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远程塔环境中较低帧率的影响
摘要 — 在航空领域，“远程塔台”是一个当前快速发展的概念，为机场提供经济高效的空中交通服务 (ATS)。其基本原理是依靠光学摄像机传感器，其视频图像从机场中继到位于任何地方的 ATS 设施，并显示在视频全景图上，以提供独立于塔台窗外视野的 ATS。带宽通常有限且昂贵，但在这种经济高效的系统中起着至关重要的作用。降低中继视频流的帧速率 (FR，以 fps 表示) 是节省带宽的一个参数，但会以视频质量为代价。因此，本文评估了在不影响操作性能和人为因素问题的情况下可以减少多少 FR。在我们的研究中，七名空中交通管制员观看了由德国航空航天中心 (DLR e.V.) 布伦瑞克-沃尔夫斯堡机场 (BWE) 的远程塔台现场测试平台录制的真实空中交通视频。在被动阴影模式下，受试者在四种不同的 FR 条件下（2 fps、5 fps、10 fps 和 15 fps）执行 ATS 相关任务，以客观衡量其视觉检测性能并主观评估其当前生理状态以及感知的视频质量和系统可操作性。研究结果表明，通过降低 FR，视觉检测性能和生理状态均不会受到影响。只有感知的视频质量和感知的系统可操作性会因降低 FR 而下降
钢框架抗震加固体系的开发...
地震在世界各地肆虐，对建筑物造成了大量破坏，但仍有许多建筑物不符合现行抗震规范要求，因此需要进行抗震加固。在许多情况下，地震引起的破坏主要集中在低层钢筋混凝土 (RC) 结构上，这些结构的基本自振周期接近地震的主频。人们提出了不同的方法来减轻结构响应并耗散地震引起的能量 (Kim 2019)。增加钢支撑等额外刚度是传统且广泛使用的抗震加固技术 (Park et al . 2012, Maheri and Yazdani 2016, Mohammadi et al . 2020))。此外，采用狭缝阻尼器等金属耗能装置也被认为是结构抗震设计和加固的另一种有效手段（Zhang et al. 2015；Lee and Kim 2017；Javidan and Kim 2020；Dereje and Kim 2022）。
微电网系统：迈向技术绩效评估框架
1弗劳恩霍夫太阳能系统ISE研究所，海德霍夫斯特拉斯2，79110弗莱堡，德国； jakob.ungerland@ise.fraunhofer.de 2 Fraunhofer Optronics，System Technologies和Image剥削ISB -AM AM AM VOGELHERD 90，98693 ILMENAU AM AM AST AST AST AST AST AST AST AST AST AST; cristian.monsalve@iosb-ast.fraunhofer.de（c.m.）; stephan.ruhe@iosb-ast.fraunhofer.de（s.r。）3弗劳恩霍夫能源经济学和能源系统技术IEE IEE，Königstor59，34119德国卡塞尔； thorsten.reimann@iee.fraunhofer.de（T.R.）; wolfram.heckmann@iee.fraunhofer.de（W.H.）4 Fraunhofer安全信息技术研究所Sit，Rheinstraße75，64295 Darmstadt，德国； hagen.lauer@sit.fraunhofer.de（H.L.）; Christoph.krauss@sit.fraunhofer.de（C.K。）*信函：sophie.marchand@ise.fraunhofer.de
适用于显微镜的高速 CCD 科学相机
Thorlabs 科学相机提供 USB 3.0、千兆以太网 (GigE) 或 Camera Link 接口供您选择。GigE 非常适合相机必须远离 PC 或需要由同一台 PC 控制多台相机的情况。GigE 和 Camera Link 相机配有 GigE 或 Camera Link 图像采集卡和电缆。由于大多数计算机都支持 USB 3.0，因此 USB 相机不附带卡；但是，下面单独提供一张卡。所有相机都附带电源和软件。有关包含内容的更多信息，请参阅“发货清单”选项卡。您的计算机必须有一个空闲的 PCI Express 插槽才能安装 GigE 或 Camera Link 接口。有关三个接口选项和推荐计算机规格的更多信息，请参阅“接口”选项卡。
使用生成对抗网络的未来框架预测
摘要摘要人类预测在不久的将来将会发生的事情的能力有助于对如何在这种情况下做出反应做出明智的决定。在本文中，我们开发了多个深神经网络模型，打算以先前的帧以序列生成下一帧。近年来，生成的对抗网络（GAN）在图像生成领域显示出令人鼓舞的结果。因此，在本文中，我们旨在创建和比较两个生成的对抗模型，通过将gan与卷积神经网络，长期短期内存网络和卷积LSTM网络相结合，为将来的框架预测创建。基于最先进的方式，我们试图在视觉和数值上改善模型的结果。通过比较我们的两个模型的输出，然后将它们与以前开发的模型进行比较，并为此目的提供了将来的研究范围，从而总结了本文。这项工作中提出的两个模型都基于未来框架预测的某些方面表现良好。本文中介绍的结果在未来预测领域至关重要，在机器人技术，自动驾驶和自主剂开发等领域中。
用于高程测定的机载数字帧相机成像
摘要 一台高分辨率数字 300 帧相机飞越安大略省多伦多的一个试验场，以获取重叠图像以确定高程。分析了一对选定的 1320 x 1035 图像，总面积为 0.91 x 1.0a 平方公里，像素为 0.69 平方米。对图像中的 24 个点进行了实地测量，并应用了光束平差算法，仅使用三个控制点对图像进行相对和绝对定位。残差的加权平均 IIMS 误差为 1.138m (x)、t.sgom (y) 和 0.927m (z)，总高程变化为 40m。尽管存在一些限制，例如缺乏相机校准，但仍获得了这种水平的精度。图像点选择困难，图像运动。这些结果鼓励进一步研究改进该技术并将其应用于大规模评估模型的开发。
加速框架中量子波包的断层扫描描述
摘要：研究加速框架中单个量子粒子（即量子波包）的层析成像。我们在移动参考系中写出薛定谔方程，其中加速度在空间中均匀分布，并且是时间的任意函数。然后，我们将这个问题归结为在存在均匀力场但具有任意时间依赖性的情况下，惯性框架中波包的时空演化研究。我们证明了高斯波包解的存在，其中位置和动量不确定性不受均匀力场的影响。这意味着，与无力运动的情况类似，不确定性乘积不受加速度的影响。此外，根据埃伦费斯特定理，波包质心根据粒子受到均匀加速度影响的经典牛顿定律移动。此外，与自由运动一样，波包在配置空间中表现出衍射扩散，但在动量空间中则没有。然后利用Radon变换确定加速框架中高斯态演化的量子断层扫描图，最后利用相关断层扫描空间中的光学和单纯形断层扫描图演化来表征加速框架中的波包演化。
参考框架引起的全息屏幕上的对称破坏
其中a（b）是普朗克单元中B的面积[1]。HP是由Bekenstein绑定在黑洞（BH）的热力学熵上的动机，传统上一直被束缚在绑定到的热力学熵，因此可以编码的经典信息，因此，一个独立的表面b，例如，一个独立的表面B，例如，伸展的地平线，BH [2，3]；有关评论，请参见[1，4]。但是，我们也可以从更一般的角度看待（1），是信息几何的基本原理，将A（有限的）最小表面B与任何（有限的）熵S相关联，因此与任何经典的宽度s位渠道相关联。可以构建这样的通道，而不会损失一般性，如下所示：让u = ab为有限的，封闭的量子系统，假设可分离性，| ab⟩= | A | B⟩在任何关注的时间间隔内，并写下交互：
使用格子结构的底盘框架设计和开发
摘要： - 这项研究的重点是利用电动摩托车的格子结构的创新底盘框架的设计和开发。该研究旨在优化框架的性能，重量和结构完整性，同时满足电动动力总成的独特要求。通过高级计算机辅助设计（CAD）和有限元分析（FEA），与传统的框架设计相比，格子结构旨在提供出色的扭转刚度和改善的处理特性。该研究探索了各种材料，包括低碳钢合金和轻质复合材料，以在强度和减轻体重之间达到最佳平衡。重点是考虑重心，重量分布和热管理等因素，将电池组和电动机有效地集成到框架内。该研究还调查了格子结构的制造性和成本效益，采用焊接和增材制造等技术来提高生产效率。需要进行大量的模拟和现实测试，以在各种负载条件下验证框架的性能，包括加速，制动和转弯。结果表明，整体底盘刚度，体重减轻和增强的骑手人体工程学的显着改善。这种创新的电动摩托车框架设计方法有助于可持续运输解决方案的发展，从而通过提供改进的性能，范围和骑手体验来彻底改变电动两轮车行业。
异常帧提取和对象跟踪混合机器学习
摘要 — 由于视频数据提供了多种实例的详细信息，使用视频数据进行事件检测变得越来越流行。这种流行增加了设备数量的使用和来自各种来源的数据量，这使得对异常事件的手动检测变得非常复杂，最近的研究要求高度及时和高度准确的自动化过程。因此，这项工作提出了一个三阶段解决方案来解决这个问题：使用混合分割过程进行物体检测，准确率为 97%，使用预先训练的机器学习模型检测物体，准确率为 98%，使用预测回归模型检测运动，平均时间为 58 纳秒。这项提议的工作已经展示了基准测试结果，并展示了高度准确的检测过程，使基于视频的监控更安全、更好。