期刊文献+
共找到6篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
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
1
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 增强现实抬头显示器 色彩编码 眼动实验 信息可识别性
在线阅读 下载PDF
光学透射式汽车抬头显示器系统的虚实注册方法研究 被引量:2
2
作者 安喆 徐熙平 +3 位作者 杨进华 乔杨 吕耀文 刘洋 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1006-1011,共6页
针对光学透射式汽车抬头显示器(HUD)增强现实系统的虚实注册问题,提出一种无标识虚实注册方法。介绍了HUD系统组成,并对系统各部分进行坐标定义;建立了各坐标系转换关系,得到初始注册矩阵。随后获取图像对,对图像进行特征提取,利用最小... 针对光学透射式汽车抬头显示器(HUD)增强现实系统的虚实注册问题,提出一种无标识虚实注册方法。介绍了HUD系统组成,并对系统各部分进行坐标定义;建立了各坐标系转换关系,得到初始注册矩阵。随后获取图像对,对图像进行特征提取,利用最小化灰度测量误差方法建立图像间的关系。采用非线性优化方法求解公式,对相机姿态进行估计,得到当前状态下的注册矩阵。通过合成初始矩阵与当前矩阵得到HUD系统的虚实注册矩阵。实验结果表明,系统的注册值与真实值相关距离为0.088 9,满足注册精度要求,且对比于其他方法,算法速度有所提高。 展开更多
关键词 光学透射式汽车抬头显示器 虚实注册 灰度测量误差 非线性优化
在线阅读 下载PDF
用于汽车抬头显示器的光学增亮膜设计 被引量:3
3
作者 冯奇斌 武晨晨 +2 位作者 李德华 王梓 吕国强 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1426-1434,共9页
为了降低直下式背光的厚度并提升亮度,设计了一种光学增亮膜。基于Snell定律设计了对单个LED发出光线起均匀照度作用的二维微结构曲线。该微结构曲线是把LED看做理想点光源设计并计算的,但考虑到实际的LED是一个正方形发光面,因此对该... 为了降低直下式背光的厚度并提升亮度,设计了一种光学增亮膜。基于Snell定律设计了对单个LED发出光线起均匀照度作用的二维微结构曲线。该微结构曲线是把LED看做理想点光源设计并计算的,但考虑到实际的LED是一个正方形发光面,因此对该微结构曲线进行了优化,提升了它对实际尺寸LED的均匀照度作用。根据LED的排布规律提出了一种正六边形蜂窝拼接排布方案,并进行了仿真分析。仿真结果表明:使用光学增亮膜的背光中心亮度提升了172.4%。根据微结构设计结果采用无掩膜直写光刻工艺制作了实际样品并进行了效果测试,测试结果表明:中心亮度提升了136.2%,厚度降低了13mm。采用本文设计的光学增亮膜可以有效地提高背光亮度同时降低背光厚度,满足汽车抬头显示器的直下式背光亮度高、体积小的要求。 展开更多
关键词 直下式背光 微结构 增亮膜 抬头显示器
在线阅读 下载PDF
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
4
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 增强现实抬头显示器
在线阅读 下载PDF
自由曲面车载抬头显示器的光学设计及公差分析 被引量:12
5
作者 张杨柳 苏宙平 +2 位作者 潘红响 陈兴涛 张文裕 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期44-55,共12页
设计了一种自由曲面车载抬头显示器(Head-up Display,HUD)光学系统.在HUD光学系统初始结构设计中,基于种子曲线扩展算法,对HUD中两个自由曲面上的采样数据点进行计算,并拟合成扩展多项式.将设计的HUD光学系统初始结构进行光线追迹,验证... 设计了一种自由曲面车载抬头显示器(Head-up Display,HUD)光学系统.在HUD光学系统初始结构设计中,基于种子曲线扩展算法,对HUD中两个自由曲面上的采样数据点进行计算,并拟合成扩展多项式.将设计的HUD光学系统初始结构进行光线追迹,验证了设计结果.结果表明,在0.5mm光线采样间隔下,初始光学系统的性能达到了衍射极限,可作为进一步全视场优化的起点.对系统进行优化,利用多重结构模拟人眼在孔径光阑移动范围(眼动范围)内的观察情况,对于不同的孔径光阑位置,光学系统的调制传递函数在6lp/mm下均大于0.5,接近衍射极限,并且系统畸变小于2%.最后对系统中的自由曲面反射镜进行面形公差分析,两个曲面在其各自面形公差峰谷值分别为0.42μm和0.62μm下的调制传递函数均高于0.3,完全满足现在自由曲面加工精度. 展开更多
关键词 抬头显示器 种子曲线扩展法 自由曲面 采样间隔 公差分析
在线阅读 下载PDF
面向AR-HUD的多任务卷积神经网络研究 被引量:6
6
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 增强现实抬头显示器 多任务卷积神经网络 目标检测 语义分割
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部