- 刘璐;惠鹏先;刘飞;黄莉茜;蒋秋冉;
为了提高液态金属基应变传感器的灵敏度,研究了一种高灵敏度、可拉伸的应变传感器,该传感器由取向的静电纺热塑性聚氨酯纤维基底和图案化双相金属传感层构成。以液态金属Galinstan为“岛”,固体金属银为“海”,构建了图案化双相金属传感层。银“海”可阻止连续的液态金属导电路径的形成,基于银导电区域的裂纹扩展机制,传感器的灵敏度显著提高。此外,纤维取向(水平或垂直)削弱了在受力时纤维的重新排列,增强了传感层的变形。结果表明,对于单一液态金属层或Ag层组成的传感器,基底纤维垂直取向与随机排列比较,灵敏度分别提高1.09倍和33.19倍。最终制成的基于垂直取向纤维基底和图案化双相金属层的应变传感器具有超高的灵敏度(灵敏度系数高达952.20)和宽传感范围(高达59.33%)。这种设计有望在可穿戴设备中显示良好的应用潜力。
2024年01期 v.41 1-7页 [查看摘要][在线阅读][下载 1049K] [网刊下载次数:3 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:38 ] |[下载次数:63 ] - 白云峰;郑丽;丁浩;朱世根;
为减小人体运动时搭载于紧身服装上的传感模块与人体皮肤间的滑移,采用数值模拟仿真的方法对服装进行了优化设计。首先,利用逆向工程软件Geomagic Studio,建立了人体上半身和无袖紧身服装实体模型;其次,根据紧身服装的款式及各区域皮肤变形范围,对无袖紧身服装进行了裁剪分片设计;最后,以跑步时人体的运动状态为例,利用ANSYS Workbench有限元分析平台,研究了当不同弹性面料组合成服装时传感模块装配点相对皮肤的位置变化。结果显示,当前片和后片选择弹性较好的面料、肩膀和侧边片选择弹性较差的面料时,传感模块与人体皮肤之间的滑移量较小。
2024年01期 v.41 8-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 450K] [网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:7 ] |[下载次数:89 ] - 王传岭;王玺;
骨骼肌疲劳监测是康复医疗和运动科学等领域热点课题。然而受传感器的尺寸和价格所限,目前的肌肉疲劳监测技术不适用于运动场景。该研究基于织物应变传感器的穿戴式智能带测量人体上臂肱二头肌的厚度变化,以期辅助常规肌电图(electromyography, EMG)传感器监测肌肉疲劳。测试方案选用哑铃弯举动作,采用EMG过零率和EMG中位频率检验新提出的2个基于厚度的肌肉疲劳指标,即电阻中位频率和电阻所围面积。结果显示,EMG中位频率和电阻中位频率相关系数达0.781 5,P值为0.022 0;EMG过零率和电阻所围面积相关系数达0.874 7,P值为0.004 5。结果表明,基于厚度的肌肉疲劳指标与常用的基于EMG的疲劳指标显著相关。该研究验证了使用面向可穿戴的柔性传感器在运动中监测肌肉疲劳的可行性,显示出该类传感器在肌肉疲劳监测研究领域的广阔前景。
2024年01期 v.41 15-20页 [查看摘要][在线阅读][下载 499K] [网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:6 ] |[下载次数:45 ] - 石闻达;杜劲松;李笛出乘;
在新服装产品销售预测任务中,由于缺乏历史销售数据,通常需要充分利用其他模态的数据作为补充。然而,多模态服装数据通常具有冗余性和异构性。为解决这些问题,提出一种包括三个主要元素的层次化多模态注意力循环神经网络(hierarchical multi-modal attention based recurrent neural network, HMA-RNN)。层次化结构将高层语义信息与低层语义信息分离,以避免信息冗余。在模态融合阶段引入多模态注意力机制(multi-modal attention, MMA)以减轻固有的数据不对齐问题。采用共享注意力机制构建跨多模态数据的依赖关系。在Visuelle 2.0数据集上的试验结果表明,所提出的方法加权平均百分比误差(weighted average percentage error, WAPE)为72.07,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为0.80,明显优于现有的方法,表明了该研究所提出的方法的有效性。
2024年01期 v.41 21-27页 [查看摘要][在线阅读][下载 761K] [网刊下载次数:2 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:15 ] |[下载次数:199 ] - 王昭阳;陶然;卢海伦;
基于计算机视觉的虚拟试衣(virtual try-on, VITON)技术是指将试穿服装按照模特图像特征进行扭曲并合成到模特图像中,以替换原有服装部分。当前的虚拟试衣技术主要存在两个问题:保留模特图像头部、下装和背景等原有特征不足;扭曲后的试穿服装与模特图像匹配度不高。针对这两个问题,提出一种原有特征保持虚拟试衣网络(original feature preserving virtual try-on network, OFP-VTON),由语义分割图生成、试穿服装扭曲和试穿图像合成三部分组成。在试穿服装扭曲阶段通过使网络学习模特图像中所穿服装的扭曲映射,以更好地约束试穿服装扭曲;在试穿图像合成阶段提取并保留模特图像原有特征,并引入感受野模块(receptive field block, RFB)以尽可能保留试穿服装特征。在公开的VITON数据集上的定性与定量实验表明,OFP-VTON能更好地保留原有特征,扭曲后的试穿服装与模特图像匹配度高。
2024年01期 v.41 28-36页 [查看摘要][在线阅读][下载 718K] [网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:7 ] |[下载次数:78 ]