前沿洞察丨受伤了却感觉不到?裤子比你更早知道

前沿洞察丨受伤了却感觉不到?裤子比你更早知道

首页休闲益智奇妙的裤子更新时间:2024-07-31

​本周前沿洞察望潮君带来新的前沿技术啦:用“流血”提醒你受伤了的神奇裤子,人脸识别后才能签收的快递机器人,同时捕捉多个手势的谷歌手势识别......

一起来看看这周的发现吧:

靠“流血”提示受伤部位的神奇裤子

很多人都希望自己的人生没有疼痛。尤其是经历过撕倒刺撕错方向、光脚踢到脚趾头等哭爹喊娘的惨剧之后。而世界上就有这么一些失去痛觉的人,他们就算被刀割火烧也可以始终面带微笑。稍有常识的人都知道,无痛并不等于开启了「无敌模式」,只是让人误以为自己开了「无敌模式」而已。

实际上,痛觉的缺失也意味着身体受到伤害时无法感知。所以,为了这些人的心里有数,来自伦敦帝国理工学院的学生就研发了一款神奇的裤子—Bruise Trousers,它的主要作用就是帮助无痛患者们感知伤势。

相信优秀的你们看到图片都能猜到它的工作机制了。没错,就是靠「流血」来引起用户的注意。这条裤子原本是纯白色的,采用覆盖了薄膜的弹性布料所制成。

穿上它之后,只要用户的下半身受到碰撞,「受伤」的部位就会马上就会变红!就像皮肤流血一样。 而且,撞击力度越重,血的颜色还会越深。如此一来,就算身体感觉不到疼痛,用户也可以根据它来判断受伤的部位和伤势程度了。

至于原理嘛,主要就是因为其表面覆盖的特殊薄膜。这是由是日本富士公司所开发的压敏膜,通常被应用于印刷技术当中,工厂师傅们会拿它来测试压缩卷页面的压力是否均匀。在这种薄膜上面用力一摁就会有一个「血印」。

而研究人员就是巧妙地利用了该特性,将压敏膜缝制在类似于运动服的紧身裤上,这样就使它拥有了「外伤检测」的功能。

据了解,Bruise Trousers 不仅适用于天生自带「无痛症」的倒霉孩子,还能给许多瘫痪的患者提供安全保障。尤其是那些参加残奥会的运动员们,他们常常在比赛和训练中伤得不明不白,因此耽误许多康复时间。

不过,机智的小伙伴们肯定也看得出来它的不足,毕竟压敏膜没有弹性,无法与布料很好地融合, 那有没有更适合的材料呢?有,它叫作 e-skin,是由美国斯坦福大学制造出的一种电子皮肤,也是迄今最接近变色龙皮肤的人造材料!

这种材料的特性跟亚敏膜一样:给点压力就变色,但优越性在于其具备弹性,可以完美跟衣物结合。研究人员还用一只毛绒熊演示了它是如何变色的,他们在小熊的肚子上贴上一片 e-skin,然后用较小的压力去摁它,结果材料从暗红色变成了蓝灰色。

而当他们改用较大的压力去摁时,材料就从暗红色变成了淡蓝色。所以,如果将其融入到无痛人士穿的衣物当中,用两种颜色来判断伤势也会更准确些。

还有更好的用途,比如植入到足球运动员的运动服中,让假摔假伤者原形毕露,还有真人CS游戏的服装里,可以将显色用于中枪提示。

可以人脸识别的快递机器人

在智能产品普及的今天,大到机械设备小到家用工具,智能设备已经完全渗入到我们的生活。同一时间,机器人的出现也变得频繁,许多工种和职业中,都看到了机器人的身影。

快递行业对机器人的应用并不少见,分拣快递的机器人、配送机器人、甚至还有可以空投的机器人......而今天介绍的这一款,却和这些机器人都不一样,它虽然也是负责送快递,却比普通的快递员还严格哦,因为,由它送的快递必须“本人签收”。这就是这次介绍的主角---YAPE可人脸识别机器人。

这款送快递的机器人搭载了先进的面部识别系统,因而在送货的时候不会出现送错人的情况。而它不仅能够送件,还能够收件,当然这些全凭刷脸才能完成。这个机器人来自意大利,它的外形非常的萌,是由两个轮子和一个独立的电机组成的,而它的灵活性非常的高,不仅能够在原地转圈还能够轻松的跨越路边的各种小障碍。

之所以机器人可以准确的找到收发人的地址,是因为它搭载了雷达系统,内部可以自动生成地图,而且还可以和城市中的检测摄像头联网获得道路交通信息,所以说它可以准确的得知接到的位置以及交通路况情况。

它的内部还安装了摄像头和传感器,能够自动地识别并且避让路上的车辆和行人。它送货非常方便,而找它寄件同样非常的方便。我们只需要在软件上下单之后,它就会自动的送上门来取件,并且还会将快递的信息发送给收件人,然后在规划出一条最佳的出行路线。快要送达之前还会再次发信息给收件人,此时收件人只需在门口等待即可,当然还是需要面部识别才能够签收的。

这款送快递的机器人最大的载重量是70公斤,它的续航里程达到了80公里,基于这个数字我们可以看得出来同城送货绝对是没问题的。而目前这款送快递的机器人在意大利开始进行测试了。或许哪一天它会来到中国,到时候快递小哥的饭碗也就不保了!

谷歌手势识别:手机端实时检测,多个手势同时捕捉

能够对手的形状和运动轨迹进行感知,是改善用户在不同的技术领域和平台上的体验的一个重要组成部分。例如,它可以实现手语理解和手势控制,还可以使数字内容和信息叠加在增强现实(AR)的物理世界之上。

但强大的实时手部感知是一项极具挑战性的计算机视觉任务,因为手往往会自我遮盖或相互遮挡,而且手部之间也缺乏高对比度。

谷歌智能实验室最近研发出一种实时手势识别技术,只要一台手机,就能实现高精度的手势追踪。

在这个方法展示过程中,谷歌通过 MediaPipe——一个开放源码的跨平台框架,来构建了处理视频和音频等类型的不同模式感知数据的框架。

该方法通过机器学习(ML)从单个帧中推断出一只手的 21 个 3D 关键点,从而提供了高保真的手部和手指跟踪。目前最先进的方法主要依靠强大的桌面环境进行推理,而谷歌的方法可以在手机端实现这个实时性能,甚至还可以扩展到对多个手的同步跟踪。

开发人员先让系统识别手掌,然后从手掌延伸到五个手指头,参照设定的所设定的21个坐标,系统会分析出指关节、指尖与手掌的距离,确定是手势形状后再与数据库里的手势含义进行对比,然后显示出手势的意思。

谷歌希望通过将该手部感知功能开源给外部研究团队和开发社区,推动大家开发出更多新应用,推进新的研究进程。

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