检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2025年第1期30卷 188-197页

作者：杨山张永飞蒲养林杨航远北京航空航天大学计算机学院北京100191 北京航空航天大学数字媒体北京市重点实验室北京100191 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室北京100191

目的在行人再识别中,行人朝向变化会导致表观变化,进而导致关联错误。现有方法通过朝向表示学习和基于朝向的损失函数来改善这一问题。然而,大多数朝向表示学习方法主要以嵌入朝向标签为主,并没有显式的向模型传达行人姿态的空间结构,... 详细信息

目的在行人再识别中,行人朝向变化会导致表观变化,进而导致关联错误。现有方法通过朝向表示学习和基于朝向的损失函数来改善这一问题。然而,大多数朝向表示学习方法主要以嵌入朝向标签为主,并没有显式的向模型传达行人姿态的空间结构,从而减弱了模型对朝向的感知能力。此外,基于朝向的损失函数通常对相同身份的行人进行朝向聚类,忽略了由表观相似且朝向相同的负样本造成的错误关联的问题。方法为了应对这些挑战,提出了面向行人再识别的朝向感知特征学习。首先,提出了基于人体姿态的朝向特征学习,它能够显式地捕捉人体姿态的空间结构。其次,提出的朝向自适应的三元组损失主动增大表观相似且相同朝向行人之间的间隔,进而将它们分离。结果本文方法在大规模的行人再识别公开数据集MSMT17(multi-scene multi-time person ReID dataset)、Market1501等上进行测试。其中,在MSMT17数据集上,相比于性能第2的UniHCP(unified model for human-centric perceptions)模型,Rank1和mAP值分别提高了1.7%和1.3%;同时,在MSMT17数据集上的消融实验结果证明本文提出的算法有效改善了行人再识别的关联效果。结论本文方法能够有效处理上述挑战导致的行人再识别系统中关联效果变差的问题。

关键词：行人再识别行人朝向自适应朝向表观相似朝向感知

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机器人智能关节驱控结构一体化设计方法研究

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纺织学报 2022年第3期43卷 160-167页

作者：莫帅周长鹏李旭杨振宁刘辉华高瀚君天津工业大学机械工程学院天津300387 天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387 东莞市德晟智能科技有限公司广东东莞523000 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191

为减少纺织机器人所占空间并提高其控制性能,研制了一款用于落纱理管的新型纺织机器人腰部关节。采用有刷电动机为动力源,以STM32F103T8U6为主控芯片,以L9110S为驱动芯片,利用磁编码器AS5600与安装在输出轴末端的磁铁产生霍尔效应,实现... 详细信息

为减少纺织机器人所占空间并提高其控制性能,研制了一款用于落纱理管的新型纺织机器人腰部关节。采用有刷电动机为动力源,以STM32F103T8U6为主控芯片,以L9110S为驱动芯片,利用磁编码器AS5600与安装在输出轴末端的磁铁产生霍尔效应,实现腰部关节速度、位置的检测;通过对比单速度闭环控制和转速、电流双闭环系统,在控制算法上采用转速、电流双闭环比例积分(PI)控制系统进行调速;采用控制器局域网络(CAN)总线通信,以减少多关节布线的复杂程度。结果表明,所设计的机器人关节能有效减小体积,体现微型化设计,且使用范围更广泛,双闭环控制系统达到稳态的时间比单闭环控制缩短了30%。

关键词：纺织机器人机器人腰部关节有刷电动机双闭环控制 CAN总线

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虚拟现实技术在神经运动康复中的应用综述

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第9期36卷 1311-1327页

作者：萧演清白洪铭郑佳李中原李晓光郝爱民高阳北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室北京100191 北京航空航天大学生物与医学工程学院生物材料与神经再生北京市重点实验室北京100191 首都医科大学北京儿童医院心脏中心北京100045 解放军总医院第七医学中心儿科医学部北京100007

作为典型的医工交叉应用,基于虚拟现实(VR)的运动康复技术研究近年来获得了越来越多学者的关注.通过对近年来相关研究工作的梳理总结,首先分析了VR技术改善运动神经功能的3个出发点:一是利用VR优化运动想象效果,二是虚拟环境可提供重复... 详细信息

作为典型的医工交叉应用,基于虚拟现实(VR)的运动康复技术研究近年来获得了越来越多学者的关注.通过对近年来相关研究工作的梳理总结,首先分析了VR技术改善运动神经功能的3个出发点:一是利用VR优化运动想象效果,二是虚拟环境可提供重复性任务训练,三是虚拟学习任务向现实世界中的迁移.随后,总结了设计虚拟康复环境时所需考虑的3个核心要素:运动的可视化呈现、即时的行为反馈机制和丰富的上下文信息.接着,回顾了虚拟现实在脑卒中及脊髓损伤等神经损伤康复中的最新应用进展,展示了VR康复技术的临床潜力和初步成效.最后,归纳总结了虚拟现实在神经康复应用中面临的核心问题:深入理解VR中各种感官信息在产生神经过程中的关键影响机制,是充分发掘VR技术应用潜力的关键所在.综述旨在为虚拟现实在神经运动康复领域的临床应用与实验研究提供理论支撑与技术参考.

关键词：虚拟现实神经康复运动想象运动可视化

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振动环境下头盔对飞行员椎间盘生物力学响应影响

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医用生物力学 2024年第6期39卷 1050-1057页

作者：刘景龙徐鹏王丽珍樊瑜波北京航空航天大学生物力学与力生物学教育部重点实验室北京市生物医学工程高精尖创新中心生物与医学工程学院北京100191 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)医工交叉科创中心杭州311115 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室北京100191 北京航空航天大学医学科学与工程学院北京100191

目的探究振动环境下头盔对飞行员椎间盘响应的影响。方法基于人体颈椎计算机断层扫描图像,建立C5~6颈椎节段的多孔介质有限元模型。对验证后的模型施加A、B、C头盔和无头盔4种工况载荷,开展时长3600 s振动分析,考虑振动频率影响,得到髓... 详细信息

目的探究振动环境下头盔对飞行员椎间盘响应的影响。方法基于人体颈椎计算机断层扫描图像,建立C5~6颈椎节段的多孔介质有限元模型。对验证后的模型施加A、B、C头盔和无头盔4种工况载荷,开展时长3600 s振动分析,考虑振动频率影响,得到髓核和基质的最大多孔压力与最大主应力。结果在同一振动频率下,髓核和基质的最大多孔压力逐渐降低并趋于平稳,髓核和基质最大多孔压力曲线在B头盔情况下最高,C、A头盔次之,无头盔最小。B头盔情况下髓核的最大主应力曲线高于C、A头盔和无头盔。在5、9 Hz振动频率下,不同头盔作用时基质的最大主应力随时间增加,在约1200 s后逐渐接近且趋于稳定。同一头盔情况下,在加载1200~2400 s后,髓核在9 Hz下最大主应力曲线高于5、1 Hz曲线。基质在9、5 Hz下的最大主应力曲线接近,均高于1 Hz情况。结论不同头盔对椎间盘内髓核和基质多孔压力有显著影响,振动频率的升高导致基质的最大主应力增加。

关键词：振动载荷飞行员颈部损伤椎间盘退化多孔介质建模多孔压力

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软骨终板退化对颈椎椎间盘物质运输和力学响应的影响

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应用数学和力学 2024年第6期45卷 763-774页

作者：刘景龙徐鹏李侨王丽珍樊瑜波北京航空航天大学生物力学与力生物学教育部重点实验室北京市生物医学工程高精尖创新中心生物与医学工程学院北京100191 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新研究院) 杭州311115 北京航空航天大学医学科学与工程学院北京100191 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室北京100191

软骨终板内的液体流动是椎间盘营养供给和代谢废物运输的主要途径.退化的终板刚度增加、渗透性和含水量下降,会影响椎间盘内物质运输和力学响应.基于人体颈椎计算机断层扫描数据建立了C5-C6节段的多孔介质有限元模型.对验证后的模型施... 详细信息

软骨终板内的液体流动是椎间盘营养供给和代谢废物运输的主要途径.退化的终板刚度增加、渗透性和含水量下降,会影响椎间盘内物质运输和力学响应.基于人体颈椎计算机断层扫描数据建立了C5-C6节段的多孔介质有限元模型.对验证后的模型施加压缩、前屈、后伸、轴向旋转和侧弯五种载荷,通过改变终板渗透性、孔隙比和模量,分析了正常、钙化和硬化三种状态下椎间盘的响应.结果表明:软骨终板退化增加了软骨终板和髓核的多孔压力,降低了软骨终板的流体速度.前屈载荷下,与正常终板对比,钙化和硬化终板导致髓核内流体的多孔压力分别增加了50.8%和88.9%.退化终板渗透率和含水量的降低导致髓核内液体不易流动,增加了髓核基体的应力,在压缩和轴向旋转载荷下,硬化终板导致髓核基体的最大主应力分别增加了122.2%和100.0%.

关键词：软骨终板退化多孔介质建模流体多孔压力数值计算

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基于Spark模型的路段行车时间计算方法

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无线互联科技 2023年第22期20卷 101-107页

作者：任刚李鑫赵开新刘小杰张阳郜广兰河南工学院计算机科学与技术学院河南新乡453003 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 河南省生产制造物联大数据工程技术研究中心河南新乡453003 新乡市虚拟现实与系统重点实验室河南新乡453003 河南工学院数据挖掘与智能计算研究所河南新乡453003

近年来,高清摄像头广泛应用于城市交通系统,产生了大量交通卡口过车数据集。该数据集为路段行车时间计算提供了一个良好的数据源。但是,由于该数据集规模较大,现有算法通常采用MapReduce大数据并行模型进行计算以提高效率。然而,现有基... 详细信息

近年来,高清摄像头广泛应用于城市交通系统,产生了大量交通卡口过车数据集。该数据集为路段行车时间计算提供了一个良好的数据源。但是,由于该数据集规模较大,现有算法通常采用MapReduce大数据并行模型进行计算以提高效率。然而,现有基于MapReduce模型的路段行车时间计算方法采用两作业迭代完成,两作业之间存在涉及大规模磁盘数据存储,额外消耗了时间,导致性能下降。为此,文章提出一种基于Spark大数据模型的路段行车时间Spark-CoRLTT计算方法,该方法通过1次作业完成计算,避免了额外磁盘数据存储,节约了计算时间。实验证明,文章提出的算法在数据规模较大的情况下,计算性能显著提升。

关键词：大规模交通卡口过车数据 Spark计算模型路段行车时间

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基于Spark大数据计算模型的遗传算法深度前馈神经网络训练算法

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河南工学院学报 2023年第5期31卷 14-22页

作者：任刚李鑫刘小杰张阳郜广兰肖东栩河南工学院计算机科学与技术学院河南新乡453003 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 河南省生产制造物联大数据工程技术研究中心河南新乡453003 新乡市虚拟现实与系统重点实验室河南新乡453003 河南大学欧亚国际学院河南开封475000

新兴的Spark大数据并行计算模型为实现遗传算法深度前馈神经网络数据并行训练提供了一个可能的选择。但是,Spark模型有其特有的数据编码规则和转换规则,目前尚无成熟方法在该模型上实现GADFNN训练。为此,研究了Spark模型的数据编码和转... 详细信息

新兴的Spark大数据并行计算模型为实现遗传算法深度前馈神经网络数据并行训练提供了一个可能的选择。但是,Spark模型有其特有的数据编码规则和转换规则,目前尚无成熟方法在该模型上实现GADFNN训练。为此,研究了Spark模型的数据编码和转换规则与GADFNN训练的内在关系,提出一个基于Spark模型的GADFNN训练算法——Spark-GADFNN。实验表明,提出的Spark-GADFNN训练算法在中、大规模数据集上,训练时间分别缩短为传统算法的18.18%和16.67%。

关键词： Spark计算模型遗传算法深度前馈神经网络模型训练

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虚拟现实技术用于龋坏识别教学

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北京大学学报（医学版） 2021年第1期53卷 139-142页

作者：赵思铭赵晓含张杰王党校王晓燕北京大学口腔医学院·口腔医院牙体牙髓科国家口腔疾病临床医学研究中心口腔数字化医疗技术和材料国家工程实验室口腔数字医学北京市重点实验室北京100081 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191

目的:基于虚拟现实牙科模拟系统UniDental开发龋坏识别软件,应用于口腔医学专业本科生临床前期龋坏识别教学,提高学生识别龋坏组织的能力。方法:基于UniDental系统进行龋坏识别软件开发,在软件中建立抽象龋洞模型,将龋洞分为浅、中、深3... 详细信息

目的:基于虚拟现实牙科模拟系统UniDental开发龋坏识别软件,应用于口腔医学专业本科生临床前期龋坏识别教学,提高学生识别龋坏组织的能力。方法:基于UniDental系统进行龋坏识别软件开发,在软件中建立抽象龋洞模型,将龋洞分为浅、中、深3层,各层内赋予相同的硬度值和粗糙度值,其中硬度值随深度增加而增大,粗糙度值随深度增加而减小。被试选取北京大学口腔医学院2014级口腔医学专业临床前期教学阶段学生64人,使用Unidental系统的龋坏识别软件,操作力反馈手柄,分别在龋洞模型的浅层、中层、深层进行垂直向硬度探查和水平向粗糙度探查操作培训,完成培训后进行问卷调查,以1~5分评价各项力反馈效果的真实性和对龋坏识别能力提高的帮助度,选择个人倾向的教学模式,并进行相应的统计学分析。结果:各层硬度、粗糙度及其各自变化梯度评分的中位数均为4,表示比较真实;浅层、中层、深层硬度评分结果对硬度变化梯度评分的影响均有统计学意义(P<0.05);浅层、中层粗糙度评分结果对粗糙度变化梯度评分的影响有统计学意义(P<0.05);本实验对学生能力的提高比较有帮助(中位数为4),各层硬度和硬度变化梯度评分结果对学生能力提高帮助度的影响有统计学意义(P<0.05);90.4%的学生支持传统离体牙教学模式。结论:虚拟现实技术对学生龋坏识别能力提高比较有帮助,但无法取代传统教学,可作为传统离体牙教学模式的补充。

关键词：虚拟现实龋齿培训仿真系统,模拟系统口腔医学

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基于深度学习的儿童龋齿人工智能识别系统雏形的开发

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中华口腔医学杂志 2021年第12期56卷 1253-1260页

作者：李若竹朱俊霞王媛媛赵双云彭楚芳周琼孙瑞青郝爱民李帅王勇夏斌北京大学口腔医学院·口腔医院儿童口腔科国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔数字化医疗技术和材料国家工程实验室口腔数字医学北京市重点实验室100081 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室 100191 北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心口腔修复教研室国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔数字化医疗技术和材料国家工程实验室国家卫生健康委口腔医学计算机应用工程技术研究中心口腔数字医学北京市重点实验室100081

目的通过深度学习的方法,开发具备判断儿童牙齿是否龋坏尤其是判断未成洞龋能力的人工智能识别系统雏形。方法收集北京大学口腔医学院·口腔医院儿童口腔科2013年10月至2020年6月拍摄的符合纳入标准的全身麻醉治疗前患儿单颌口内数... 详细信息

目的通过深度学习的方法,开发具备判断儿童牙齿是否龋坏尤其是判断未成洞龋能力的人工智能识别系统雏形。方法收集北京大学口腔医学院·口腔医院儿童口腔科2013年10月至2020年6月拍摄的符合纳入标准的全身麻醉治疗前患儿单颌口内数码照片712张,以记录完备的治疗后病历诊断结合口内像确定牙齿是否龋坏以及龋的类型,具体包括:已成洞的龋(成洞龋)、未成洞的窝沟龋、边缘嵴釉质未破坏的邻面龋(未成洞邻面龋)。由儿童口腔科医师使用VoTT软件(Windows 2.1.0,Microsoft,美国)对不同牙齿及龋坏类型进行标注。分5个标签组:未成洞窝沟龋、未成洞邻面龋、完好无龋坏的牙齿邻面、成洞龋及无龋牙(含已完好充填的牙齿);每个标签组数据按6.4∶1.6∶2.0的比例采用随机数表的方法随机分为训练集、验证集和测试集数据。采用标注后的训练数据集进行深度学习训练,并建立龋齿人工智能识别系统,以龋坏概率大于50.0%作为患龋的判断标准输出判断结果,并对测试集数据进行识别。应用灵敏度、特异度等作为识别各类龋坏准确性的指标评价人工智能系统的判断能力。结果712张单颌口内照片经分割标注得到未成洞窝沟龋953张,未成洞邻面龋1002张,成洞龋3008张,无龋牙3189张,无龋邻面862张,共计9014张图像数据。测试集的识别结果:对成洞龋识别灵敏度和特异度分别为96.0%和97.0%;对未成洞窝沟龋灵敏度为95.8%,特异度99.0%;对未成洞邻面龋灵敏度为88.1%,特异度97.1%。结论本研究构建的儿童龋人工智能识别系统雏形,具备判断龋坏的能力,对同组样本该系统不仅能准确判断成洞龋,对未成洞的窝沟龋、边缘嵴釉质未破坏的邻面龋也能准确判断。

关键词：龋齿人工智能儿童口腔医学深度学习计算机系统

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基于深度学习的恒牙牙菌斑智能判读系统的建立及其相关影响因素分析

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中华口腔医学杂志 2021年第7期56卷 665-671页

作者：游文喆郝爱民李帅张子一李若竹孙瑞青王勇夏斌北京大学口腔医学院·口腔医院儿童口腔科国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔数字化医疗技术和材料国家工程实验室口腔数字医学北京市重点实验室100081 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室100191 北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔数字化医疗技术和材料国家工程实验室国家卫生健康委口腔医学计算机应用工程技术研究中心口腔数字医学北京市重点实验室100081

目的建立基于人工智能技术的牙菌斑智能判读系统,分析影响其判读结果的相关因素。方法2018年10月至2019年6月用家用口腔内镜(1280×960像素,东莞立港医疗器材有限公司)拍摄北京大学口腔医学院的25名研究生志愿者[男性12名,女性13名... 详细信息

目的建立基于人工智能技术的牙菌斑智能判读系统,分析影响其判读结果的相关因素。方法2018年10月至2019年6月用家用口腔内镜(1280×960像素,东莞立港医疗器材有限公司)拍摄北京大学口腔医学院的25名研究生志愿者[男性12名,女性13名,年龄(23±3)岁]口内牙齿唇颊侧照片,使用菌斑染色剂(Cimedical,日本)进行菌斑染色后,用同样拍摄方法再次拍摄照片,共收集符合纳入标准的549组恒牙牙菌斑染色前后的牙齿照片。将549组图像采用随机数字表法分为440组训练数据集和109组测试数据集。设计并实现基于DeepLab的深度学习模型,采用LabelMe软件(Windows版3.2.1,MIT,美国)进行标注,对标注后的440组训练数据集进行训练,并据此建立恒牙牙菌斑智能判读系统,使用平均交并比(mean intersection over union,MIoU)作为评估该算法识别准确性的量化指标,用建立的恒牙牙菌斑智能判读系统对109组测试照片进行判读。使用Matlab软件(Windows版R2017a,MathWorks,美国)提取109组照片的牙菌斑边缘线,计算菌斑边缘线像素点个数,以此衡量牙菌斑边缘的复杂性,并计算牙菌斑面积百分比。基于多元线性回归分析牙位、牙菌斑面积百分比、牙菌斑边缘线像素点个数、镜头光源光斑是否位于菌斑区域对于恒牙牙菌斑判读准确性的影响,通过方差检验比较模型调整后的决定系数R2选择拟合效果更优的模型。结果恒牙牙菌斑智能判读系统对测试组判读的MIoU值为0.700±0.191。当牙菌斑面积百分比、牙菌斑边缘线像素点个数进入回归模型时,R2值为0.491,高于只有牙菌斑百分比进入模型时的R2,牙菌斑面积百分比、牙菌斑边缘线像素点个数对恒牙牙菌斑判读准确性有显著影响(P<0.05)。牙菌斑边缘线像素点个数的标准化系数为-0.289,菌斑面积百分比的标准化系数为-0.551。结论本研究通过家用口腔内镜采集的恒牙牙面图像构建了恒牙牙菌斑智能判读系统,该系统可以较准确地判断牙菌斑的附着情况;牙菌斑边缘线越复杂,牙菌斑面积百分比越高,菌斑识别的准确性越低。

关键词：牙菌斑人工智能深度学习口腔内镜

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