基于对比度补偿的立体视频舒适度评价

为给评价立体视频的舒适程度提供一种可参考的标准, 在确定人眼观看立体视频时水平视差为主要影响因素基础上, 以对比度作为其补偿因素对立体视频舒适度的影响。利用图形分割方法将前景与背景分离, 利用场景相关的显著区域提取方法得到显著区域, 提取显著区域的视差并分别提取前景和背景对比度, 结合深度感知理论和最小二乘拟合方法建立评价模型, 利用主观评价方法对模型进行评定, 由此得到对立体视频舒适度评价的一种方法。由主观评价验证可知, 该评价方法与人眼的立体视觉基本一致, 为进一步研究人眼立体舒适度提供参考。     

亮度优化立体视频视觉舒适度评价

结合立体视频帧左右视图的灰度图,采用鲁棒性算法与软剪刀算法相结合的"画笔"方案来提取立体视频帧的前景区域,合成视差图并提取水平视差,计算深度视差;根据主观评价结果建立视差深度-视觉舒适度模型,再结合亮度对视觉舒适度的评价模型进行优化,使模型的评分更接近人类视觉系统的评分;结合人类主观评价实验的结果,用逆向代入法求出模型的系数确定模型,最终实现基于人类视觉系统特性的对立体视频视觉舒适度的评价。实验结果表明:通过视觉舒适度模型计算得到的结果与人类主观评价结果之间的误差率不超过5%,其中大部分视频误差率不超过1%。说明评价模型更符合人类主观感知结果的立体视频视觉舒适度,模型评分更接近人类视觉系统特性的主观实验评分,这为立体视频舒适度的评价提供了参考。     

基于人眼状态的驾驶员疲劳检测

为提高驾驶员疲劳检测的准确性, 提出一种改进的眼睛状态检测方法。利用“参考白冶算法对原始帧图像做光照补偿处理, 基于肤色特征检测出人脸; 利用积分投影法将人脸和眼睛分割出来, 结合眉毛和眼睫毛之间距离的变化、眼睛区域黑色像素点的个数变化这两个参数对眼睛的状态做出判断。若连续5 帧图像眼睛均为闭合状态, 则系统给出疲劳警报。实验结果表明, 利用两个参数检测的准确率高于单个参数检测的准确率。     

腐植酸钾一步炭化活化制备孔径可调的活性炭材料及其电化学性能

以腐植酸钾为碳源,乙酸钾(CH3COOK)、氢氧化钾(KOH)、碳酸钙(CaCO3)分别为活化剂,在800℃氮气气氛下碳化活化1h制备出了具备不同孔结构的三种活性炭材料.利用N2吸附-脱附分析、扫描电子显微镜(SEM)分析了所得活性炭材料的孔结构和微观形貌,并利用循环伏安(CV)和恒流充放电(GCD)测试方法评价了其作为超级电容器电极材料的电化学性能.结果表明:不同活化剂对活性炭材料的比表面积和孔径分布影响显著,而后者又进一步决定了炭材料的比电容特性.其中,尤其是直径小于1 nm的超微孔炭材料可以获得很高的比电容.在三种不同结构的活性炭中,以CH3COOK为活化剂制备的活性炭具有最优的电化学性能,其比表面积约为1100m2/g,孔径集中在0.4 ～0.6 nm;在2 mol/L KOH电解液中,电流密度为0.1 A/g时比电容高达270 F/g;经3000次充放电循环后,该材料的比电容保持率仍超过87;,是一种性能较为理想的超级电容器用电极材料.     

基于眼睛与嘴部状态识别的疲劳驾驶检测

为在驾驶员佩戴眼镜的情况下也能准确有效地检测疲劳状态, 提出一种判断是否佩戴眼镜的方法, 并建 立了基于眼睛与嘴部状态的疲劳驾驶检测系统。 对该系统中有关目标检测、 特征提取与图像识别等算法进行 研究。 首先, 采用 Adaboost 算法通过人脸分类器从视频帧中检测人脸区域, 并根据面部器官几何分布规则粗检 眼睛与嘴部区域; 其次, 基于大律法自适应二值化, 采用垂直积分投影法判断是否配戴眼镜, 根据灰度直方图 统计特征值法判断戴眼镜的眼部区域状态, 另外, 利用似圆度判断嘴部打哈欠情况; 最后, 利用 PERCLOS (Percentage of Eyelid Closure over the Pupil)值识别眼睛疲劳状态, 利用打哈欠频率识别嘴部疲劳状态。 当检测 到驾驶员处于疲劳状态, 则及时给出疲劳警告。 实验结果表明, 该方法可有效解决眼镜对检测的干扰, 并适用 于不同光照与环境。 同时, 在戴眼镜情况下对于眼睛与嘴部疲劳状态的判断优于其他方法。 基本满足疲劳检 测系统对良好的实时性、 稳定性与鲁棒性等要求。     

芳基失水甘油酸乙酯的合成

研究了芳基甲醛和氯乙酸乙酯在相转移催化剂聚乙二醇／碳酸钾催化下发生Darzans缩合反应,反应转化率大于70%,制得系列3-芳基失水甘油酸乙酯,产品结构经     

合成3-芳基丙酮酸酯的新方法: 3-芳基失水甘油 酸乙酯异构化

研究了3-芳基失水甘油酸酯在硝酸处理活性炭的催化下定向异构化制备3-芳基丙酮酸酯的新方法。     

锂硫电池正极材料研究进展

电动汽车行业的迅速发展,逐步提高了对二次电池容量的要求,因此急需发展新型高容量锂电池。锂硫电池具有高理论比容量(1675mAh/g)和高理论比能量(2600Wh/kg),使其能够实现锂离子电池3~5倍的能量密度。但是,正极长链多硫化物溶解引起的容量衰减快、循环寿命短等因素限制了锂硫电池的实用化进程。本文针对正极聚硫锂溶解问题,从正极材料表面包覆、表面吸附、表面催化的角度对近年来提高锂硫电池循环性能的正极材料研究思路和研究进展进行综述,最后对提高锂硫电池性能的发展趋势提出展望。     

基于可判别叶子的霍夫森林目标跟踪算法

为解决霍夫森林叶子投票引入的噪声信息, 提出一种基于可判别叶子的霍夫森林目标跟踪算法。在原始霍夫森林训练阶段, 叶子结点不具有判别能力, 不能分类图像斑块属于目标还是背景。含有背景的图像斑块包括大量的噪声, 而且在每个像素位置处, 收集图像斑块的表决信息耗费大量时间。实验结果表明, 该方法不仅能减少噪声表决信息, 还能增加目标检测的有效性。