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视觉系统的层次模型 - Serre 实验室
能够通过循环连接动态地重新进入处理阶段。反馈连接大致可分为处理阶段内的水平或横向连接，以及从较高处理阶段到较低处理阶段的自上而下连接。自从 Hubel 和 Wiesel（1962 年）的开创性工作以来，人们提出了各种分层模型，从相对小规模的初级视觉皮层模型到非常大规模的（系统级）物体和动作识别模型，这些模型解释了整个视觉流中的视觉处理。“视觉系统模型”一词通常用于在某种程度上受视觉系统解剖学和生理学约束的架构（具有不同程度的真实感）。深度卷积网络是架构相似的神经网络，已在从计算机视觉到自然语言处理以及更广泛的人工智能等广泛的工程学科中取得了令人瞩目的成果。
在运输类飞机中使用增强型飞行视觉系统 (EFVS) 进行低能见度滑行
两项研究（使用波音 777 和 737 模拟器）检查了机组人员在低能见度滑行操作中使用增强型飞行视觉系统 (EFVS) 的情况。25 名机组人员在以下组合下完成了 21 个短距离滑行场景：跑道视距（RVR：300、500 和 1000 英尺）；平视显示器上的 EFVS（开/关）；机场基础设施 - 3 个级别。使用 EFVS 产生的路线偏差较少，大多数是在 300 英尺 RVR 处使用边灯和标准中心线或使用 LVO/SMGCS“增强功能”（没有中心线灯）的路线。转弯角度越大、能见度越低，行驶速度越慢。机组人员大多数时候都能检测到右侧障碍物，检测到左侧障碍物的几率是右侧障碍物的两倍。无论是否使用 EFVS，机组人员在大转弯（>90 度）和右转弯时路线偏差较大，可能是因为转弯时失去了视觉参考。提供了有关 EFVS 对低能见度滑行的好处和局限性的建议，并建议进行进一步研究。
在可变光照条件下支持飞行员的视觉系统...
飞行员-飞机布局是较复杂的人机技术系统之一 [10, 30, 32, 43]。飞行员犯错的主要原因是在短时间内接收大量信息 [14, 15, 29, 30]。飞行员工作的一个特点是将注意力转移到仪表上，并同时从传入信号中插入信息 [6, 16, 29, 43]。这会带来许多风险，这些风险可能导致一系列危险事件，从而对机组人员和乘客的健康和生命构成威胁 [10, 30, 38]。合适的座舱设备可优化操作员和机器之间的功能划分，将危险降到最低。座舱应能够使遥控器与机器正确适配，反之亦然 [41, 43]。飞机飞行员或无人机操作员根据收到的情景信息采取行动 [5, 15, 32]。有了充分的信息，他就能正确地完成工作。当接收信号受到干扰或完全没有信号时，问题就开始了。这可能与机载仪器的读数有关，但也与直接从环境中接收的信息有关。2014 年 3 月 22 日，从 Kaniów EPKW 飞往 Mielec EPML 机场的一次紧急降落就是一个例子。由于着陆需要
使用闪烁的 LED 灯通过视觉系统刺激伽马脑波：优化阿尔茨海默氏症的潜在治疗方法 Meredith W. Hillier，N
使用闪烁的 LED 灯通过视觉系统刺激伽马脑波：优化阿尔茨海默氏症的潜在治疗方法 Meredith W. Hillier，华盛顿州贝尔维尤纽波特高中：meredithwh13@gmail.com 摘要 最近使用小鼠阿尔茨海默氏症模型进行的研究表明，以 40 Hz 的频率诱发伽马脑波会导致脑中的小胶质细胞清除斑块形成蛋白，从而真正治疗疾病，而不仅仅是治疗症状。 在我的研究中，设计并构建了脑电图 (EEG) 设备和闪烁的 LED 灯电路，以测试如何最好地在人脑中诱发伽马波。 使用快速傅里叶变换分析数据。 测试了 9 名成年人，年龄从 18 岁到 90 岁不等，其中包括一名阿尔茨海默氏症患者。 每个受试者都很容易诱发 40 Hz 脑波。 在刺激期间，在 30、35 和 40 Hz 时，测试频率的脑波出现显著峰值。在打开灯但用纸板挡住的对照试验中没有检测到任何反应，表明这种效果不是由于电子串扰伪影造成的。这种效果在 45 Hz 时很弱，在 50 Hz 时不存在。响应在 50% 占空比时最强。偶尔在 20% 和 80% 时没有响应。响应随着亮度而增加。然而，偶尔在低亮度下会有强烈的反应，尤其是在老年受试者中。红色和白色比绿色效果更好，比蓝色好得多。一个受试者通常在刺激频率的一半时有反应，这意味着神经元对其他所有光刺激都有反应。这项研究为如何最好地在人类中诱导 40 Hz 伽马脑波以潜在治疗阿尔茨海默病提供了指导。 1 简介 2016 年对一种遗传上具有阿尔茨海默病风险的小鼠进行的一项最新研究表明，诱导伽马脑波可刺激大脑中的小胶质细胞清除与阿尔茨海默病相关的β淀粉样斑块。这是一个非凡的发现，因为它表明诱导伽马脑波可以治疗阿尔茨海默病，而不仅仅是治疗其症状。人体临床试验目前正在进行中，但尚未公布结果。
视觉系统支持飞行员在可变...
飞行员-飞机布局是较复杂的人机技术系统之一 [10, 30, 32, 43]。飞行员犯错的主要原因是在短时间内接收大量信息 [14, 15, 29, 30]。飞行员工作的一个特点是将注意力转移到仪表上，并同时从传入信号中插入信息 [6, 16, 29, 43]。这会带来许多风险，这些风险可能导致一系列危险事件，从而对机组人员和乘客的健康和生命构成威胁 [10, 30, 38]。合适的座舱设备可优化操作员和机器之间的功能划分，将危险降到最低。座舱应能够使遥控器与机器正确适配，反之亦然 [41, 43]。飞机飞行员或无人机操作员根据收到的情景信息采取行动 [5, 15, 32]。有了充分的信息，他就能正确地完成工作。当接收信号受到干扰或完全没有信号时，问题就开始了。这可能与机载仪器的读数有关，但也与直接从环境中接收的信息有关。2014 年 3 月 22 日，从 Kaniów EPKW 飞往 Mielec EPML 机场的一次紧急降落就是一个例子。由于着陆需要
合成视觉系统商用飞机...
用于异常姿态恢复的合成视觉系统商用飞机驾驶舱显示技术 Lawrence (Lance) J. Prinzel III、Kyle E. Ellis、Jarvis (Trey) J. Arthur、Stephanie N. Nicholas 美国国家航空航天局兰利研究中心 弗吉尼亚州汉普顿 Daniel Kiggins 上尉 美国国家航空航天研究所 弗吉尼亚州汉普顿 一项针对全球 18 起失控事故和事件的商业航空安全小组 (CAST) 研究确定，在其中 17 起事件中，缺乏外部视觉参考与机组人员失去姿态意识或能量状态意识有关。因此，CAST 建议开发和实施虚拟日间视觉气象条件 (VMC) 显示系统，例如合成视觉系统，该系统可以促进机组人员在类似于日间 VMC 环境中的姿态意识。本文介绍了高保真大型运输飞机模拟实验的结果，该实验评估了虚拟日间 VMC 显示器和“背景姿态指示器”概念，以帮助飞行员从异常姿态中恢复。12 名商业航空公司飞行员进行了多次异常姿态恢复，并收集了定量和定性相关指标。描述了该 CAST 计划和 NASA“飞机状态意识技术”研究项目下的实验结果和未来研究方向。最近的事故和事件数据表明，运输类飞机的空间定向障碍 (SD) 和能量损失状态意识 (LESA) 正在成为所有国内和国际运营中日益普遍的安全问题 (Bateman, 2010)。SD 是指对飞机姿态的错误感知，可直接导致失控 (LOC) 事件并导致事故或事件。LESA 的典型特征是无法监控或理解能量状态指示（例如空速、高度、垂直速度、指令推力），从而无法准确预测维持安全飞行的能力。LESA 的主要后果是飞机失速。CAST 对 18 起失控事故的研究表明，在其中 17 起事件中，缺乏外部视觉参考（即黑暗、仪表气象条件或两者兼有）与机组人员失去姿态意识或能量状态意识有关。虚拟日间 VMC 显示 虚拟日间 VMC 显示旨在为机组人员提供类似的视觉提示，这些提示在外部能见度不受限制时可用（即在 VMC 下观察到）。飞机状态意识联合安全分析 (JSAT) 和实施小组 (JSIT) 报告 (CAST, 2014a; CAST, 2014b) 建议，为了提供必要的视觉提示，防止机组人员的 SD/LESA 导致 LOC，制造商应开发和实施虚拟日间 VMC 显示系统，例如合成视觉系统。为了支持这一实施，CAST 要求美国国家航空航天局 (NASA) 进行研究，以支持定义虚拟日间 VMC 显示的最低要求，以实现提高机组人员对飞机姿态意识的预期功能；请参阅 CAST 安全增强 200 (SE-200)，标题为“飞机状态意识 - 虚拟日间 VMC 显示”。飞机状态感知 – 虚拟日间 VMC 显示器 NASA 开发了一个名为“飞机状态感知技术”（TASA）的项目，该项目部分解决了 CAST 的研究请求，以支持制造商设计和实施虚拟日间 VMC 显示器，这将提供必要的视觉提示以防止 SD/LESA 并有助于检测异常姿态和执行恢复。在大型运输飞机中，异常姿态在操作上定义为机头向上俯仰姿态大于 25 度、机头向下俯仰姿态大于 10 度、倾斜角大于 45 度或在这些参数范围内飞行但空速不适合条件。它们的预期功能是提高连续姿态、高度和地形感知能力，降低不稳定进近、无意中进入
便携式合成视觉系统 - ZG Optique SA
PSV 设备提供全方位的飞行准备、飞行中和任务后操作。PSV 实现直观的飞行数据指示（飞机运动的 3D 可视化 -“合成视觉”）和先进的数据处理功能，以提高飞行安全性。PSV 以易于理解的方式显示所有必要信息并提供直观的飞行指导，从而减少飞行员的工作量并提高情况意识。所有数据显示在安装在面板上的便携式 PC 的阳光下可读屏幕上。PSV 设备不需要复杂的安装程序，因为它是自带设备并且不会替代任何机载系统。因此，它是驾驶舱改造和驾驶舱现代化的最佳解决方案（考虑到性价比）。
油罐车远程视觉系统
控制台。吊杆通过集成在操作员控制台中的单独吊杆控制单元 (BCU) 进行控制。BCU 不是 TRVS 的一部分。TRVS 与 BCU 接口接收有关吊杆位置和状态的信息。此信息与信号器一起显示在加油图像顶部的图形叠加层中。视觉信息通过两个视频系统、一个监视视觉系统和一个立体视觉系统生成。这些系统共同构成了“加油机远程视觉系统”(TRVS)。监视视觉系统基于三个摄像头，覆盖超过 180 度的水平视野，位于 KDC-10 的两个翼尖之间，在后方。图像以全景视图显示在操作员控制台的三个监视器上。立体视觉系统基于两个瞄准加油杆尖端的摄像机的双通道图像。立体图像是通过使用快门系统获得的。操作员佩戴被动偏光眼镜，将图像分开，从而产生生动的立体图像。立体视觉系统还包括深度合成符号。该视觉系统适用于白天和夜间视觉（近红外）。TRVS 已被证明是一种高性能视觉系统，已在多次空对空加油试飞中展示了其潜力
用于车辆跟踪和Tra C监视的实时计算机视觉系统
增加对高速公路的拥堵以及与现有检测器相关的问题引起了人们对新车检测技术（例如视频图像处理）的兴趣。现有的商业图像处理系统在自由tra c中效果很好，但是这些系统具有充满拥堵，造型和照明过渡的DI文化。这些问题源于部分彼此阻塞的车辆，以及在各种照明条件下车辆出现不同的事实。我们正在开发一个基于功能的跟踪系统，用于在这些挑战性的条件下检测车辆。没有跟踪整个车辆，而是跟踪车辆功能，以使系统稳健至部分遮挡。在不断变化的照明条件下，系统是完全函数的，因为跟踪给定时刻的最显着特征。功能退出跟踪区域后，它们将使用常见的运动约束将它们分组为离散车辆。组代表单个车辆轨迹，可用于测量跨性行为参数以及适合改善自动监视的新指标。本文描述了与基于功能的跟踪相关的问题，介绍了原型系统的实时实现以及在大型数据集上的性能。＃1999 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。