安置性测试的跟踪研究
鼠标追踪技术应用于测谎领域的可行性探究
二、 方法
１ ． 被试
选取在校大学生被试 （ １ Ｏ 男１ ０ 女） ，年龄侣 ～２ ５ 岁。
程 的 实时 动 态 ，更 好地 揭 示被 试在 说谎 反 应 中的心 理过 程 ，且 具有 良好 的 信效 度 。本研 究 选取
在 校 大学 生作 为被试 ，均 为右利 手 。使 用Ｍ ｏ ｕ ｓ ｅ Ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｅ ｒ ｖ ２ ． ７ ０ 的 实验 设计 程序Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｒ 编辑 与设
的最 大垂 直 偏 差量 （ ＭＤ ）更 大 ，到 达 最 大偏 差 量 的时 问 更晚 ，从 而造 成 曲 线下 面 积 （ Ａ ＵＣ ）
也 更 大。 而欺 骗反 应 的 鼠标轨 迹也 相 对不 平滑 。本 研 究表 明 ，鼠标 轨迹 技 术 中的各 项 指标 均 可 以 区分诚 实与 欺骗 反应 ，可作 为配合 Ｅ ＲＰ 测谎 的参 考指 标 。
在 这 种 背 景 下 ， 鼠标 追 踪 技 术 应 运 而 生 。 这 项 技 术 由 弗里 曼 （ Ｆ ｒ ｅ ｅ ｍａ ｎ）团 队 于２ ０ １ ０ 年 开 发 ， 该 技 术 可 以 避 免 庞 大 设备
的使 用 ，硬件 上仅 一 台 电脑 和 鼠标 就可 以 完
不仅 是 感觉 或 认知 系统 的 终端 ，而 且是 动 态 知 觉和 认知 的 一部 分 。人们 的手 部 动作 同样 反 映了 这一 过 程 ，当手 部 鼠标移 向某一 目标 时 ，其 受 到潜 意 识启 动 的动 态 影 响而 使得 移 动 路径 出现 弧度 ｊ 。如 果在 鼠标 移 向 目标的
本研究基于这一理论 ，参照Ｄｕ ｒ ａ ｎ（ 杜兰 ）等人的研究范
式 ，试 图探 究 鼠标追 踪技 术 在测 谎上 的可 行性 。
江苏省CORS系统中RTK测量技术研究
江苏省CORS系统中RTK测量技术研究作者：黄建学来源：《科技创新导报》2011年第02期摘要:本文基于笔者多年从事城市工程测量的相关工作经验,以江苏CORS系统中RTK作业质量的控制为研究对象,探讨了误差的来源、质量控制的方法与精度分析评价,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。
关键词:CORS系统 RTK作业质量控制精度分析中图分类号:TB22 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2011)01(b)-0077-021 概述江苏省连续运行卫星定位城市测量综合服务系统建设完成后开始在城市测量中进行试运行作业。
在CORS系统中流动站测量点位精度受到卫星分布、电离层干扰、基准站数据等多因素的影响,相比于常规光电测量方法、静态GPS测量,更加具有质量控制不确定性。
现行的城市测量规范或者是国家全球定位系统等各类技术规程,对于RTK测量尤其是CORS RTK测量质量控制问题缺乏可循条文。
笔者所在单位总结外业测量队近几年的RTK作业经验,以及CORS系统建设完成后,在CORS系统中进行了一年作业检测,在作业部门试行了一套较为有效的质量控制方法。
我们采用这套质量控制方法,在城市CORS RTK测量中进行质量管理取得了很好的效果。
2 CORS系统中RTK作业误差的影响因素在CORS系统中影响RTK实时定位测量精度的可能因素有测站卫星分布情况(可用卫星数和卫星天空几何分布)、通信质量状况(是否收到VRS改正信息)、系统定位算法的优劣等。
2.1 系统处理软件算法的优劣CORS系统中有几大网络误差算法,主要代表是Trimble公司的VRS(虚拟参考站)技术,Leica 公司的主副站技术以及武汉大学的网络综合误差内插法。
这几个算法各有其特点,并且都有成功应用案例,尤其是VRS技术和主副站技术已经在世界多个城市、地区级网络建设中得到普及应用。
不论哪种CORS算法,它们都是采用同一种思想,就是将全网架设的所有基准站的数据发送到一个数据处理中心,经过解算,然后统一发送改正数据。
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 国内外研究现状及发展动态 (5)二、相关工作与技术基础 (6)2.1 OpenMV摄像头介绍 (8)2.2 目标检测与跟踪算法概述 (9)2.3 控制系统设计基础 (10)三、系统设计与实现 (12)3.1 系统总体架构设计 (13)3.2 图像采集模块设计 (15)3.3 目标检测与跟踪模块设计 (16)3.4 控制模块设计 (18)3.5 执行机构设计与实现 (19)四、实验与测试 (21)4.1 实验环境搭建 (22)4.2 实验方法与步骤 (23)4.3 实验结果与分析 (25)4.4 系统优化与改进 (26)五、总结与展望 (28)5.1 研究成果总结 (29)5.2 存在的不足与局限性 (30)5.3 对未来工作的展望 (32)一、内容概括本文档主要围绕基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统的设计与实现展开。
介绍了OpenMV摄像头的基本原理和功能，以及其在运动目标检测与追踪领域的应用前景。
系统阐述了设计思路与方法，包括硬件选型、软件架构设计、运动目标检测算法选择及实现等关键环节。
在硬件选型部分，我们选用了具备较高性能的OpenMV摄像头，并配置了相应的驱动程序，以确保其稳定运行。
在软件架构上，我们采用了分层设计思想，将系统划分为前端图像采集、中端图像处理与目标检测、后端控制与执行三个层次，以实现各模块之间的高效协同。
在运动目标检测方面，我们重点研究了基于OpenCV的运动目标检测算法，通过优化算法参数和提高计算效率，实现了对运动目标的快速准确检测。
我们还探讨了如何利用深度学习技术来进一步提升检测精度和鲁棒性。
在控制与追踪策略方面，我们根据运动目标的速度、方向等特性，设计了相应的PID控制器和模糊控制算法，以实现对摄像头的精确控制和稳定追踪。
多光学测试设备光轴不一致性测量计算的研究
１ 多光轴一致性 分析
多光 轴 不一致 性 是 一个 空 间光 学 问题 ， 外 测 红 试设 备 涉及 一个 光 谱 计 和 两 台热 像 仪 一 共 三 个 轴 ， 三个 光轴 彼 此都 平 行 时认 为光 轴 是 一 致 的 ； 个 光 三 轴两 两 之 间 存 在 夹 角 的 话 ， 为 多 光 轴 是 不 一 致 认 的。 由于种 种条 件 因 素 限制 ， 光轴 绝 对 一 致 是 不 多
性 为９ １ １的结果 。 ．８ ” 关键 词 光轴 一致性 光 学测试 设备 文献标 识码 图像 Ｂ 靶板 中图法分类号 Ｔ ２ ７ Ｎ４ ；
在 靶场测 量 和跟 踪 系统 的光 学 测试 设 备 中 ， 多 个 光学 测试 仪器 在 同时测 试 目标 ， 特别 是 运 动 目标 的光学 特性 时 ， 要 同 时 对 准 或 跟 踪 被 测 目标 ， 需 使
目标始终在每一 台光 学测试设 备 的视场 内。实现
这 一 目的 需 要 将 几 台测 试 仪 器 架 设 在 特 定 设 计 的 跟踪平 台上 ， 能 使 它 们 的光 轴 基 本 一 致 。近 年 并 来， 随着 多 波 段 光 电设 备 在 同一 产 品 中 的使 用 ， 它 们 之 间的 光 轴 一 致 性 问题 成 为衡 量 系 统 性 能 的一 个 重要 内容 。过 去 单 一 的测 试 设 备 由于 覆 盖 波 段 范 围窄 而无 法满 足 当前 的测 试 需 求 ， 因此 建 立 一 种 多波段 光轴 一致 性 测试 设 备 是 很 必 要 的 ，。 跟踪 ２ Ｊ 平 台上 的每 台设 备 都 能进 行 俯 仰 和 方 位 调 节 ， 以保 证通 过 调节 使 几 台设 备 的光 轴 一 致 性 达 到 一 定 的
基于分级归一化兼容性的COS通用测试平台研究
２ ０ ，４分级 归一化兼 容性 的 Ｃ ＯＳ通用测试平 台研究
边 红丽 ， 洪元 罗
Ｂ ＡＮ Ｈｏ ｇ ｌ ， ＵＯ Ｈｏ ｇ ｙ ａ Ｉ ｎ — ｉＬ ｎ － ｕ ｎ
ｐａ ｏｍ ｕ ｈ ａ ｏ ａｅ ｒｓ ｏ ｄｎ ｏ ｃ ｍｐ ｔ ｉ ｔ ｎ ｏ ｆ ｃｅ ｃ ｎ ｆｎ ｔ ｎ ａ ｄ ｓｆｔ ｖ ｌａｉｎ ｌｔ ｒ ｓ ｃ ｓ ｌｗ ｒｔ ｅｐ ｎ ｉｇ ｔ ｏ ａｉ ｌ ａ ｄ ｌｗ ｅ ｉｎ ｙ ｏ ｕ ｃｉ ｎ ａｅｙ ｅ ａｕ ｔ ． ｆ ｂｉ ｙ ｉ ｏ ｏ
建设 的研 究， 出了分级 归一化 兼容性设计 思想 ， 实现 了对多功能 Ｃ Ｓ的快速 兼容 、 学、 提 并 Ｏ 科 高效的测试平 台， 取得 了明显的社会
和 经 济效 益 。
关键词 ： 卡操作 系统 ； 多功能卡 ； 测试 ； 硬件 ； 软件
Ｄ ：０ ７ ８ ．ｓ．０ ２ ８ ３ ．０ ８ ４０ ３ 文章编号 ：０ ２ ８ ３ （ ０ ８ ３ 一 ｏ ７ ０ 文献标识码 ． 中图分类Ｊ Ｔ １ ＯＩ １． ７ ￣ｉｎ１０ — ３ １ ０ ． ． ３ ｓ ２ ３ ２ １０ — ３ １２ Ｏ ）４ ｏ７ — ３ Ａ Ｉ Ｐ４ ￣：
ｔｒ ｏ ａ ｂｌｙ ｍｅｈ ｄＣ ｍｐ ｔ ｎ ｉｅｒ ｇ ａ ｄ Ａｐ ｌａ ｏｓ ２ ０ ，４ ３ ）７ － ９ ａ ｙ ｃｍｐ ｔ ｉｔ ｔｏ ． ｏ ｕｅ Ｅ ｇｎ ｅｉ ｎ ｐｉ ｔ ｎ ，０ ８４ （４ ：７ ７ ． ｉ ｉ ｒ ｎ ｃｉ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ａ ｅ ｒ ｓ ｎｓ ａ ｇ ａ ｉ ｇ ｏ ｎ ｔｒ ｏ ａ ｉ ｉ ｔ ｅ ｉ ｎ ｓｒ ｃ ： ｈ ｐ ｐ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｒ ｄ ｎ ｆｒ ｕ ｉ ｙ ｃ ｍｐ ｔ ｌ ｙ ｄ ｓｇ ｍｅｈ ｄ ｔ ｒ ｓ ｌ ｅ ｈ ｌ ｔｄ ｆ ｔ ｅ ｐ ｅ Ｍ ａ ｂ ｉ ｔ ｏ ｏ ｅ ｏ ｖ ｔ ｅ ｉ ｅ ｏ ｈ ｓ ｅ ｉ ＣＯＳ ｔ ｓ ｍｉ ｅｔ
视觉感知_眼动追踪实验
EyeStart
采样和输出速率：50/60Hz、亮瞳孔技术、没有 反射镜，直接拍摄眼睛
EyeStart控制单元、50/60Hz下颌固定光学系统、 扫描转换器、电线、2个监视器、EyeStart接口 程序、EYENAL和FIXPLOT软件，SDK开发包
头部跟踪系统
• 在对眼动跟踪进行测试的时候，如果添加一个头部跟踪系统，会使眼 动跟踪仪器的功能大大地增强，使您在研究及训练中取得更出色的结 果。头部跟踪系统可以跟踪头部位置，使受试者在头部运动时仍然知 道在注视哪一点。在头眼运动整合过程中ASL6000系统能够同时对20 个平面上（如监视器荧屏、黑板、墙面等）的注视点进行跟踪，从而 达到在3维空间中显示注视点的效果。
控制单元结构紧凑，光学系统轻便并装在一个可调节的头箍上。场景
由一个安装在头箍上或一个固定三角架上的彩色摄像头提供，还可以
不使用场景摄像头而直接通过电脑屏幕显示的内容作为场景，利用
ASL的同步功能达到场景与数据记录的同步。
•
ASL还可以将微型眼动光学模块集成到虚拟现实（VR）头戴式
显示器（HMD）里面，这些光学模块同样能完成像H6出色的表现。集
测量模式 采样率（无分 辨率损失） 系统精确度 分辨率 眼动捕捉范围
头部运动
控制单元 场景摄像头 监视器 操作软件
瞳孔-角膜反射
瞳孔-角膜反射
瞳孔-角膜反射
瞳孔-角膜反射
50/60Hz
120Hz/240Hz/360Hz
120Hz/240Hz/360Hz
50Hz或60Hz/120H/240Hz
0.5度视角范围 0.1度视角
眼动追踪实验
提纲
1. 眼动仪原理 2. 眼动应用案例 3. 眼动追踪研究 4. 眼动数据分析与操作
基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究
基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，其在工业测量、医疗诊断、自动驾驶等众多领域的应用日益广泛。
图像轮廓提取作为计算机视觉中的一项关键技术，对于实现目标的识别、定位、跟踪等任务具有重要意义。
本文旨在研究基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法，以提高轮廓提取的准确性和效率。
本文将回顾传统的图像轮廓提取方法，如边缘检测算子、阈值分割等，并分析其优缺点。
在此基础上，本文将探讨基于现代计算机视觉测量技术的轮廓提取方法，如基于深度学习的轮廓检测算法、基于结构光的三维轮廓测量技术等。
这些新方法在轮廓提取的准确性和鲁棒性方面具有显著优势，能够更好地适应复杂多变的实际应用场景。
本文将详细介绍所研究的图像轮廓提取方法的具体实现过程，包括预处理、特征提取、轮廓检测等步骤。
本文将通过实验验证所提出方法的有效性，并与传统方法进行比较，以展示其在实际应用中的优势。
本文还将探讨基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法在未来可能的发展方向和挑战。
随着深度学习、三维重建等技术的不断进步，轮廓提取方法将在更多领域发挥重要作用，为实现更智能、更高效的图像处理和分析提供有力支持。
二、图像轮廓提取基础理论图像轮廓提取是计算机视觉测量技术中的关键步骤，其目标是识别并描绘出图像中物体的边缘或边界。
这些轮廓信息对于理解图像内容、进行物体识别、三维重建等任务至关重要。
图像轮廓提取主要基于边缘检测算法和轮廓跟踪算法。
边缘检测算法是轮廓提取的基础，它通过对图像中像素强度的突变进行检测，从而找到边缘位置。
经典的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts、Canny等。
这些算子通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度强度，来判定像素是否属于边缘。
其中，Canny算子以其良好的噪声抑制能力和边缘定位精度，在实际应用中得到了广泛应用。
轮廓跟踪算法则是在边缘检测的基础上，通过连接相邻的边缘像素，形成连续的轮廓线。
一种新的目标检测与跟踪算法
０ 引 言
在智 能监 控 系 统 中 ， 目标 检 测 与跟 踪 是 一 种 非 常关 键 的技术 ， 也是 模 式 识 别 与 计算 机 图像 处 理 的 重要 研究 领 域 ． 目标 跟 踪 系 统 的主 要 部 分 是 目标 检 测与 匹 配． 在 １８ 代 国外就 已经对视 频 中的 目 早 ９０年 标检 测 与跟踪 进 行 了研究 ， 国学 者 Ｈ ｍ等 最 早提 美 ｏ
改进 的 Ｈ ｕｈ变换 检测 目标形 状 ， 到 与之 匹 配 的 ｏｇ 找
∑ｘ １Ｇ ，ｉ 为ｔ 刻 ｉ＝ ；（ ， ， Ｎ 时 该点的 个 ， ） 第ｉ 高
斯分布概率 函数 ； 取值通常为 ２～８ 取值越大 ， ， 越
能对 背 景进 行 精 确 估 计 ， 是 运 算 量 会 增 大 ， 虑 但 考
Ａｂ ｔ ａｃ Ｉ ｉｗ ｆｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆｔ ｅ ｃ ｒｅ ｔｔ ｒ ｅ ｅｅ ｔｏ ｎ ｒ ｃ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｓ ｒ ｔ：ｎ ｖ ｅ ｏ ｒ ｂ ｅ ｏ ｈ ｕ ｒ ｎ ａ ｇ ｔｄ ｔ ｃｉｎ ａ ｄ ｔａ ｋ ｎ ｌ ｏ ｈｍ ｆｒ ａ －ｉ ｎ ｒ － ｈ ｉ ｏ ｅ ｌｔｍｅ ａ ｄ ｐ ｅ ｃ ｓｏ ａ ｎ ｗ ｈ ｄ ｂａ ｅ ｎ Ｇａ ｓａ ｘｕ ｅ ｍｏ ｅ ｓ ｐ ｔｆ ｒ ｒ ｈ ｔｉ ｕ ｅ ｆｅ ｅ ｃ ｔ ｄ ｔ ｅ ｉｉｎ， ｅ ｍｅ ｏ ｓ ｄ ｏ ｕｓｉ ｎ ｍｉｔ ｒ ｄ ｌｗａ ｕ ｏ ｗａ ｄ ｔ ａ ｔ ｓ ｓｄｉ ｒ ｎ ｅｍｅｈｏ ｏ ｄ — ｔ ｃ ｈ ａ ｇ ｔ ｂ ｅ ｅ ｔ ｈ ａ ｇ ｔｐｏ ｉｉｎ ａ ｏｏ ｅ ｔｒ ｓ ａ ｄ ｕｓｎ ｍｐｒ ｖ ｄ Ｈｏ ｇ ｒ ｎ ｆｒ ｔ ｅ ｔｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ， ｙ ｄ ｔｃ ｉ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ｓｔｏ ｎｄ ｃ ｌ ｒｆ ａｕ ｅ ｎ ｉ ｇ ｉ ｎｇ ｏ ｅ ｕ ｈ ｔａ ｓｏ ｍ ｏ
《人员素质测评理论与方法》(1056)复习材料
一、名词解释：1、素质：P1—2素质有广义和狭义之分。
广义的素质就是一个人在活动前所具有的稳定的身体的、精神的及社会的基本特质。
狭义的素质是先天的遗传条件和后天的社会实践而获得的心理倾向性的总称。
素质是测评的基本对象。
2、素质测评：P5人员素质测评是根据一定的目的，采用一系列的定性和定量相结合的方法，对各类人员的德、能、勤、绩、体等素质进行的测量与评定。
具体的表述是：测评主体针对特定的人力资源管理目的，如招聘、选拔、安置、考核、培训、晋升等，采用科学的测量方法，收集被测评者在主要活动领域中的表征信息，对人员的素质进行多方面系统评价，进而为人力资源开发与管理提供可靠的参考依据。
3、投射测验（或投射法）：P45是一种非组织的、随意的测验方法。
它是向被试提供一些意义不明确的刺激情境，让被试在没有控制的情况下，对多种涵义模糊的刺激，不受限制地、自由地作出反应，从而不知不觉地表露出人格特质。
其基本假设是：人们对于外界刺激的反应都是有其原因且可以预测的，而不是偶然发生的。
其主要特点是：表现被测试者的整个人格结构。
4、测评要素：P57测评要素是指测评内容的细化条目，确定出测评的内容到底有哪些方面，是素质测评目标操作化的表现形式。
确立测评指标的第一步应该是制定测评要素，5、测评标志：P57测评标志是为每一个测评要素确立的关键性描述特征，要求具备可辨别、易操作的特征，通常一个测评要素要由多个测评标志来说明。
测评标志的形式多样，主要有客观形式、主观评价、半客观半主观三种。
6、测评标度：P57测评标度是指描述测评要素或要素标志的程度差异与状态水平的顺序和度量。
对于这种程度差异或状态水平的刻度表示，可以是数量的也可以是语言的，可以是精确的也可以是模糊的。
测评指标的标度大致有量词式、等级式、数量式、定义式、综合式等。
7、关键事件法：P63关键事件法是一种通过对实际工作中特别有效或无效的工作者行为的简短描述，来调查与分析工作的一种方式。
基于雷达和视频融合的目标检测研究
基于雷达和视频融合的目标检测研究基于雷达和视频融合的目标检测研究一、绪论目标检测是计算机视觉领域的一个基础性研究方向，它的研究目的是实现对图像或视频中的目标进行准确的识别和定位。
近年来，随着雷达和视频技术的不断发展，越来越多的研究开始将两者进行融合来提高目标检测的性能。
本文将基于雷达和视频融合的目标检测研究进行深入探讨和分析。
二、雷达和视频技术的概述1. 雷达技术的原理和特点雷达（Radar）是一种利用电磁波探测和测量目标位置、速度和其他信息的技术。
它通过向目标发射电磁波，并根据接收到的回波来获取目标的信息。
雷达具有穿透云雾、雨雪等气象条件的优势，适用于各种天候条件下的目标检测任务。
2. 视频技术的原理和特点视频技术是通过连续的图像序列来记录和展示静态或动态的场景。
传统的视频技术主要基于可见光，通过连续获取图像来获取目标的运动信息。
近年来，红外热像探测、深度相机等新技术的出现，使得视频技术在不同条件下具备更丰富的信息。
三、雷达和视频融合的优势和挑战1. 优势（1）互补性：雷达和视频技术具有互补的特点。
雷达可以穿透障碍物，不受光照和天气条件的限制，能够提供目标的距离、速度等信息；而视频技术可以提供目标的外观信息，例如纹理、颜色等。
（2）多模态信息：融合雷达和视频可以获取多模态的信息，从而提供更全面、准确的目标检测结果。
（3）鲁棒性：联合利用雷达和视频技术可以提高目标检测的鲁棒性。
当视频出现光照、遮挡等问题时，可以通过融合雷达信息来弥补缺陷。
2. 挑战（1）数据融合问题：如何将雷达和视频的数据进行融合，使得可以同时利用两者的优势，是一个关键的挑战。
（2）数据对齐问题：雷达和视频的数据存在差异，需要进行准确的数据对齐，以便融合后的数据能够相互补充，提高目标检测的准确性。
（3）实时性问题：雷达和视频数据量较大，实时处理要求高，需要在保证准确性的前提下提高处理速度。
四、基于雷达和视频融合的目标检测方法研究1. 多特征融合方法多特征融合方法主要通过将来自雷达和视频的特征进行融合，从而提高目标检测的准确性。