提出一种融合人员行进意图和轨迹的人员位置早期智能预判方法，建立基于机器视觉的输气站场人员行动“意图+轨迹”早期智能风险预警模型；在收集人员行动图像的基础上，通过方向梯度直方图(HOG)提取人员头部方向特征，利用支持向量机(SVM)分类器分类识别头部方向，分为正常直行、观望中直行、意图转弯3种行进意图，根据头部方向初步判别其行进意图以预判行进方向；对识别出人员意图转弯的情形进行持续追踪，结合卡尔曼滤波算法预测人员短时行进轨迹，从而实现对不同风险情景的预测，达到分级早期预警的目的。研究结果表明：该方法辨识行人意图准确率为90.79%,预测与实际轨迹曲线间相关系数r₁为0.994 84,r₂为0.993 43,两者高度相关，准确率较高，能够实现输气站场无关人员闯入的早期智能监管。     

基于线性诱导的高速公路隧道交通安全优化设计

为缓解高速公路隧道照明能耗高、交通事故损失大且难以救援等问题。借鉴建筑照明领域的线性照明技术理念，提出高速公路隧道线性诱导系统设计方法；综合考虑空间路权、驾驶人因及驾驶任务等指标，构建基于事故预防的线性诱导系统评价体系；分析线性诱导设计的适用性，提出高速公路隧道交通安全整体优化思路，并以隧道入口为例，验证线性诱导系统的作用效果。研究结果表明：利用逆反射、蓄能自发光以及发光二极管(LED)发光显示技术，基于线性诱导原理重构高速公路隧道视觉参照系，能够低成本实现隧道空间的多层线形诱导和多层轮廓诱导，满足不同视觉条件下驾驶人对交通信息的视认能力，确保视线诱导的连续性、一致性，引导驾驶人采取安全合理的行为决策，分解驾驶任务，并减少驾驶行为操作失误的可能性，实现高速公路隧道照明节能与交通安全的统一。     

施工危险目标识别的注意转移过程特性分析

为掌握危险目标识别行为过程规律，提高行为绩效，减少事故发生，以眼动试验获取被试危险目标识别过程，运用计算机视觉显著性算法实现危险目标的早期视觉刺激模拟，以马尔可夫链理论融合自上而下和自下而上的危险目标识别注意过程，进而探究危险目标识别注视点在各注视区域的状态转移概率和平稳分布概率。研究分析了危险目标识别搜索、捕获和确认等活动的注意转移过程。结果表明：施工情境中，当事人更倾向采取先整体搜索、后局部分析的危险目标识别注意分配和转移策略，危险目标的捕获和确认以注意由转移到产生定向为标志；在危险目标识别过程中，当事人对危险目标的选择性忽视是危险目标识别绩效低的重要原因，注意资源分配需要进一步优化；最后，施工情境视觉显著性特征会影响当事人危险目标识别注意转移，影响识别效率。     

不同环境照度下VDT影响视疲劳的实验研究

基于保护学生视力等方面的考虑，本文通过采用闪光融合频率、视觉行为绩效等多种疲劳检测方法相结合的方式，研究学生线上线下学习作业条件下，智能手机及投影仪在不同环境照度指标下对视觉绩效及视疲劳的影响。结果表明：在低环境照度下观看手机等显示器对眼睛产生的视疲劳程度较大，在屏幕亮度保持不变的情况下，随着环境照度的提高，视疲劳程度逐渐减小，当环境照度为100lux时对用户视疲劳的影响最小；当处于任一环境照度条件下，被试者通过智能手机完成视觉搜索任务的正确率远高于通过投影仪完成视觉搜索任务；在日常使用环境(0lux<环境照度<500lux)下，被试者通过智能手机完成视觉搜索任务后其闪光融合频率下降值明显小于观看投影仪的闪光融合频率下降值。因此传统教学环境投影仪模式对学生视疲劳与视觉绩效的影响程度要高于通过线上网课学习移动端智能手机模式对学生视疲劳的影响程度。