针对犬类心力衰竭诊疗中呼吸频率连续监测的临床需求,开发一种混合式TOF(Time-of-Flight)传感的新型非接触式呼吸监测系统。提出单点-点阵混合式TOF传感架构,构建自适应空间监测模型以适应宠物不同姿态的监测。基于STM32嵌入式平台实现...针对犬类心力衰竭诊疗中呼吸频率连续监测的临床需求,开发一种混合式TOF(Time-of-Flight)传感的新型非接触式呼吸监测系统。提出单点-点阵混合式TOF传感架构,构建自适应空间监测模型以适应宠物不同姿态的监测。基于STM32嵌入式平台实现传感器时序协同控制与原始信号预处理,通过LabVIEW上位机开发实时呼吸波形解析算法,并光学校准测试优化点阵TOF测距参数。静态场景下对小型犬的测试表明,系统呼吸频率测量误差≤2 BPM(breaths per minute)。LabVIEW界面可实时显示呼吸波形与BPM值,验证了光学TOF传感在活体监测中的可行性。单点-点阵混合TOF系统通过光学测量优化与空间自适应策略,实现了高精度犬静态呼吸监测,为宠物医疗领域提供了小型化、低成本的生物光学测量新方案。展开更多
为提高植物三维重建的精度,更好地实现植物数字化研究,提出了基于TOF(time of flight)深度传感的植物三维点云数据获取与去噪方法。首先通过TOF深度传感来获取植物点云数据,采用直通滤波器对点云数据进行预处理,减少背景噪声;其次采用...为提高植物三维重建的精度,更好地实现植物数字化研究,提出了基于TOF(time of flight)深度传感的植物三维点云数据获取与去噪方法。首先通过TOF深度传感来获取植物点云数据,采用直通滤波器对点云数据进行预处理,减少背景噪声;其次采用改进密度分析的离群点去噪算法,该算法通过结合邻近点平均距离和邻域点数数量2个特征参数,对点云数据中的离群点噪声进行检测和去除;最后采用双边滤波算法对点云内部的小尺寸噪声进行检测和去除。以番茄植株进行相关试验,试验结果表明:与传统双边滤波算法比较,该文算法最大误差降低了11.2%,平均误差降低了23.2%;与拉普拉斯滤波算法比较,最大误差降低了20.6%,平均误差降低了39.2%,表明该文提出的算法在保持点云特征的情况下,能简单高效地去除植物三维点云数据中的不同尺度噪声。展开更多
文摘针对犬类心力衰竭诊疗中呼吸频率连续监测的临床需求,开发一种混合式TOF(Time-of-Flight)传感的新型非接触式呼吸监测系统。提出单点-点阵混合式TOF传感架构,构建自适应空间监测模型以适应宠物不同姿态的监测。基于STM32嵌入式平台实现传感器时序协同控制与原始信号预处理,通过LabVIEW上位机开发实时呼吸波形解析算法,并光学校准测试优化点阵TOF测距参数。静态场景下对小型犬的测试表明,系统呼吸频率测量误差≤2 BPM(breaths per minute)。LabVIEW界面可实时显示呼吸波形与BPM值,验证了光学TOF传感在活体监测中的可行性。单点-点阵混合TOF系统通过光学测量优化与空间自适应策略,实现了高精度犬静态呼吸监测,为宠物医疗领域提供了小型化、低成本的生物光学测量新方案。
文摘为提高植物三维重建的精度,更好地实现植物数字化研究,提出了基于TOF(time of flight)深度传感的植物三维点云数据获取与去噪方法。首先通过TOF深度传感来获取植物点云数据,采用直通滤波器对点云数据进行预处理,减少背景噪声;其次采用改进密度分析的离群点去噪算法,该算法通过结合邻近点平均距离和邻域点数数量2个特征参数,对点云数据中的离群点噪声进行检测和去除;最后采用双边滤波算法对点云内部的小尺寸噪声进行检测和去除。以番茄植株进行相关试验,试验结果表明:与传统双边滤波算法比较,该文算法最大误差降低了11.2%,平均误差降低了23.2%;与拉普拉斯滤波算法比较,最大误差降低了20.6%,平均误差降低了39.2%,表明该文提出的算法在保持点云特征的情况下,能简单高效地去除植物三维点云数据中的不同尺度噪声。
