导读:本文包含了假体视觉论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:视觉假体,手势识别,深度图像,骨骼信息
假体视觉论文文献综述
赵瑛,王冬晖,李琦,于爱萍,谷宇[1]（2019）在《仿真假体视觉下基于深度图像的手势识别研究》一文中研究指出针对仿真假体视觉下彩色图像和深度图像对于手势识别的不同效果,研究使用Kinect获取彩色图像以及深度图像进行手势识别。通过Kinect提取的骨骼信息与提取的深度图像结合,将人体与背景图像分离,对OpenCV库分离后的图像进行降噪,并进行像素化处理。在不同分辨率(32×32,48×48,64×64)下进行彩色图像和深度图像的手势识别实验。实验结果表明,随着分辨率的增加,手势识别的准确率也不断增加。同一分辨率下,深度图像下的手势识别率总体高于彩色图像下的手势识别率,且在32×32分辨率下,二者差异显着。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年16期）
薛若男[2]（2019）在《用于视觉假体的低功耗神经刺激器设计》一文中研究指出在这个主要靠眼睛去获取信息的时代,失明给人们生活的方方面面都带来了巨大的阻碍,而且医疗负担的增加和生产力的下降会造成巨大的社会成本。随着各个学科的发展与进步,神经修复技术使人们看到了恢复盲人视觉功能的希望,使得视觉假体成为国内外的研究热点。本文提出了一种视神经刺激器结构,完成了模拟电路的设计并进行仿真,对部分电路的版图进行设计和后仿。本文设计的视神经刺激器包括刺激电流产生电路、电荷平衡电路和电极监控电路叁部分,结合了衬底驱动技术,将电源电压降低为0.9V以实现低功耗设计。刺激电流产生电路中的DAC电路采用了分段式电流型结构,实现了高匹配度与芯片面积的折中,改进了传统正负电流产生电路的结构,以便于在低电压下使用。基于SMIC 0.18μm工艺库对电路进行设计和仿真,结果表明刺激电流产生电路可以产生符合设计要求的正负双向刺激电流,电流脉冲的脉宽和幅值可控。DAC电路的功耗为0.12mW,刺激电流产生电路的整体功耗约为1.9mW。电荷平衡电路中采用无静态功耗的两级动态比较器,正确实现了电荷堆积状态的判断。电极监控电路中的SAR ADC电路采用了一种低耗能的DAC电容网络开关方式,与传统结构开关方式相比,DAC电容网络消耗的开关能量减少了93.74%,仿真结果表明在输入频率为53.906kHz,采样频率200kHz的情况下,SNDR为49.51 dB,SFDR为61.29dB,有效位数为7.93bit,功耗仅为20nW。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
余强浩[3]（2019）在《应用于人工视觉假体的图像分割神经网络设计与硬件实现》一文中研究指出视觉残疾是影响人类生活最为严重的疾病之一,研究人工视觉假体能够给盲人带来重获视觉的希望。图像处理是人工视觉假体系统中的核心组成部分,本文研究基于深度学习的图像分割神经网络设计和基于FPGA的硬件加速设计在人工视觉假体上的应用。本文基于室内场景,选取室内常见的床、沙发等八类目标制作了256*256大小的RGB图像数据集。在图像分割网络的设计上,针对全卷积神经网络硬件代价大、运行时间长等问题,对其做出改进应用在人工视觉假体。将第一层卷积层的填充单元由100改成1,第一层全卷积层卷积核大小改成3*3,全卷积层的通道数均改为1024,对裁剪层顺序做了调整,还将最后一层反卷积层的卷积核和步长减半得到不同输出大小分割图像的网络。在K80 GPU服务器上训练测试改进的分割网络和原始的分割网络,统计对比各个网络的性能,结果表明改进的分割网络比原始的分割网络明显具有较快的分割速度和较小的硬件代价,其中显存占用量减小3倍多、模型大小减小了6倍多、在运行时间上也有3倍多的提升,而对于在分割准确率上一个百分点左右的下降是视觉假体应用能够接受的。本文完成了改进全卷积神经网络算法的硬件加速IP的设计与验证。详细阐述了IP的架构设计和各个模块的设计方案,使用Verilog语言完成IP的RTL设计,并将其采用axi4总线协议进行封装,还设计了一个简单的控制指令系统,用于IP的软硬件接口控制。此外,由于本文研究的视觉假体是基于32*32的微电极阵列,所以还设计了将改进分割网络分割得到的图像处理成32*32大小的功能。本文对设计的IP在完成基于Modelsim功能仿真与基于Matlab计算模型的协同验证之后,使用VC709 FPGA开发套件进行硬件实现验证。验证结果表明设计时钟可达到135MHz,估算出FPGA的处理速度是服务器上至强E5-2620V4 CPU处理速度的1.5倍,并且FPGA的功耗只有服务器CPU的4.8%。图像分割有着广泛的应用场景,本文的设计对于处理其它图像分割任务(如医学影像分割等)有着参考意义,设计的不足之处是实时性还有待提高。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
吴米雪[4]（2019）在《视觉假体中能量无线传输系统设计》一文中研究指出视觉假体是人工恢复视觉的一种重要手段,它将体外采集到的图像信息通过皮肤信道无线传输到体内,植入体内的刺激器根据接收到的信息控制电极阵列产生微电流,刺激未受损的神经元产生光幻视,在一定程度上恢复患者的视力。而体内植入的刺激器需要稳定地供能才能正常工作,因此需要为视觉假体设计能量传输单元。本文基于线圈互感耦合原理,设计了一种可植入、无污染、高效率的经皮能量无线传输系统,应用于视神经视觉假体装置中为其稳定供能。本文的研究内容包括:第一,体外能量发送和体内能量接收电路的整体设计,搭建电路并采用Multisim 10.0.1软件仿真验证能量无线传输系统功能,得到体内接收电路的参数。第二,将体内能量接收电路转换为可集成的有源单元,基于SMIC 0.18μm CMOS工艺,利用Cadence Spectre软件设计有源全波整流器、BUCK DC-DC转换器来提高能量无线传输效率和系统稳定性。第叁,利用LSK调制解调原理,采用Multisim 10.0.1软件设计体内数据反向传输单元,并在体外添加解调电路,对植入体的信息进行实时监测。实验结果显示,系统可为体内刺激器提供稳定的0.9V直流工作电压,以及最高20mA的负载电流。在弱耦合的条件下,系统的能量传输效率达35.1%。本文所设计的视觉假体能量无线传输系统避免了有线传输引起的生物组织感染、皮肤穿孔等问题,提高了能量传输效率,对视觉假体的能量传输方式研究有一定的参考意义。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
申正[5]（2019）在《用于视觉假体图像分类的BCNN设计》一文中研究指出视觉假体是一种通过控制电极来构造图像的嵌入式系统,它通过人体内植入的电极构造点阵形成图像,并将构成的图像送往盲人视觉系统使其恢复部分视力。由于植入人体的电极数量有限,通常电极构成的图像辨识度很低,导致视觉假体的使用效果并不理想,依然存在很多困难。因此本文提出使用分类神经网络来辅助视觉假体工作,从而降低视觉假体的使用难度。为了降低分类神经网络在视觉假体嵌入式系统中的移植难度,本文的主要工作是对二值化神经网络算法进行改进和参数压缩。本文针对二值化算法BinaryNet的缺点提出了AlexNet-Binarized,InceptionNet-Binarized,IBNet叁种改进算法,其中IBNet使用双重恒等映射方法来提高网络的准确度并使用两个超参数来控制恒等映射的程度,叁种算法在基准测试集CIFAR-10上分别进行了性能测试,测试结果显示IBNet的综合性能最佳。最后本文在自制的室内环境数据集上对IBNet和BinaryNet算法进行了性能对比,对权值参数量进行了压缩,并测试了BinaryNet和IBNet处理32×32图像的速度。本文提出的AlexNet-Binarized在CIFAR-10上的准确率达到了 75%,InceptionNet-Binarized在CIFAR-10上的准确率达到了 83%,IBNet在CIFAR-10上的准确率达到了91%,而BinaryNet在CIFAR-10上的准确率只有88.9%。IBNet在室内环境分类数据集上的准确率达到了98%,而BinaryNet在室内环境数据集上的准确率只有88%,而且模型压缩后的IBNet的参数量只有80万左右,BinaryNet算法的参数量却超过了 1000万。最后IBNet处理图像的FPS达到了 45,而BinaryNet处理相同规格图像的FPS仅为18,结果表明IBNet相较BinaryNet具备更好的性能。本文的主要目的是为视觉假体嵌入式系统实现提供算法参考。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
赵政[6]（2019）在《基于视觉假体的图像传感器读出电路的研究》一文中研究指出视觉假体能够在一定程度上恢复失明患者的视觉。视觉假体利用图像传感器采集外界图像信息并加工处理,然后利用植入体内的微电极阵列刺激视神经元,从而在视觉中枢产生人工视觉感知。图像传感器是视觉假体中不可缺少的关键部分。本文主要对两种不同架构图像传感器的读出电路进行了研究与设计。方案一将用于边缘检测的Laplacian算子在像素单元本地实现,从而实现图像的像素级并行处理。单个像素单元包括光电二极管,卷积运算模块,流控振荡器模块和脉冲控制模块。基于SMIC 0.18μm工艺,在Virtuoso平台下利用Spectre工具完成电路的设计与仿真,单个读出电路的版图面积约为45pm×45μm,整个64×64阵列的面积约为3mm×3mm。仿真验证表明,对于较低像素的图片,该方案能够有效地完成边缘提取。方案二将光电信号转换成数字信号后,再由数字模块进行图像处理。读出电路由相关双采样电路,可编程增益放大器(PGA)以及模数转换器(ADC)组成。整个信号链路呈流水线工作,前级采用相关双采样电路消除固定图案噪声(FPN);PGA采用独热码和温度计码组合的两级流水结构来降低功耗且增强环路的稳定性;SAR ADC采用MSB电容拆分的结构,并通过特定的电容开关时序来降低电容阵列的开关功耗。基于SMIC 0.18μm工艺,在Virtuoso平台下利用Spectre工具完成各个模块的设计与仿真,仿真表明PGA的增益范围为OdB到15dB,增益误差小于lmV;ADC的SNR为60.85dB,SFDR为63.65dB,有效位数为9.64bit,优值为151.4fJ/step,利用MATLAB计算出该ADC的动态功耗为13.4CVREF2,功耗相比于传统开关时序减小了99.02%,面积减小了75%。最后对整个读出电路进行联合仿真,通过对比输入模拟信号和输出数字码的值证明了读出电路功能正确。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
尹琪敏,李晓欧[7]（2019）在《基于视觉假体的微阵列电极电刺激器研究综述》一文中研究指出基于微机电技术制作的微阵列电极电刺激器广泛应用于康复领域。阵列电极电刺激器作为一种治疗神经损伤的工具,在刺激选择性和控制能力方面都具有优良的性能。视觉假体作为微阵列电极电刺激器中的一种主要应用于眼部疾病的治疗。它是通过对生物组织施加电刺激引起组织兴奋来产生光幻视。视觉假体主要分为视网膜假体和视皮层假体。该文介绍了这两种假体的研究现状,主要对其研究成果进行了总结并展望了微阵列电极未来发展面临的挑战。(本文来源于《生物医学工程学进展》期刊2019年01期）
蒋广琪,赵瑛,耿秀琳,李琦,谷宇[8]（2018）在《仿真假体视觉下眼手协调任务研究》一文中研究指出目的:本文在现实场景中开展基于仿真假体视觉下积木摆放任务研究。方法:实验设计叁种维度模型共八种积木结构,并要求被试者在24×24、32×32、48×48等叁种分辨率下完成任务,被试者通过头戴式显示器对摆放成型积木结构进行观察,并用面前散落积木进行对照摆放,记录积木摆放时间及分数。结果:分辨率为48×48时的摆放时间最短且被试者差异较小,一维模型摆放时间用时较短,叁种分辨率和叁种维度模型用时的变化均具有显着性差异。得分情况中,高分辨率和低维度得分较高。叁维结构叁块数缺失扣分最多,一维结构二准确性摆放扣分最多。结论:本研究结果可帮助视觉假体佩戴者在康复训练中提高其在假体视觉配合下手的精细动作的协调性。(本文来源于《中国康复医学杂志》期刊2018年10期）
赵瑛,耿秀琳,李琦,蒋广琪,谷宇[9]（2018）在《视觉假体中动态图像识别研究》一文中研究指出为了确定低分辨率动态图像识别的最小信息需求,通过灰度化、二值化、边缘提取和匹配不同的仿真光幻视模板等处理策略将绘画过程视频处理为五种分辨率(24×24,32×32,48×48,64×64和128×128)的像素化动态视频,对其进行视频复杂度分析,并使用简化的Itti算法提取特征点来分类有效信息,记录并统计分析不同分辨率下的被试者识别时间以及识别准确率。实验结果表明,随着不同分辨率下的视频复杂度的升高,识别时间逐渐减少,识别准确率不断升高;动态视频的像素化分辨率越高,识别所需特征信息越少,当视频像素化分辨率达到64×64或128×128时,被试者只需少量特征信息即可完成识别。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年23期）
赵瑛,蒋广琪,耿秀琳,李琦[10]（2018）在《仿真假体视觉下的寻路任务研究》一文中研究指出在现实场景中开展仿真假体视觉下寻路任务研究。受试者佩戴头戴式显示器,由显示器上方的摄像装置获取外界图像,并通过数据传输线连接电脑对实时场景图像进行像素化处理。实验采用标准轮滑桩摆设实验通路,要求受试者佩戴头戴式显示器在预先摆设通路中寻路和判别方向,并对寻路时间、寻路碰撞次数等进行分析研究。结果表明:分辨率为64×64时寻路时间最短;分辨率由32×32增加至48×48,寻路时间减少40%,碰撞次数减少43%;分辨率由48×48增至64×64,寻路时间减少22%,碰撞次数减少31%。随着实验分辨率提升,寻路时间和碰撞次数明显减少。受试者性别和实验时间(白天/晚上)无显着性差异,女性受试者在白天实验效果较好。该研究可为人工视觉假体系统的设计和开发提供前期的理论储备。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年14期）
假体视觉论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在这个主要靠眼睛去获取信息的时代,失明给人们生活的方方面面都带来了巨大的阻碍,而且医疗负担的增加和生产力的下降会造成巨大的社会成本。随着各个学科的发展与进步,神经修复技术使人们看到了恢复盲人视觉功能的希望,使得视觉假体成为国内外的研究热点。本文提出了一种视神经刺激器结构,完成了模拟电路的设计并进行仿真,对部分电路的版图进行设计和后仿。本文设计的视神经刺激器包括刺激电流产生电路、电荷平衡电路和电极监控电路叁部分,结合了衬底驱动技术,将电源电压降低为0.9V以实现低功耗设计。刺激电流产生电路中的DAC电路采用了分段式电流型结构,实现了高匹配度与芯片面积的折中,改进了传统正负电流产生电路的结构,以便于在低电压下使用。基于SMIC 0.18μm工艺库对电路进行设计和仿真,结果表明刺激电流产生电路可以产生符合设计要求的正负双向刺激电流,电流脉冲的脉宽和幅值可控。DAC电路的功耗为0.12mW,刺激电流产生电路的整体功耗约为1.9mW。电荷平衡电路中采用无静态功耗的两级动态比较器,正确实现了电荷堆积状态的判断。电极监控电路中的SAR ADC电路采用了一种低耗能的DAC电容网络开关方式,与传统结构开关方式相比,DAC电容网络消耗的开关能量减少了93.74%,仿真结果表明在输入频率为53.906kHz,采样频率200kHz的情况下,SNDR为49.51 dB,SFDR为61.29dB,有效位数为7.93bit,功耗仅为20nW。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
假体视觉论文参考文献
[1].赵瑛,王冬晖,李琦,于爱萍,谷宇.仿真假体视觉下基于深度图像的手势识别研究[J].现代电子技术.2019
[2].薛若男.用于视觉假体的低功耗神经刺激器设计[D].西安理工大学.2019
[3].余强浩.应用于人工视觉假体的图像分割神经网络设计与硬件实现[D].西安理工大学.2019
[4].吴米雪.视觉假体中能量无线传输系统设计[D].西安理工大学.2019
[5].申正.用于视觉假体图像分类的BCNN设计[D].西安理工大学.2019
[6].赵政.基于视觉假体的图像传感器读出电路的研究[D].西安理工大学.2019
[7].尹琪敏,李晓欧.基于视觉假体的微阵列电极电刺激器研究综述[J].生物医学工程学进展.2019
[8].蒋广琪,赵瑛,耿秀琳,李琦,谷宇.仿真假体视觉下眼手协调任务研究[J].中国康复医学杂志.2018
[9].赵瑛,耿秀琳,李琦,蒋广琪,谷宇.视觉假体中动态图像识别研究[J].计算机工程与应用.2018
[10].赵瑛,蒋广琪,耿秀琳,李琦.仿真假体视觉下的寻路任务研究[J].现代电子技术.2018