作者单位
摘要
1 福州大学 物理与信息工程学院,福建 福州 350108
2 达尔豪斯大学 电气和计算机工程系,加拿大 哈利法克斯,NS B3J 1Z1
在驾驶和在线课堂这类持续时间较长的行为中,人们容易出现分心而导致事故发生或上课效率差。为检测这类分心行为,提出了一种基于低分辨率红外阵列传感器的头部运动检测方法,它在实现行为监测的同时也保护了个人隐私。首先,基于图像处理方法提取了人体的显著区域;然后设计了一种三维图像融合算法来提取时空域的变化信息;最后,设计了一个改进的残差网络来实现头部运动分类。面向驾驶和在线课堂应用场景设计了10种头部运动。实验结果表明,在50 cm到100 cm的检测范围内,平均识别率为96.76%,处理速度为9帧/s,优于现有算法。将该系统应用于车内实测,也达到了93.7%的准确率。
红外阵列传感器 头部运动检测 分心行为 三维图像融合 infrared array sensor head motion detection distraction behavior 3D image fusion 
红外与毫米波学报
2023, 42(2): 276
作者单位
摘要
1 北京理工大学光电学院精密光电测试仪器与技术北京市重点实验室, 北京 100081
2 北方信息控制研究院集团有限公司, 南京 211153
非接触式心冲击描记术(BCG)通过测量血液循环过程中血液对血管壁产生的周期性压力来测量心率。这种压力会引起包括头部在内的身体各部位周期性弱机械运动,这种运动十分微弱,并且从身体运动中提取的BCG信号有着较低的信噪比,限制了其心率的测量精度。利用光学杠杆放大头部运动(Optical lever amplified BCG,OLA-BCG),提出了一种非接触式高精度心率检测算法。该方法以激光作为主动光源,结合附着在头部的平面镜,实现头部运动的放大;同时利用加权质心跟踪算法提取头部运动轨迹并采用独立成分分析过滤掉干扰噪声,得到BCG信号。最后,对提取的BCG信号进行频谱分析,计算出心率值。实验结果表明,OLA-BCG方法可以有效提高从头部运动中提取的BCG信号的信噪比和心率的测量精度。
医用光学 成像系统 心冲击描记技术 头部运动 非接触 
中国激光
2020, 47(2): 0207042

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