大范围室内增强现实系统的混合跟踪定位关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61103154
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    张峰
  • 依托单位：
    中国科学院自动化研究所
  • 学科分类：
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

跟踪定位是实现增强现实的核心技术。文献中基于惯性传感器与视觉混合的跟踪定位技术，具有精度高、鲁棒性好的特点，在大范围室内增强现实系统中较为常见和有效。然而，已有计算框架及相关方法还存在以下问题：为满足精度需求，前期需要做大量人工标识物布置及三维测量的准备工作；图像处理与识别过程计算复杂度高；缺少准确方便地标定传感器相对位姿的方法；多传感数据融合精度较低。因此，本项目拟开展大范围室内增强现实系统的混合跟踪定位关键技术研究：首先，将自行设计的人工标志物与室内场景固有的自然特征相结合，搭建一个适用于大范围室内场景的基于惯性传感器与视觉混合的跟踪定位计算框架；然后针对该框架的关键难点，给出高效的人工标志物编码与识别方法、高精度三维地图的快速创建方法、准确方便地标定多传感器相对位姿的方法以及多传感器数据高精度地融合方法；最终建立一个应用于大范围室内增强现实的高效、高精度的混合跟踪定位原型系统。

结项摘要

跟踪定位是实现增强现实的核心技术。文献中基于惯性传感器与视觉混合的跟踪定位技术，具有精度高、鲁棒性好的特点，在大范围室内增强现实系统中较为常见和有效。然而，已有计算框架及相关方法还存在以下问题：为满足精度需求，前期需要做大量人工标识物布置及三维测量的准备工作；图像处理与识别过程计算复杂度高；缺少准确方便地标定传感器相对位姿的方法；多传感数据融合精度较低。因此，本项目拟开展大范围室内增强现实系统的混合跟踪定位关键技术研究，取得如下的研究成果：首先，将自行设计的人工标志物与室内场景固有的自然特征相结合，搭建一个适用于大范围室内场景的基于惯性传感器与视觉混合的跟踪定位计算框架；然后针对该框架的关键难点，给出高效的人工标志物编码与识别方法、高精度三维地图的快速创建方法、准确方便地标定多传感器相对位姿的方法以及多传感器据高精度地融合方法；最终建立一个应用于大范围室内增强现实的高效、高精度的混合跟踪定位原型系统。并根据这项研究成果成功申请专利（增强现实专利，专利号为：IB131941）。为了更好的识别物体，我们还对场景的三维信息获取和图像分割进行了研究。通过获取场景的三维信息，可以更好的实现场景特征的提取和基于相机的定位技术，而研究图像分割则有助于提高特征点位置估计精度。基于场景的三维信息获取的工作发表在，图像分割的研究成果是基于区域的几何流图像分割算法，发表在在IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 21, NO. 12, DECEMBER 2012上

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Geometric Flow Approach for Region-Based Image Segmentation
基于区域的图像分割的几何流方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Image Processing
  • 影响因子：
    10.6
  • 作者：
    叶军涛
  • 通讯作者：
    叶军涛
基于渐进可靠点生长的散斑图快速立体匹配
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄向生
  • 通讯作者：
    黄向生
基于投影散斑的实时场景深度恢复
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄向生
  • 通讯作者：
    黄向生
br /Multi-feature hierarchical topic models for human behavior recognition
用于人类行为识别的多特征分层主题模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    中国科学 信息科学(英文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李和平
  • 通讯作者：
    李和平

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其他文献

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  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邓婷婷;刘行;张峰;邓永锋;许传龙;柯瀚
  • 通讯作者：
    柯瀚

其他文献

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    青年科学基金项目

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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