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PCO.PANDA 26 DS
PCO.PANDA 26 SCMOS传感器的出色全球快门功能使其成为有效双成像的理想候选者 - 在流量分析中执行所有类型的P文章I Mage V Elocimetry测量的先决条件。在PIV中，将光散射颗粒添加到正在测试的流量中。 激光束被形成光板，在时间间隔ΔT时用短脉冲两次照亮散射颗粒。 此时间间隔的下限由相机的双快门相互构图定义。 将散射的光记录到高分辨率数码相机的两个连续帧上。 较短的双快门相互交流时间，可以分析的流速越高。在PIV中，将光散射颗粒添加到正在测试的流量中。激光束被形成光板，在时间间隔ΔT时用短脉冲两次照亮散射颗粒。此时间间隔的下限由相机的双快门相互构图定义。将散射的光记录到高分辨率数码相机的两个连续帧上。较短的双快门相互交流时间，可以分析的流速越高。
数字图像传感器的演进和新前沿 - Eric Fossum
自史前时代以来，捕捉图像就是人类的活动，近 200 年来，相机捕捉一直是人类文化的一部分。图像传感器是每台数码相机的核心，将光转换为适合计算机传输、存储和处理的电信号，供机器和人类使用。图像传感器从 21 世纪甚至更早开始就对人类文化产生了强烈的影响。数码相机最初是用电荷耦合器件 (CCD) 图像传感器实现的，目前是用互补金属氧化物半导体 (CMOS) 图像传感器 (CIS) 实现的。这些相机广泛应用于移动智能手机、汽车、网络摄像头、医疗设备、安全系统、国防技术和空间等许多领域。基于图像的社交媒体（如 Facebook、Instagram、YouTube 和 TikTok）对社会的影响，无论是好是坏，都不能低估。然而，一个无可争议的积极影响是每个口袋里的相机都有助于社会正义。例子包括乔治·弗洛伊德事件的视频；阿拉伯之春；以及2020 年 1 月 6 日的国会事件，以及支持执法声明的视频。
利用神经接口和深度学习感知人手的全部动态
摘要 — 神经控制运动的理论主要基于运动传感设备，这些设备可以捕捉预先定义的解剖标志的动态。神经肌肉接口，例如表面肌电图 (sEMG)，理论上可以通过感知由运动的最终路径（运动单元）传输的运动命令来超越基于运动的技术所施加的限制。运动单元活动的记录可以连续地预测时间和空间中的动力学和运动学，而不受数码相机或惯性传感器所遭受的几个生物和物理限制。然而，目前的 sEMG 解码算法只能预测几个自由度（<3）。通过结合无标记机器视觉和高密度 sEMG 电极，我们旨在检验以下假设：受生理启发的深度神经网络可以像数码相机一样精确地重建人手的运动，并且还具有预测潜在力量（例如，抓住一杯咖啡）的额外好处。我们证明，我们的深度学习模型可以在自然运动任务中，通过仅放置在外部手部肌肉上的 320 个 sEMG 传感器，以可忽略不计的误差持续预测手部的所有自由度。我们的深度学习模型能够显示 3D 手部运动学和等长收缩期间手指的全部力量范围。目前的结果表明，将深度学习应用于 EMG 信号可以前所未有地表示最终的运动神经代码。
34 次探险摄影
35 毫米格式胶片摄影能够以合理的成本产生满足所有正常使用需求的图像质量；大多数探险队成员都熟悉这种技术，并且不需要新技能；传统相机相对坚固耐用，并且不依赖电池。但是，胶片相机拍摄的照片只有在处理后才能查看，图像不能直接用于传输，胶片在运输过程中容易损坏，并且运行成本很高，特别是与实际要求的图像质量相比。数码摄影可以大大节省文献成本，因为不需要胶片处理，而且图像易于在现场查看。图像很容易立即标注入藏代码、描述和发现地点；它们很容易通过卫星电话传输到网站；标本、疾病、事故等图像可以通过电子邮件发送给驻地顾问，以供鉴定或提供建议。但是，设备耐用性较差，而且都依赖电池供电；数码相机最好与计算机配合使用（尽管不是必需的）；初始成本（包括培训）可能很高；图像质量可能受限于出版用途（见下文“数码相机”）。总之，当条件极其苛刻或需要高质量复制图像且不需要传输图像时，基于胶片的摄影是最佳选择。当需要大量图像进行记录保存时，当条件
BuckEye 情况说明书 - 机载高分辨率数字成像系统
空中系统独立于平台，重约 30 磅。Buckeye 传感器可以在各种高度下工作，根据所需的图像分辨率和图像幅宽，各种配置选项可以满足每种战术应用。该系统由一台数码相机（用于拍摄某个区域的近地面照片）、陀螺仪（用于测量飞机的滚动、俯仰和偏航）、一个加速度计、一个封闭的处理器和数据存储系统以及一台笔记本电脑（用于控制传感器并在飞行过程中监控收集情况）组成。
使用数码摄影向学生讲授白平衡和色彩校正
传统上，很难向图形通信专业的学生解释光源对彩色图像的影响，因为必须先冲洗胶片才能获得反馈。然而，数码相机的出现使人们不仅可以用照片捕捉正确的颜色，还可以故意捕捉不正确的颜色。此外，几乎可以立即向学生提供反馈。由于原始照片的质量和准确性会影响所有后续过程，本文将描述一个演示活动，教学生为什么以及如何捕捉与原始场景非常接近的图像、校准显示器的重要性以及如何使用图像编辑软件来纠正错误捕捉的图像。
利用智能手机开展众包项目
a Hochschule für Technik Stuttgart，Schellingstr 24，70174 Stuttgart，德国 - (eberhard.guelch，shohrab.uddin)@hft-stuttgart.de b Imkerverein Waiblingen e.V.Waiblingen，德国 - bernhardwilli@web.de ICWG III/VII 关键词：花朵识别、蜂蜜产量网络门户、地理定位、无人机 摘要：Beesmart 项目旨在利用智能手机的众包方法推导出蜜蜂的地理定位产量目录。因此，核心问题是智能手机应用程序 (App2bee) 的设计以及花朵识别软件的设计，该软件使用智能手机的传感器信息和开花时间信息来识别和定位花朵。实施的花卉识别基于“最小视觉词袋”方法。分类准确率可达到约 60-70%，当然，这受花卉种类繁多的影响，也受图像拍摄方式以及图像质量和分辨率的影响。通过在触摸屏上应用先验简单的手动分割将图像焦点放在所讨论的花朵上，分类结果得到进一步改善。介绍了 App2Bee 的设计和功能，然后详细介绍了通信、数据库和 Web 门户组件。在项目的第二部分，使用固定翼无人机系统研究对蜜蜂很重要的较大花卉区域的分类，该系统配备两种不同类型的相机，即 RGB 数码相机和 NIR 数码相机。当然不可能识别单朵花，但可以证明，相同花朵的较大花田，例如红三叶草，可以用这种方法进行分类。利用现有数据，还可以对裸地、道路、低牧场、高牧场以及混合牧场进行分类。对于高牧场，可以自动识别花簇，如蓍草。1.简介