【摘 要】
：
在研发出安全有效的疫苗以对抗SARS-CoV-2病毒并满足全球人口使用之需前,诸如物联网设施支持下的可穿戴设备跟踪和监测系统等预防措施是遏制病毒传播的重要工具。在这篇综述中,我们分析了用于限制病毒传播、新型冠状病毒肺炎(COVID-19)感染早期症状检测以及在隔离期间远程监测感染者健康状况的新型可穿戴系统。聚焦于利用即用型硬件和软件实现快速用户筛查的系统。这类基于传感器的系统可用于监测主要生命体征
【出 处】
：
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
论文部分内容阅读
在研发出安全有效的疫苗以对抗SARS-CoV-2病毒并满足全球人口使用之需前,诸如物联网设施支持下的可穿戴设备跟踪和监测系统等预防措施是遏制病毒传播的重要工具。在这篇综述中,我们分析了用于限制病毒传播、新型冠状病毒肺炎(COVID-19)感染早期症状检测以及在隔离期间远程监测感染者健康状况的新型可穿戴系统。聚焦于利用即用型硬件和软件实现快速用户筛查的系统。这类基于传感器的系统可用于监测主要生命体征,尽早检测出COVID-19相关症状,并提醒患者和医务人员。对帮助用户遵守社交距离规则、限制人际传染的新
其他文献
随着物联网时代的到来,物联设备的数量在大规模的激增,对物联设备的管理、有效数据反馈的需求逐渐凸显,以胜利油田为例,目前物联网已经覆盖16个采油厂,114个管理区。共计35 263口生产井,站库4 705座,设备数46万余台,传输链路10万km,软件系统200余套,400余台服务器。经过多年的探索实践,信息化、自动化建设已初见成效,智能仪表、RTU、PLC和无线网桥等工控设备得到了广泛的应用,极大地
针对在自然交通场景中道路不同种类目标的边界框大小差异巨大,现有实时算法YOLOv3无法很好地平衡大、小目标的检测精度等问题,重新设计了YOLOv3目标检测算法的特征融合模块,进行多尺度特征拼接,对检测模块进行改进设计,新增2个面向小目标的特征输出模块,得到一种新的具有5个检测尺度的道路目标多尺度检测方法YOLOv3_5d.结果表明:改进后的YOLOv3_5d算法在通用自动驾驶数据集BDD100K上
针对压路机特有的非结构化工作场景且较为固定的工作轨迹,采用视觉处理算法提取压路机钢轮的碾压痕迹.首先对碾压区域的RGB图像进行灰度化处理,并通过预处理算法消除随机噪声;其次通过比较Roberts、Sobel、Prewitt、Canny、Kirsch等边缘检测算子,选取检测效果最好的算子;最后采用Hough变换进行碾压痕迹线段提取.结果表明,Canny、Kirsch算子的边缘检测结果更为清晰,但经过
针对传统海洋浮游生物利用人工提取特征的传统检测方法,存在检测精度低、检测过程冗余等问题,基于深度学习技术,提出了多模块融合的浮游生物检测器(multi module fusion single shot detector, MMFSSD).首先,提出了特征信息增强模块,在不增加网络复杂性的前提下增加了网络的感受野,将下采样图像注入该模块中,以增强特征图的低级特征信息.在此基础上,进一步提出了选择性
针对视点、外观等因素变化给地点识别应用带来的不利影响,设计了1种基于显著路标及深度特征的地点识别方法.首先分割图像中的显著物体作为候选路标;然后设计YOLOv3算法网络,对候选路标进行识别,以删除不适合环境建模的特定对象类型;最后在图像相似度测量中,利用中层卷积层的性能特点,提取候选路标的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)特征,并结合降维操作,提升
3D全息投影技术是利用干涉和衍射原理记录并再现物体真实的三维图像的技术,不仅可以产生立体的空中幻象,还可以使幻象与观者产生互动,产生令人震撼的视觉效果。实施的意义是通过全息投影展现场景丰富、逼真效果,实现空间利用最大化,让人们更加直观、精确地观看。更加方便地展示一个全面、立体、信息丰富的空间。我们通过软件建模的方式将学校的三座建筑—恒友楼、体育馆、学生创客中心展现给大家,建筑包含围观、内部及周围环
针对民族院校工科专业实验教学发展面临的主要问题,提出虚拟仿真实验教学改革,明确教学改革思路,以电子信息专业数字图像处理课程为例,通过设计虚拟仿真实验教学系统、数字图像处理课程实验教学内容及该课程教学实施方案,探讨虚拟仿真实验教学改革在民族院校实施的可行性。
针对人工智能专业系统能力的特点和要求,分析人工智能实验教学面临的问题,以湖北工业大学教学为例,构建基于云端边架构的机器视觉实验平台。以此平台为基础,阐述机器视觉综合实验的教学内容及设计,将实验平台建设内容和机器视觉实验教学案例相结合,提供一种人工智能视觉实践教学的方法和思路。
现有的大多数光场超分辨率方法不能充分利用角度信息,或者由于利用部分视图而产生不均衡的性能。为解决这些问题,本文提出一种基于宏像素表示的光场图像超分辨率聚合网络模型(称为MPIN)。该网络通过将四维光场图像重新排列成二维宏像素图像,将空间和角度信息进行耦合,从而同时恢复整张光场图像。网络利用两种特殊的卷积分别提取空间和角度信息。为充分利用空间—角度相关性,所设计的聚合残差模块融合两种信息使其相互引导
本文主要研究人群运动的多相流特性。稳定性是人群的一个重要预警因素。为评价新到达行人的行为和人群的稳定性,建立一种基于目的性的运动结构分析模型,用于描述行人追求自身目标的连续性。使用目标驱动分析方法,用自驱动粒子表示人群。这些自驱动粒子是人体图像的可跟踪特征点。然后,利用轨迹计算这些自驱动粒子的目的性,并选择高目的性轨迹估计公共目的地和人群内在结构。最后,利用这些公共目的地和人群结构评估新到达行人的