空间贴壁细胞培养模块研制及特性测试

针对空间环境的特殊性以及空间站资源有限性,研制一种空间细胞培养模块,使其适合在空间飞行或空间站进行细胞培养.根据空间搭载标准架构接口要求和细胞培养要求,提出模块的设计方案,包括培养室及密封设计;然后对模块的材料进行生物相容性筛选,并利用此模块培养骨肉瘤细胞(MG63),从骨肉瘤细胞的活力和凋亡两方面评价其培养效果.实验...     

基于球场重建的球员运动数据分析

足球比赛中球员运动数据分析对增加观众的观看体验和辅助教练进行球员评估有着重要意义。球员运动数据分析的难点在于如何定位球员在球场上的坐标,即如何确定足球视频中单帧画面出现的缺损球场与标准二维球场之间的映射关系。针对如何在足球比赛中克服相机的高速移动和视角剧烈变化,设计并提出了利用球场重建与球员跟踪来进行球员运动数据分析的方法。球场重建方面,将足球视频中的球场分组为左中右3部分,每组通过球场分割、球场直线检测、球场直线分组、球场中圈点集合识别和球场关键点匹配来实现缺损球场到标准球场的映射;球员跟踪采用核相关滤波(KCF)跟踪算法,得到了球员运动数据统计的可视化结果。结合球场重建和球员跟踪算法定位球员的标准坐标,统计球员的一系列运动数据并进行可视化分析。提出的球员运动数据分析方法能够准确而快速地统计出球员的运动数据,包括球员坐标、运动轨迹、奔跑速度、活动范围和球员间距。球场重建方面采用图像交并进行评估,交并比达到87%,相比于传统的基于字典查询的方法(交并比为83.3%)准确度提升了3.7%。实验结果表明：所提出的球场重建方法能够更准确地表示球场映射关系,为球员运动数据分析统计提供更好的支持...     

基于图像处理的低速横流中液体射流轨迹提取方法研究

为研究低速横流条件下不同工况液体射流破碎的轨迹特征和影响因素,采用高速摄像仪拍摄射流破碎图像,结合图像处理技术提出针对低速横流情况下液体射流破碎弯曲轨迹的提取方法。该方法首先采用直方图均衡化对灰度化后的原始图像进行增强处理,然后利用最佳直方图熵法（KSW法）及传统遗传算法对图像进行二阈值分割,最后结合Sobel算子和凸包算法对射流轮廓进行检测提取以获得射流轨迹的数据点集。对不同工况下典型射流破碎模式的轨迹提取及非线性拟合结果表明,所提出的方法能够准确提取液体射流轨迹,实现低速横流作用下不同破碎模式的轨迹提取,并且通过非线性拟合得到的射流破碎经验公式可以准确预测射流弯曲轨迹。     

空间细胞机器人面向桁架在轨攀爬步态分析

面向空间在轨装配维修过程中的攀爬移动问题,基于空间细胞机器人(CSR)理念,提出连接细胞、转动细胞、末端执行细胞三种基本细胞单元。利用图论和拓扑学原理,在关联矩阵的基础上进行改进得到一种细胞迁移矩阵,直观准确地表达细胞机器人任意构型,以及不同节点之间的组织迁移过程。考虑桁架应用环境和细胞机器人自身的特点,划分出三种广义双杆攀爬工况,能够覆盖所有桁架攀爬任务需求。利用基于旋量理论的指数积公式进行不失一般性运动学分析。基于一致性、重复性以及无干涉原则,针对每种攀爬工况提出相应的攀爬步态,进行数值仿真分析,对比不同步态细胞机器人的关节力矩、能耗以及末端轨迹所占据工作空间等参数。仿真结果对空间机器人在轨攀爬路径规划以及控制方式的研究具有重要理论意义和工程价值。     

多生理参数管制负荷模型下的扇区BSP划分

为了合理评估管制员的主观（认知）工作负荷,实现均衡管制员工作负荷的空域扇区划设目标,在前期研究基础上,考虑航空器数量、冲突点数量以及进离场航班比例对管制员工作负荷的影响,运用回归分析的方法,建立了基于多生理参数的管制员工作负荷多元回归模型。应用二叉空间分割（ BSP ）算法实现了空域扇区划分,结合多元回归模型实现了均衡管制工作负荷的扇区最优划设。算例结果验证了管制员工作负荷模型的合理性,BSP法均衡了不同扇区间的管制工作负荷。     

融合邻域色差的PSPNet对遥感影像的分割

传统的遥感影像语义分割利用影像的光谱特性,将具有相似值的像素进行归类,但无法区分具有不同光谱的同一类对象.针对这一问题,提出将邻域的色差信息和原始图像一起输入PSPNet网络中的方法.先将RGB变换到LAB空间,然后采用CIELAB公式计算出每一个像素与周围8个邻域像素的色差值,取平均值作为该像素的邻域色差值.在WHU...     

小天体着陆器协方差矩阵分割滤波方法

提出一种小天体着陆器协方差矩阵分割滤波方法,利用惯性测量单元和多个相机估计着陆器运动状态,通过分割协方差矩阵的方式将协方差矩阵隔离更新和传播,并在每次测量更新时使用残差卡方修正方法修正协方差矩阵。通过小天体着陆器着陆仿真测试,与传统扩展卡尔曼滤波算法相比,本文方法在测量噪声估计不准确时具有更好的精度和稳定性。     

无人机航拍影像目标检测与语义分割的深度学习方法研究进展

无人机（UAV）因其小型轻便、操作简单等优点获得了广泛的应用。将深度学习方法与无人机系统相结合,有助于在清晰度高、视野范围广的无人机航拍影像上快速准确地检测出所需目标,相关课题已成为当前的研究热点之一。对近十年来无人机航拍影像目标检测与语义分割的深度学习方法研究进展进行了综述。首先概述了无人机及其航拍影像的特点和广泛的应用场景,简述了无人机航拍影像目标检测与语义分割方法的发展历程。然后对基于深度学习的无人机航拍影像目标检测与语义分割方法按照不同的网络模型进行分类,分别总结了它们的改进策略、应用场景、贡献和局限性。随后收集梳理了近些年无人机航拍影像的数据集,归纳了常用的卷积神经网络模型的评价指标。最后指出了本领域目前存在的相关问题,并对未来的研究趋势进行了展望。     

多媒体数据库中基于语义检索的研究

提出了一种多媒体数据库语义检索原型MSFRP。介绍了系统原型设计及其多媒体对象分割匹配技术,设计了多媒体对象语义模型,描述了模糊推理检索方法。MSFRP实现从特征层到语义层的多媒体数据检索,有效支持多媒体数据库的复杂查询应用。     

基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测

通过监控视频自动检测操作任务中手部异常行为,能够预防人因差错,提高人因可靠性。针对手部操作任务运动特征不明显、常用异常检测和手势识别方法不适用的问题,提出基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测技术。使用基于椭圆模型的肤色检测方法,检测视频中手部形心位置;提出工作区域划分方法,根据手部形心在操作过程中所处区域的不同,将连续操作分割为单元任务,获得各段单元任务的起止时间和持续时长;以正常工作时间为标准,对超出标准时间范围的单元任务提出异常警告。实验表明:所提方法的单元任务分割正确率高于93%,异常行为检测率高于86%,能够有效检测手部异常行为,为人为差错的监测与预警提供技术支持。