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Genera un pipeline ISP de cámara. | SciDraw Gallery

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Genera un pipeline ISP de cámara.

Electrónica

Descripción del prompt

Genera un pipeline ISP de cámara.

Ilustraciones relacionadas

A2' Color Cálido (Riesgo Medio-Alto): Adecuado para escenarios de riesgo medio a alto (salida de carril, deceleración del vehículo precedente).

Valor RGB: (255, 204, 0)
Entropía de la Información: 1.2-1.5 bits/pixel (retiene la información central)
Cobertura de Pantalla: 25-30% (no obstruye demasiado la visión)

A3' Pantalla Completa de Alerta Alta: Adecuado para escenarios extremadamente urgentes (advertencia de colisión, evitación de emergencia).

Valor RGB: (255, 0, 0)
Entropía de la Información: ≤0.5 bits/pixel (solo información central de advertencia)
Cobertura de Pantalla: 80-100% (captura de atención forzada)

B2' Alerta de Frecuencia Media: Adecuado para escenarios de riesgo medio a alto (advertencia de salida de carril, advertencia de frenado brusco del vehículo precedente).

Rango de Frecuencia: 1500-2000Hz
Frecuencia Central: 1750Hz
Volumen: 70-75 dB SPL (5dB más alto que el nivel de bajo riesgo)
Ritmo: intervalo de 200ms, duración de 150ms (más urgente que el nivel de bajo riesgo)
Forma de Onda: Onda trapezoidal (ascenso rápido)
Tiempo de Subida: 3ms, Tiempo de Caída: 10ms

B3' Urgente de Alta Frecuencia: Adecuado para escenarios extremadamente urgentes (advertencia de colisión, instrucciones de evitación de emergencia).

Rango de Frecuencia: 2750-3750Hz
Frecuencia Central: 3250Hz
Volumen: 80-90 dB SPL (5-10dB más alto que el nivel de bajo riesgo)
Ritmo: ≤30ms intervalo, duración de 80ms (extremadamente urgente)
Forma de Onda: Onda cuadrada (cambio instantáneo)
Tiempo de Subida/Tiempo de Caída: ≤1ms

C2' Vibración Media: Adecuado para escenarios de riesgo medio a alto (recordatorio de salida de carril, recordatorio de frenado brusco del vehículo precedente).

Amplitud: 1.0-1.4mm (promedio 1.2mm)
Frecuencia: 175-225Hz (promedio 200Hz)
Ciclo de Trabajo: 80% (750ms de vibración, 188ms de silencio)
Duración: 750ms de vibración continua
Posición de Aplicación: Volante en su conjunto
Múltiplo del Umbral Táctil: 4.0× (claramente percibido, despertando el estado de alerta)
Aceleración de Vibración: 2.0-3.5 m/s²

C3' Pulso de Vibración Fuerte: Adecuado para escenarios extremadamente urgentes (advertencia de colisión, instrucciones de evitación de emergencia).

Amplitud: 1.8-2.2mm (promedio 2.0mm)
Frecuencia: 275-325Hz (promedio 300Hz)
Ciclo de Trabajo: 100% (1000ms de vibración continua, sin silencio)
Duración: 1000ms de vibración continua
Posición de Aplicación: Volante + asiento doble posición (vibración sincronizada)
Múltiplo del Umbral Táctil: 8.0× (despertar forzado)
Aceleración de Vibración: 4.0-6.0 m/s²
Intensidad de Vibración: Produce un fuerte malestar, despierta a la fuerza

Número de Experimento Modalidad Visual Modalidad Auditiva Modalidad Táctil Tipo de Escena Asignación de Sujetos
H1 A2'
HSV(35°,70%,90%)
Entropía de la Información 1.2-1.5
Cobertura de Pantalla 25-30% B2'
1750Hz±300Hz
70-75dB SPL
Intervalo de 200ms
Duración de

A2' Color Cálido (Riesgo Medio-Alto): Adecuado para escenari...

El modelo es una red de superresolución espectral con una arquitectura Encoder-Transformer-Decoder, que consta de tres flujos de información: una rama principal RGB, una rama auxiliar previa hiperespectral (HSI) y una rama de fusión y reconstrucción de características.

El extremo de entrada incluye dos entradas:
1) Una imagen RGB de baja dimensión como entrada principal.
2) Una imagen hiperespectral auxiliar con desajuste espacial, utilizada solo para proporcionar información previa espectral.

El **Codificador RGB** consta de varias capas convolucionales y bloques residuales, utilizados para extraer características espaciales de bajo y medio nivel de la imagen RGB, y genera un tensor de características intermedio manteniendo una alta resolución espacial.

La rama auxiliar del **Codificador Previo HSI** primero extrae características de la imagen hiperespectral auxiliar y luego descompone las características hiperespectrales tridimensionales en un conjunto de vectores de base espectral unidimensionales utilizando un módulo de Descomposición de Bajo Rango basado en CP para representar el previo espectral global. Esta rama no retiene información de ubicación espacial y solo genera una representación espectral de bajo rango.

Posteriormente, el previo espectral se introduce en múltiples **Capas de Proyección Adaptativa de Bajo Rango**. Cada capa de proyección mapea los vectores de base espectral de bajo rango a un espacio de características consistente con los canales de características RGB y modula las características RGB a través de pesos de atención para lograr una guía espectral a nivel de característica en lugar de una fusión a nivel de píxel.

El módulo Transformer/Atención se encuentra en el medio de la red y se utiliza para modelar dependencias de largo alcance en las características fusionadas. Este módulo puede incluir mecanismos de autoatención multidimensionales que actúan sobre las dimensiones espaciales y espectrales/de canal para mejorar las capacidades de modelado del contexto global.

El **Decodificador** consta de varias capas convolucionales o redes de alimentación directa (FFN) y se utiliza para mapear gradualmente las características fusionadas al espacio de la imagen hiperespectral, generando finalmente una imagen hiperespectral de alta resolución. La etapa de decodificación puede incluir conexiones residuales para agregar directamente características RGB superficiales o mapeos de entrada a la salida para estabilizar el entrenamiento.

Las características clave de toda la red son:

El HSI auxiliar no participa en la alineación espacial y solo proporciona previos espectrales globales a través de la descomposición de bajo rango.

Las características RGB emprenden el modelado de la estructura espacial.

El previo espectral se inyecta en la red troncal a través de la proyección adaptativa de bajo rango y los mecanismos de atención.

Finalmente, la reconstrucción de superresolución espectral se logra sin registro espacial.

El modelo es una red de superresolución espectral con una ar...

Una hoja de ruta técnica para un mecanismo de autenticación bidireccional ligero para dispositivos heterogéneos. Esta tecnología aborda los requisitos de comunicación entre modelos grandes y varios dispositivos terminales heterogéneos (incluidos sensores, cámaras, equipos de control industrial, etc.) en escenarios de operación y mantenimiento de carreteras. Este proyecto diseña un mecanismo de autenticación bidireccional eficiente en recursos. Basado en criptografía de curva elíptica mejorada y tecnología de función físicamente no clonable, este mecanismo logra una verificación eficiente de la identidad del dispositivo. El proceso de autenticación adopta un protocolo de enlace de tres etapas, asegurando la autenticidad de ambas partes de la comunicación a través de un mecanismo de desafío-respuesta. Simultáneamente, se introduce una estrategia de vinculación de huellas dactilares del dispositivo para prevenir la falsificación de la identidad del dispositivo y los ataques de secuestro de sesión. El diseño del protocolo considera plenamente la potencia de cálculo y las limitaciones de almacenamiento de los dispositivos perimetrales, optimiza el proceso de operación criptográfica y controla la sobrecarga computacional de una sola autenticación al nivel de milisegundos, cumpliendo con los requisitos de rendimiento del acceso de alta concurrencia para los dispositivos de carretera. Este mecanismo puede adaptarse eficazmente a los escenarios de aplicación práctica de las carreteras con diversos tipos de dispositivos, condiciones de red complejas y estrictos requisitos de seguridad. (Nota de la hoja de ruta técnica: La hoja de ruta tecnológica del mecanismo de autenticación comienza con el análisis de las características del dispositivo, pasa por la optimización del algoritmo criptográfico y el diseño de la máquina de estados del protocolo, y finalmente realiza la integración de mecanismos de ataque anti-repetición, formando una solución de autenticación ligera completa).

Una hoja de ruta técnica para un mecanismo de autenticación ...

Aplicar el esquema de optimización recomendado a la simulación SUMO y re-simular el rendimiento del sistema bajo diferentes tasas de penetración de vehículos eléctricos (VE). Comparar los resultados con el escenario de diseño existente para evaluar el efecto de mejora. Por ejemplo, comparar los cambios en el tiempo de espera promedio, la probabilidad de colas y la tasa de utilización del equipo antes y después de la optimización para verificar la efectividad de la optimización del modelo. Además, realizar un análisis de sensibilidad para examinar la respuesta del modelo a los cambios en los parámetros clave, como si la estrategia de configuración de las estaciones de carga necesita ser ajustada cuando la tasa de penetración de VE aumenta aún más o la tasa de reserva cambia. El análisis de sensibilidad ayuda a probar la robustez del esquema y proporciona recomendaciones para un margen elástico para aplicaciones prácticas.

Aplicar el esquema de optimización recomendado a la simulaci...