摘要:2020 年,美国报告了超过 10,000 起鸟击事件,平均每年修复费用超过 2 亿美元,全球修复费用上升至 12 亿美元。这些鸟类与飞机的碰撞对人类安全和野生动物构成了重大威胁。本文介绍了一种专用于监控机场上空空间的系统,用于定位和识别移动物体。该解决方案是一种基于立体视觉的实时鸟类保护系统,它使用物联网和分布式计算概念以及先进的 HMI 来提供设置的灵活性和可用性。为了实现高度定制,提出了一种具有自由定向光轴的改进型立体视觉系统。为了为中小型机场提供可负担得起的市场定制解决方案,使用了用户驱动的设计方法。在 MATLAB 中实现并优化了数学模型。在真实环境中验证了所实现的系统原型。使用带有 GPS 记录器的固定翼无人机对系统性能进行定量验证。获得的结果证明了该系统实时检测和尺寸分类的高效性,以及高度的定位确定性。
earsel.org › 2016/11 › 4-2_14_Toutin PDF 作者:T Toutin · 被引用次数:85 — 作者:T Toutin · 被引用次数:85 airborne SAR and ERS-SAR stereo pairs, respectively. ... These virtual 3-D models support ... digital stereoplotter, the DVP, to process different types.
•对两个图像中的相应像素的搜索如果进行了校准,则两个图像的搜索变得容易一些 - 这意味着,如果两个图像中的同一行中存在一对相应的像素。您从我的讲座24中知道,对于任何给定的像素(i,j)∈I,在另一个图像中必须在另一个图像中对其相应的像素进行搜索。,正如我在第24堂课中所解释的那样,
课程主席 Ahmed Raslan,医学博士 | 俄勒冈健康与科学大学神经外科 课程主任 Shannon Anderson,MPAS,PA-C | 俄勒冈健康与科学大学神经外科 Kim Burchiel,医学博士 | 俄勒冈健康与科学大学神经外科 David Spencer,医学博士 | 俄勒冈健康与科学大学神经外科 客座教师 Sharona Ben-Haim,医学博士 | 加州大学圣地亚哥分校健康 Nathan Crone,医学博士 | 约翰霍普金斯大学 Shabbar Danish,医学博士 | 罗格斯大学 Shadi Dayeh,博士 | 加州大学圣地亚哥分校 Dawn Eliashiv,医学博士 | 加州大学洛杉矶分校医学中心 Kelly Foote,医学博士 | 佛罗里达大学 Walid Abdel Ghany,医学博士、博士 | 艾恩夏姆斯大学 Jorge Gonzalez-Martinez,医学博士、博士 |匹兹堡大学 Alex Green 医学博士 | 牛津大学 Kunal Gupta,医学学士,哲学博士 | 印第安纳大学 Simon Hanft 医学博士 | 罗格斯大学 Christopher Honey 医学博士,哲学博士 | 不列颠哥伦比亚大学 Zvi Israel 医学博士 | 哈达萨医学中心 Michael Kinsman 医学博士 | 堪萨斯大学 Andrew Ko 医学博士 | 华盛顿大学 Albert Lee 医学博士 | 印第安纳大学 Jonathan Miller 医学博士 | 凯斯西储大学 Seth F. Oliveria 医学博士 | 普罗维登斯波特兰 Kiran Patel 医学博士 | 圣克莱尔健康中心 Erika Petersen 医学博士 | 阿肯色大学医学院 Julie Pilitsis 医学博士,哲学博士 | 奥尔巴尼医学院 Adolfo Ramirez - Zamora 医学博士 | 佛罗里达大学 Jeffrey Raskin 医学博士 |印第安纳大学 Joshua Rosenow 医学博士 | 西北大学 Jason Schwalb 医学博士 | 亨利福特医疗系统 Sameer Sheth 医学博士、哲学博士 | 贝勒医学院 Konstantin Slavin 医学博士 | 伊利诺伊大学 Ashwin Viswanathan 医学博士 | 贝勒医学院 Jon Willie 医学博士、哲学博士 | 埃默里大学 Zeiad Yousry 医学博士、哲学博士 | 艾恩夏姆斯大学俄勒冈州立大学教职员工
1. Kendall. K.. Alford, N. MeN., Clegg, WJ & Birchall, JD Nature339, 130-132 (1989)。2. Hoare, MR 等。J. Colloid Interface Sci. 75, 126-137 (1980)。立体建议 SrR-Tucker 1 和 Wilson 建议出版商如何缓解“直接观看”立体对的一个缺点。但是,即使经过多年的练习(我小时候通过盯着重复的墙纸图案不知不觉地获得了这项技术),也需要付出努力才能获得和保持立体视图,而且感知的深度从未像使用立体镜时那样清晰。然而,立体镜并不容易获得或便宜,而且太笨重,无法随身携带。我最近发现,传统立体镜的一个很好的替代品是通过两个平面塑料菲涅尔透镜来观察立体图像,这种透镜现在被广泛用作阅读放大镜。这些透镜并不昂贵,两个透镜合在一起的形状和大小与信用卡一样。光学质量出奇地高,立体图像至少与使用模制塑料双凸透镜的普通折叠立体镜产生的图像一样好。安德鲁·库尔森 英国爱丁堡大学分子生物学系,爱丁堡 EH9 3JR,英国
视频生成模型已经证明了产生令人难以置信的单眼视频的功能,但是,3D立体视频的产生仍然不足。我们提出了一种使用现成的单眼视频生成模型的无姿势和无训练方法,用于发电3D立体视频。我们的方法使用估计的视频深度将生成的单眼视频扭曲到立体基线的相机视图中,并采用了一种新型的框架矩阵视频介绍框架。该框架利用视频代理模型来从不同的时间戳和视图中观察到的框架。这种有效的方法会产生一致且具有语义相干的立体视频,而无需场景优化或模型调整。此外,我们开发了一个不合格的边界重新注射方案,该方案通过减轻潜在空间中分离的区域传播的负面影响进一步提高视频介绍的质量。我们通过对包括Sora(Brooks等,2024),Lumiere(Bar-Tal等,2024),Walt(Gupta等,2023)和Zeroscope(Wang等人(Wang et al。,2023A)的视频进行实验来验证我们提出的方法的效率。实验表明我们的方法比以前的方法具有显着改善。项目页面https://daipengwa.github.io/svg_projectpage/
Carmine Capacchione, [A] [e] Fabia Grisi, [A] [e] Marina Lamberti, [A] [e] Mina Mazzeo, [A] [e] Barbara Milani, [B] [e] Stefano Milione, [e] Daniela Pappalardo, [c] [e] Cristiano Zuccaccia [D] [e] and Claudio pellecchia* [a]
摘要:2020 年,美国报告了 10,000 多起鸟击事件,平均每年修复费用超过 2 亿美元,全球修复费用上升至 12 亿美元。鸟类与飞机的碰撞对人类安全和野生动物构成了重大威胁。本文介绍了一种专用于监控机场上空空间的系统,用于定位和识别移动物体。该解决方案是一种基于立体视觉的实时鸟类保护系统,它使用物联网和分布式计算概念以及先进的 HMI 来提供设置的灵活性和可用性。为了实现高度定制,提出了一种具有自由定向光轴的改进型立体视觉系统。为了为中小型机场提供可负担得起的市场定制解决方案,采用了用户驱动的设计方法。数学模型在 MATLAB 中实现和优化。在真实环境中验证了实施的系统原型。使用带有 GPS 记录器的固定翼无人机对系统性能进行定量验证。得到的结果证明了该系统实时检测和尺寸分类的高效性以及高度的定位确定性。
介绍 视觉深度感知(立体视觉)传统上是通过评估受试者可检测到的最小双眼视差来测试的。然而,事实表明,在日常生活中无法区分单眼和双眼视觉的受试者在视差测试中可能会得分较高(“立体视觉障碍”)。研究发现,产生视觉感知(立体延迟)所需的双眼测试刺激的最短持续时间与日常立体视觉障碍的相关性更高。我们描述了一种评估立体延迟的新方法,该方法不需要除个人计算机(PC)和一副 3D 眼镜(带绿色和红色镜片)以外的特殊仪器。材料和方法受试者舒适地坐在 IBM 兼容 PC 的屏幕前,戴着一副带绿色和红色滤光片(镜片)的 3c0 眼镜。计算机屏幕上以以下方式生成随机点立体图:最初只显示绿点,然后突然添加红点。并在屏幕上持续一段随机设定的可变时间(25-500 毫秒)。时间步长通常为 25 毫秒。每次三次持续 4 秒,双眼刺激总是在这个时间结束时出现。受试者在三次之后按下两个键之一以表示深度知觉的缺失或存在。能够引出 70% 或更多正确答案的最小呈现时间(每个时间步长重复 10 次)被记录为立体延迟。结果到目前为止,已有 7 名 24-45 岁的正常受试者接受了测试。一名受试者未通过测试,无法在任何时间步长上表现得比偶然情况更好。对于其余受试者,平均立体延迟为 250 毫秒(SD=25 毫秒)。结论这似乎是一种有效的、易于实施的协议,用于确定随机点立体图的立体延迟。目前正在改进该程序,以便更精确地测定最小立体潜伏期值,并使正常人和患有神经眼科疾病的患者的值标准化。
摘要 — 最近的研究表明,设计脑机接口 (BCI) 为神经损伤或疾病患者恢复语音交流大有可为。已经开发出许多 BCI 来从大脑活动中重建语音的不同方面,例如音素和单词。然而,在语音图像期间从大脑活动中成功重建连续语音方面仍然存在许多挑战。在这里,我们研究了使用立体定向脑电图获取的不同频带中的颅内脑活动来区分语音和非语音的潜力。结果显示,在 alpha 和 theta 波段中具有统计学上显着的信息,可用于检测语音活动,并且使用多个频带的组合可以进一步提高性能,准确率超过 92%。此外,该模型是因果关系,可以在未来的闭环实验中以低延迟实现。这些初步发现表明,跨频率脑信号特征可用于检测语音活动以增强语音解码和合成模型。