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

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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