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基于眼动交互的增强现实抬头显示系统 被引量:7
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作者 王剑 赵歆波 +1 位作者 马钟 赵宏亮 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第2期81-87,共7页
为了建立一个面向驾驶员的眼动交互增强现实抬头显示系统。首先给出了实时眼动数据的预处理与分析方法。为符合增强现实抬头显示系统的实际应用条件以及针对不同眼动跟踪设备存在的精度局限性的问题,提出了面向增强现实抬头显示系统的... 为了建立一个面向驾驶员的眼动交互增强现实抬头显示系统。首先给出了实时眼动数据的预处理与分析方法。为符合增强现实抬头显示系统的实际应用条件以及针对不同眼动跟踪设备存在的精度局限性的问题,提出了面向增强现实抬头显示系统的眼动交互界面与配套的眼动识别算法。该方法不仅保证了交互的易用性、准确性、高效性,同时也保证了交互的安全性。在此基础上,设计并实现了基于Tobii眼动仪的增强现实抬头显示交互系统。 展开更多
关键词 增强现实抬头显示系统 眼动交互 眼动数据 眼动识别
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基于眼动实验的增强现实抬头显示器色彩编码研究 被引量:3
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作者 刘文 桂慧 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第24期152-162,191,共12页
目的增强现实抬头显示器(AR-HUD)的色彩编码是影响驾驶员认知绩效的关键因素。分析AR-HUD中显示信息的色彩搭配对用户的影响,探究最易识别和理解的配色方案,并提出相应的设计建议,以提高用户在使用AR-HUD时识别和理解信息的速度。方法... 目的增强现实抬头显示器(AR-HUD)的色彩编码是影响驾驶员认知绩效的关键因素。分析AR-HUD中显示信息的色彩搭配对用户的影响,探究最易识别和理解的配色方案,并提出相应的设计建议,以提高用户在使用AR-HUD时识别和理解信息的速度。方法采用眼动追踪技术,收集被试者在模拟昼夜驾驶条件下观看不同配色方案的眼动数据,提取兴趣区域内的首次注视时间、首次注视持续时间、平均注视持续时间共3项注视类指标。结合被试者的主观评价,对AR-HUD的不同配色方案进行了综合分析。结论白天环境下,青色与白色或橙色的组合能有效吸引驾驶员注意,可识别性和可理解性较高;红色可视性较低;绿色与青色的组合容易导致信息混淆;黄色在强光环境下的信息可见度较低。夜间环境下,黄色搭配白色或青色有助于快速吸引驾驶员注意力并有效处理信息。研究结论可为AR-HUD界面设计的色彩搭配提供参考。 展开更多
关键词 增强现实抬头显示 色彩编码 眼动实验 信息可识别性
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增强现实抬头显示器视觉解释类型对自动驾驶系统用户接受度的影响 被引量:6
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作者 李卓 童先顺 +1 位作者 田慧溢 刘星辰 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2023年第2期40-48,共9页
[目的/意义]人工智能的技术突破加速了自动驾驶系统的发展进程,使得自动驾驶和相关行业迎来了新一轮的发展机遇。增强现实抬头显示器(AR-HUD)是目前自动驾驶领域最具应用前景的人智交互界面之一。探索不同环境可见度条件下采用何种AR-HU... [目的/意义]人工智能的技术突破加速了自动驾驶系统的发展进程,使得自动驾驶和相关行业迎来了新一轮的发展机遇。增强现实抬头显示器(AR-HUD)是目前自动驾驶领域最具应用前景的人智交互界面之一。探索不同环境可见度条件下采用何种AR-HUD视觉解释类型能够提高用户对自动驾驶系统的接受度,有助于提高自动驾驶系统决策的透明性,推动可解释的人工智能(Explainable AI)的发展。[研究设计/方法]受控实验采取3(视觉解释类型:图标/文本/无)×2(环境可见度:高/低)组内设计,61名参与者在6种不同的模拟驾驶场景中与AR-HUD交互,用量表度量驾驶中人智交互的用户体验,包括用户对自动驾驶系统的感知、态度及意愿。[结论/发现]AR-HUD的视觉解释类型显著影响用户对自动驾驶系统的接受度,图标解释效果显著优于文本解释和无解释;然而,环境可见度不存在显著的调节作用。[创新/价值]结合仿真模拟软件和实体模型创建了逼真的驾驶场景,通过受控实验精准度量人智交互的用户体验,为通过AR-HUD设计打开自动驾驶“黑匣子”提供了实证依据,并为度量人智交互的用户体验提供了方法支持。 展开更多
关键词 人智交互 自动驾驶 可解释性 接受度 增强现实抬头显示
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增强现实平视显示行人预警系统的视觉编码设计研究 被引量:4
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作者 冯自力 杨振 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第12期126-135,共10页
目的随着影像和雷达传感器技术的发展,车载预警系统可以更快、更广和更高精度地实现对于行人的识别与追踪。相较于其他预警方式,增强现实平视显示预警(Augmented Reality Head-up Display,AR-HUD)可以为用户提供实时、准确的预警信息并... 目的随着影像和雷达传感器技术的发展,车载预警系统可以更快、更广和更高精度地实现对于行人的识别与追踪。相较于其他预警方式,增强现实平视显示预警(Augmented Reality Head-up Display,AR-HUD)可以为用户提供实时、准确的预警信息并降低用户因视线切换而带来的驾驶风险,具有较大的应用潜力。已有研究表明,预警信息的编码方式对预警效果影响显著,然而目前AR-HUD预警方式的设计标准尚未制定,因此,探究AR-HUD的预警编码方式对其应用具有重要意义。方法以AR-HUD行人预警为例,基于颜色、边框形状、闪烁等设计元素对预警信息进行编码设计,从眼动指标、行为指标和主观指标对各编码方式进行多模态的量化分析和评估,提出相应的设计建议。结论采用颜色编码可以显著提升编码可识别性,保持低漏报率的同时有较短的反应时,而非颜色编码利用冗余编码可以增强编码可识别性;采用形状编码会降低编码可理解性,但会减小用户对预警的漏报率;闪烁编码会增大对预警的漏报率和反应时;用户主观上认为冗余编码比单维编码有更强的警示性。研究结论可为AR-HUD的交互设计和实车应用提供相关理论支撑。 展开更多
关键词 增强现实抬头显示 预警信息 编码设计 眼动追踪
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增强现实系统及其应用 被引量:36
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作者 陈靖 王涌天 闫达远 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第15期72-75,共4页
增强现实是虚拟现实的一个重要分支,有着广泛的应用前景与应用价值。文章系统地介绍了增强现实的应用领域、发展现状与目前存在的技术难点,以及增强现实系统的未来发展方向。
关键词 增强现实系统 头盔显示 三维注册 虚拟现实 计算机仿真
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光显示与显示器件
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《中国光学》 EI CAS 2001年第2期72-73,共2页
TN141 2001021229用于增强现实的头盔显示器的设计=Head mounteddisplays for augmented reality visualization[刊,中]/哈涌刚,周雅,王涌天,闫达远(北京理工大学光电工程系.北京(100081))//光学技术.-2000,26(4).—350-353给出了一种... TN141 2001021229用于增强现实的头盔显示器的设计=Head mounteddisplays for augmented reality visualization[刊,中]/哈涌刚,周雅,王涌天,闫达远(北京理工大学光电工程系.北京(100081))//光学技术.-2000,26(4).—350-353给出了一种新颖的穿透式双通道头盔显示器的设计方案,使得当在用于增强现实系统中时,能够获得更大的透过率,通过成功的光学设计,获得大视场,高分辨率的光学系统。图7表3参8(李瑞琴) 展开更多
关键词 头盔显示 增强现实 设计方案 光学设计 光电工程 反射式液晶显示 光学系统 透过率 高分辨率 光学技术
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光显示与显示器件
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《中国光学》 CAS 2004年第3期71-74,共4页
TH741.5∥TN141 2004032142 三片式液晶投影仪的立体视觉研究=Research on stereovision of 3 blocks LCD projeetor[刊。中]/刘效东(湖光星源光电技术有限责任公司.江苏,无锡(214028)).邱卫根…∥光学技术.—2003,29(6).—702-703,706... TH741.5∥TN141 2004032142 三片式液晶投影仪的立体视觉研究=Research on stereovision of 3 blocks LCD projeetor[刊。中]/刘效东(湖光星源光电技术有限责任公司.江苏,无锡(214028)).邱卫根…∥光学技术.—2003,29(6).—702-703,706 基于对三原色信号进行偏振特性的分析。 展开更多
关键词 液晶显示器件 自由立体显示 国家重点实验室 彩色 显示 现代 光学系统 增强现实 立体视觉 西安电子科技大学
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面向AR-HUD的多任务卷积神经网络研究 被引量:6
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作者 冯明驰 卜川夏 萧红 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期241-250,共10页
汽车上AR-HUD已经得到了广泛应用,其环境感知模块需完成目标检测、车道分割等多个任务,但是多个深度神经网络同时运行会消耗过多的计算资源。针对这一问题,本文提出一种应用于AR-HUD环境感知的轻量级多任务卷积神经网络DYPNet,其以YOLOv... 汽车上AR-HUD已经得到了广泛应用,其环境感知模块需完成目标检测、车道分割等多个任务,但是多个深度神经网络同时运行会消耗过多的计算资源。针对这一问题,本文提出一种应用于AR-HUD环境感知的轻量级多任务卷积神经网络DYPNet,其以YOLOv3-tiny框架为基础,融合金字塔池化模型、DenseNet的密集连接结构、CSPNet网络模型的思想,在精度未下降的情况下大幅减少了计算资源消耗。针对该神经网络难以训练的问题,提出了一种基于动态损失权重的线性加权求和损失函数,使子网络损失值趋于同步下降,且同步收敛。经过在公开数据集BDD100K上训练及测试,结果表明该神经网络的检测mAP和分割mIOU分别为30%,77.14%,使用TensorRt加速后,在Jetson TX2上已经可以达到15 frame·s-1左右,已达到AR-HUD的应用要求,并成功应用于车载AR-HUD。 展开更多
关键词 增强现实抬头显示 多任务卷积神经网络 目标检测 语义分割
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