一种改进可穿戴设备的血氧测量精度的传感器设计与验证

改进智能穿戴设备上传感器的数据采集方法,以及血氧测量和数据处理的方法,找到在动态测量过程中血氧数据更加精确的测量计算方法.修正现有算法分析模型,提取典型测量数据,设计新的变量标值,分析比较动态变化后的数据相关性,建立原始数据和输出动态血氧数据之间的关系变化模型,通过多人动态变化场景的数据采集实验验证了该方法的有效和精确.结果表明结合硬件设计、反射波长选择,通过血氧饱和度数值的动态变化反应血液中供氧情况,提出一个新的转换关系算法模型,得到精确度达到99％的血氧数据是非常实用和有效可行的方法.改进传统的投射式脉搏波血氧饱和度检测的算法模型到反射式脉搏波血氧饱和度的检测方式,提升其在智能穿戴设备上监测的血氧动态监测精度,该方法得到的数据对判定人体的健康状态和疾病类型非常有帮助.     

连续测量血氧饱和度的视觉方法

血氧饱和度是人体的重要生命体征指标.文章通过深入分析基于动脉血液容积脉搏波的生理活动机理,及基于容积脉搏波的血氧饱和度测量原理和方法,提出了一种基于视频的无创连续测量血氧饱和度的新方法.该方法通过混合光照射动脉血液,并采用摄像头捕获血流视频,最终根据血流容积和血液颜色的连续变化来逐拍计算出血氧饱和度.结果显示,与专业设备所测数据相比,该方法测量结果准确性高、稳定可靠.     

基于Android的血氧饱和度和脉率检测系统设计

血氧饱和度和脉率的检测在人们常规检查中有着重要意义,医院体检耗费大量人力物力。针对这种情况,提出一种基于Android平台的血氧饱和度、脉率参数检测系统。通过分析指端脉搏波数据得出多项生理参数,利用单片机对蓝牙模块的控制,实现与Android移动设备通信,完成生理参数的接收、显示,并进一步通过3G/4G网络,完成与百度云端数据库的数据交换。克服了传统有线设备移动不便的缺点,给病人检测带来便利。实验结果表明,采用该方法可以有效提高效率,实现远程监测,为家庭监护、远程医疗创造了条件。     

基于YOLOv5的智能果蔬识别与成熟果蔬计数系统的设计与实现

智慧农业是中国农业现代化的重要方向。将人工智能与农业生产相结合，设计并实现智能果蔬识别与计数系统，该系统基于YOLOv5训练模型，支持石榴、圣女果、草莓等五种果蔬类别与成熟数量的识别。该系统主要包括Android移动端应用和Web服务端应用。用户可以通过Android移动端摄像头设备实时采集农场中果蔬照片并进行种类与成熟度数量检测，管理员可以通过Web服务端应用实时监控用户数量、果蔬种类、每类果蔬检测数据等信息，辅助决策，方便统筹管理。     

智能移动设备在电化学检测分析中的应用

智能移动设备近年来发展迅速,市场占有率急剧增长。面向不同研究领域,与多种传感技术相结合的移动检测系统常见诸报道。该文综述了智能移动设备硬件和软件的迅速发展,以及为了满足日益增长的移动分析检测需求所开发的基于智能移动设备的分析检测方法,特别是智能移动设备在电化学检测分析中的应用。     

便携式血氧饱和度监测设备的研究

目前国内临床使用的血氧饱和度监测设备的体积和重量都比较大,不便携带,且大多为有线数据传输,给医生和患者的使用都带来了很大的不便。本文提出了一种利用指套式传感器探头监测血氧饱和度的便携式方案,相对于传统的血氧饱和度监测设备而言,它可以随时随地通过无线传输方式监测人体的血氧饱和度指标。     

基于光体积描述记成像技术的非接触低成本生理信息的检测

在最近几十年,人们对低成本、非接触和普适方法测量生理信息(心率、心率变异性、血氧饱和度等)产生了浓厚的兴趣。传统的临床测量生理信息的方法包括Ag/AgCl电极测量心率和心率变异性,二氧化碳分析仪测量呼吸率状态,脉搏血氧饱和度仪测量血氧饱和度。这些方法虽然可以获得完美的信号,但是他们价格昂贵、使用麻烦、不方便。基于光体积描述记成像技术检测生理信息提供了一个人体生理健康检测的新方法。血流速度、血流量和血压可间接地评估血容量,反过来,血容量间接反映了这些生理参数的变换。光在人体组织的反射或透射可以得到血容量的变化。使用电脑摄像头或手机摄像头扑捉的人体皮肤表面成像,通过对成像光信号的处理和分析,获得一些生理信息,如心率、呼吸率、心率变异性和血氧饱和度等。在本文中,我们回顾使用光体积描述记成像技术在非接触健康检测领域里的最新发展,论述面临的挑战和将来的发展方向。     

智能居家养老场景下跌倒检测摄像头的交互设计

在室内跌倒可能威胁到老年人的生命健康,为了更好地支持老年人在家中独立生活,提出了智能居家养老场景中跌倒检测摄像头的交互设计方案.通过对国内6座城市中422位老年人的线下问卷调研和一场6位老年人参与的工作坊,深入探索了老年人对跌倒检测摄像头的功能需求和交互偏好.调研结果使用主题分析的方法总结出老年人偏好语音和图像结合的多模态交互形式,并结合老年人提出的救助流程优化建议和其他功能诉求,丰富了智能居家摄像头的功能,如预设基础病信息和共享检测数据给医生等.最后,根据调研结果以微信小程序为载体,设计了摄像头的交互流程与图形界面,以期为相关研究提供参考.     

基于控件路径的跨设备UI自动化测试方法

随着移动应用的爆炸式增长,如何高效、正确地进行UI自动化测试成为了一个重要问题.传统自动化方法大多需手动编写测试脚本,自动化程度更高的录制回放方法则普遍具有跨设备能力不足的问题,而且现有断言机制已经不足以描述丰富的UI语义.针对上述问题,本文提出一种跨设备能力强且可以描述丰富UI语义的录制回放自动化测试方法.该方法使用控件路径精确定位控件,并结合跨设备UI自适应方法以提高跨设备能力;通过提出两种新的断言机制以支持与数字排序和图片相关的UI语义.在该方法基础上,本文面向Android和iOS应用程序实现了一种自动化测试框架RRF,实验结果表明RRF的回放成功率比其他自动化测试工具更高.     

跟随型智能小车边缘计算的边云协同系统设计

本文研究自动跟随行人的智能小车,由于智能小车自身的计算资源十分有限,因此本文采用了边云协同方法来解决该问题.本文在树莓派上安装摄像头组成一台树莓派小车,利用云端计算机结合目标检测算法对小车采集到的视频流进行实时处理,将计算结果回传给智能小车以指导其运动.实验结果表明,该边云协同系统可以实现自动跟随行人,且实时性好,稳定性强.本文所提出的方法解决了智能设备自身运算能力不足的问题,可以为未来智能设备的研发提供参考.     

面向地下空间探测的移动机器人定位与感知方法

提出了一种面向地下空间探测的移动机器人定位与感知方法。首先,针对地下空间的结构退化问题,构建了基于因子图的激光雷达／里程计／惯性测量单元紧耦合融合框架;推导了高精度惯性测量单元／里程计的预积分模型,利用因子图算法实现对移动机器人运动状态及传感器参数的同步估计。同时,提出了基于激光雷达／红外相机融合的目标识别方法,能够对弱光照环境下的多种目标进行识别与相对定位。试验结果表明,在结构退化环境中,本文方法能够将移动机器人的定位精度提升50%以上,并对弱光照环境中的目标实现厘米级的相对定位精度。     

Position estimation of a mobile robot using images of a moving target in intelligent space with distributed sensors

Latest advances in hardware technology and state-of-the-art of mobile robots and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. A mobile service robot requires the perception of its present position to co-exist with humans and support humans effectively in populated environments. To realize this, a robot needs to keep track of relevant changes in the environment. This paper proposes localization of a mobile robot using images recognized by distributed intelligent networked devices in intelligent space (ISpace) in order to achieve these goals. This scheme combines data from the observed position, using dead-reckoning sensors, and the estimated position, using images of moving objects, such as a walking human captured by a camera system, to determine the location of a mobile robot. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the ISpace. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated robot's position are derived. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used for the estimation of the mobile robot location. The proposed approach is applied for a mobile robot in ISpace to show the reduction of uncertainty in determining the location of a mobile robot, and its performance is verified by computer simulation and experiment.     

基于SM2的双方共同签名协议及其应用

移动互联网近年来发展迅速,移动智能设备的持有率大大增加,使用范围也不断扩大,保护用户信息安全的重要性也随之提升,但由于设备的计算能力有限,增加了密钥泄露的威胁,移动设备中存储的敏感信息也日益成为攻击目标,导致在移动设备上生成的数字签名在司法举证时难以认定是私钥的所有人签署.随着5G技术和物联网技术的发展,移动设备的应用将更加广泛,该问题亟待解决.5G技术的特点包括高带宽和低延迟,这为该问题的解决提供了可能性.双方共同签名是门限群签名的特殊形式,双方共同签名协议要求签名所用私钥的一部分存储在服务器中,增加了服务器认证用户的机会,进而加强了所生成数字签名的法律效力.SM2是国家密码管理局于2010年发布的椭圆曲线公钥密码算法,是国家公钥密码算法标准GM/T 0003.2-2012,包含了数字签名算法,密钥交换协议和公钥加密算法.基于SM2的共同签名协议依旧较少,缺乏高效的可证明安全的共同签名协议.因此本文提出了一个基于SM2的双方共同签名协议.该协议适用于单个服务节点服务大量客户端的场景,例如5G环境下的物联网场景.技术上看,该协议是可证明安全的,且服务器在进行一次共同签名时可以只进行一次标量乘计算.在基本协议的基础上,考虑实际需求,我们给出了一个扩展的应用协议,增加了服务器对客户端的认证和数字证书颁发的流程.     

针对图像自适应显示的视觉注意力模型

图像在移动设备上的使用越来越广泛,但是各种不同的显示环境需要对图像进行自适应的显示,针对这个问题作者提出了基于视觉注意力的图像自适应显示的方法,而其基础是针对图像视觉注意力的建模。该文提出了一种有效地描述视觉注意力的模型,区别于把图像作为一个整体进行考虑的方法,把图像分解成一系列的注意力对象,并通过对视觉注意力对象的尺寸估计、区域约束分割、基于区域的显著度计算等步骤确定注意力对象的属性。实验结果证明了该模型的有效性。     

Three-dimensional position estimation method via AM pulse light modulation and an application to control multiple UAVs

ABSTRACT

In this study, a three-dimensional position estimation is proposed to estimate self-position via amplitude-modulated pulse infrared light to solve the problem of position estimation from an existing device used in the cooperation of unmanned air vehicles (UAVs) that can be used in various environments. The proposed method estimates self-position as the distance between the receiver and the transmitter and the angle of direction by attenuation of amplitude-modulated pulse infrared light. By attaching a transmitter to a leader UAV and a receiver to follower UAVs, the cooperation flight can be achieved. The following three experiments are conducted: (1) evaluation of the accuracy of self-position estimation, (2) implementation of the proposed method on an UAV, and (3) evaluation of the robustness of the proposed method in an outdoor environment. The findings confirm the effectiveness of the proposed method. The proposed approach allows estimation of position with high speed, precision in various environments, and low-cost devices.     

适用于便携式设备的深度神经网络眼动跟踪

针对目前眼动跟踪方法难以适用于智能手机、平板电脑等便携式设备的问题,提出一种基于大规模数据集的眼动跟踪方法。首先,通过众包法构建大规模数据集;然后,使用该数据集训练一个深度神经网络,用于端对端的预测。最 后,训练一个更小更快的网络进行优化,使所提方法在移动设备上的运行具有一定的实时性。实验结果表明,与其他类似方法相比,所提方法具有更好的跟踪鲁棒性以及数据泛化能力。在移动设备中的运行速度可达10~15 帧/s。在未校正的情况下,该方法在手机和平板电脑中的预测误差分别是1.71 cm和2.53 cm。校正后,误差分别降至1.34 cm和2.12 cm。      

Multipoint infrared laser-based detection and tracking for people counting

Laser devices have received increasing attention in numerous computer-aided applications such as automatic control, 3D modeling and virtual reality. In this paper, aiming at people counting, we propose a novel people detection and tracking method based on the multipoint infrared laser, which can further facilitate intelligent scene modeling and analysis. In our method, a camera with the infrared lens filter is utilized to capture the monitored scene where an array of infrared spots is produced by the multipoint infrared laser. We build a spatial background model based on locations of spots. Pedestrians are detected by clustering of foreground spots. Then, our method tracks and counts the detected pedestrians via inferring the forward–backward motion consistency. Both quantitative and qualitative evaluation and comparison are conducted, and the experimental results demonstrate that the proposed method achieves excellent performance in challenging scenarios.

     

ZigBee网络技术研究综述

ZigBee是一种供移动电子设备使用的短距离、低功耗、低速率的无线通讯技术, 在智能交通、环境监测等许多领域有广泛的应用, 已成为当前的一个研究和应用热点. 对ZigBee网络拓扑结构、路由选择方法和基于网关的ZigBee互连技术进行分析和综述, 提出了ZigBee技术待解决的问题和未来的研究方向.     

基于改进 L-K 光流的 WebAR 信息可视分析方法

摘 要：信息可视化技术结合移动增强现实(MAR)技术在目标跟踪领域仍然存在设备计算 负载过大的问题。若仍坚持采用同跟踪平面图像特征点的方案来跟踪立体对象各角度的特征点, 则目标跟踪过程所需要获取的多角度特征点数据无疑会加重跟踪过程的计算压力,进而导致移 动设备负载过大,最终影响模型渲染,所渲染的模型常出现剧烈抖动、卡顿或运动滞后于目标 物的现象。针对上述问题,提出了一种基于改进的 L-K (Lucas-Kanade)光流跟踪算法的 WebAR (基于 Web 端的 MAR 技术)解决方案,将特征点的跟踪问题转化为光流估计问题以及一种优化 的三维信息可视化交互策略。实验结果表明,该方法能够提高 MAR 在跟踪目标时的计算效率 和稳定性,丰富信息可视化的呈现效果和交互方式。