基于RGB-D相机的多视角机械零件三维重建

为了低成本且高效的实现对机械零件的三维重建和参数测量,研究了利用RGB-D相机从6个角度拍摄机械零件,获得零件不同角度的深度图像与彩色图像,通过坐标转换将深度图像转换成点云数据。首先利用滤波算法去除点云噪声,分割出机械零部件的点云数据,并利用PCA主成分分析法计算点云数据的法向量;使用最近点迭代算法（ICP）实现相邻三视角点云数据的配准,得到正背面的点云,将正背面点云进行旋转融合得到最终的目标点云数据;最后使用泊松重建算法得到完整闭合的零件三维模型。实验结果表明本文的三维重建方法具有较好的鲁棒性和准确性,重建得到的三维模型细节清晰,点云误差较小。     

基于多Kinect的家具自由曲面造型扫描系统设计

为解决目前三维扫描系统存在的数据捕捉效率低、曲面扫描精度低等问题,基于Kinect传感器构建了家具自由曲面造型扫描系统。采用OpenNI开源框架来搭建多个Kinect传感器在服务器与驱动之间的交互桥梁,并将被测家具物体的深度图像转变成具有三维坐标值的点云数据。在三维点云数据的后处理阶段,使用PCL开发库实现家具自由曲面三维点云数据配准、融合,以及完整的家具自由曲面造型三维点云模型的展示。实验结果表明,该系统与传统系统相比,数据捕捉效率以及扫描精度更高,而且稳定性强。     

Kinect传感器的网络通信数据泄露自主感知系统设计

针对传统方法获取的网络通信深度信息不完整、数据传输安全性不高等问题,设计Kinect传感器的网络通信数据泄露自主感知系统.模糊推理方法结合专家经验构建Kinect传感器数据脆性评估体系,运用基于灰色关联分析及理想优基点法计算通信数据敏感度,获得敏感数据泄露漏洞挖掘目标;基于开源数据组件集,构建集数据收集整理、数据存储、态势展现等功能于一体的完整数据泄露自主感知系统.仿真结果表明,本文方法可有效增强通信数据安全性能,大幅降低数据泄露事件发生概率,为网络通信稳定运行提供扎实基础.     

基于Kinect传感器的织物悬垂性测试

织物的悬垂性能测试多局限于二维测试,不能直观地反映织物的三维外观形态。提出了一种新型测试方法,能够直接扫描得到织物的三维外观形态。通过Kinect传感器从试样的多个位置获取深度图像,建立三维场景,通过C++编程和图像处理软件的处理,提取试样的悬垂性能指标。将其与传统测试法获取的悬垂性能指标作比较,发现两者具有高度的相关性,从而验证了用Kinect传感器扫描获取试样的悬垂性能指标的测试方法具备可行性。     

基于Kinect骨骼跟踪技术的人机交互

基于Kinect提供的深度信息和骨骼跟踪技术进行手势识别,利用手势代替鼠标实现人机交互.首先,引入以人体为参考系的人体坐标系统,将手势位置通过坐标系变换映射到计算机屏幕,实现计算机屏幕上光标的位置显示和跟踪.其次,研究计算机操作系统响应鼠标事件的工作模式,设计固定的手势静态及动态工作模式,通过一定的映射关系将特定的一组手势与计算机系统基本操作指令进行对应.并定义状态机,根据手势状态触发系统操作事件,从而达到对计算机系统的体感控制.实验表明,该人机交互系统自然、合理、有效.     

基于Kinect的人体作业仿真方法研究

为了提高生产企业作业分析的效率和改善作业,提出了一种基于非介入式运动捕捉设备Kinect的人体作业仿真方法。首先利用Kinect对真实的人体作业动作进行捕获,获取所需的人体运动数据,接着在Kinect人体模型和人机工效软件DELMIA的人体模型之间建立映射,并在此基础上对DELMIA软件进行二次开发,最终实现由Kinect获取的人体运动数据驱动DELMIA里的虚拟人体进行仿真作业。仿真结果表明：基于Kinect的作业仿真方法在运动捕捉的适用环境、精确性和响应速度等方面都能很好地满足企业应用的要求。     

基于Kinect的三维人体重建

提出了一种利用Kinect设备识别和获取三维人体数据,并结合点云库(PCL)进行三维人体模型重建的新方法。为了达到三维人体重建的目的,在调整参考模型体型系数的基础上,同时利用了ICP迭代算法,将参考模型的点云数据同目标模型的点云数据进行配准。实验结果表明此种方法达到了重建的目的,具有实用性和可行性,同时体现了成本低、方便和实时性强的优点。     

一种以Kinect为基础的手势识别系统探讨

手势识别系统应用领域广阔,在以往的手势识别系统中,由于受技术限制,手势识别速度和稳定性受到一定的制约,kinect的出现变革了手势识别系统,完善了手势识别系统,本文主要介绍一种基于kinect的手势识别系统,该系统不仅具有较快的识别速度,识别稳定性较好,识别准确性更高.     

基于Kinect与九轴传感器的篮球训练系统的应用研究

篮球运动中篮球技术动作的准确运用至关重要,因此对于运动员动作的捕捉与规范也具有重要的意义.人体动作捕捉系统是一种利用数字信息技术来检测人体在三维空间中运动信息的技术,目前已广泛运用于虚拟现实、体感游戏等多个领域,基于Kinect与九轴传感器的智能篮球训练系统,通过九轴传感器与Kinect进行人体动作的数据采集,利用卡尔曼滤波算法对数据进行校正,运用多种算法实现数据匹配与动作相似度分析,帮助使用者在任何场地都可以直观了解自身技术动作的情况,对动作进行规范性指导.