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北航“馮如杯”競賽學(xué)術(shù)科技一等獎(jiǎng)作品來襲

發(fā)布日期:2016-06-03??來源:北京航空航天大學(xué)我要投稿我要評論
基于空基全景拍攝技術(shù)的“天眼”VR+系統(tǒng)
北航“馮如杯”競賽學(xué)術(shù)科技一等獎(jiǎng)作品來襲
 
    “基于空基全景拍攝技術(shù)的'天眼'VR+系統(tǒng)”由王建峰、姜添、靳迥超、王思雯、林可、王賀迎、胡雅心同學(xué)共同設(shè)計(jì)完成。系統(tǒng)包括全景航拍平臺(tái)、圖像處理系統(tǒng)、VR展示平臺(tái)三個(gè)部分,實(shí)現(xiàn)了全景航拍、圖像處理、全景播放的有效融合,使三者形成一個(gè)完整的鏈條。

   對于全景拍攝來說,由于拍攝的角度多,所以相機(jī)數(shù)量多,整體重量重,并且相機(jī)視角不能被遮擋。但是現(xiàn)有的商品級(jí)云臺(tái)只有前向角度可以收錄景色,無法滿足全景拍攝活動(dòng)要求。團(tuán)隊(duì)另起爐灶,云臺(tái)設(shè)計(jì)從零開始,經(jīng)過了五次重大的改進(jìn)才實(shí)現(xiàn)了高清全景相機(jī)的穩(wěn)定拍攝。隨后團(tuán)隊(duì)又著手解決拼接算法問題,以SURF算法為主體設(shè)計(jì)新的全景視頻處理系統(tǒng),經(jīng)歷了多次失敗后終于實(shí)現(xiàn)了拼接的高效運(yùn)行。后期豐富系統(tǒng)組成,增加了整體畫面的自動(dòng)優(yōu)化環(huán)節(jié),增強(qiáng)觀賞性。

一種無舵面控制的輕型仿生蝴蝶
北航“馮如杯”競賽學(xué)術(shù)科技一等獎(jiǎng)作品來襲
 
    “一種無舵面控制的輕型仿生蝴蝶”項(xiàng)目由池小楷、陳沐桐、梁漢文、秦文淵同學(xué)共同佘記洼完成。該作品為一種通過觀察真實(shí)蝴蝶運(yùn)動(dòng)設(shè)計(jì)的無舵面控制輕型仿生蝴蝶撲翼飛行器。團(tuán)隊(duì)在立項(xiàng)前對撲翼飛行器這一熱門領(lǐng)域作了大量充分的調(diào)研,決定制作一款撲打頻率低、尺寸小、質(zhì)量輕、功耗低的新型仿生蝴蝶撲翼飛行器。歷時(shí)近一年時(shí)間,通過多人的團(tuán)隊(duì)協(xié)作、科研攻關(guān),在仿生蝴蝶設(shè)計(jì)、制作、控制、飛行機(jī)理研究等方面取得了突破性進(jìn)展。

      團(tuán)隊(duì)分為控制小組和機(jī)械設(shè)計(jì)小組??刂菩〗M在現(xiàn)有理論基礎(chǔ)下編寫和調(diào)試伺服電機(jī)控制程序。機(jī)械設(shè)計(jì)小組單人制作成對翅膀即需要近半天時(shí)間,為解決兩翅不對稱的關(guān)鍵問題,團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)模具來固定蝴蝶碳纖維輪廓。

基于GIS系統(tǒng)的垃圾焚燒廠生態(tài)選址分析
北航“馮如杯”競賽學(xué)術(shù)科技一等獎(jiǎng)作品來襲
 
     “基于GIS系統(tǒng)的垃圾焚燒廠生態(tài)選址分析”項(xiàng)目由張路楊同學(xué)在導(dǎo)師指導(dǎo)下獨(dú)立完成。該項(xiàng)目雛形來源于張路楊同學(xué)在高中時(shí)參加的研究性學(xué)習(xí)項(xiàng)目。“生態(tài)選址”,是指綜合考慮垃圾焚燒廠對于生態(tài)環(huán)境的污染,對于人口密集區(qū)的影響以及鄰避效應(yīng)進(jìn)行選址。創(chuàng)新之處在于:綜合考慮以上三方面因素,并采用問卷調(diào)查法、風(fēng)玫瑰圖篩選法、GIS模型構(gòu)造法三種方法使選址問題量化,得出理想的垃圾焚燒廠選址模型。
北航“馮如杯”競賽學(xué)術(shù)科技一等獎(jiǎng)作品來襲
Improve Saliency Prediction by DNNs
北航“馮如杯”競賽學(xué)術(shù)科技一等獎(jiǎng)作品來襲
“Improve Saliency Prediction by DNNs”項(xiàng)目由黃勛、林珣玙、仇棟民

     圖像顯著性預(yù)測的目的是理解并預(yù)測一幅圖像中吸引注意力的部分。目前的工作雖取得了一定進(jìn)展,但現(xiàn)有模型卻遠(yuǎn)無法接近人類的真正表現(xiàn)。團(tuán)隊(duì)認(rèn)為這是當(dāng)前的模型無法從圖片中提取描述能力強(qiáng)、高層次的語義信息而產(chǎn)生的語義缺失所導(dǎo)致的。文中團(tuán)隊(duì)提出的新框架利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)了模型的語義描述能力,并且其在圖像顯著性預(yù)測這一問題上的表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了當(dāng)今所有主流算法。該論文已被計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議ICCV2015收錄。
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標(biāo)簽:??北航 馮如杯 競賽學(xué)術(shù)科技
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