三维图像行为分析系统
Codamotion三维动作捕捉系统在步态分析中的应用
Codamotion三维动作捕捉系统在步态分析中的应用作者：张朕来源：《科技资讯》2017年第26期摘要：在视频侦查越来越普及，越来越有效率的今天，分析监控视频中嫌疑人的行走步态特征已经成为侦查破案重要的一环，但是在破案一线工作中，视频中人体运动信息却往往仅凭人的观察和总结，应提供大量的数据实验以及量化标准支撑。
Codamotion三维动作捕捉系统能有效准确的分析人体运动上的规律，总结出人体运动的稳定特征和特定特征，为侦查破案提供有效的数据支持。
关键词：三维动作捕捉步态分析视频监控中图分类号：DF7 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）09（b）-0197-02步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。
同时，步态特征又具有较高的稳定性和特定性。
步态特征的分析有着多方面的研究价值，在医疗领域，对于进行康复治疗的人进行步态分析，以确定治愈程度和康复计划的可行性；在运动领域，结合运动生物力学来帮助运动员更高效地进行体育运动、以优化和提高运动成绩；在人身识别方面，虽然现在的识别方法较为先进，例如人脸识别，指纹识别，虹膜识别等，但是步态识别方法在人身识别方法中独具特征——远距离性和隐蔽性等。
还可以结合行为人步态的变化来对足迹特征作出具体的量化分析，对足迹学进行更深入的量化研究。
步态具有唯一性。
早期的医学研究已经证明了步态虽然是一种复杂的行为特征，但具有唯一性。
步态是很难伪装的，即具有稳定性。
本文介绍的在国内外现阶段都属先进的人体三维动作捕捉系统codamotion，对于研究人体行走时上肢和下肢等肢体关节及身体部位对应的变化规律有着独特的优势，为进一步人体运动规律的分析和识别做出基础性分析与分类，以确定具有较高分析价值的关节、肢体部分及其对应的分析策略。
1 实验方法Codamotion系统是世界上较为先进的三维动作捕捉系统，以主动红外捕捉的方式，获取被捕捉物体各环节的动作，提供便捷、高效、精确的三维数据采集，被广泛应用于动作科研分析、步态生物力学研究、临床步态分析、神经行为和感知、人机工程学等各个领域。
Flexsim简介
在系统的规划、设计、运行、分析及改造的各个阶段，仿真技术都可以发挥重要作用。
随着人类所研究的对象规模日益庞大，结构日益复杂，仅仅依靠人的经验及传统的技术难于满足越来越高的要求。
基于现代计算机及其网络的仿真技术，不但能提高效率，缩短研究开发周期，减少训练时间，不受环境及气候限制，而且对保证安全、节约开支、提高质量尤其具有突出的功效。
模拟技术的使用：模拟技术使用于建立于实验性的概念上。
当要一个机构决定使用一个新的设计或新的概念时，往往由于时间和资金的限制上，我们没有办法承受失败所带来的风险。
因此模拟技术可以帮助我们减轻失败的风险。
通过电脑虚拟现实的情况，决策者可以知道概念或设计的可行性。
从而帮助他们作明智的决定。
Flexsim是新一代的模擬軟體，他能使决策者輕易地在個人電腦中建構及監控任何工業及企業之分散式流程。
透過Flexsim 他將能率先找出未來工業及企業流程的模式，進而成為該領域中的領導者。
Flexsim基礎架構之設計不只是要滿足使用者現今的需求，其架構的概念更是為了企業的未來而準備。
(1) Flexsim应用包括：●物流行业资产项目评估●物流行业有规律地运行模型，测试生产计划●物流行业更改提案评估● 物流行业更改管理(2) 物流行业使用FLEXSIM平台的收益:●评估装备与流程设计的多种可能性●提高物流公司与资源的运行效率●减少库存●缩短制造物流行业产品上市时间●提高生产线产量●优化资本投资●在一个小的增长阶段内，模型能被建立和测试，大大简化了模型构造，提供了识别逻辑错误的能力，使得模型更可靠。
●在运行时，模型能在任何时候改变，更改能被立即合并，引导更快速地建立模型。
(3) flexsim 能应用于下列领域：●汽车工业●食品●化学工业●造纸●电子●银行和财务●航空●政府●工程●运输Flexsim ED与其他模拟软件功能的比较：A***, P***, W*** 和A*** 都是市场上常常看到的模拟软件。
行为分析算法综述
2、实际应用发展：行为分析算法将进一步扩展其应用范围，如智能监控、 自动驾驶、医疗诊断等领域。例如，可以通过对驾驶员的行为进行分析，预测其 疲劳状态或注意力水平，从而协助自动驾驶系统做出相应的决策。
3、新兴技术的应用：新兴技术如忆阻器、神经网络等将被应用于行为分析 算法，以实现更高效和精确的分析。例如，忆阻器可以用于构建更复杂的神经网 络模型，提高行为分析的准确性；神经网络则可以处理更复杂、更抽象的行为特 征，提高分析的效率。
三、展望未来
随着技术的不断发展，基于视觉的人体行为识别算法将会越来越成熟。未来， 我们可以期待以下几个方面的进展：
1、跨域适应：目前的人体行为识别算法通常需要在特定的数据集上进行训 练，而实际应用中往往需要识别不同场景中的人体行为。因此，研究如何让算法 具备跨域适应能力将是未来的一个研究方向。
二、基于深度学习的人体行为识 别算法
1、三维卷积神经网络（3D-CNN）
3D-CNN是一种适用于处理视频数据的卷积神经网络。它通过对视频序列进行 三维卷积来提取时空特征，从而识别人体行为。3D-CNN的优点是能够处理时空信 息，适用于动态场景，但缺点是计算量大，需要大量的存储空间。
2、循环神经网络（RNN）和长 短期记忆网络（LSTM）
4、基于决策树的方法：决策树是一种常见的分类算法，通过将数据按照特 征进行分层来构建一棵树。决策树在处理具有多个特征的数据集时具有较好的性 能，且易于理解和解释。然而，决策树在处理连续型特征或处理不平衡类别时可 能存在不足。
4、基于决策树的方法：决策树 是一种常见的分类算法
1、算法优化：未来的行为分析算法将不断优化，以提高准确性和效率。例 如，可以通过融合多种算法来取长补短，提高整体性能。此外，强化学习等自我 学习算法也将被应用于行为分析，以进一步提高模型的自适应性和鲁棒性。
高速摄像机在数字图像相关分析DIC的应用-汽车车门振动测试
高速摄像机在数字图像相关分析DIC的应用-汽车车门振动测试为了研究汽车车门振动的动态行为，汽车主机厂商在验证汽车结构性能时，越来越倾向于采用数字图像相关分析（DIC）的光学测量技术。
工程师们使用DIC来绘制汽车车门在快速关门瞬态下表面的应变和位移。
新拓三维自主研发的DIC高速摄像机测量系统，DIC使用两个同步成像设备——高速摄像机能够以高速记录高分辨率的图像。
通过将高速影像和DIC三维运动跟踪软件相结合，工程师们可观察到微米级别的表面变形。
汽车快速关门过程的振动，直接关系到汽车车门的密闭性、吻合度和舒适度，在高速和加速过程中要达到如此高的精度，只有通过高速摄像机和数字图像相关法DIC的能力才有可能实现，它为汽车主机制造商测试汽车结构性能提供了一种强有力的测量方案。
DIC高速摄像机测量系统某汽车研究院为了掌握汽车车门结构振动的固有频率及振型，利用新拓三维DIC高速摄像机测量系统，测量车门在开启、关闭过程中的振动变形，为减振材料性能验证，分析振动幅度，检验车门的力学性能提供数据支撑。
新拓三维DIC高速摄像机测量系统，采用两台或三台高速摄像机实时采集被测物体各个变形阶段的图像，利用准确识别的标志点（包括编码标志点和非编码标志点）实现立体匹配，重建出物体表面点的三维空间坐标，并计算得到物体的变形量、三维轨迹姿态等数据。
DIC高速摄像机测量系统典型配置型号XTDIC-STROBE-HR规格5M9M12M 高速相机参数500万×3900万×31200万×3高速相机帧率75fps42fps30fps 位移测量精度0.01pixel控制系统标准型测量幅面10000×10000~400×300，单位：mm型号XTDIC-STROBE-HS规格4M 2.5M高速相机参数满幅400万x3，最高540fps;降幅，最高1800fps满幅250万x3，最高600fps;降幅，最高204,100fps位移测量精度0.01mm控制系统高速型测量幅面1000×1000~400×300，单位：mmDIC和振动分析搭配高速摄像机，工程师可以利用DIC进行振动分析。
四模Lorenz-Stenflo系统动力学行为分析及
第40卷第5期2022年10月沈阳师范大学学报(自然科学版)J o u r n a l o f S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)V o l.40N o.5O c t.2022文章编号:16735862(2022)05042105四模L o r e n z-S t e n f l o系统动力学行为分析及其数值仿真王贺元,白晨(沈阳师范大学数学与系统科学学院,沈阳110034)摘要:在三模L o r e n z方程的基础上,进一步研究四模L o r e n z-S t e n f l o系统的动力学行为,讨论L o r e n z-S t e n f l o方程解的性质和状态㊂求出该方程平衡点,计算其局部线性稳定性;利用Y o u n g不等式和G r o n w a l l不等式讨论该方程组全局吸引子的存在性,构造李雅普诺夫函数对其全局稳定性进行分析;最后利用数值模拟方法,揭示了参数在一定范围内变化时四模L o r e n z-S t e n f l o系统的动力学行为㊂人们对非线性现象的本质认识有限,所以通过数值模拟,能更加生动形象地描述出L o r e n z-S t e n f l o吸引子的形状,进而让人们对该模型的混沌现象有更直观清晰的认识㊂参数的变化也导致了系统动力学行为的变化,在L o r e n z系统加入气流旋转因素后,系统的动力学行为更加丰富㊂关键词:L o r e n z方程;L o r e n z-S t e n f l o方程;混沌;吸引子中图分类号:O415.5文献标志码:Ad o i:10.3969/j.i s s n.16735862.2022.05.007D y n a m i cb e h a v i o ra n a l y s i sa n dn u m e r i c a ls i m u l a t i o no ff o u r-d i me n s i o n a l L o r e n z-S t e nf l o s y s t e mWA N G H e y u a n,B A IC h e n(C o l l e g e o fM a t h e m a t i c s a n dS y s t e m sS c i e n c e,S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y,S h e n y a n g110034,C h i n a)A b s t r a c t:B a s e d o nt h et h r e e-d i m e n s i o n a lL o r e n ze q u a t i o n,w ef u r t h e rs t u d y t h e d y n a m i c a lb e h a v i o r o f t h e f o u r-d i m e n s i o n a l L o r e n z-S t e n f l o s y s t e ma n dd i sc u s s t h e p r o p e r t i e s a nd s t a te s of t h es o l u t i o no f t h eL o r e n z-S t e n f l oe q u a t i o n.T h ee q u i l i b r i u m p o i n to f t h ee q u a t i o n i so b t a i n e da n d i t sl o c a l l i n e a r s t a b i l i t y i s c a l c u l a t e d;U s i n g Y o u n g i n e q u a l i t y a n dG r o n w a l l i n e q u a l i t y,t h e e x i s t e n c e o ft h e g l o b a la t t r a c t o ro ft h ee q u a t i o n si sd i s c u s s e d,a n dt h eL y a p u n o vf u n c t i o ni sc o n s t r u c t e dt oa n a l y z e i t s g l ob a l s t a b i l i t y;F i n a l l y,u s i n g t h en u m e r ic a l s i m u l a t i o n m e t h o d,t h ed y n a m i cbe h a v i o ro f f o u r-d i m e n s i o n a l L o r e n z-S t e n f l o s y s t e mi s i n t u i t i v e l y d i s p l a y e dw h e n t h e p a r a m e t e r s c h a n g e i nac e r t a i n r a n g e.P e o p l e h a v e l i m i t ed u n de r s t a n d i n g of t h e e s s e n c e o f n o n l i n e a r p h e n o m e n a,s o t h r o ug hn u m e r i c a l s i m u l a t i o n,w e c a nm o r e v i v i d l y d e s c r i b e t h e s h a p e o fL o r e n z-S t e n f l o a t t r a c t o r,a n d t h e nl e t p e o p l eh a v e am o r e i n t u i t i v ea n dc l e a ru n d e r s t a n d i n g o f t h ec h a o t i c p h e n o m e n o no f t h em o d e l.T h e c h a n g e o f p a r a m e t e r s a l s o l e a d s t o t h e c h a n g e o f c h a o t i cb e h a v i o r o f t h e s y s t e m.A f t e r t h e a i rf l o wr o t a t i o n f a c t o r i s a d d e d t o t h eL o r e n z s y s t e m,t h e d y n a m i cb e h a v i o r o f t h e s y s t e mi s r i c h e r.K e y w o r d s:L o r e n z e q u a t i o n;L o r e n z-S t e n f l o e q u a t i o n;c h a o s;a t t r a c t o r0引言1963年,美国气象学家L o r e n z[1]利用截谱方法,讨论了R a y l e i g h-B e n a r d对流问题,得到了一个三维的非线性常微分方程组,也就是通常所说的L o r e n z系统㊂收稿日期:20211027基金项目:国家自然科学基金资助项目(11572146)㊂作者简介:王贺元(1963 ),男,辽宁锦州人,沈阳师范大学教授,博士㊂x ᶄ1=q (x 2-x 1)x ᶄ2=r x 1-x 1x 3-x 2x ᶄ3=x 1x 2-b x {3 随后,众多学者对L o r e n z 系统的各种特性展开了深入研究,揭示了该系统动力学行为的演化过程[26]及产生混沌的力学机制机理[7]㊂随着各种研究的不断深入,基于L o r e n z 系统,人们给出了丰富多样的修正模型,如四模类[8]㊁五模类[910]㊁九模类[11]等㊂瑞典物理学家L e n n a r t -S t e n f l o [12]发现,大气中低频短波重力扰动可以用4个广义L o r e n z 方程组来描述㊂当不考虑地球自转时,这些耦合方程简化为三模常规的L o r e n z 方程㊂这个低频和短波近似的大气方程即L o r e n z -S t e n f l o 模型:xᶄ1=q (x 2-x 1)+s x 4x ᶄ2=r x 1-x 1x 3-x 2x ᶄ3=x 1x 2-b x 3x ᶄ4=-x 1-qx ìîíïïïï4(1)其中:新增的状态变量x 4描述了气流的旋转;新增的参数s 是与x 4相对应的旋转数(r o t a t i o n n u m b e r );q 表示普朗特数(P r a n d t ln u m b e r );r 表示瑞利数(R a y l e i g h n u m b e r );b 表示几何参数(ge o m e t r i c p a r a m e t e r )㊂在小旋转数s 的情况下,随着r 的变化,该系统的分岔结构和L o r e n z 系统是相近的[13]㊂若将旋转数s 视为分岔参数,那么随着s 的变化,该系统的分岔结构便与一维逻辑斯蒂映射非常相似[14]㊂1 L o r e n z -S t e n f l o 系统的吸引子和稳定性多数非线性微分方程很难求出其解的具体表达式,因此,在不具体解出方程的情况下,判断方程的解的稳定性态以及解的性态就显得尤为重要㊂从物理意义方面考虑非线性微分方程的解的稳定性同样具有现实意义[15]㊂1.1 平衡点先求方程组x ᶄ1=x ᶄ2=x ᶄ3=x ᶄ4=0,解得平衡点O =(0,0,0,0)㊂当r -1-s /q 2>0,即(r -1)q 2>s 时,出现了2个新的对称平衡点P +=(p 1,p 2,p 3,p 4),P -=(-p 1,-p 2,p 3,-p 4),其中p 1=b q 2p 3q 2+s ,p 2=b (q 2+s )p 3q 2,p 3=r -1-s q 2,p 4=-b p 3q2+s ㊂1.2 零点的线性稳定性在零点附近做线性近似,得到一个四阶矩阵,该四阶矩阵有特征值方程:(λ+b )[λ3+(2q +1)λ2+(q 2+2q -r q +s )λ+(q 2-q 2r +s)]=0由劳斯赫尔维茨稳定性判据,满足下列条件时,方程只有负实部的解:2q +1>0q 2+2q -r q +s >0q 2-q 2r +s >0(2q +1)(q 2+2q -r q +s )-(q 2-q 2r +s)>ìîíïïïï0 当r 足够小(无物理意义)时,方程只有负实部的解,而当q 2-q 2r +s =0即r =q 2+s q2时,系统从稳定过渡到不稳定,由此可知原系统的零解是不稳定的㊂1.3 对称点的线性稳定性作平衡点附近的代换x i =p i +Xi (i =1,2,3,4),根据劳斯赫尔维茨稳定性判据,其性质与原点的稳定性基本相同㊂1.4 全局吸引子存在性分析由췍x ᶄ1췍x 1+췍x ᶄ2췍x 2+췍x ᶄ3췍x 3+췍x ᶄ4췍x 4=-2q -1-b <0可知,系统耗散,故存在吸引子㊂作代换x 1ңx 1,x 2ңx 2,x 3ңx 3+r +q ,x 4ңx 4,于是有12d d t(x 21+x 22+x 23+x 24)+(q x 21+x 22+b x 23+q x 24)=(s -1)x 1x 4-b (r +q )x 3224沈阳师范大学学报(自然科学版) 第40卷令u (t )2=x 21+x 22+x 23+x 24,有d d t (u 2)+(2q -s +1)x 21+2x 22+2x 23+(2q -s +1)x 24ɤb 2(r +q )22(b -1)因2q -s +1ȡ0,令l =m i n q -s -12,æèçöø÷1,有d d t(u 2)+2lu 2ɤb 2(r +q )22(b -1)由G r o n w a l l 不等式得|u (t )|2ɤ|u (0)|2e -2l t +b 2(r +q )24l (b -1)(1-e -2l t )进而有l i m t ңɕs u p u (t )2ɤb (r +q )4l (b -1),于是有2q -s -1ȡ0时,系统具有全局吸引子㊂1.5 全局稳定性借助李雅普诺夫函数法,讨论系统(1)的全局稳定性㊂构造李雅普诺夫函数:V (x 1,x 2,x 3,x 4)=x 21+x 22+x 23+s x 24=K ȡ0显然,当K 是常数时,上式表示一个四维椭球面,把这个椭球面所包围的单连通区域记做H ,K 越大,椭球面越大㊂求V 的导数:d V d t=-2q x 21+x 22+b x 23+q s x 24+b (r +q )x 3+b 4(r +q )2-b 4(r +q )éëêùûú2显然,下式可以视为一个四维椭球面,记为U ,则qx 21+x 22+b x 3+(r +q )æèçöø÷22+q s x 24=b 4(r +q )2d V d t <0,在U 以外区域=0,在U 上>0,在U ìîíïïïï以内于是,若取较大的K ,H 可以包围U ㊂这样在U 以外的区域,d V d t >0,V d V d t>0㊂由李雅普诺夫定理的分析可知,H 外的轨线都会进入H 内㊂由此可知,H 是这个L o r e n z -S t e n f l o 系统的捕捉区㊂2 数值仿真由文献[16]可知,参数取q =10,s =30,b =8/3符合物理含义,在这几个取值条件下对L o r e n z -S t e n f l o 系统的动力学行为进行数值仿真㊂2.1 最大李雅普诺夫指数李雅普诺夫指数是衡量系统动力学特性的一个重要的定量指标,正的李雅普诺夫指数意味着,无论2条轨线的初始间距多么小,其差别都会随着时间的演化而成指数率增加,以至于无法预测,这就是混沌现象㊂图1为瑞利数从0~600变化时的最大李雅普诺夫指数㊂图1 最大李雅普诺夫指数F i g .1 M a x i m u m L y a p u n o ve x po n e n t 324第5期 王贺元,等:四模L o r e n z -S t e n f l o 系统动力学行为分析及其数值仿真2.2分岔图状态变量和分岔参数构成的二维图形表示状态变量随分岔参数变化的规律㊂通过分岔图可以得到系统响应的周期运动或者拟周期运动以及混沌运动所对应的参数区间,在一定程度上可以用于判定通向混沌的道路㊂图2为瑞利数从0~600变化时的分岔图㊂2个图像对比可见,最大李雅普诺夫指数越大,分岔图对应的系统混沌程度越大㊂图2 分岔图F i g .2 B i f u r c a t i o nd i a gr a m 2.3 吸引子空间中每一点都表示系统在某一时刻的状态,当状态发生变化时,相空间的点移动进而构成轨迹,在轨迹上的点的不变集则为吸引子㊂周期振荡的吸引子为一条封闭的曲线,也就是极限环㊂准周期震荡则为轮胎型的曲面㊂混沌吸引子的轨迹具有局部不稳定性㊁整体有限性和结构自相似性等特点㊂以洛伦兹方程为例,其吸引子轨迹类似于蝴蝶,如图3和图4所示㊂图3 r =280吸引子F i g .3 a t t r a c t o r g r a p ha t r =280图4 r =300吸引子F i g .4 a t t r a c t o r g r a pha t r =3002.4庞加莱截面图5 庞加莱截面F i g.5 P o i n c a r es e c t i o na t r =248维数比相空间少的低维截面与吸引子相截得到庞加莱截面㊂庞加莱截面法就是把连续的轨线变为离散的点,进而研究运动的特征和变化规律㊂图5为瑞利数取248时x 1与x 2的庞加莱截面,由图5可知,系统处在混沌状态,截面与洛伦兹系统的蝴蝶形状相似㊂2.5 时间序列用数值方法将方程的解随时间变化的过程描述出来,也就是混沌运动的时间过程,以直观清楚地反映系统响应随时间变化的规律㊂图6为瑞利数取248时x 1与424沈阳师范大学学报(自然科学版) 第40卷图6 时间序列F i g.6 T i m es e r i e s a t r =248时间t 的时间序列,由图6可以看出,系统的解并不是简单的周期解,而是非周期的㊁复杂的㊁混沌的㊂3 结 论通过对L o r e n z -S t e n f l o 系统的数值运算,得到该系统的平衡点及局部和全局稳定性等性质㊂通过对L o r e n z -S t e n f l o 系统的数值仿真,发现其三维图像经历了奇怪吸引子㊁拟周期轨道㊁极限环等形状,系统存在复杂的窗口期和倒分岔过程㊂综上所述,在考虑气流旋转因素这一前提下,随着瑞利数的增加,该系统的动力学行为的变化更为复杂㊂参考文献:[1]L O R E N ZE N.D e t e r m i n i s t i cn o n pe r i o d i cf l o w [J ].A t m o sS c i ,1963,20:130141.[2]B HA T T A C HA R J E EJK ,M C K A N E AJ .L o r e n zm o d e l f o r t h e r o t a t i ng R a y l e i gh -B ér n a r d p r o b l e m [J ].JP h y sA :M a t hG e n ,1988,21(10):L 555L 558.[3]张银.旋转R a y l e i g h -B én a r d 问题的L o r e n z 模型及数值模拟[D ].北京:北京化工大学,2011:2532.[4]张银,许兰喜.旋转的R a y l e i g h -B én a r d 问题的L o r e n z 模型及数值模拟[J ].北京化工大学学报(自然科学版),2010,37(3):140143.[5]鞠春贤,王贺元.浅析L o r e n z 方程[J ].辽宁工学院学报,2007(5):337341.[6]王贺元,崔进.旋转流动混沌行为的全局稳定性分析及数值仿真[J ].数学物理学报,2017,37(4):783792.[7]王贺元.平面不可压缩N a v i e r -S t o k e s 方程五模系统的力学机理及能量演化[J ].数学物理学报,2020,40(2):315327.[8]王贺元,鞠春贤.四模L o r e n z 系统的动力学行为及其数值模拟[J ].高等学校计算数学学报,2010,32(2):99105.[9]王贺元,李佳,王美玉,等.新五模类L o r e n z 系统的动力学行为分析及仿真[J ].沈阳师范大学学报(自然科学版),2020,38(2):164170.[10]王贺元.平面不可压缩磁流体动力学五模类L o r e n z 方程组的动力学行为及其数值仿真[J ].数学物理学报,2017,37(1):199216.[11]王贺元,崔进.N a v i e r -S t o k e s 方程九模类L o r e n z 方程组的动力学行为及数值仿真[J ].工程数学学报,2015,32(6):893897.[12]S T E N F L OL .G e n e r a l i z e dL o r e n z e q u a t i o n s f o r a c o u s t i c -g r a v i t y w a v e s i n t h e a t m o s p h e r e [J ].P h y s i c a S c r i p t a ,1996,53(1):8384.[13]Y U M Y ,Y A N G B .P e r i o d i ca n dc h a o t i c s o l u t i o n so f t h e g e n e r a l i z e dL o r e n z e q u a t i o n s [J ].P h y s i c aS c r i p t a ,1996,54(2):140142.[14]Y U M Y ,Z HO U C T ,L A IC H.T h eb i f u r c a t i o nc h a r a c t e r i s t i c so f t h e g e n e r a l i z e dL o r e n ze q u a t i o n s [J ].P h y s i c a S c r i p t a ,1996,54(4):321324.[15]王贺元.非线性系统的动力学行为及其数值分析[M ].北京:科学出版社,2018:3839.[16]Y U M Y.S o m e c h a o t i c a s p e c t s o f t h eL o r e n z -S t e n f l o e q u a t i o n s [J ].P h y s i c aS c r i p t a ,1999,82(1):1011.524第5期 王贺元,等:四模L o r e n z -S t e n f l o 系统动力学行为分析及其数值仿真。
材料力学性能三维光学测量解决方案-数字图像相关法dic
材料测量遍布材料力学性能和表现的多场景检测随着工业的不断升级，非接触的三维光学测量凭借其强大用途，为越来越多的主流应用领域接受。
新拓三维XTDIC全场应变变形测量系统能够在各种复杂的测试环境下，分析材料的力学性能和行为表现，并且可以完美地集成到现有试验台和试验机，利用非接触测量头，可以在机械加载和热加载的情况下，测量软质和硬质材料的全场三维应变和变形。
它可以替代传统的引伸计和应变片，实现实时的三维表面变形分析。
目前，XTDIC已被广泛应用于材料力学性能测量，是在业界得到广泛认可和好评的应变变形测量解决方案。
⏹全场应变分布⏹应力-应变曲线⏹杨氏模量⏹泊松比⏹N值 & R值⏹拉伸试验⏹剪切试验⏹三点弯曲/四点弯曲⏹疲劳试验⏹……复合材料复合材料是运用先进的材料制备技术，将两种或多种不同性质的材料组分优化组合，经过特殊加工而制成的新型材料。
现代化高科技的发展离不开复合材料的应用，由于其具有重量轻、强度高、加工成型方便、弹性优良、耐化学腐蚀和耐候性好等特点，已逐步取代木材及金属合金等传统材料，广泛应用于航空航天、汽车制造、能源、机械、医学、建筑等诸多领域，在近几年更是得到了飞速发展。
复合材料高温试验很多复合材料对温度具有敏感性，在不同的温度条件下，表现出来的力学性能差别可能很大。
XTDIC支持不同类型相机在高温环境下进行3D温度场和3D应变场的测量，得到不同温度梯度下复合材料表面力学行为关系，实现了温度与机械载荷耦合的测量。
碳纤维：碳纤维拉伸性能，是评价碳纤维性能的重要力学性能指标。
本次试验选取了多款碳纤维试件作为试验对象，对标准试件进行静力拉伸试验，通过试验研究试件的各项力学性能指标。
柔性材料：飞艇充气过程中，表面蒙皮三维全场变形测量，分析应力应变曲线；高分子材料：独特的变形连续性分析及匹配技术，实现数个100%大变形的全场解算；特种材料：特种材料刺破试验，分析高速穿刺过程中材料全场变形，分析材料的力学性能；微小尺寸对微小尺寸的材料表面特征测量一直是业界难题，XTDIC-Micro显微应用测量系统（光学显微镜和DIC数字图像相关技术的结合，可以满足纳米级精度测量需求）弥补了传统设备无法进行微小物体变形测量的不足，成为微观尺度领域变形应变测量的一个有力工具。
智慧校园信息化系统建设及应用方案
班班通课室 互动课室
实现一课一名师、一师一优课、学习空间人人 通、优质教育资源共享、教育均衡化发展
教学巡查 集中管控
优课评选 教学研讨
学习数据分析 教学数据分析
优课评选
资源建设
17
智慧教育-教育录播-一体化硬件设计
采集模块
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
化“十三五”规划的通知》 ，描绘了未来十年的教育信息化蓝图。通知提出“信息技术对教育具有革命性影响的思想指引下,强调
推进教育信息化建设，力争在2020年前建设各级学校的教育信息化体系，促进优质教育资源普及及共享，推动信息技术与教育教
学的深度融合，实现教育思想、理念、方法和手段全方位创新，建设信息化校园、智慧校园、人文科技校园。
5
智慧校园系统应用：智慧教学、智慧管控、智慧办公
后
台
服
务
智慧教学
层
智慧校园 智慧管控
智慧办公
基
教学录播系统
可视化教学信息发布
可视对讲系统
数字会议系统
础
接
校园广播系统
多媒体教学中控
无纸化会议系统
中控矩阵系统
入
层
智听慧力小考区试云服系务统平台整体解决方案场智馆慧比小赛区扩云服声务系平统台整体解决方案智慧远小程区视云讯服务系平统台整体解决方案 会议音响系统
在线直播
在线点播
学习专栏
我的作业
新闻通知
12
智慧校园-智慧教育-校长应用
自动获取课堂视频的教学行为数据，并生 产图表直观智表慧现小,区为云评服课务专平台家整对体授解课决人方案员智的慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 教学行为分析提供客观数据
几款仿真软件的分析
几款仿真软件的分析近年来，随着科技的快速发展，仿真软件逐渐成为各行各业中不可或缺的工具。
仿真软件能够通过建模、仿真、分析等功能，帮助用户预测和优化系统的性能，并提供决策支持。
本文将对几款常用的仿真软件进行分析，包括MATLAB/Simulink、Arena、ANSYS和SolidWorks。
MATLAB/Simulink是一款功能强大的仿真软件，广泛应用于工程和科学领域。
它的优势在于具备良好的可视化界面、强大的计算能力和灵活性。
Matlab主要用于数值计算和数学分析，而Simulink则适用于系统建模和仿真。
该软件支持多种编程语言，包括C、C++和Java等，可以实现多种功能，如滤波、控制算法和图像处理等。
Simulink拥有丰富的模块库，用户可以选择合适的模块进行系统建模，包括控制系统、信号处理、通信系统等。
此外，MATLAB/Simulink还有很多工具箱，如机器学习工具箱、神经网络工具箱等，可以进一步扩展其功能。
ANSYS是一家知名的工程仿真解决方案提供商，其软件被广泛应用于结构力学、流体力学、电磁场等领域。
ANSYS的优势在于强大的分析能力和精确的模拟结果。
它能够对复杂的工程问题进行建模和仿真，预测系统的性能和行为。
ANSYS提供了多种建模功能，如有限元分析、流体力学分析、热力学分析等，可以满足用户对不同领域的仿真需求。
该软件还支持多物理场耦合仿真，用户可以同时考虑结构力学、热传导和流动等多个因素。
此外，ANSYS还有丰富的后处理工具和优化算法，可以帮助用户分析仿真结果和优化设计。
SolidWorks是一款广泛应用于机械工程和产品设计领域的三维CAD软件。
它的优点在于集成了建模、装配和仿真等功能，用户可以在同一个平台上完成整个设计流程。
SolidWorks具有直观的用户界面和丰富的建模工具，可以帮助用户快速创建复杂的三维模型。
此外，该软件还提供了动力学仿真和结构分析的功能，用户可以通过添加运动学约束和加载条件来模拟系统的行为。
霍尔三维结构方法论
霍尔三维结构方法论导言霍尔三维结构方法论是一种基于霍尔三维结构理论的分析方法，用于探索和理解复杂系统的结构和行为。
本文将全面、详细、完整且深入地探讨霍尔三维结构方法论，包括其基本概念、关键原理、应用领域以及未来发展方向等。
基本概念霍尔三维结构理论霍尔三维结构理论是由霍尔提出的一种系统论方法，用于理解和解释复杂系统的本质和行为。
它认为任何一个系统都可以被分解为三个层次：地表层、制度层和心理层。
地表层涉及到系统的表现和行为，制度层涉及到系统的规则和约束，心理层涉及到系统的价值观和信念。
这三个层次相互影响和相互作用，共同塑造系统的结构和行为。
霍尔三维结构方法论霍尔三维结构方法论是基于霍尔三维结构理论的分析方法。
它通过对系统的地表层、制度层和心理层进行深入分析，揭示出系统的内在结构和行为模式。
这种方法论可以帮助我们更好地理解和应对复杂系统带来的挑战，为系统的优化和改进提供指导和思路。
关键原理综合性原则霍尔三维结构方法论强调综合性原则，即将地表层、制度层和心理层的分析纳入到一个整体框架中。
只有综合考虑各个层次的因素，才能真正理解系统的本质和行为。
双向影响原则霍尔三维结构方法论认为地表层、制度层和心理层之间存在双向影响的关系。
地表层的变化会影响制度层和心理层，而制度层和心理层的变化也会反过来影响地表层。
因此，在分析系统的结构和行为时，需要考虑这种双向影响。
系统思维原则霍尔三维结构方法论倡导系统思维，即将系统视为一个整体，关注系统的相互关系和动态演化。
通过系统思维，可以更好地理解和分析系统的结构和行为。
可持续性原则霍尔三维结构方法论注重系统的可持续发展。
通过分析系统的地表层、制度层和心理层，可以发现系统中的潜在问题和矛盾，并提出相应的解决方案，以实现系统的可持续发展。
应用领域组织管理在组织管理中，霍尔三维结构方法论可以帮助我们理解组织的结构和行为，识别潜在问题和矛盾，并提出相应的优化和改进策略。
政策制定在政策制定中，霍尔三维结构方法论可以帮助政府和决策者理解政策的实施效果，分析政策面临的挑战和问题，并提出相应的调整和改进建议。
G1224_智能影像分析系统
产品规格产品智能影像分析系统智能分析功能存在检测闯入检测退出检测出现检测消失检测停留检测徘徊检测方向检测速度检测人/车流检测遗弃物检测物品搬移检测尾随检测视频输入输出压缩方式双码流分辨率压缩帧率抗锯齿移动侦测字符迭加音频输入输出压缩方式功能报警 输入报警 输出RS-485/422RS-232C 网络协议USB 2.0SD卡视频加密功能其它特性电压PoE 功能温度湿度尺寸重量1 路 （BNC）1 路智能分析视频 （BNC）H.264, MPEG-4, MJPEG 支持 （任意选择不同压缩格式）D1, 2CIF, CIF, QCIF 25/30 帧@D1支持在硬件上实现抗锯齿功能，提高图像质量（DSP）支持 （DSP）支持 （DSP）1 路1 路G.7114 路 （可扩展为 8 路）2 路 （可扩展为 4 路）支持支持10 / 100 Base-TTCP/IP, UDP/IP, HTTP, RTSP, RTCP, RTP/UDP, RTP/TCP, SNTP, mDNS, UPnP, SMTP, SOCK, IGMP, DHCP, FTP, DDNS,PPPoE, SSL v2/v3, IEEE 802.1X, SNMP, SSH, and IPv6支持支持AES 12V DC支持网络供电（选项）0 ℃ - 60 ℃Up to 85% RH （Non-condensing）12(L) x 9.3(W) x 3.3(H) c m342g●●●●●●●●●●●●●系统管理示意图智能影像分析系统系统功能：系统管理：多用户权限设置、配置管理、系统健康管理等功能；监控功能：通过网络，集中调看前端所有影像存储系统的警报事件分析影像，并支持实时监看和实时回放；语音告警提示：针对不同的警报事件，提供对应告警提示语音；检测排程： 预设检测功能启动时间段，并设置相应检测规则和警报提示动作；强大兼容性：可兼容各大 DVR 厂家品牌，如 GeoVision、AVTECH、 海康威视、QNAP 等影像存储系统；告警管理：提供警报 I/O 输出，并支持 Email 通知，可设定指定 Email 对应指定收件人；数据管理：查看历史事件信息，支持多用户通过网络根据时间、地点、事件等多种条件进行检索和回放；系统连接：可同时连接多台影像存储系统，无数量限制。
简述系统工程的霍尔三维结构模型
简述系统工程的霍尔三维结构模型霍尔三维结构模型是一种系统工程中常用的分析和设计方法，它是由心理学家罗伯特·霍尔提出的一种三维模型，用于描述和解释系统的结构和功能。
这个模型对于我们理解和分析复杂系统非常有帮助，不仅可以帮助我们揭示系统的内在机制，还可以指导我们进行系统设计和改进。
霍尔三维结构模型包括三个维度：组件、联系和环境。
组件维度描述了系统由哪些组件或部分组成，每个组件都有自己的特性和功能。
联系维度描述了这些组件之间的关系和相互作用，它们可以是信息传递、能量流动或者其他形式的相互作用。
环境维度描述了系统所处的外部环境，并包括系统与环境之间的相互作用和影响。
在霍尔三维结构模型中，组件、联系和环境之间存在相互影响和相互作用的关系。
组件之间的联系决定了系统的结构和功能，而环境对系统的影响则会导致系统的变化和演化。
通过对这些关系的分析，我们可以深入理解系统的行为和特性，为系统的设计和改进提供指导。
在实际应用中，霍尔三维结构模型有着广泛的应用。
在软件工程中，我们可以将软件系统的不同模块作为组件，在模块之间建立联系，通过分析系统与用户需求和外部环境之间的关系，设计出满足用户需求且能够适应外部环境变化的软件系统。
在工业中，我们可以将生产线的各个工站作为组件，在工站之间建立联系，根据产品需求和市场环境，设计出高效、灵活的生产线。
在城市规划中，我们可以将城市的各个区域、建筑物、交通系统等作为组件，通过分析它们之间的联系和与市民的互动，设计出舒适、便捷的城市环境。
总之，霍尔三维结构模型是系统工程中一个重要的分析和设计工具。
通过分析组件、联系和环境之间的关系，我们可以深入理解系统的特性和行为，并从中获取指导和启示，以指导我们进行系统的设计和改进。
无论是软件工程、工业生产还是城市规划，都可以借鉴和应用霍尔三维结构模型，以构建更加高效、灵活和宜居的系统和环境。
基于计算机视觉的人体姿态估计与行为分析研究
基于计算机视觉的人体姿态估计与行为分析研究计算机视觉技术的快速发展为许多领域带来了重大的创新和突破。
其中，基于计算机视觉的人体姿态估计与行为分析是一个备受关注的研究方向。
它提供了一种非侵入式的方法来实时跟踪和分析人体的姿态和行为，对于安防监控、智能交通、运动分析等应用具有广泛的潜力。
人体姿态估计是指自动地从图像或视频中推断出人体的关节点位置和姿态信息。
通常包括定位人体的关节位置、估计关节的亚像素级精度以及估计人体的三维姿态等任务。
在过去的几十年中，人体姿态估计研究已取得了显著的进展，但仍然存在许多挑战。
例如，由于姿态的多样性和复杂性，图像中的遮挡、光照变化和视角变化等问题，都会对人体姿态估计的准确性和稳定性产生影响。
为了解决这些挑战，研究者们提出了许多基于计算机视觉的人体姿态估计方法。
其中，基于深度学习的方法在人体姿态估计中取得了突破性的进展。
深度学习的出现极大地提高了人体姿态估计的准确性和鲁棒性。
通过使用大规模的标注数据集进行训练，并利用深层神经网络的强大的表示学习能力，深度学习方法能够自动地从图像或视频中学习到人体的姿态特征，并进行准确的姿态估计。
目前，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的方法在人体姿态估计中表现出色。
除了人体姿态估计，基于计算机视觉的人体行为分析也是一个重要的研究方向。
人体行为分析旨在从图像或视频中自动地识别和理解人体的行为。
这包括行走、跑步、打开门、打电话等各种日常行为的识别。
人体行为分析在安防监控、智能家居、智能交通等领域中具有重要的应用。
它可以帮助实时监测和预警异常行为，并为智能系统提供更加智能化的服务。
在人体行为分析中，研究者们采用了多种不同的方法和技术。
传统的方法主要依赖于手动设计的特征和机器学习算法来进行行为分类和识别。
然而，这些方法通常需要大量的人工标注数据和手动特征工程，限制了其应用范围和效果。
近年来，基于深度学习的方法在人体行为分析领域取得了显著的成功。
行为敏化测试系统资料介绍
行为敏化测试系统：开场实验系统(Open Field Test)厂商：美国Lafayette型号：HSFOF系统介绍：HSFOF开场实验系统是一个非常好的开场实验（open field）装置，主要用于大鼠和小鼠的实验。
采用标准间距的高密度光束检测动物的位置及其活动情况，并且可三维监测动物位置（需增加相应配置）。
可以用来记录特殊事件，如后脚站起、探鼻等（需增加相应配置）。
HSFOF开场实验系统结合HBSC100行为系统接口盒和MotorMonitor™行为学软件一起使用，分析程序分析数据具有更大的灵活性，先进的诊断方法，使用独立的4级测试，每次实验自动运行，该系统的板载电路极大地提高了验证和诊断的能力，其标准的高密度光束间距适合同时进行大小鼠的开场实验测试。
HSFOF开场实验系统功能强大，除开场实验外，还可以通过更换部分组件，完整大小鼠的多种行为学实验，如：开场实验、探鼻实验、明暗箱实验、条件位置偏爱实验，以及条件恐惧测试实验等等。
该产品特别适用于由于药物等引起的行为敏化的测试，通过记录动物打断红外光速的数据，可精确判断和分析动物的刻板行为等敏化行为，独有的热点分析（HOT SPOTS）软件功能将动物的敏化行为直观的展示在您的面前，数据回放（PLAYBACK）功能可以让您快速查看敏化行为热点区域，随时分析（OVERTIME）功能使得您可以查看随着时间的推移由于药物引起的敏化行为变化的趋势图。
另外，精细行为分析和三维（站立）分析以及探鼻行为分析可以全面的分析丰富的敏化行为数据。
第一部分：MotorMonitor II应用软件（型号：H2050-0024）motormonitor™II应用软件通过专用微处理器采集红外光电束信号来记录动物的活动情况。
产品设计符合GLP标准。
可用于所有的通过红外光束检测动物活动情况的行为测试系统，包括：开场实验，大型动物开场实验实验，CCFC和CPP位置偏爱实验，高架十字迷宫测试，小鼠强迫游泳测试，等等。
测绘技术中的行人行为分析方法简介
测绘技术中的行人行为分析方法简介引言测绘技术在现代社会中发挥着重要作用。
除了应用于土地测绘、地图制作和建筑规划等领域，它也被广泛应用于行人行为分析。
行人行为分析可以帮助城市规划师、交通工程师和市政管理者更好地了解和规划城市的交通流量、道路安全和行人流动。
本文将简要介绍测绘技术中常用的行人行为分析方法。
激光扫描测量激光扫描技术是一种非接触式的测量方法，可以精确地测量目标物体的三维坐标。
在行人行为分析中，激光扫描常用于获取街道、广场和建筑物等公共空间的几何形状信息，并通过分析行人在公共空间中的运动轨迹来研究行人行为。
通过将不同时间的激光扫描结果进行对比和分析，可以得出行人流量、行人速度以及行人进入和离开公共空间的模式。
图像处理与计算机视觉技术图像处理和计算机视觉技术也是行人行为分析中常用的方法。
通过视频监控系统或摄像机采集行人的图像数据，可以对行人进行跟踪和识别。
利用图像处理算法和模式识别技术，可以判断行人的运动方向、行进速度以及与其他行人的互动。
这些数据可以进一步分析行人之间的空间关系、行人的分布情况以及行人在特定区域的停留时间等。
全球定位系统（GPS）全球定位系统（GPS）是一种通过卫星定位的技术，可以准确测量行人的位置和移动路径。
在行人行为分析中，GPS被广泛应用于民众出行行为的研究。
研究人员可以通过在行人身上安装GPS设备，并记录行人的位置信息，来分析行人的移动模式、出行距离以及出行时间等。
利用GPS数据还可以研究行人在城市中的出行选择，如选择不同的路径、交通工具和出行时间等。
传感器网络技术传感器网络技术是一种通过分布在特定区域的传感器进行数据采集和处理的方法。
在行人行为分析中，传感器网络可以用来监测行人的移动和位置信息。
通过将传感器布置在不同位置，可以获取行人的位置、速度以及行动方向等数据。
这些数据可以用于建立行人流量模型、预测交通瓶颈和优化城市交通系统。
结论测绘技术在行人行为分析中发挥着重要作用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
三维图像行为分析系统
三维图像行为分析系统要包括三维图像采集平台，行为检测系统及行为分析系统三部分。
图像采集平台具有图像采集存储压缩和显示功能，能够快速实现三维图像重构；行为检测系统能够对聚集人群的数目安全行为进行检测；行为分析系统能够快速判断图像是否被篡改，如果被篡改则能够快速地定位篡改区域，并对物体的运动速度及大小进行精确的计算。
所涉及的软件都能够支撑C++和Matlab两种平台，提供完整的C++和Matlab源程序代码，支持二次开发。
系统分作如下三个部分：
三维图像采集平台
1..基于多幅光学图像的三维图像重构算法
2.基于离散余旋变换、离散小波变换的图像压缩算法
3.图像编程实现采用C++和Matlab两种平台
行为检测系统
1. 能够对人群进行数目统计；
2.能够快速检测人物分离，并报警；
3. 能够实时快速跟踪人群运动路径；
4．编程实现采用C++和Matlab两种平台
5.软件包具有友好方便的交互式界面
6.提供完整的C++和Matlab源程序代码，支持二次开发
行为分析系统
1. 能够快速检测图像是否被篡改，并准确定位篡改区域；
2.能够快速计算运动物体的速度；
3.能够快速计算物体的大小；
4．编程实现采用C++和Matlab两种平台
5. 提供完整的C++和Matlab源程序代码。