17、增强现实与虚拟现实在执法和军事领域的应用

增强现实与虚拟现实在执法和军事领域的应用

1. 增强现实在战术环境中的优势

增强现实(AR)在战术环境中的一大优势是信息会显示在人的视线范围内,这意味着人们无需低头查看单独的设备,也不会分散对周围情况的注意力。在危险情况下,这可能关乎生死。接下来,我们将探讨其在现实生活中的具体应用,首先从执法领域开始。

2. 执法领域中的 XR 技术

2.1 实时识别嫌疑人

将 AR 智能眼镜与人工智能(AI)和面部识别软件相结合,可帮助街头警察识别嫌疑人。例如,中国的 AR 专家 Xloong 在 2017 年为中国警方开发了智能 AR 眼镜,此后这些眼镜被中国执法部门在高速公路检查站、机场以及包括北京在内的六个地方公安局采用。警察使用类似太阳镜的 AR 眼镜,能够实时访问国家数据库中的面部识别、身份证数据和车牌信息,以抓捕嫌疑人和使用虚假身份出行的人。不过,这种应用存在巨大的隐私问题,且该技术容易被滥用。

此外,AR 眼镜还可用于识别可能身体不适的人。在新冠疫情爆发期间,迪拜交通警察使用结合了热成像相机、红外线和 AI 的 AR 智能眼镜,测量交通站点乘客的体温。意大利的罗马 - 菲乌米奇诺机场则将类似技术集成到头盔中,该头盔可同时筛查多人,当乘客体温升高时,佩戴者会收到声音和视觉警报。

2.2 增强刑事调查

考虑到隐私问题,在西方国家,街头警察可能不会普遍配备 ID 扫描 AR 眼镜。但 AR 在刑事调查领域具有巨大潜力。犯罪现场的证据处理和保存是一个缓慢而复杂的过程,现场的第一名警察可能并非识别和保存证据的最佳人选。而 AR 眼镜或头戴设备可以提供帮助。例如,tuServ 移动警务应用程序可与微软

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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