Спектра машина фото: Фото KIA Spectra — фотографии, фото салона KIA Spectra, I поколение
Технические характеристики Kia Spectra
Описание автомобиля Kia Spectra
Седан Kia Spectra выпускался в период с 2002 по 2009 год, у определенного круга автолюбителей данная модель пользовалась большой популярностью. Это объясняется в первую очередь высоким качеством сборки из не менее качественных комплектующих. Поэтому, несмотря на то, что машина уже снята с производство, ее до сих пор можно встретить на дорогах разных страна мира.
Машина обладает динамичным профилем, элементы носовой части имеют обтекаемый, стильный дизайн. На крышке багажного отсека установлен широкий спойлер, выполнена фирменная надпись. Кабина отделывается бюджетными материалами, двухцветным пластиком, компоновка элементов управления на месте водителя выполнена в логически понятной последовательности, в прямой доступности от рук водителя.
Экстерьер
На капоте седана Kia выполнен хорошо заметный радиус закругления, блоки головного света Spectra имеют овальную форму, пространство между фарами выделено под размещение узкой радиаторной решетки закрытой тремя горизонтальными планками из серебристого пластика. На плоскости переднего бампера располагается прямоугольной формы раструб воздухозаборной системы, по центру он разделен горизонтальной планкой. Под фарами в ниши установлены круглые компактные противотуманные огни. Дверные ручки скрыты внутри корпуса, через них проходит узкая полоса штамповки, между передними колесными арками проходит узкая декоративная полимерная полоса, она окрашена в основной цвет корпуса. Рядом с крышкой багажного отсека размещаются стоп-сигналы, им придана форма вытянутого треугольника. Габаритные размеры кузова составляют 4510х1720х1415 мм, колесная база – 2580 мм. При полной загрузке машина достигает массы 1600 кг, собственный вес – 1094 кг, объем багажника – 440 литров, соотношение колеи колес – 1470/1455 мм.
Интерьер
В салоне седана Kia присутствует достаточно много свободного места для размещения четырех пассажиров средней комплекции и водителя, интерьер Spectra отделывается тканевыми материалами, двухцветным полимером. В двери встроены прямые подлокотники, под ними штатно установлены динамики стереосистемы, рядом с ними сформированы неглубокие карманы. Передние кресла оборудованы ненавязчивыми валиками поддержки, справа от водителя присутствует подлокотник, закрывающий неглубокий контейнер. К консоли примыкает площадка, выполненная из полимера, на ее поверхности установлен невысокий селектор трансмиссии. Наклоненной под 15-градусным углом консоли придана овальная форма, она сформирована из пластиковых панелей черного цвета, содержит в своем составе часы, воздуховоды, панель стереосистемы и регуляторы кондиционера. Верхняя часть передней панели собрана из полимера серого цвета, нижняя из панелей светлых оттенков. Обод руля зафиксирован четырьмя короткими спицами, в центр приборного щитка встроена шкала спидометра с белым полям, рядом с ней размещаются циферблаты с полем черного цвета. Слева от рулевой колонки располагаются клавиши включения бортовых систем, перед местом переднего пассажира присутствует вместительный бардачок.
Технические характеристики
Седан Киа Спектра оборудуется 104-сильным бензиновым мотором объемом 1594 см3. Он имеет динамику разгона до сотни за 11,6 секунды, средний расход горючего – 7,9 секунды. В состав стандартной комплектации входит кондиционер, штатный автозвук, противопробуксовочная система, стеклоподъемники всех боковых окон.
Kia Spectra — 2007 — «Просторный надежный автомобиль»
КИА-Спектра у меня уже давно, покупал ее из салона в 2007 году. С ех пор прошло уже больше 10 лет, Спектра отработала их на славу, окупилась уже несколько раз.
Денег на покупку тогда у меня особо не было- родились две дочери, жена сидела в декрете, но кое-что получилось накопить, выбирал из дешевых. В этом сегменте был не такой уж и большой выбор, я выбрал именно КИА-Спектра,и ни разу не пожалел, считаю,что сделал тогда правильный выбор.
Машина простая, может быть не очень современная и престижная, интерьером и экстерьером в потоке машин не выделяется. Зато недорогая, просторная и надежная. Особенно хочется отметить ее просторный салон: из всех одноклассников в этой ценовой категории салон у Спектры самый большой, причем значительно, по объему внутреннего пространства Спектра находится классом выше. Для меня, например, это важно, т.к семья большая, еще родня, всех надо возить.
Внешний и внутренний дизайн не выдающийся и неброский,но все достаточно функционально и понятно. Пластик в салоне хоть и не дорогой, зато достаточно прочный и устойчив к царапанию. За 10 лет активной эксплуатации салон не особо пострадал.
У машины неплохой клиренс, везде, где надо проходит, в том числе и по грунтовкам, хотя сама машина низковата и посадка в ней низкая.
Комплектация не особо богатая, но мне тогда особо и не нужны были навороты: можно отметить в базе стеклоподъемники и литые диски, аудиоподготовку (самой аудиосистемы в комплекте не было). В более дорогой версии есть кондиционер и АКП. В целом очень скромненько, но и цена одна из самых низких.
Движок вполне приемлемый, отлично работает на 92-ом бензине, что экономно. Употребляет по моим ощущениям 8-10 литров на 100 км в зависимости от режима езды. Как недостаток- ременной привод ГРМ, постоянно надо следить за этим, сейчас я предпочитаю цепной привод.
Некоторый недостаток машины- при достаточно объемном багажнике , который можно увеличить, сложив задние сиденья, арки багажника несколько ограничивают габариты грузов.
У машины слабенький свет, в темное время суток с этим есть некоторые проблемы, особенно при встречном движении машин. Но в целом некритично.
Зато машина дешевая в обслуживании и ремонте, с запчастями проблем нет, особенно сейчас, когда на разборках можно приобрести любую часть для Спектры. Конструкция простая и надежная.
Металл кузова тонковат, но на удивление стоек к коррозии. Моей машине уже больше 10 лет, ржавчина только на порогах, все остальное-чистое, хотя машина все это время стоит на улице.
Еще одна особенность как недостаток-конструкция амортизаторов. На сжатие отрабатывают отлично, но если колесо попадает в яму и идет вниз, то оно просто падает вниз со стуком, судя по всему, проектировалась она для хороших дорог, и на разжатие там ограничителей нет. Сначала шокировало, потом привык.
В целом оценю машину как очень хорошую за такие небольшие деньги. Сейчас купил себе новую машину, тоже недорогую- Равон Р 4 (вот мой отзыв о ней: RAVON R4 ). Но Спектру продавать не стал, она еще побегает у меня не один год по хозяйству (отвезти на дачу что-нибудь), да и на рыбалку меня еще повозит. Свои деньги она уже давно отбила.
Обзор Kia Spectra 2008 года: отзывы, фото, механика
Перед покупкой «Киа Спектра» 2008 года будущему владельцу необходимо ознакомиться с характеристиками этого автомобиля, его преимуществами и недостатками.
Содержание статьи:
Основные характеристики «Киа Спектра» 2008 года
Kia Spectra 2008 — это автомобили первого и второго поколения, выпуск которых уже прекратился. Они остались без рестайлинга. Это легендарная машина, которую оценили водители по всему миру. Модель сочетает в себе удобство и красоту, комфорт и простоту, безопасность и скорость. Такое авто приобретают жители больших и городов и маленьких поселков, чтобы путешествовать большой компанией с семьей и друзьями или в одиночестве добираться до работы.
Выпускались автомобили в кузове седан и хэтчбек с двигателями объемом 1,6 или 2,0 литров. Благодаря многообразию технических характеристик «Кия Спектра» 2008, каждый водитель найдет для себя идеальное авто.
Производство располагается на территории Российской Федерации. Завод работает по заказу корейского бренда. Выпущенные модели соответствуют требованиям разработчиков. Для России были специально созданы надежные системы амортизации, которые устанавливаются на автомобили «Киа». Благодаря этому машины могут ездить по неидеальным дорогам и при этом не ломаться в течение многих лет.
Внешний вид, габариты
«Киа Спектра» 2008 года — это компактный городской автомобиль со следующими габаритами:
- минимальный размер — 4340*1735*1470 мм;
- максимальный — 4525*1725*1425 мм;
- масса — от 1161 до 1320 кг.
Машина выглядит привлекательно, но дизайн ее кузова устарел. Несмотря на это авто отлично смотрится на городских улицах, выгодно выделяется среди других транспортных средств. Линии кузова плавные, изящные. Дизайн дополнен простыми фарами и неброской решеткой радиатора. Машина выделяется именно за счет своей простоты и лаконичности. Она лишена ненужных декоративных элементов.
Тип кузова
«Киа Спектра» 2008 годы выпускалась в кузовах двух типов:
- седан;
- хэтчбек.
У седана большой багажник, доступ к которому можно получить прямо из салона. Он отделен от мест для пассажиров удобной перегородкой. Такие автомобили приобретаются для длительных путешествий, ведь в них помещаются вещи, необходимые в пути.
Kia Spectra 2008 в кузове хэтчбек компактна и удобна для жителя большого города. В багажнике поместятся вещи, ежедневно необходимые человеку (спортивная форма, продукты, детские рюкзаки).
При необходимости сиденья в автомобилях обоих типов легко складываются в пропорции 40:60, чтобы водитель мог перевозить крупногабаритные предметы или объемные вещи.
Интерьер салона
На фото «Киа Спектра» 2008 видно, что дизайн салона простой и лаконичный, без излишеств. Все находится под рукой, водителю и пассажиру, сидящему спереди, легко дотягиваться до кнопок управления музыкальной и климатической системой. Но некоторые люди отмечают, что в салоне недостаточно места для высокого (от 190 см) человека. Его колени упираются в передние сиденья, руль или в торпеду автомобиля. Даже регулировка положения кресел не помогает справиться с этой проблемой.
Технические характеристики «Кия Спектра» 2008
Kia Spectra 2008 — это семейный или городской автомобиль. Он удобен, красив, безопасен. Его можно эксплуатировать в мегаполисе или за его пределами, на трассе. Он отлично держит дорогу, им легко и приятно управлять. Но перед приобретением этой модели необходимо ознакомиться с ее техническими характеристиками.
Сведения о двигателе
Производители создали «Киа Спектра» с различными моторами:
- объем — 1,5, 1,6 или 2,0 литров;
- мощность — от 96 до 138 лошадиных сил.
Машины достаточно мощные для поездок по городу. Модели с двигателями небольшого объема удобно эксплуатировать в мегаполисах, где не важна скорость движения, а водителю приходится часто стоять на светофорах.
Более мощные модели легко разгоняются, чтобы совершить обгон на трассе. Их скоростные характеристики сохраняются, даже если в салоне сидят 5 человек, а багажник полный.
Тип топлива
Мотор Kia Spectra работает на бензине АИ 95, но некоторые водители заливают топливо АИ 92. В последнем случае немного увеличивается расход и ухудшается управляемость (машина хуже разгоняется). Бензиновые двигатели надежны, а качественное топливо для них есть практически на любой заправке. Поэтому эксплуатировать такую машину удобно и приятно. Объем бака составляет 50 литров. Этого достаточно для поездок по городу в течение нескольких дней или путешествия по трассе.
Расход масла
У нового автомобиля Kia Spectra расход масла небольшой — 1–1,5 литра на 10 000 километров. Со временем он увеличивается до 2,0 литров на 1 000 километров. Это происходит плавно и порой незаметно для водителя. Но данная проблема характерна для машин с большим пробегом (от 90 000 километров).
Трансмиссия
Kia Spectra оснащается надежной трансмиссией МКПП 5 или АКПП 4. Механика пользуется большей популярностью, чем автомат, из-за своей надежности и простоты эксплуатации. Автомобиль оснащается передним приводом. То есть энергия от двигателя передается только передним колесам. Это самый безопасный вариант, ведь управлять таким авто удобно и легко и при этом он не потребляет много топлива, как полноприводные модели.
Коробка передач
Наибольшей популярностью пользуется «Киа Спектра» 2008 года на механике. Это удобное и недорогое авто для ежедневных поездок по городу или за его пределами. Переключать передачи легко. Такие модели нравится людям, часто выезжающим за пределы большого города. На трассе механика позволяет развить большую скорость, а на грунтовой дороге — проехать сложный участок.
Среди жителей города пользуется популярностью модель с коробкой-автоматом. Система сама переключает передачи, пока авто стоит в пробке или на светофоре. Благодаря этому водитель не устает даже после длительной поездки по загруженным машинами улицам.
Эксплуатация Kia Spectra 2008
Kia Spectra — это недорогая иномарка. Как и у других бюджетных авто, у нее есть несколько проблем. Но некоторые владельцы не замечают их даже в течение длительной эксплуатации.
Удобно ездить на машине в максимальной комплектации. Она оснащается хорошей климатической системой, устройствами помощи водителю и другими элементами. Но даже в базовой комплектации данная модель удобна, практична и отличается высоким качеством, несмотря на российскую сборку.
Преимущества и недостатки
Согласно отзывам автолюбителей, у Kia Spectra пять «плюсов»:
- надежность;
- вместительный салон;
- недорогое сервисное обслуживание;
- просторный багажник;
- надежная подвеска, специально разработанная для неидеальных российских дорог.
Среди минусов водители отмечают в первую очередь низкую проходимость автомобиля, который создан для поездок по городу и не может заехать на бордюр, проехать яму и кочку. Еще один недостаток — это плохая шумоизоляция. При езде на шипованных шинах водителю будет слышно, как они царапают асфальт. Некоторые люди заметили большой расход топлива и плохое качество коробки передач. Но это нехарактерные проблемы данной модели.
Стоимость обслуживания и ремонта
У водителей разные требования к транспортному средству, но каждому человеку важно, чтобы поддержание работоспособности автомобиля обходилось недорого. В процессе эксплуатации часто выходят из строя дворники, лампы ближнего и дальнего света. Эти детали есть во всех магазинах автозапчастей, а их замена выполняется самостоятельно, без помощи мастера.
Возможности тюнинга
Некоторые водители задумываются о тюнинге авто. Чтобы улучшить внешний вид своего транспортного средства, часто заменяют колеса. Эта модель автомобиля рассчитана на установку дисков со следующими техническими характеристиками:
- ширина 5,5, 6,0, 6,5;
- диаметр 14, 15, 16;
- разболтовка 4Х100.
Водители покупают стильные колеса, которые делают авто ярким и выделяющимся.
Еще одна возможность для тюнинга — это покраска кузова. Машина необычного цвета выделяется среди других транспортных средств и отлично выглядит на дороге.
Перед выбором транспортного средства важно изучить технические характеристики, посмотреть обзоры и ознакомиться с мнением людей, уже ставших владельцами такого нового или подержанного автомобиля.
Отзывы владельцев Kia Spectra (Киа Спектра) с фото, плюсы и минусы, достоинства и недостатки
Отзывы владельцев Kia Spectra (Киа Спектра) с фото, плюсы и минусы, достоинства и недостатки — Авто Mail.ru —Коробка передач
Объем двигателя, л
—Пишу третий, наверно, последний отзыв о КИА Спектра. Пробег 132000 км."Зачихал" механизм привода электростеклоподъемника водительской двери. Разобрал дверь, снял привод (см.фото), пощупал…25 коментариев
Владею уже три года! Очень хорошая машина.Ни разу не подводила.На трассе держится хорошо.Зимой теплая машина.Менял только расходники и масло.21 комментарий
Автомобиль покупал в 2008 году у официального дилера. Пробег 108000 км. Из "прямых" поломок (вне зависимости от "желаний" водителя) за 9 лет эксплуатации: -замена (по гарантии…3
денег стоит, отличный авто среди собратьев и по цене и по комфорту и по надежности и удобству! 2Автомобиль своих денег стоит. Надежен, неприхотлив, достаточно вместителен. Сзади просторно сидеть.машину брал в салоне,в 2007г. пробег был-000007 км., на сегодня,пробег -140000,менял фильтра и масло,по одному разу антифриз и торм.жидкость,перед. и зад. косточки,3 раза все ремни,всё,машина нравится…За свои деньги весьма хорошо, есть свои недостатки.5 коментариев
Хорошая машина с хорошим двигателем23 комментария
Взял для себя первый автомобиль, на премию:) В конечном итоге, решал между Акцентом и Спектрой. Спектра приятнее выглядит, поэтому и выбрал. Взял у девушки в 2013 году, пробег был 38000 — почти не…3 комментария
автомобиль KIA SPECTRA 2007 года выпуска.Владею машиной с 2013 года,авто не плохое надежное,не подводило.Салон просторный подвеска полностью не зависимая.Машина сделана не без участия японцев.Крепкий…4
2006 года машины крепче и надежнее, чем 2009, в плане запчастей и сборки. За свои деньги из собратьев рядом никто не стоял, разве что тойота корола, но опять же она на сто и выше -дороже! Очень…4
За 6 лет машина прошла 150 000 км по европейской части РФ от Сочи до Карелии. Надежная трудяга. Удобна в повседневных поездках, в том числе на дачу. На дальних расстояниях (проходила по 1200 км…4
Для своей цены — очень хороший автомобиль. Сразу уточню, оценки выставлял с учетом ценового сегмента автомобиля. Езжу сам 6.5 лет, комплектация самая простая. Но в ней сразу были все…11
За восемь лет машина приятно удивляла не единожды. Я и инструкцию то про нее не читал… Просто ездил и галочками в инструкции на ТО ставил пометки, что за регламент провести и дату очередной замены…5
Очень проста и комфортна и самое главное место очень много не прихотлива жрет любой бензин но не ниже 92 заправляюсь на кустарных заправках уже давно и двигателю хоть бы хны 6Авто меня устраивает,но есть нюансы,хавает масло и не мало,3 литра в неделю доливаю2 комментария
Купил б/у,сразу скажу что это моё первое т/с!Прежний хозяин,без приувиличения мудак так как,не менял расходники вообще!сразу поменял 2 тяги задние(косточки),перед стойки,не сильно стучали но решил не…9
машина просто чудо за 300 т.р. богатый фарш есть практически все8
Помогите людям с выбором — расскажите о своем опыте использования автомобиля.Написать отзыв
<div data-module=»SlotModel» data-view=»SlotView.345798″ data-id=»345798″ data-qa=»LazyBody.block.cpfModules»></div>
что лучше – сравнение (+ фото и видео)
Сегодня мы узнаем, что лучше: Хендай Акцент или Киа Спектра. По крайней мере, постараемся это выяснить – различия между этими корейскими автомобилями, на мой взгляд, не очень четкие.
Сравнивать будем автомобили первого десятилетия. Именно в это время выпуск этих моделей налажен на российских предприятиях. Поэтому интересно будет сравнить также и качество сборки.
Первое, что мы видим, это экстерьер. Поэтому сравнение начнем с кузова.
Быстрая навигация по статье
Кузов
Внешний вид
Ну, внешний вид машин так себе, на троечку, я бы сказал. Думаю, со мной согласится большинство. Нет в них ни вида, ни величия. Этакие серые мышки.
Акцент:
Спектра:
Дизайн экстерьера типично корейский, в самом настоящем нашем понимании. Компании не заморачивались на инвестирование средств в разработку облика моделей. Итак они расходились как горячие пирожки: Accent – в России, Spectra – в США.
Ввиду того, что ни одна из машин не приглянулась, счет пока остается 0-0.
Размеры
Кузов Kia Spectra имеет длину 4,51 м, ширину 1,725 м, высоту 1,415 м. Длина колесной базы составляет 2,56 м.
Hyundai Accent короче, уже и ниже. Я бы сказал, что он явно ниже классом. Его длина составляет 4,235 м (-28 см по отношению к конкуренту!!!), ширина 1,67 м (-5 см), высота 1,395 м (-2 см). Колесная база равна 2,44 м (-12 см).
Судя по размерам, наверняка места для ног задних пассажиров и объем багажника значительно больше в Спектре, нежели в Акценте. Но этот именно тот случай, когда машины разных классов стоят одинаково – потому и сравниваются между собой.
Кстати, заикнулся про багажники, а цифры их объемов не озвучил. Багажник седанчика от Хендай имеет объем всего 375 л., багажник седана от Киа – 416 л. Разница в 40 литров, конечно, не существенна для больших объемов, но в нашем случае – очень даже.
За багажник Spectra открывает счет. 1-0 в его пользу.
Качество
Металл кузова Киа Спектра, вероятно, имеет хорошую толщину. Это становится понятно в тот момент, когда надавливаешь на обшивку двери: она не проминается. Лакокрасочное покрытие спустя уже столько лет до сих пор на большинстве автомобилей в очень хорошем состоянии. Чувствуется, что делали на совесть. Найти ржавчину очень трудно – кузов имеет оцинковку.
В отношении Хендай Акцент – как повезет. Много машин с кузовами в хорошем состоянии, немало ржавых и гнилых. Возможно, кто как ухаживает, по каким дорогам ездит и сколько раз был в ДТП. Некоторые владельцы отмечают, что под мощным напором воды при мойке автомобиля краска облупливается с бамперов.
По качеству исполнения выигрывает снова Spectra. Счет 2-0.
Интерьер
Дизайн
Как и внешность, интерьеры моделей не блещут изяществом линий. В Спектре раздражает «клюшка» центральной консоли:
В Акценте – дешевая простоватость:
Однако же, согласно отзывам владельцев, дизайн интерьера Акцента не хуже, чем у тех же ВАЗов, а по качеству он явно выигрывает. Исходя из того, что стоимость автомобиля лежит в том же ценовом диапазоне, что и стоимость ВАЗовской продукции тех же годов выпуска (+/- пару лет), седанчик от Хендай кажется мне предпочтительным. Но это я отвлекся…
Вернемся к сравнению. Если говорить о дизайне интерьера, то мне не нравится ни тот, ни другой. Но если, все же, мне пришлось бы выбирать, то я остановился бы, наверное, на Hyundai Accent – несимметричность дизайна консоли Kia Spectra меня раздражает. К тому же, простая, но отлично читаемая панель приборов первого мне нравится больше, нежели «приборка» второго. Акцент получает первый балл. Счет 2-1.
Качество материалов
Качество материалов, используемых для отделки салона Киа Спектра, однозначно выше. Хоть пластик консоли и обивки дверей – невзрачный, но он мягкий. Хоть и среднего качества. Но это однозначно лучше, чем «деревянная» пластмасса Хендай Акцент.
В принципе, сразу ведь было понятно, что последний принадлежит более низкому «сословию». Поэтому не стоило от него ожидать каких-то откровений. А вот добротность салона первого седана явно соответствует его классу.
Тканевые вставки хороши в обоих автомобилях. А вот качество наполнителя сидений, похоже, лучше у Акцента – у Спектры боковины передних кресел часто продавлены, это однозначно «косяк» разработчиков.
Шумоизоляция однозначно лучше в Spectra – под стать классу. Не сказать, что она хорошая, но немного есть. А вот относительно «шумки» Accent создается впечатление, что конструкторы не стали заморачиваться на ее счет. Мол, надо – делайте сами. И так машина – дешевле некуда.
В общем, если не принимать во внимание проблему с боковинками передних сидений, то общее впечатление от материалов салона и шумоизоляции лучше в седане от Киа. Он и получает очко. Счет 3-1.
Эргономика
Салон просторнее однозначно у Киа Спектра – вспомните, насколько его кузов больше кузова Хендай Акцент. У Spectra салон и шире, и длиннее. И спереди, и сзади чувствуется больше пространства.
Посадка удобная, в принципе, и там, и там. В смысле – для передних седоков. Однако у передних кресел Accent более развитая боковая поддержка, судя по отзывам сидеть приятней, чем в российских автомобилях.
Сзади ожидаемо пространства больше в Киа – как для ног, так и над головой.
В Хендай с этим проблема – по сути, там будет удобно только маленьким людям или детям.
Ходовые качества
У обеих моделей отмечается достаточно комфортная подвеска. Причиной служит «макферсон» спереди и «многорычажка» сзади. «Многорычажка». У Акцента. Для седана классом повыше, как Спектра, это логично, но для такой машины, как Акцент – думаю, круто. В данном ракурсе оба автомобиля заслуживают внимания, но счет не меняется.
Двигатели, которые встречаются на рынке чаще всего, это:
- у Spectra 1.6 мощностью 101 л.с. при 5500 об/мин и крутящим моментом 145 Нм при 4500 об/мин
- у Accent 1.5 мощностью 102 л.с. при 5800 об/мин и крутящим моментом 134 при 3000 об/мин.
Судя по отзывам, автоматическую трансмиссию при покупке Спектры нельзя рассматривать в качестве варианта ни в коем случае – в большинстве машин она уже изношена и потребует в самом ближайшем будущем замены. В принципе, «автомат» у этих машин с самого начала показал себя с худшей стороны, т.к. требовал «хирургического вмешательства» часто уже после 30 тыс. км пробега. Это просто фиаско.
У Акцента такой проблемы не замечается, но его двигатель – однозначно не тот силовой агрегат, для которого выбирать АКПП целесообразнее, чем «механику». Слабоват он, если честно. Разгон до 100 км/ч с места с автоматической КПП занимает на 4 сек больше.
В принципе, о вялом характере двигателя говорят и владельцы Киа. Но тут, похоже, мнение единодушное, в отличие от разноликого мнения владельцев Хендай. Судя по отзывам последних, динамика Accent кому-то нравится, кому-то – нет. Для справки: Спектра на «механике» согласно официальным данным разгоняется с нуля до 100 км/ч за 11.6 сек, а Акцент с МКПП – за 10.5 сек. Даже ВАЗы способны на большее… За лучшую динамику балл получает последний. Счет становится равным 3-2.
По расходу. Паспортные данные гласят, что Kia Spectra «кушает» в смешанном режиме 7,1 л. Но владельцы говорят о 9-10 литрах, даже в неспешном режиме. В отношении Hyundai Accent официальные данные более близки к истине: заявленные 7,5 л. в смешанном цикле подтверждаются владельцами этой модели. За это Акцент получает еще одно очко. Счет сравнялся, 3-3.
Выводы
Давайте подведем итог. Если стоит вопрос выбора между Киа Спектра и Хендай Акцент, то я вижу здесь только один пункт, по которому нужно определиться, чтобы понять, что взять. Тем более, что автомобили набрали равное количество баллов. В общем, если вам нужен салон побольше, багажник пообъемней, то лучше купить Спектру. Если же нужна машина, что называется, «для водителя» — порезвее, расход поменьше, посадка удобнее – то выбор однозначно нужно делать в пользу Акцента.
Видео обзоры и тест драйвы
Багажник на крышу для Kia Spectra
В нашем интернет-магазине вы можете купить красивый и надежный багажник на крышу Киа Спектра от ведущих производителей. К вашей машине идеально подойдет любая модель из данного раздела. Это дооборудование различается только максимальной нагрузкой и эстетическими свойствами. Успейте… читать подробнее
В нашем интернет-магазине вы можете купить красивый и надежный багажник на крышу Киа Спектра от ведущих производителей. К вашей машине идеально подойдет любая модель из данного раздела. Это дооборудование различается только максимальной нагрузкой и эстетическими свойствами.
Успейте заказать багажник на крышу Kia Spectra по лучшей цене онлайн или по телефону в Москве +7 (495) 215-02-45. Для вас также доступна горячая линия: 8 (800) 555-02-76.
страница: 1 из 1 Сортировка:- По умолчанию
- От дешевых к дорогим
- От дорогих к дешевым
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Сталь
Покрытие дуг
Пластик
Размер дуг
Ширина 32 мм х высота 22 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Длина дуг
130 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
70 кг
Материал
Сталь
Покрытие дуг
Пластик
Размер дуг
Ширина 32 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Длина дуг
130 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
70 кг
Материал
Сталь
Покрытие дуг
Пластик
Размер дуг
Ширина 30 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Размер дуг
Ширина 53 мм
Тип дуг
Аэро-классик дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
130 см
Замок
Есть, на опорах
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
70 кг
Материал
Алюминий
Размер дуг
Ширина 80 мм
Тип дуг
Aero-Alfa дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
80 кг
Материал
Сталь
Покрытие дуг
Пластик
Размер дуг
Ширина 32 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Длина дуг
130 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
70 кг
Материал
Алюминий
Размер дуг
Ширина 55 мм
Тип дуг
Аэродинамические дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Размер дуг
Ширина 53 мм
Тип дуг
Аэро-классик дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
130 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
70 кг
Материал
Алюминий
Размер дуг
Ширина 82 мм
Тип дуг
Аэро-крыло дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
140 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
70 кг
Материал
Сталь
Покрытие дуг
Пластик
Размер дуг
Ширина 32 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Длина дуг
140 см
Замок
Есть, на опорах
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
70 кг
Материал
Алюминий
Размер дуг
Ширина 80 мм
Тип дуг
Aero-Alfa дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
107 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Сталь
Покрытие дуг
Пластик
Размер дуг
Ширина 32 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Размер дуг
Ширина 53 мм
Тип дуг
Аэро-классик дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
130 см
Замок
Есть, на опорах
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
70 кг
Материал
Сталь
Покрытие дуг
Пластик
Размер дуг
Ширина 32 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Длина дуг
140 см
Замок
Есть, на опорах и дугах
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
70 кг
Материал
Алюминий
Размер дуг
Ширина 53 мм
Тип дуг
Аэродинамические дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Сталь
Покрытие дуг
Пластик
Размер дуг
Ширина 32 мм х высота 22 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Длина дуг
126 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Прочее
Тип опоры B
Размер дуг
Ширина 32 мм х высота 22 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Размер дуг
Ширина 82 мм
Тип дуг
Аэро-трэвэл дуги
Установка
За дверные проемы
Длина дуг
130 см
Замок
Есть, на опорах и дугах
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
70 кг
Материал
Алюминий
Размер дуг
Ширина 53 мм
Тип дуг
Аэродинамические дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Размер дуг
Ширина 82 мм
Тип дуг
Аэро-трэвэл дуги
Установка
За дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
140 см
Замок
Есть, на опорах
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
70 кг
Материал
Сталь
Покрытие дуг
Пластик
Размер дуг
Ширина 32 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Прочее
Ширина паза 7 мм
Размер дуг
Ширина 82 мм
Тип дуг
Аэро-трэвэл дуги
Установка
За дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Прочее
Ширина паза 7 мм
Размер дуг
Ширина 82 мм
Тип дуг
Аэро-трэвэл дуги
Установка
За дверные проемы
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Сталь
Покрытие дуг
Пластик
Размер дуг
Ширина 32 мм х высота 22 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Длина дуг
126 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Прочее
Тип опоры B
Размер дуг
Ширина 32 мм х высота 22 мм
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
126 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Прочее
Тип опоры B
Размер дуг
Сечение 30х60 мм
Тип дуг
Аэродинамические дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
126 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Прочее
Тип опоры B
Размер дуг
Сечение 30х60 мм
Тип дуг
Аэродинамические дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
118 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
100 кг
Материал
Алюминий
Тип дуг
Выдвижные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
118 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Алюминий
Тип дуг
Wingbar дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Цвет
Серебристый
Длина дуг
120 см
Комплект
2 дуги + 4 опоры + установочный комплект
Максимальная нагрузка
75 кг
Материал
Сталь
Покрытие дуг
Пластик
Тип дуг
Прямоугольные дуги
Установка
Крепятся за дверные проемы
Кия Спектра — фото, характеристики, отзывы, комплектации. Слабые места и основные недостатки Kia Spectra Кузов KIA Spectra нового поколения и другие опции
Автомобили модельного ряда KIA Spectra выпускаются корейским концерном для такой ниши авторынка, как компактные малолитражки. Приобрести автомобиль КИА Спектра можно в двух видах кузова – седан и хэтчбек, вместе с которыми доступны три различных комплектации. Достаточно сильный двухлитровый двигатель, а также уютный и просторный салон стали залогом интереса к автомобилю со стороны покупателей, ищущих удобный автомобиль для ежедневных поездок.
Если учесть стоимость Спектры, которая ниже, чем у конкурентов по сегменту рынка и десятилетнюю гарантию на трансмиссию – легко понять, почему этот автомобиль является опасным конкурентом для своих ближайших соперников.
В стендовых сравнительных тест-драйвах в своей нише КИА Спектра уступает только Хонде Цивик и Мазде 3. Этот факт говорит уже о многом в пользу корейского автомобиля, эти три автомобиля уверенно лидируют в своем сегменте благодаря высокой управляемости и производительности.
Впрочем, показатели тестов по безопасности у KIA Спектра оставляют желать лучшего, как и отсутствие некоторых современных опций и функций, присущих другим автомобилям и делающим вождение более комфортабельным.
Таким образом, наиболее вероятными покупателями КИА Спектры станут ограниченные в бюджете автолюбители, не желающие доплачивать за свой комфорт.
Новшества, недостатки и достоинства новой версии КИА Спектра
Среди достоинств новой версии KIA Spektra можно отметить многофункциональность и комфортабельность салона, большое количество разных подстаканников и других отсеков для хранения мелких вещей.
Среди неудобств были отмечены плохая шумоизоляция силового агрегата на высоких оборотах, излишняя мягкость подвески в недорогих комплектациях, отсутствие антиблокировочной тормозной системы, которая становится доступной только на самой дорогой комплектации SX, слабые показатели безопасности, полученные по итогам крэш-тестов.
Новые седан и хэтчбек КИА Спектра особо значительных нововведений в данной рестайлинговой версии не получили.
Кузов KIA Spectra нового поколения и другие опции
Рестайлинговая версия КИА Спектра теперь доступна в двух вариантах кузова: седан и хэтчбек. Для кузова седан доступны три варианта комплектаций: LX, EX и SX.
В стандартной комплектации LX каждый покупатель увидит только голый кузов и даже не обратит на него должного внимания.
Более достойна взгляда потенциального покупателя версия EX, в которой уже становятся доступными некоторые опции для комфортабельной езды:
- Кондиционер;
- Электроприводы для окон;
- Автоматическое отпирание дверей при помощи пульта дистанционного управления;
- Подстаканники для пассажиров заднего ряда.
В самой укомплектованной сборке SX, отличающейся спортивным уклоном, дополнительно встречаем:
- Подвеску со специальными настройками;
- Колесные диски из легкосплавных материалов размером R16;
- Низкопрофильную резину;
- Противотуманки;
- Задний спойлер;
- Кожаную обивку рулевого колеса и рычага переключения передач;
- Круиз-контроль;
- Спортивные кресла с тканевой обивкой;
- Хромированные детали в интерьере салона;
- Панорамный люк на крыше автомобиля;
- CD-чейнджер, рассчитанный на 6 компакт-дисков.
Отличия в интерьере новой версии КИА Спектра от предыдущих моделей
Салон новой модификации KIA Spectra особым шиком не отличается, его отличительные черты – аскетичность и простота. Из-за отсутствия лишних деталей и элементов декора вся приборная панель и различные датчики становятся легкодоступными и обладают интуитивно понятным управлением.
Качество использованных материалов, как и сборки в целом – высокие. Пассажирские и водительское кресла удобны для длительного вождения, размер багажного отсека можно считать, в принципе, достаточным. Так, для Спектра 5 в кузове хэтчбек его вместимость составляет почти 520 литров, в то время как для кузова седан эта цифра уменьшается до 350 литров.
Управление автомобилем КИА Спектра новой версии
Устанавливаемый на Спектре 2-литровый и 4-цилиндровый силовой агрегат достаточно производителен для резкого старта, так что, в целом управление автомобилем KIA Spectra вызывает только положительные эмоции. Правда, шум мотора на высоких оборотах никак не получается сбросить со счетов.
5-ступенчатая механическая КП — очень неплохой и приемлемый вариант трансмиссии для этого авто, а вот доступная 4-ступенчатая АКПП оставляет желать лучшего и запаздывает с переключением скоростей. В наиболее дорогой комплектации SX подвеска становится более жесткой, а управление – более упругим, но общая плавность хода остается неизменной.
Безопасность новой KIA Spectra
Количество комплектуемых опций в этой области сведено к минимуму и ограничивается лишь следующими:
- Блокираторы задних дверей против открывания их детьми;
- Центральный замок;
- Противоугонная система.
В вопросе безопасности пассажиров новая КИА Спектра, к сожалению, отстает от своих ближайших конкурентов. Среди списка обязательно устанавливаемых на все комплектации опций для обеспечения безопасности водителя и пассажиров вряд ли можно увидеть большое количество пунктов. Этот список ограничивается лишь следующими позициями:
- Передние подушки безопасности;
- Боковые подушки и полноразмерные шторки безопасности.
Даже антиблокировочная тормозная система на все сборки устанавливается отдельно и за дополнительную плату.
В специализированных крэш-теста КИА Спектре нового поколения с трудом удалось заполучить 4 звезды за безопасность пассажиров и водителя при лобовом и боковом столкновениях. Безопасность находящихся в салоне при ударе сзади уже была оценена только на 3 звезды, поэтому в американском управлении по безопасности движения на дорогах КИА Спектра смогла получить лишь оценку «удовлетворительно» по данным крэш-теста на лобовое столкновение, но уже по итогам бокового столкновения оценка была самой низкой, то есть «плохо».
Технические данные КИА Спектра рестайлинговой версии
Размеры KIA Spectra:
- Длина – 4501 мм;
- Ширина – 1735 мм;
- Высота – 1471 мм;
- Дорожный просвет – 160 мм;
- Снаряженная масса – 1348 кг.
В комплектацию каждой КИА Спектра входит 4-цилиндровый бензиновый двигатель с рабочим объемом 2 литра и вырабатываемой мощностью 138 л. с., а также крутящим моментом 184 Нм. Также каждая из версий комплектуется ручной коробкой переключения передач, имеющей 5 ступеней. Есть и 4-ступенчатый автомат, который можно установить на все комплектации за исключением седана LX.
Расход горючего автомобилем КИА Спектра нового поколения с АКПП составляет 11.7 литров в городском цикле и 8.8 литров на трассе на каждые 100 км пробега.
В России серийная сборка автомобиля Kia Spectra (на рынке Южной Кореи известна как Kia Sephia 2) началась в конце 2004 года на Ижевском автомобильном заводе. Собирают автомобили KIA Spectra из машинокомплектов в четырех комплектациях: НА, НВ, НС и HD.
Передняя подвеска типа Макферсон с нижними треугольными рычагами, задняя — независимая. Передняя и задняя подвески автомобиля оснащены стабилизаторами поперечной устойчивости.
На автомобили во всех комплектациях устанавливают инжекторные двигатели (с системой распределенного впрыска топлива)рабочим объемом 1,6 л, мощностью 77,4 кВт (101,1 л.с).
Кузов типа седан несущий, цельнометаллический, сварной конструкции с навесными передними крыльями, дверьми, капотом и крышкой багажника.
Трансмиссия выполнена по переднеприводной схеме, с приводами передних колес, оснащенными шарнирами равных угловых скоростей. Автомобили комплектуют механическими (комплектации НА и НВ) или автоматическими (комплектации НС и HD) коробками передач.
Тормозные механизмы передних колес дисковые с плавающей скобой. Тормозные механизмы задних колес барабанные, с автоматической регулировкой зазоров между тормозными колодками и барабанами. В зависимости от комплектации автомобили могут быть оснащены антиблокировочной системой тормозов (ABS).
Рулевое управление травмобезопасное, с рулевым механизмом типа шестерня-рейка, оснащено гидравлическим усилителем и регулируемой по углу наклона рулевой колонкой.
В ступице рулевого колеса установлена подушка безопасности.
Комплектация НА включает в себя гидроусилитель рулевого управления, регулируемую по углу наклона рулевую колонку, вентилируемые дисковые механизмы передних колес, ремни безопасности с преднатяжителем (для водителя и переднего пассажира) и инерционные ремни безопасности для крайних (на заднем сиденье) пассажиров, дополнительный стоп-сигнал, омыватель и очиститель ветрового стекла, подушки безопасности водителя и переднего пассажира, электрокорректор фар, цифровые часы, им-мобилизатор, наружную телескопическую антенну, аудиоподготовку (четыре динамика и магнитола), дистанционное открывание из салона лючка топливного бака и крышки багажника, прикуриватель и пепельницу, оснащенные подсветкой, центральный замок, электропривод опускных стекол дверей салона. Комплектация НВ дополнительно включает в себя кондиционер, декоративные колпаки колес, электропривод и подогрев боковых зеркал заднего вида, передние противотуманные фары. Комплектация НС, помимо перечисленного для комплектации НА, включает в себя кондиционер, а комплектация HD -и электропривод телескопической антенны, антиблокировочную систему тормозов (ABS), электрообогрев передних сидений.
В данном издании большинство ремонтных операций показано на примере автомобиля в наиболее полной комплектации НВ с механической коробкой передач.
Техническая характеристика автомобиля приведена в табл. 1.1.
Характеристика Kia Spectra (таблица 1.1) | |
| Общие данные | |
| Число мест, включая место водителя | 5 |
| Снаряженная масса автомобиля с механической/автоматической коробкой передач, кг | 1170/1201 |
| Полная масса автомобиля с механической/автоматической коробкой передач, кг | 1600/1630 |
| Габаритные размеры, мм | 4610x1720x1415 |
| Минимальный радиус поворота, м | 4,9 |
| дорожный просвет, мм | 156 |
| Максимальная скорость автомобиля, км/ч | 186 |
| Время разгона с места до скорости 100 км/ч с переключением передач, с | 11,6 |
| Расход топлива, л/100 км: | |
| городской цикл | 10,5 |
| при скорости 90 км/ч | 6,0 |
| при скорости 120 км/ч | 7,9 |
Двигатель | |
| Тип | Четырехтактный, бензиновый, с двумя распределительными валами |
| Число, расположение цилиндров | Четыре, вертикально в ряд |
| Число клапанов | 16 |
| Порядок работы цилиндров | 1-3-4-2 |
| Диаметр цилиндра, мм | 78 |
| Ход поршня, мм | 83,4 |
| Рабочий обьем, см3 | 1594 |
| Максимальная мощность, кВт (л.с.) | 74,4(101,1) |
| Крутящий момент, Н-м | 148 |
| Степень сжатия | 9,5 |
| Минимальная частота вращения коленчатого вала на холостом ходу, мин1 | 800+-100 |
| Трансмиссия | |
| Сцепление | Однодисковое, сухое, с диафрагменной нажимной пружиной и гасителем крутильных колебаний, постоянно замкнутого типа |
| Привод выключения сцепления | Гидравлический, беззазорный (для автомобилей с механической КП) |
| Коробка передач | В зависимости от комплектации автомобиля механическая пятиступенчатая, двухвальная, с синхронизаторами на всех передачах переднего хода или автоматическая четырехступенчатая |
| Передаточные числа механической/автоматической коробки передач: | |
| I передача | 3,417/2,800 |
| II передача | 1,895/1,540 |
| III передача | 1,293/ 1,000 |
| IV передача | 0,968/ 0,700 |
| V передача | 0,780/ — |
| передача заднего хода | 3,272/ 2,333 |
| Привод колес | Передний, валами с шарнирами равных угловых скоростей |
Ходовая часть | |
| Передняя подвеска | Независимая, типа Макферсон, с гидравлическими амортизаторами, витыми коническими пружинами и стабилизатором поперечной устойчивости |
| Задняя подвеска | Независимая, с гидравлическими амортизаторными стойками, витыми цилиндрическими пружинами, продольными и двумя поперечными рычагами, со стабилизатором поперечной устойчивости |
| Колеса | Стальные, дисковые, штампованные |
| Размер обода | 5,5JJx14 |
| Шины | Радиальные, бескамерные |
| Размер шин | 185/65 R14 |
| Рулевое управление | |
| Тип | Травмобезопасное, с гидравлическим усилителем |
| Рулевой механизм | Шестерня-рейка |
| Рабочие тормоза: | |
| передние | Дисковые, с одноцилиндровой плавающей скобой |
| задние | Барабанные |
| Привод рабочих тормозов | Гидравлический, двухконтурный, раздельный, выполнен по диагональной схеме, с вакуумным усилителем и антиблокировочной системой тормозов (ABS) |
| Стояночный тормоз | С механическим приводом на задние колеса от напольного рычага, с сигнализацией включения |
Электрооборудование | |
| Схема электропроводки | Однопроводная, отрицательный полюс соединен с «массой |
| Номинальное напряжение, В | 12 |
| Аккумуляторная батарея | Стартерная, обслуживаемая, емкостью 55 Ач |
| Генератор | Переменного тока, со встроенным выпрямителем и электронным регулятором напряжения |
| Номинальный ток отдачи, А, при напряжении 13.5 В | 80 |
| Стартер | С возбуждением от постоянных магнитов, дистанционным управлением с электромагнитным включением и муфтой свободного хода, мощностью 0,85 кВт |
| Тип | Седан, цельнометаллический, несущий, четырехдверный |
Габаритные размеры автомобиля показаны на рис. 1.1.
Элементы автомобиля, расположенные в подкапотном пространстве, и основные агрегаты представлены на рис. 1.2-1.4.
| Рис. 1.2. Подкапотное пространство автомобиля (вид сверху) (декоративный кожух для наглядности снят): |
| |
| 1 — монтажный блок предохранителей и реле; 2 — моторедуктор очистителя ветрового стекла; 3 — воздушный фильтр; 4 — аккумуляторная батарея; 5 — катушка зажигания; 6 — радиатор системы охлаждения двигателя; 7 — термозащитный экран; 8 — насос гидроусилителя рулевого управления; 9 — бачок омыеателя ветрового стекла; 10 — осушитель; 11 — бачок гидроусилителя рулевого управления; 12 — правая опора подвески силового агрегата; 13 — электромагнитный клапан продувки адсорбера; 14 — ресивер; 15 — двигатель; 16 — воэдухоподводящий патрубок; 17 — бачок гидроприводов тормозов и выключения сцепления |
Информация актуальна для моделей Киа Спектра 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011 года выпуска.
Бензиновый двигатель Киа Спектра 1.6 л. мощностью 101 лошадиную силу, это 4 цилиндровый бензиновый агрегат с чугунным блоком и 16-клапанным механизмом ГРМ. Мотор оказался на редкость удачным и практически не доставляет проблем своим владельцам. Меняйте вовремя ремень ГРМ (поскольку гнет клапана при обрыве), масло и фильтра. И можно ездить довольно долго вообще без проблем. Некоторые таксисты могут похвастать пробегом более 400 тысяч километров!
Устройство двигателя Киа Спектра 1.6 л.
Двигатель Kia Spectra 1.6 литра имеет заводское обозначение S6D. Это рядный 4 цилиндровый, 16 клапанный мотор с верхним расположением двух распределительных валов. Блок цилиндров чугунный, головка блока выполнена из алюминиевого сплава и имеет гидрокомпенсаторы. Блок цилиндров двигателя представляет собой единую отливку, образующую цилиндры, рубашку охлаждения и каналы масляной магистрали. Нумерация цилиндров двигателя ведется от шкива коленчатого вала. Блок изготовлен из специального высокопрочного чугуна, цилиндры расточены непосредственно в теле блока.
Система питания двигателя состоит из топливного модуля, установленного в топливном баке, дроссельного узла, фильтра тонкой очистки топлива, регулятора давления топлива, форсунок, топливопроводов и воздушного фильтра.
Система зажигания микропроцессорная, управляемая контроллером (электронным блоком управления). Контроллер также управляет системой распределенного впрыска топлива. Система зажигания при эксплуатации не требует обслуживания и регулировки.
Головка блока цилиндров двигателя Kia Spectra 1.6 л.
Головка блока цилиндров Спектра , изготовленная из алюминиевого сплава, общая для всех цилиндров двигателя. В нижней части головки блока цилиндров отлиты каналы, по которым циркулирует жидкость, охлаждающая камеры сгорания. В головку запрессованы седла и направляющие втулки клапанов. Впускные и выпускные клапаны имеют по одной пружине, зафиксированной через тарелку двумя сухарями. Двигатель с двумя пятиопорными распределительными валами имеет по четыре клапана на каждый цилиндр: два впускных и два выпускных. Привод клапанов осуществляется от распределительных валов, которые непосредственно воздействуют на клапаны через гидрокомпенсаторы, выполняющие одновременно функцию толкателей. Распределительные валы впускных и выпускных клапанов приводятся во вращение от коленчатого вала двигателя армированным зубчатым ремнем. Свечи вварачиваются вертикально, для чего в головке блока имеются специальные колодцы.
Привод ГРМ двигателя Киа Спектра
Привод газораспределительного механизма ременный. Собственно на первый взгляд никаких проблем с заменой быть не должно. Вашему вниманию предлагаем схему ГРМ Kia Spectra (выше на фото). Обратите внимание на все метки. Они должны быть выставлены именно так, как на рисунке и никак иначе (если вы перепутаете буквы на шкивах, то правильно поставить не получится). Что бы проверить правильность установки посчитайте количество зубъев на ремне между шкивами распредвала должно быть ровно 17. Довольно часто ремень ставят неправильно, тогда этих зубьев там 16, значит нормальной работы мотор уже показывать не будет. Опытные мастера перед снятием ремня ставят специальную оправку, которая не позволяет проворачиваться (немного смещаться) шкивам распредвалов между собой. Такие оправки сегодня можно купить в любом крупном магазине запчастей. Без оправки шкивы так и наровят сместится. Фиксатор для шкивов распредвала можно сделать из подручных материалов, смотрим фото далее.
Еще одна особенность мотора Спектры заключается в расположении водяной помпы. Конечно помпа не вращается за счет ремня ГРМ, как на некоторых других машинах, однако при замене водяного насоса ремень ГРМ снимать придется. Без этого подобраться к корпусу помпы невозможно.
Характеристики двигателя Спектра 1.6 л.
- Рабочий объем – 1594 см3
- Количество цилиндров – 4
- Количество клапанов – 16
- Диаметр цилиндра – 78 мм
- Ход поршня – 83.4 мм
- Привод ГРМ – ремень
- Мощность л.с.(кВт) – 101 (74) при 5500 об. в мин.
- Крутящий момент – 144 Нм при 4500 об. в мин.
- Максимальная скорость – 186 км/ч
- Разгон до первой сотни – 11.6 секунд
- Тип топлива – бензин АИ-92
- Расход топлива по городу – 8.2 литров
- Расход топлива в смешанном цикле – 7.1 литра
- Расход топлива по трассе – 6.2 литра
Конструктивно данный мотор весьма похож на силовой агрегат Мазда 323. Однако подвергся серьезным доработкам корейских инженеров. Например на древних моторах Mazda 323 можно встретить систему зажигания с использованием трамблера. На Спектре трамблера естественно нет, там стоят катушки подающие искру на свечи, используя данные с датчика положения коленвала.
Kia Spectra (Киа Спектра) выпускалась в России с 2004 по 2011 год. Представляет собой копию корейского седана Kia Sephia. (хетчбек был известен под брендом Kia Shuma). Платформа этой модели была создана в 1991 году на базе японской Mazda-323 и выпускалась в Южной Корее с 1993 по 2004 год. Экспортировалась во многие страны Европы и в США. В 2001 году эта модель была модернизирована, хетчбек получил имя Shuma. В США, так-же как и в России, продавалась под брендом Kia Spectra, поэтому у нас можно встретить «американские» Спектры выпуска до 2005 года, привезённые из США.В России этот автомобиль производился на мощностях завода ИЖ-Авто в Ижевсе (Удмуртия). В производство было вложено около 100 млн долларов, а в монтаже и настройке оборудования непосредственное участие принимали инженеры компании Kia Motors. Более пятидесяти российских специалистов прошли обучение в Корее. Первые 12 машин сошли с конвеера в марте 2004 года. Полномосштабное производство началось в августе 2005 года. Оффициально продажи КИА-Спектра начались в октябре 2005.
Формально Спектра отностся к классу С, но пространство салона и объём багажника (440 л) фактически приближают её к среднему классу D. Спектра комплектовалась только одним двигателем — 16-клапанным, бензиновым, рабочим объемом 1,6 л, 101,5 л.с. В базовую комплектацию входила 5-ст механическая КПП, гидроусилитель руля, Иммобилайзер , обогрев заднего стекла, литые диски R14, электропривод всех стёкол и центральный замок. В качестве опции можно было заказать кондиционер и ABS. Была версия С АКПП. Гарантия 6 лет (72 месяца) или 120 тыс.км пробега.
Kia Spectra:
Начало выпуска — август 2005 г
Страна производитель: Россия
Завод производитель: ИЖ-МАШ (Ижевск, Удмуртия)
Произхождение автомобиля: Южная Корея
Кузов Седан
Длина 4510 мм
Ширина 1720 мм
Высота 1415 мм
Объем багажника 440 куб см
Снаряженная масса 1170 кг
Колесная база 2560 мм
Дорожный просвет 156 мм
Колея передних колес 1470 мм
Колея задних колес 1455 мм
Шины 185/65 R14, 195/60 R14
Привод передний
Подвеска спереди МакФерсон
Cзади независимая, со стабилиз. попереч. устойчивости
Двигатель: DOHC, R4 бензиновый, инжектор
Объем 1594 см 3 , мощностью 101,5 л.с.
Разгон с места до 100 км/ч 12.6 сек (МКПП), 16 сек (АКПП)
Бензин Аи-92
Средний разход топлива — 9 л/100 км.
Экологический стандарт ЕВРО-3
Объем топливного бака 50 л
Макс. скорость 180 км/ч (МКПП), 170 (АКПП)
Spectra — предшественница Cerato в модельном ряду Kia. Модель, существовавшая как седан и 5-дверный хэтчбек, выпускалась в Корее с 2000 по 2006 годы. А с 2005-го производство машины наладили на Ижевском автомобильном заводе. В 2010 году выпуск прекратили, но годом позже с конвейера сошла партия в 1680 экземпляров. И на этом история российской Spectra завершилась. Хотя еще до прекращения сборки модель морально устарела.
Во время своего появления Spectra могла на равных конкурировать только с одноклассниками из Кореи, либо с самыми непритязательными автомобилями из Японии или Европы. В то же время, на фоне отечественных машин тех лет, Spectra смотрелась очень выгодно. Под капотом российских Kia Spectra расположился 101-сильный 1,6-литровый двигатель, оснащенный механической коробкой передач, но предлагался и «автомат».
В те времена, когда создавался Kia Spectra, корейцы еще не так щепетильно, как сейчас, относились и к дизайну, и к качеству внутрисалонных материалов, и к эргономике. В результате неудобная посадка соседствует с дешевым скрипящим пластиком и бюджетной тканью обивки. В самой недорогой комплектации Kia Spectra может предложить вполне стандартный набор возможностей: регулируемая по вертикали рулевая колонка, гидроусилитель, центральный замок и электростеклоподъемники. Более дорогие версии предлагали кондиционер с воздушным фильтром, передние «противотуманки», легкосплавные колесные диски, зеркала с электроприводом, а за доплату — подогрев зеркал и передних сидений. В самой дорогой комплектации «Люкс» предлагалась автоматическая коробка передач, активная телескопическая антенна.
Расположившийся под капотом российских Kia Spectra 1,6-литровый мотор выдает максимальные 101 л.с. (при 5500 об/мин) и 145 Нм крутящего момента (при 4500 об/мин). Максимальная скорость автомобиля, оборудованного 5-ступенчатой механической коробкой передач, — 180 км/ч, с автоматической коробкой чуть меньше — 170 км/ч. До 100 км/ч автомобиль разгоняется за 12,6 секунды (за 16 секунд с АКПП). Расход бензина марки АИ-95 составит 10,2 л/100 км в городском цикле и 5,9 л/100 км за городом (для автоматической коробки эти же показатели — 11,2 л/100 км и 6,2 л/100 км). Объем бензобака — 50 литров.
Передняя подвеска Kia Spectra — стойки McPherson. Задняя создана по довольно прогрессивной схеме — это «многорычажка» (по два поперечных и по одному продольному рычагу с каждой стороны), с эффектом «пассивного подруливания», когда при прохождении поворотов задние колеса поворачиваются на небольшой угол в сторону поворота, что обеспечивает лучшую устойчивость и управляемость автомобиля. Габаритные размеры седана Kia Spectra (Д x Ш x В): 4510 x 1720 x 1415 мм. Минимальный радиус поворота — 4,9 м. Высота дорожного просвета — 156 мм. Багажное отделение имеет вполне достаточные размеры — 440 литров.
Что касается безопасности, то Kia Spectra в базовой комплектации может предложить травмобезопасную рулевую колонку, трехточечные ремни, подушки безопасности водителя и пассажира (впрочем, предлагались и машины без подушек по более низкой цене). В дорогих комплектациях устанавливались активные «помощники»: антиблокировочная система тормозов и система распределения тормозного усилия. Краш-тест автомобиля производства ОАО «ИжАвто» по правилам ЕЭК ООН, с 40-процентным перекрытием со стороны водителя, проведенный в 2006 году, продемонстрировал соответствие стандартам.
В эксплуатации Kia Spectra показал себя как вполне надежный, простой и недорогой в обслуживании автомобиль. Однако выявился и ряд недостатков: слабая АКПП, склонность к коррозии. Еще один минус — малая мощность единственного предложенного для российской версии двигателя. Впрочем, встречаются и завезенные экземпляры: помимо 1,6-литрового двигателя для других рынков предлагались 1,8-литровый (125 л.с.) и 2,0-литровый (132 л.с.) моторы.
5 советов по использованию тумана и дымки в вашей фотографии
Джей П. Морган из The Slanted Lens недавно работал над двумя фотосессиями, где он использовал туман и дымку в качестве инструмента освещения. Как всегда, Джей П. превратил свой опыт в два отличных урока фотографии. Ниже приведены пять основных выводов, объясняющих, как использовать туман и дымку в качестве инструмента освещения для улучшения ваших изображений.
Создать атмосферу
Видимый свет в кадре может задавать настроение или тон кадра.Будь то дым, пыль, туман или что-то еще в атмосфере, свет должен отражаться от чего-то, чтобы его можно было увидеть в камере. Самый простой способ создать и поддерживать атмосферу на съемочной площадке — использовать дымогенератор или театральный дымогенератор. Джей П. любит дымовые машины Rosco, потому что они позволяют легко контролировать атмосферу на съемочной площадке.
Контроль контрастности
Чем больше тумана вы наливаете на съемочную площадку, тем больше света он отражает, в результате чего тени становятся менее плотными.Сравните, например, эти две фотографии ангелов. На изображении справа вокруг модели больше тумана. Этот туман отражает свет, делая область вокруг модели более светлой, что, по словам Джея П., «открыло ее и сделало ее намного ярче». На снимке слева меньше тумана, что делает область вокруг модели более темной, а изображение кажется немного более плотным с более сильными тенями. Оба изображения работают, но знание того, как использовать туман / дымку в качестве инструмента освещения, поможет вам более предсказуемо достичь желаемого контраста.
Следите за углами
Чтобы камера могла видеть лучи света, необходимо установить их под правильным углом. По словам Джея П., лучший способ создать лучи света в кадре — это «переместить фоновые источники света и направить их обратно в камеру». Он рекомендует направить свет обратно на камеру под углом 45 ° сзади объекта. «Если вы изо всех сил пытаетесь увидеть свой луч света, переместите его ближе к объекту, наведите его обратно на камеру, и ваш луч раскроется.«Вы можете добиться этого, переместив фары внутрь и направив их обратно в камеру.
Качество света
Ищете ли вы прямой луч или мягкую пушистую дымку, качество света повлияет на результат вашего снимка. Выбор правильного светильника в первую очередь и знание того, как модифицировать имеющееся у вас освещение, очень важны. Джей П. любит использовать непрерывный источник света с фокусировкой, такой как ETC Source Fours или френели, чтобы создавать плотные лучи света в своих кадрах.Он отмечает, что «с помощью стробоскопов создать такой эффект намного сложнее. У вас есть отражатель на стробоскопе, который отражает свет повсюду «. Если у вас нет доступа к постоянному свету, вы можете поставить решетку или сопло на стробоскоп, но вы рискуете потерять мощность. Использование этих методов для управления качеством света может кардинально изменить атмосферу вашего снимка.
Формируя свет
Формирование света позволяет придать лучу текстуру в кадре. Иногда этого можно легко добиться, используя объекты в вашем окружении, такие как окна, открытые дверные проемы или ветки деревьев — все это может добавить текстурирующие тени в луч вашего света.Если этих предметов нет в вашем окружении, попробуйте сделать snoot или cucoloris (он же печенье) с помощью Rosco Cinefoil. А еще лучше, если вы уже используете ETC Source 4 в своих снимках — изучите обширный каталог гобо от Роско. Использование любого из этих элементов для разделения и формы вашего света создаст текстуру внутри луча и даст вам гораздо более интересные лучи света для вашего снимка.
«Наклонный объектив» Джея П. Моргана всегда содержит отличные советы по освещению, которые можно сразу использовать при следующей фото- или видеосъемке.Чтобы узнать больше о продуктах, которые Джей П. использует для создания атмосферных эффектов в своей работе, посетите нашу веб-страницу Vapor Fog & Haze Machine. Обязательно посмотрите оба полных руководства, которые послужили вдохновением для сегодняшнего сообщения в блоге ниже:
Сохранить
Сохранить
Сохранить
Сохранить
Быстрый путь для машинного обучения — MIT Spectrum
Системы машинного обучения используют данные, чтобы понимать закономерности и делать прогнозы. Когда система прогнозирует, на каких фотографиях изображены кошки, вам может быть все равно, насколько она уверена в ее результатах.Но если он предсказывает самый быстрый путь в больницу, степень неопределенности становится критически важной.
«Представьте, что система сообщает вам:« Маршрут A занимает 9 минут », а« Маршрут B — 10 минут ». Маршрут A звучит лучше», — говорит Тамара Бродерик, доцент кафедры электротехники и компьютерных наук. «Но теперь выясняется, что маршрут A занимает 9 минут плюс-минус 5, а маршрут B занимает 10 минут плюс-минус 1. Если вам нужна спасительная процедура за 12 минут, внезапно ваше решение действительно изменится. .”
Информационная программа для старшеклассников, Женская технологическая программа Массачусетского технологического института (WTP), впервые привела Бродерика в университетский городок. «Мой опыт работы в WTP был плодотворным, — говорит она. Теперь Бродерик изучает, как можно заставить системы машинного обучения количественно определять «известные неизвестные» в своих прогнозах, используя математический метод, называемый байесовским выводом. «Идея состоит в том, чтобы узнать не только то, что мы знаем [из данных], но и насколько хорошо мы это знаем», — объясняет она.
Бродерик говорит: «Мы пытаемся упростить науку для биологов, химиков и физиков, чтобы они могли сосредоточиться на своих действительно интересных проблемах и просто избавиться от анализа данных.
Загвоздка в том, что традиционные алгоритмы «байесовского машинного обучения» требуют очень много времени для работы со сложными наборами данных, например, в биологии, физике или социальных науках. «Дело не только в том, что мы получаем больше точек данных, но и в том, что мы задаем больше вопросов по этим точкам данных», — говорит Бродерик, ведущий исследователь в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, аффилированной с Институтом данных Массачусетского технологического института. , Системы и общество. «Если у меня есть уровни экспрессии тысячи генов, это проблема многомерного [машинного обучения].Но если я попытаюсь посмотреть на взаимодействие только одного гена с другим, это станет проблемой миллионного измерения. Вычислительные и статистические задачи решаются до бесконечности ».
Эти проблемы создают узкое место при использовании байесовского машинного обучения для многих приложений, где важна количественная оценка неопределенности. Для выполнения некоторых сложных анализов данных может потребоваться невероятно много времени — месяцы или больше. А в так называемых «многомерных» наборах данных, например, с миллионами взаимодействий генов, может быть трудно найти сигнал среди шума.«Труднее выяснить, что на самом деле с чем связано, когда у вас столько переменных, — говорит Бродерик.
Другими словами, байесовское машинное обучение имеет проблему масштабирования. Исследования Бродерика разрабатывают математические обходные пути, которые снижают вычислительную и статистическую сложность, «чтобы наши методы работали быстро, но с теоретическими гарантиями точности». Ее недавняя работа включает в себя приемы с яркими названиями — «трюк с взаимодействием ядра», «бесконечно малый складной нож» — которые вызывают ощущение технического волшебства, смешанного с приземленным прагматизмом.Действительно, Бродерик говорит, что она рассматривает масштабируемое байесовское машинное обучение как «профессию в сфере обслуживания», направленную на усиление исследовательских усилий ее коллег-ученых.
Одна из таких попыток привлекла внимание Бродерика от коллеги-экономиста, изучающего, как микрокредитование — небольшие ссуды под низкие проценты, предоставляемые предпринимателям в развивающихся странах, — влияет на доходы домохозяйств. «Ей интересно узнать, действительно ли эти небольшие ссуды помогают людям, но ей потребовалось очень много времени, чтобы провести свои эксперименты с существующим байесовским программным обеспечением», — говорит Бродерик.Команда Бродерика разрабатывала методы для этой работы, которые были бы точными и на порядки быстрее.
В рамках другого сотрудничества ее команда использует байесовское машинное обучение для количественной оценки неопределенности в различных экспериментах по геномике, работа, которая открывает двери для множества новых, интересных наук, говорит Бродерик. Это поможет биологам использовать данные, которые у них уже есть, чтобы принимать обоснованные решения о том, как распределить свои исследовательские фонды для наилучшей поддержки будущей работы.Думайте об этом как о научно-ориентированной версии предсказания самого быстрого маршрута до больницы с наименьшей неопределенностью.
«Даже когда мы пишем чисто теоретическую статью, мне хотелось бы думать, что эта теория во многом основана на проблемах, возникающих в приложениях людей», — говорит Бродерик. «Мы пытаемся упростить науку для биологов, химиков и физиков, чтобы они могли сосредоточиться на своих действительно интересных проблемах и просто избавиться от анализа данных».
Компьютерное зрение в исследованиях расстройств аутистического спектра: систематический обзор опубликованных исследований с 2009 по 2019 год
Thabtah, F. & Peebles, D. Новая модель машинного обучения, основанная на индукции правил для обнаружения аутизма. Health Inform. Дж. 1460458218824711 (2019).
Виггинс, Л. Д., Байо, Дж. И Райс, К. Изучение времени между первой оценкой и первым диагнозом аутистического спектра в выборке на популяционной основе. J. Dev. Behav. Педиатр. 27 , S79 – S87 (2006).
PubMed Статья Google Scholar
Тейлор, Л. Дж. И др. Краткий отчет: предварительное исследование диагностической надежности расстройства аутистического спектра. J. Autism Dev. Disord. 47 , 1551–1558 (2017).
PubMed Статья Google Scholar
Pickles, A. et al. Опосредованная родителями социальная коммуникационная терапия для маленьких детей с аутизмом (PACT): долгосрочное наблюдение в ходе рандомизированного контролируемого исследования. Ланцет 388 , 2501–2509 (2016).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Adrien, J. L. et al. Аутизм и семейные домашние фильмы: предварительные выводы. J. Autism Dev. Disord. 21 , 43–49 (1991).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Adrien, J. L. et al. Ранние симптомы аутизма из семейных домашних фильмов. Сравнение оценок 1-й 2-й год жизни с использованием I.B.S.E. шкала. Acta Paedopsychiatr. 55 , 71–75 (1992).
CAS PubMed Google Scholar
Вернер, Э. и Доусон, Г. Подтверждение феномена аутистической регрессии с использованием домашних видеозаписей. Arch. Общая психиатрия 62 , 889–895 (2005).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Марс, А.Э., Маук, Дж. Э. и Доурик, П. В. Симптомы распространенных нарушений развития, наблюдаемые в предиагностических домашних видео младенцев и детей ясельного возраста. J. Pediatr. 132 , 500–504 (1998).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Остерлинг, Дж. И Доусон, Г. Раннее распознавание детей с аутизмом: исследование домашних видеозаписей в первый день рождения. J. Autism Dev. Disord. 24 , 247–257 (1994).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Надиг, А.С. и др. Проспективное исследование реакции на имя у младенцев из группы риска аутизма. Arch. Педиатр. Adolesc. Med. 161 , 378–383 (2007).
PubMed Статья Google Scholar
Elsabbagh, M. et al. Отключение визуального внимания в младенчестве связано с появлением аутизма в раннем детстве. Biol. Психиатрия 74 , 189–194, https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2012.11.030 (2013).
Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar
Zwaigenbaum, L. et al. Поведенческие проявления аутизма на первом году жизни. Внутр. J. Dev. Neurosci. 23 , 143–152 (2005).
PubMed Статья Google Scholar
Ozonoff, S. et al. Перспективное исследование появления ранних поведенческих признаков аутизма. J. Am. Акад. Ребенок-подростокc. Психиатрия 49 , 256–266.e251–252 (2010).
Google Scholar
Фланаган, Дж. Э., Ланда, Р., Бхат, А. и Бауман, М. Задержка головы у младенцев с риском аутизма: предварительное исследование. Am. J. Occup. Ther. 66 , 577–585 (2012).
PubMed Статья Google Scholar
Эспозито, Г., Венути, П., Апичелла, Ф. и Муратори, Ф. Анализ походки без опоры у детей ясельного возраста с аутизмом. Brain Dev. 33 , 367–373 (2011).
PubMed Статья Google Scholar
Gima, H. et al. Ранние двигательные признаки расстройства аутистического спектра при спонтанном положении и движении головы. Exp. Brain Res. 236 , 1139–1148 (2018).
PubMed Статья Google Scholar
Бриссон, Дж., Уоррейн, П., Серрес, Дж., Фусье, С. и Адриен-Луи, Дж. Нарушение моторного ожидания у младенцев с аутизмом: ретроспективный анализ ситуаций кормления. Аутизм 16 , 420–429 (2012).
PubMed Статья Google Scholar
Тевено, Дж., Лопес, М. Б. и Хадид, А. Исследование компьютерного зрения для вспомогательной медицинской диагностики по лицам. IEEE J. Biomed. Здоровье Информ. 22 , 1497–1511 (2018).
PubMed Статья Google Scholar
Рег, Дж. М. Визуализация поведения: использование компьютерного зрения для изучения. Аутизм MVA 11 , 14–21 (2011).
Google Scholar
Сапиро, Г., Хашеми, Дж. И Доусон, Г. Компьютерное зрение и поведенческое фенотипирование: исследование случая аутизма. Curr.Opin. Биомед. Англ. 9 , 14–20 (2019).
Артикул Google Scholar
Мохер Д., Либерати А., Тецлафф Дж. И Альтман Д. Г., Group, a. т. P. Предпочтительные элементы отчетности для систематических обзоров и метаанализов: заявление PRISMA. Ann. Междунар. Med. 151 , 264–269 (2009).
PubMed Статья Google Scholar
Samson, F. et al. Атипичная обработка слуховой временной сложности у аутистов. Neuropsychologia 49 , 546–555 (2011).
PubMed Статья Google Scholar
Абдельрахман, М., Али, А., Фараг, А., Казанова, М. Ф. и Фараг, А. Новый подход к классификации аутичного и типично развивающегося мозга с использованием объемов белого вещества. В Proc . Девятая конференция по компьютерному зрению и зрению роботов .284–289 (2012).
Durrleman, S. et al. На пути к всеобъемлющей структуре для пространственно-временного статистического анализа данных продольной формы. Внутр. J. Comput. Vis. 103 , 22–59 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Ахмади, С. М., Мохаджери, Н. и Солтаниан-Заде, Х. Нарушения связи у пациентов с расстройствами аутистического спектра: исследование с помощью фМРТ в состоянии покоя.В Proc . 22-я Иранская конференция по электротехнике (ICEE) . 1878–1882 (2014).
Chaddad, A., Desrosiers, C., Hassan, L. & Tanougast, C. Радиомные биомаркеры гиппокампа и миндалины для исследования расстройств аутистического спектра. BMC Neurosci. 18 , 52 (2017).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Чаддад, А., Desrosiers, C. & Toews, M. Многоуровневый радиомный анализ подкорковых областей в МРТ, связанных с аутизмом, полом и возрастом. Sci. Отчетность 7 , 45639 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Эслами Т. и Саид Ф. Авто-ASD-сеть: метод, основанный на глубоком обучении и поддерживающих векторных машинах для диагностики расстройства аутистического спектра с использованием данных фМРТ. В Proc . 10-я Международная конференция ACM по биоинформатике, вычислительной биологии и информатике здравоохранения . 646–651 (Ассоциация вычислительной техники).
Ли, Х., Парих, Н. А. и Хе, Л. Новый подход к переносному обучению для улучшения классификации функциональных коннектомов мозга глубокой нейронной сетью. Фронт. Neurosci. 12 , https://doi.org/10.3389/fnins.2018.00491 (2018).
Крими, А., Додеро, Л., Мурино, В.И Сона, Д. Дискриминация по контролю над случаем посредством эффективного взаимодействия мозга. В Proc . 14-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации (ISBI 2017) . 970–973 (2017).
Ганешан Б., Майлз К. А., Янг Р. К. и Чатвин К. Р. В поисках биологических коррелятов текстуры печени на КТ портальной фазы. Acad. Радио. 14 , 1058–1068 (2007).
Артикул Google Scholar
Chanel, G. et al. Классификация аутичных людей и контрольных групп с использованием межзадачной характеристики активности фМРТ. NeuroImage: Clin. 10 , 78–88 (2016).
Артикул Google Scholar
Гайон И., Уэстон Дж., Барнхилл С. и Вапник В. Выбор генов для классификации рака с использованием машин опорных векторов. Мах. Учить. 46 , 389–422 (2002).
Артикул Google Scholar
Zheng, W. et al. Многофункциональная сеть, выявляющая структурные аномалии при расстройстве аутистического спектра. IEEE Trans. Оказывать воздействие. Вычислить . 1–1, https://doi.org/10.1109/TAFFC.2018.28 (2018).
Чавла, Н. В., Бойер, К. В., Холл, Л. О. и Кегельмейер, В. П. SMOTE: синтетический метод избыточной выборки меньшинств. J. Artif. Int. Res. 16 , 321–357 (2002).
Google Scholar
Kalantarian, H. et al. Маркировка изображений с эмоциями на лице и возможностью для педиатрии. Артиф. Intell. Med. 98 , 77–86 (2019).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Kalantarian, H. et al. Игровая мобильная система для краудсорсинга видео для исследования аутизма. В Proc . Международная конференция IEEE по информатике здравоохранения (ICHI) .350–352 (2018).
Han, J. et al. Аффективные вычисления детей с аутизмом на основе передачи признаков В Proc . 5-я Международная конференция IEEE по облачным вычислениям и интеллектуальным системам (CCIS) . 845–849 (2018).
Tang, C. et al. Автоматическое определение улыбки младенцев при взаимодействии матери и ребенка с помощью функции обучения на основе CNN. В Proc . Совместный семинар 4-го семинара по аффективным социальным мультимедийным вычислениям и первым мультимодальным аффективным вычислениям крупномасштабных мультимедийных данных.35–40 (Ассоциация вычислительной техники).
Daniels, J. et al. Технико-экономическое тестирование носимых средств поведенческой терапии для социального обучения детей с аутизмом. Заявл. Clin. Поставить в известность. 9 , 129–140 (2018).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Джазули, М., Майда, А. и Заргили, А. Распознаватель $ P для автоматического распознавания эмоций лица с помощью сенсора Kinect.В Proc . Интеллектуальные системы и компьютерное зрение (ISCV) . 1–5 (2017).
Washington, P. et al. SuperpowerGlass: носимое средство для лечения детей с аутизмом в домашних условиях. В Proc. ACM по интерактивным, мобильным, носимым и повсеместным технологиям 1 , статья 112, https://doi.org/10.1145/3130977 (2017).
Voss, C. et al. Superpower glass: предоставление ненавязчивых социальных сигналов в реальном времени в носимых устройствах.В Proc . Международная совместная конференция ACM по повсеместным и повсеместным вычислениям: дополнение . 1218–1226 (Ассоциация вычислительной техники, 2016).
Вахабзаде, А., Кешав, Н.Ю., Солсбери, Дж. П. и Сахин, Н. Т. Улучшение симптомов синдрома дефицита внимания / гиперактивности у детей школьного возраста, подростков и молодых людей с аутизмом с помощью цифровых смарт-очков социально-эмоциональная коучинговая помощь: краткосрочное неконтролируемое пилотное исследование. JMIR Ment. Здравоохранение 5 , e25 (2018).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Leo, M. et al. Автоматическое распознавание эмоций при взаимодействии роботов с детьми для лечения РАС. В Proc . IEEE Международная конференция по компьютерному зрению (ICCVW) . 537–545 (2015).
Пан, Ю., Хирокава, М. и Сузуки, К. Измерение лицевого взаимодействия К-степени между роботом и детьми с расстройствами аутистического спектра.В Proc . 24-й Международный симпозиум IEEE по интерактивному общению между роботами и людьми (RO-MAN) . 48–53 (2015).
Leo, M. et al. Вычислительный анализ глубоких визуальных данных для количественной оценки выражения лица. Заявл. Sci. 9 , 4542 (2019).
Артикул Google Scholar
Coco, M. D. et al. Подход, основанный на компьютерном зрении, для понимания эмоциональной вовлеченности детей с расстройствами аутистического спектра . В Proc . Международная конференция IEEE по семинарам по компьютерному зрению (ICCVW) . 1401–1407 (2017).
Leo, M. et al. Компьютерная оценка производства мимики у детей с РАС. Датчики 18 , 3993 (2018).
Артикул Google Scholar
Самад, М. Д., Бобзиен, Дж. Л., Харрингтон, Дж. У. и Ифтехаруддин, К. М. Анализ активации лицевых мышц у детей с аутизмом с использованием трехмерной визуализации .В Proc. Международная конференция IEEE по биоинформатике и биомедицине (BIBM) . 337–342 (2015).
Leo, M. et al. На пути к автоматической оценке способностей к выражению лица: на примере детей с РАС. В Proc . Конференция IET 66 (64 стр.)
Гуха, Т., Янг, З., Гроссман, Р. Б., Нараянан, С.С. Вычислительное исследование выразительной динамики лица у детей с аутизмом. IEEE Trans. Оказывать воздействие. Comput. 9 , 14–20 (2018).
PubMed Статья Google Scholar
Ахмед А. А. и Гудвин М. С. Автоматическое определение мимики во время компьютерного обучения у людей с аутизмом. В Proc . Конференция CHI по человеческому фактору в вычислительных системах .6050–6055 (Ассоциация вычислительной техники, 2017).
Харролд, Н., Тан, К. Т., Россер, Д. и Леонг, Т. В. CopyMe: портативная игра для распознавания выражений с обратной связью в реальном времени для детей. В CHI ’14 Extended Abstracts on Human Factors in Computing System . 1195–1200 (Ассоциация вычислительной техники, 2014).
Харролд, Н., Тан, К. Т., Россер, Д. и Леонг, Т. В. CopyMe: эмоциональная развивающая игра для детей в CHI ’14 Extended Abstracts on Human Factors in Computing System .503–506 (Ассоциация вычислительной техники).
White, S. W. et al. Возможность автоматизированного обучения выражению лицевых эмоций и распознаванию при аутизме. Behav. Ther. 49 , 881–888 (2018).
PubMed Статья Google Scholar
Garcia-Garcia, J. M., Cabañero, M. d. М., Пенише, В. М. Р. и Лозано, М. Д. EmoTEA: обучение детей с расстройством аутистического спектра распознаванию и выражению эмоций.В Proc . XX Международная конференция по взаимодействию человека с компьютером . Статья 36 (Ассоциация вычислительной техники).
Джайн, С., Тамерсой, Б., Чжан, Ю., Аггарвал, Дж. К. и Орвалью, В. Интерактивная игра для обучения выражению лица детей с расстройствами аутистического спектра. В Proc . 5-й Международный симпозиум по связи, управлению и обработке сигналов . 1–4 (2012).
Ли, Б.и другие. Система анализа лицевых аффектов при расстройствах аутистического спектра. В Proc . Международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP) . 4549–4553 (2019).
Шукла П., Гупта Т., Шайни А., Сингх П. и Баласубраманиан Р. Рамки глубокого обучения для распознавания нарушений развития. В Proc . Зимняя конференция IEEE по приложениям компьютерного зрения (WACV) . 705–714 (2017).
Тунг, К.и другие. Обнаружение глаз в оценочном видео CSBS-DP. Я Proc . Международная конференция IEEE по бытовой электронике — Тайвань (ICCE-TW) . 1–2 (2016).
Balestra, A. et al. Анализ дефицита понимания текста при аутизме с отслеживанием взгляда: тематическое исследование. В Proc . 3-я Международная конференция по взаимодействию человеческих систем . 230-235.
Li, B. et al. Модифицированный алгоритм DBSCAN по идентификации глазодвигательной фиксации.В Proc. Девятый двухгодичный симпозиум ACM по исследованиям и приложениям отслеживания взгляда . 337–338 (Ассоциация вычислительной техники).
Matthews, O. et al. Сочетание тенденций сканирования с возбуждением для моделирования визуального поведения в сети: тематическое исследование нейротипичных людей и людей с аутизмом. В Proc . 27-я конференция ACM по моделированию, адаптации и персонализации пользователей . 86–94 (Ассоциация вычислительной техники).
Pierce, K. et al. Отслеживание взгляда выявляет аномальное визуальное предпочтение геометрических изображений как раннего биомаркера подтипа расстройства аутистического спектра, связанного с повышенной тяжестью симптомов. Biol. Психиатрия 79 , 657–666 (2016).
PubMed Статья Google Scholar
Murias, M. et al. Подтверждение оценки социального внимания слежения за глазами как потенциального биомаркера для клинических испытаний аутизма. Autism Res. 11 , 166–174 (2018).
PubMed Статья Google Scholar
Chawarska, K., Macari, S. & Shic, F. Снижение спонтанного внимания к социальным сценам у 6-месячных младенцев, которым позже был поставлен диагноз расстройства аутистического спектра. Biol. Психиатрия 74 , 195–203 (2013).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Shi, L. et al. Различные паттерны визуальных предпочтений в ответ на простые и сложные динамические социальные стимулы у детей дошкольного возраста с расстройствами аутистического спектра. PLoS One 10 , e0122280 (2015).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Шик, Ф., Брэдшоу, Дж., Клин, А., Скасселлати, Б. и Чаварска, К. Ограниченный мониторинг активности детей ясельного возраста с расстройством аутистического спектра. Brain Res. 1380 , 246–254 (2011).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Кэмпбелл, Д. Дж., Чанг, Дж., Чаварска, К. и Шик, Ф. Байесовское моделирование динамического просмотра статических сцен на основе значимости. В Proc . Симпозиум по исследованиям и приложениям отслеживания взгляда . 51–58 (Ассоциация вычислительной техники).
Syeda, U.H. et al.Визуальное сканирование лица и анализ восприятия эмоций у аутичных и типично развивающихся детей. В Proc . Международная совместная конференция ACM по повсеместным и повсеместным вычислениям и материалы международного симпозиума ACM по носимым компьютерам 2017 . 844–853 (Ассоциация вычислительной техники, 2017).
Chrysouli, C., Vretos, N. & Daras, P. Распознавание аффективного состояния на основе анализа взгляда с использованием двухпотоковых сверточных сетей.В Proc . 28-й Международный семинар IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP) . 1–6 (2018).
Лю В., Ли, М. и Йи, Л. Выявление детей с расстройством аутистического спектра на основе нарушения обработки их лиц: структура машинного обучения. Autism Res. 9 , 888–898 (2016).
PubMed Статья Google Scholar
Лю В.и другие. Эффективное прогнозирование расстройства аутистического спектра с помощью движения глаз: структура машинного обучения. В Proc . Международная конференция по эффективным вычислениям и интеллектуальному взаимодействию (ACII) . 649-655 (2015).
Vu, T. et al. Эффективный и действенный дизайн визуальных стимулов для количественного скрининга аутизма: исследовательское исследование. В Proc . Международная конференция IEEE EMBS по биомедицинской и медицинской информатике (BHI) .297–300 (2017).
Цзян М. и Чжао К. Обучение визуальному вниманию для выявления людей с расстройством аутистического спектра. В Proc . Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (ICCV) . 3287–3296 (2017).
Higuchi, K. et al. . Визуализирующее направление взгляда для поддержки видеокодирования социального внимания для детей с расстройством аутистического спектра. В Proc . 23-я Международная конференция по интеллектуальным пользовательским интерфейсам .571–582 (Ассоциация вычислительной техники).
Chong, E. et al. Обнаружение взгляда в глаза в естественных социальных взаимодействиях и его использование в оценке ребенка. В Proc. ACM Interact. Моб. Носимый вездесущий Technol . 1 , статья 43, https://doi.org/10.1145/3131902 (2017).
Toshniwal, S., Dey, P., Rajput, N. & Srivastava, S. VibRein: привлекательный помощник в мобильном обучении для учащихся с ограниченными интеллектуальными возможностями.В Proc. Ежегодное собрание Австралийской специальной группы по взаимодействию с компьютером и человеком . 20–28 (Ассоциация вычислительной техники).
Dawson, G. et al. Атипичный контроль осанки может быть обнаружен с помощью компьютерного анализа зрения у малышей с расстройством аутистического спектра. Sci. Отчетность 8 , 17008 (2018).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Martin, K. B. et al. Объективное измерение различий движений головы у детей с расстройствами аутистического спектра и без них. Мол. Аутизм 9 , 14 (2018).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Зунино А. и др. Анализ видеожестов для обнаружения расстройства аутистического спектра В документе Proc . 24-я Международная конференция по распознаванию образов (ICPR) .3421-3426 (2018).
Vyas, K. et al. Распознавание атипичного поведения при диагностике аутизма по видео с использованием оценки позы с течением времени. В Proc . 29-й Международный семинар IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP) . 1-6 (2019).
Пиана, С., Малаголи, К., Усай, М. К. и Камурри, А. Эффекты компьютерного эмоционального тренинга на детей с высокофункциональным аутизмом. IEEE Trans. Оказывать воздействие. Comput. , 1-1, https: // doi.org / 10.1109 / TAFFC.2019.2
3 (2019).
Бартоли, Л., Корради, К., Гарзотто, Ф. и Валориани, М. Изучение бесконтактных игр, основанных на движении, для обучения аутичных детей. В Proc . 12-я Международная конференция по интерактивному дизайну и детям . 102–111 (Ассоциация вычислительной техники).
Ringland, K. et al. SensoryPaint: естественный пользовательский интерфейс, поддерживающий сенсорную интеграцию у детей с нарушениями психического развития.В Proc . Конференция по человеческому фактору в вычислительных системах , https://doi.org/10.1145/2559206.2581249 (2014).
Магрини М., Карбони А., Сальветти О. и Курцио О. Система на основе слуховой обратной связи для лечения расстройств аутистического спектра. В Proc . Международный семинар по ИКТ для улучшения методов исследования реабилитации пациентов . 46–58 (Springer).
Дикштейн-Фишер, Л. и Фишер, Г.С. Сочетание психологических и инженерных подходов к использованию социальных роботов с детьми с аутизмом. конф. Proc. IEEE Eng. Med Biol. Soc. 2014 , 792–795 (2014).
Google Scholar
Bekele, E. T. et al. Шаг к разработке адаптивной архитектуры вмешательства с участием роботов (ARIA) для детей с аутизмом. IEEE Trans. Neural Syst. Реабилитация англ. 21 , 289–299 (2013).
Артикул Google Scholar
Димитрова М., Вегт Н. и Баракова Е. Разработка системы интерактивных роботов для обучения навыкам совместной работы у детей с аутизмом. In Proc. 15-я Международная конференция по интерактивному совместному обучению (ICL) . 1–8 (2012).
Брайсон, С. Э., Цвайгенбаум, Л., Макдермотт, К., Ромбо, В. и Брайан, Дж. Шкала наблюдения за аутизмом у младенцев: развитие шкалы и данные надежности. J. Autism Dev. Disord. 38 , 731–738 (2008).
PubMed Статья Google Scholar
Hashemi, J. et al. Подход компьютерного зрения для оценки поведенческих маркеров, связанных с аутизмом. В Proc . Международная конференция IEEE по развитию, обучению и эпигенетической робототехнике (ICDL) . 1–7 (2012).
Hashemi, J. et al. Инструменты компьютерного зрения для недорогого и неинвазивного измерения поведения младенцев, связанного с аутизмом. Autism Res. Удовольствие. 2014 , 935686 (2014).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Бидвелл, Дж., Эсса, И. А., Розга, А. и Абоуд, Г. Д. Измерение зрительного внимания ребенка с использованием безмаркерного отслеживания головы с помощью цветных и глубинных камер. В Proc . 16-я Международная конференция по мультимодальному взаимодействию . 447–454 (Ассоциация вычислительной техники).
Hashemi, J. et al. Масштабируемое приложение для измерения поведения, связанного с риском аутизма, у маленьких детей: техническая обоснованность и технико-экономическое обоснование. В Proc. 5-я Международная конференция EAI по беспроводной мобильной связи и здравоохранению . 23–27 (ICST (Институт компьютерных наук, социальной информатики и телекоммуникационной инженерии).
Кэмпбелл К. и др. Анализ компьютерного зрения улавливает нетипичное внимание у малышей с аутизмом. Аутизм 23 , 619–628 (2019).
PubMed Статья Google Scholar
Hashemi, J. et al. Анализ компьютерного зрения для количественной оценки рискованного поведения, связанного с аутизмом. IEEE Trans. Оказывать воздействие. Comput. , 1-1, https://doi.org/10.1109/TAFFC.2018.2868196 (2018).
Wang, Z. et al. Скрининг детей раннего возраста с расстройствами аутистического спектра по протоколу «ответ на имя». IEEE Trans Ind. Inform. , 1-1, https://doi.org/10.1109 / TII.2019.2958106 (2019).
Бовери, М. Д. М. Дж., Доусон, Г., Хашеми, Дж. И Сапиро, Г. Масштабируемая готовая система для измерения моделей внимания у маленьких детей и ее применение при расстройствах аутистического спектра. IEEE Trans. Оказывать воздействие. Comput. , 1–1, https://doi.org/10.1109/TAFFC.2018.28 (2018).
Раджагопалан С. и Гёке Р. Обнаружение самостимулирующего поведения для диагностики аутизма. В Proc . Международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP) . 1470–1474 (2014).
Раджагопалан, С. С., Дхалл, А. и Гёке, Р. Самостимулирующее поведение в дикой природе для диагностики аутизма. В Proc . Международная конференция IEEE по компьютерному зрению, семинары . 755-761 (2013).
Раджагопалан, С. С. Вычислительное моделирование поведения для диагностики аутизма. В Proc. 15-я международная конференция ACM по мультимодальному взаимодействию .361–364 (Ассоциация вычислительной техники).
Виното, П., Чен, К. Г. и Тан, Т. Ю. Разработка онлайн-социометра на основе Kinect для пользователей с нарушениями социальных и коммуникативных навыков: подход компьютерного зондирования. В Proc . Международная конференция IEEE по инженерии знаний и приложениям (ICKEA) . 139–143 (2016).
Фейл-Зайфер, Д. и Матарич, М. Использование проксемики для оценки взаимодействия человека и робота.В Proc. 5-я международная конференция ACM / IEEE по взаимодействию человека и робота . 143–144 (IEEE Press).
Moghadas, M. & Moradi, H. Анализ взаимодействия человека и робота с использованием машинного зрения для выявления аутизма. В Proc . 6-я Международная конференция RSI по робототехнике и мехатронике (IcRoM) . 572–576 (2018).
Chen, S. & Zhao, Q. Основанный на внимании скрининг расстройств аутистического спектра с привилегированной модальностью.В Proc . Международная конференция IEEE / CVF по компьютерному зрению (ICCV) . 1181–1190 (2019).
Ван, З., Сюй, К. и Лю, Х. Скрининг детей раннего возраста с расстройствами аутистического спектра путем выражения потребностей указательным пальцем. В Proc. 13-я Международная конференция по распределенным интеллектуальным камерам . Статья 24 (Ассоциация вычислительной техники).
Mazzei, D. et al. . Роботизированная социальная терапия детей с аутизмом: предварительная оценка посредством многопараметрического анализа.В Proc . Международная конференция по конфиденциальности, безопасности, рискам и доверию и 2012 Международная конференция по социальным вычислениям . 766–771 (2012).
Coco, M. D. et al. Изучение механизмов стимуляции социального взаимодействия при расстройстве аутистического спектра с помощью робота-гуманоида. IEEE Trans. Cogn. Dev. Syst. 10 , 993–1004 (2018).
Артикул Google Scholar
Рудович, О., Ли, Дж., Дай, М., Шуллер, Б. и Пикард, Р. В. Персонализированное машинное обучение для восприятия аффекта роботами и участия в терапии аутизма. Sci. Робот. 3 , eaao6760 (2018).
Артикул Google Scholar
Палестра, Г., Варни, Г., Четуани, М. и Эспозито, Ф. Мультимодальная и многоуровневая система роботизированного лечения аутизма у детей. В Proc . Международный семинар по социальному обучению и мультимодальному взаимодействию для разработки искусственных агентов .Статья 3 (Ассоциация вычислительной техники).
Дикштейн-Фишер, Л. А., Перейра, Р. Х., Гандоми, К. Ю., Фатима, А. Т. и Фишер, Г. С. Интерактивное отслеживание для роботизированной терапии аутизма. В Proc. Соучастник Международной конференции ACM / IEEE 2017 года по взаимодействию человека и робота . 107–108 (Ассоциация вычислительной техники).
Мехмуд, Ф., Аяз, Ю., Али, С., Амадеу, Р. Д. С. и Садия, Х. Доминирование в визуальном пространстве детей с РАС с использованием интегрированной распределенной системы имитации совместного внимания с несколькими роботами. IEEE Access 7 , 168815–168827 (2019).
Артикул Google Scholar
Egger, H. L. et al. Автоматический анализ эмоций и внимания маленьких детей дома: технико-экономическое обоснование аутизма ResearchKit. npj Цифра. Med. 1 , 20 (2018).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Peters, C., Hermann, T., Wachsmuth, S. & Hoey, J. Автоматическая помощь людям с когнитивными нарушениями при чистке зубов — исследование пользователей системы TEBRA. ACM Trans. Доступ. Вычислить . 5 , статья 10, https://doi.org/10.1145/2579700 (2014).
Rehg, J. M. et al. Расшифровка социального поведения детей. В Proc . Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов . 3414–3421 (2013).
Лю В., Zhou, T., Zhang, C., Zou, X. & Li, M. Ответ на имя: набор данных и мультимодальная структура машинного обучения для изучения аутизма. В Proc . Седьмая международная конференция по эффективным вычислениям и интеллектуальному взаимодействию (ACII) . 178–183 (2017).
Мариною, Э., Занфир, М., Олару, В. и Сминчиеску, К. 3D Человеческое восприятие, распознавание действий и эмоций в роботизированной терапии детей с аутизмом. В Proc . Конференция IEEE / CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов .2158–2167 (2018).
Шварцкопф, Д. С., Андерсон, Э. Дж., Де Хаас, Б., Уайт, С. Дж. И Рис, Г. Более крупные рецептивные поля экстрастриальной популяции при расстройствах аутистического спектра. J. Neurosci. 34 , 2713 (2014).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Di Martino, A. et al. Обмен данными визуализации мозга при аутизме: к крупномасштабной оценке внутренней архитектуры мозга при аутизме. Мол. Психиатрия 19 , 659–667 (2014).
PubMed Статья Google Scholar
Di Martino, A. et al. Расширение исследований коннектома при аутизме с использованием обмена данными изображений мозга аутизма II. Sci. Данные 4 , 170010 (2017).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Hazlett, H.C. et al. Магнитно-резонансная томография и исследование окружности головы размера мозга при аутизме: от рождения до возраста 2 лет. Arch. Общая психиатрия 62 , 1366–1376 (2005).
PubMed Статья Google Scholar
Baird, A. et al. Автоматическая классификация вокализаций аутичных детей: новая база данных и результаты. В Proc. Interspeech 2017 849–853 (2017).
Дуань, Х.и другие. Набор данных о движениях глаз для детей с расстройством аутистического спектра. В Proc. 10-я конференция ACM по мультимедийным системам . 255–260 (Ассоциация вычислительной техники).
Соомро, К., Замир, А. Р., и Шах, М. UCF101: набор данных из 101 класса действий человека из видео в дикой природе. arXiv препринтarXiv: 1212.0402 (2012).
Бланк, М., Горелик, Л., Шехтман, Э., Ирани, М. и Басри, Р. Действия как формы пространства-времени.В Proc. Десятая международная конференция IEEE по компьютерному зрению (ICCV’05) Том 1 . 1395–1402 Т. 1392.
Канаде, Т., Кон, Дж. Ф. и Йингли, Т. Обширная база данных для анализа выражения лица. В Proc. Четвертая международная конференция IEEE по автоматическому распознаванию лиц и жестов (Cat . No. PR00580). 46–53.
Lucey, P. et al. Расширенный набор данных Кон-Канаде (CK +): полный набор данных для единицы действия и выражения эмоций на конференции 2010 IEEE Computer Society по компьютерному зрению и распознаванию образов — семинары .94–101.
Филипс П. Дж., Векслер Х., Хуанг Дж. И Раусс П. Дж. База данных FERET и процедура оценки алгоритмов распознавания лиц. Изображение Vis. Comput. 16 , 295–306 (1998).
Артикул Google Scholar
Маршалек М., Лаптев И. и Шмид К. Действия в контексте . В документе . Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов .2929–2936 (2009).
Ле В., Брандт Дж., Лин З., Бурдев Л. и Хуанг Т. С. Локализация интерактивных черт лица. 679–692 (Springer Berlin Heidelberg).
Лю, З., Луо, П., Ван, X. и Тан, X. Признаки лица глубокого обучения в дикой природе. В Proc. Международная конференция IEEE по компьютерному зрению . 3730–3738.
Моллахоссейни, А., Хасани, Б. и Махур, М. Х. AffectNet: база данных для вычисления выражения лица, валентности и возбуждения в дикой природе. IEEE Trans. Оказывать воздействие. Comput. 10 , 18–31 (2019).
Артикул Google Scholar
Бенитес-Кирос, К. Ф., Сринивасан, Р. и Мартинес, А. М. EmotioNet: точный алгоритм в реальном времени для автоматического аннотирования миллиона выражений лица в естественных условиях. В Proc . Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) . 5562–5570 (2016).
Лицзюнь, Ю., Сяочжоу, В., Йи, С., Цзюнь, В. и Розато, М. Дж. Трехмерная база данных по выражению лица для исследования лицевого поведения. В Proc. 7-я Международная конференция по автоматическому распознаванию лиц и жестов (FGR06) . 211–216.
Миттал, А., Зиссерман, А. и Торр, П. Х. Обнаружение рук с использованием нескольких предложений. BMVC 2 , 5 (2011).
Google Scholar
Bambach, S, Lee, S, Crandall, D.J, Yu, C. & Lending a hand: обнаружение рук и распознавание действий в сложных эгоцентрических взаимодействиях Proc. IEEE Int. Конф. Comput. Vis . 1949–1957 (2015).
Табтах, Ф. Машинное обучение в поведенческих исследованиях расстройств аутистического спектра: обзор и пути вперед. Информ. Health Soc. Уход 44 , 278–297 (2019).
PubMed Статья Google Scholar
Yin, L., Chen, X., Sun, Y., Worm, T. и Reale, M. База данных динамического трехмерного выражения лица с высоким разрешением. В Proc. 8-я Международная конференция IEEE по автоматическому распознаванию лиц и жестов . 1–6 (2008).
Savran, A. et al. База данных Bosphorus для трехмерного анализа лиц. 47–56 (Springer Berlin Heidelberg).
Сим, Т., Бейкер, С. и Бсат, М. База данных по позе, освещению и выражению лица CMU. В Proc. 5-я Международная конференция IEEE по автоматическому распознаванию жестов лица .53–58.
Лайонс, М., Акамацу, С., Камачи, М. и Гиоба, Дж. Кодирование выражений лица с помощью вейвлетов Габора. В Proc. Третья международная конференция IEEE по автоматическому распознаванию лиц и жестов . 200–205.
Пантик, М., Валстар, М., Радемейкер, Р. и Маат, Л. Веб-база данных для анализа выражения лица. В Proc. Международная конференция IEEE по мультимедиа и выставка . 5 стр. (2005).
Йи, Л.и другие. Отклонения от нормы сканирования лица у детей с расстройством аутистического спектра ограничиваются областью глаз: данные получены из анализа данных слежения за глазами с помощью нескольких методов. Дж. Вис . 13 , https://doi.org/10.1167/13.10.5 (2013).
Yi, L. et al. По-разному ли сканируют лица люди с расстройством аутистического спектра и без него? Новый взгляд на существующее противоречие с использованием нескольких методов. Autism Res 7 , 72–83 (2014).
PubMed Статья Google Scholar
Wang, S. et al. Типичная визуальная заметность при расстройстве аутистического спектра, количественно определенная с помощью отслеживания взгляда на модели. Нейрон 88 , 604–616 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Рудович, О., Ли, Дж., Маскарелл-Маричич, Л., Шуллер, Б. В. и Пикард, Р. В. Измерение вовлеченности в роботизированную терапию аутизма: кросс-культурное исследование. Фронт.Робот. AI 4 , https://doi.org/10.3389/frobt.2017.00036 (2017).
Балтрусайтис, Т., Робинсон, П. и Моренси, Л.-П. Ограниченные локальные нейронные поля для надежного обнаружения лицевых ориентиров в дикой природе. В Proc . Международная конференция IEEE по компьютерному зрению, семинары . 354–361.
Палестра, Г., Петтиниккио, А., Дель Коко, М., Карканьи, П., Лео, М., Дистанте, К. Повышение эффективности распознавания мимики с использованием 32 геометрических элементов.В Анализ и обработка изображений — ICIAP 2015 (ред. Мурино В. и Пуппо Э.) ICIAP 2015. Конспект лекций по информатике, том 9280 (Springer, Cham, 2015). https://doi.org/10.1007/978-3-319-23234-8_48.
Выявление расстройства аутистического спектра у детей с компьютерным зрением | by Mikian Musser
Модели могут ошибаться
Важно помнить, что модели подвержены ошибкам. Положительный результат от модели не означает положительный результат в реальном мире.Вместо этого эту новую информацию, как и предсказанный положительный результат, следует использовать для обновления наших предыдущих знаний об этом событии.
Байесовские вычисления
Вероятность того, что случайный мужчина заболеет аутизмом, очень мала, около 2,7%. Это вероятность того, что мужчина страдает аутизмом до того, как узнает какую-либо другую информацию. Таким образом, это называется априорной вероятностью.
Прогноз модели предоставляет новую информацию, которую следует учитывать в сочетании с предшествующими знаниями при принятии решения.
Теорема Байеса может использоваться для количественной оценки того, насколько эта новая информация должна влиять на априорную вероятность. Эта обновленная вероятность называется апостериорной.
Используя чувствительность и специфичность модели, можно рассчитать апостериорную вероятность положительного прогноза. Для мужчин положительный результат увеличивает вероятность аутизма с 2,70% до 12,34%. Для женщин вероятность увеличивается с 0,66% до 3,27%.
Результаты для правила Байеса, Источник: АвторПравдивое представление недостатков модели позволяет сделать вклад в открытый исходный код и в целом улучшить науку о данных.
Как всегда: лучше данные, лучше модель.
Возраст
Эта модель обучена на изображениях детей в основном в возрасте от 2 до 8 лет. Таким образом, тестирование детей за пределами этого диапазона даст менее точные результаты.
Race
Соотношение белых и цветных детей составляет 10: 1. Отсутствие данных для обучения цветных детей означает, что результаты для них будут менее точными.
Диагностика аутизма — сложный и дорогостоящий процесс.К счастью, корреляция между чертами лица и аутизмом означает, что модель CV можно обучить его обнаруживать. Используя байесовскую статистику, можно ответственно сообщать о результатах этой модели, и родители могут принимать более обоснованные решения о здоровье своего ребенка.
Электромагнитный спектр — сравниваемые типы электромагнитных волн
Криса Вудфорда. Последнее изменение: 24 марта 2021 г.
Вы можете подумать, что мир — это, по сути, то, что вы видите перед собой, но подумайте на мгновение, и вы поймете, что это неправда.Когда вы закрываете глаза, мир не перестает существовать только потому, что нет света, через который можно было бы видеть. Если бы вы были гремучей змеей или совой, вы могли бы прекрасно видеть ночью. Если мыслить более масштабно, что, если бы вы были радаром? установлен на самолете? Затем вы можете помочь пилотам видеть в темноте или в плохую погоду, обнаруживая отраженные радиоволны. А если бы вы были фотоаппаратом, чувствительным к рентгеновским лучам, вы могли бы видеть сквозь тела или здания! Свет, который мы видим, — это лишь часть всей электрической и магнитной энергии, циркулирующей в нашем мире.Радиоволны, рентгеновские лучи, гамма-лучи и микроволны работают очень похоже. В целом эта энергия называется электромагнитным спектром. Давайте подробнее рассмотрим, что это значит!
Фото: Капли воды изгибают (или преломляют) коротковолновый синий свет больше, чем длинноволновый красный свет, поэтому, когда солнечный свет проходит сквозь дождь, дуги радуги пересекают небо, образуя радугу и открывая спектр, «скрытый» внутри белого света.
Что такое электромагнитное излучение?
Фото. Даже когда вокруг мало или совсем нет «видимого» света, мы купаемся в огромном количестве невидимой электромагнитной энергии.Когда дело доходит до электромагнитного излучения, на самом деле нет такого понятия, как «темнота». Фото любезно предоставлено НАСА в палате общин.
Световые волны и другие виды энергии, которые излучаются (выходят) из того места, где они производятся, являются называется электромагнитным излучением. Вместе они составляют так называемый электромагнитный спектр. Наши глаза могут видеть только ограниченную часть электромагнитного спектра — красочную радугу, которую мы видим в солнечно-дождливые дни, которая является невероятно крошечной частью всего электромагнитного излучения, пронизывающего наш мир.Мы называем энергию видимого света (мы подробно обсуждаем это в нашей основной статье о свете) и, как и радиоволны, микроволны и все остальное, он сделан вверх электромагнитных волн. Это восходящие и нисходящие волнообразные узоры. электричество и магнетизм эти гонки под прямым углом друг к другу со скоростью света (300000 км в секунду или 186000 миль в секунду, что достаточно быстро, чтобы облететь 400 раз вокруг света за минуту!). Свет мы может видеть участки спектра от красного (самая низкая частота и самая длинная длина волны света, которую могут регистрировать наши глаза) через оранжевый, желтый, от зеленого, синего и индиго до фиолетового (самая высокая частота и самая короткая длина волны, которую мы можем видеть).
Рисунок: Вверху: Как распространяется электромагнитная волна: Если бы мы могли заглянуть внутрь светового луча (или другой электромагнитной волны), то мы бы увидели: электрическую волну, колеблющуюся в одном направлении (в данном случае синюю, и колеблющуюся вверх- и вниз) и магнитная волна, колеблющаяся под прямым углом к нему (в данном случае красная и колеблющаяся из стороны в сторону). Две волны колеблются идеально, под прямым углом к направлению, в котором они движутся. Эта диаграмма показывает нам то, что ученые действительно понимали только в 19 веке: электричество и магнетизм — равноправные партнеры, которые постоянно работают вместе.Внизу: анимированная версия того же произведения искусства.
Какие виды энергии составляют электромагнитный спектр?
Какие еще виды электромагнитного излучения испускают объекты? Вот несколько из них, расположенные по порядку. от самой длинной волны до самой короткой. Обратите внимание, что это не совсем определенные полосы с резкими краями: они размываются одна в другую с некоторым перекрытием между ними.
- Радиоволны: Если бы наши глаза могли видеть радиоволны, мы могли бы (в теория) смотрите телепрограммы, просто глядя в небо! Ну не совсем, но идея хорошая.Типичный размер: 30–500 м. Радиоволны охватывают огромный диапазон частот, а их длины варьируются от десятков сантиметров для высокочастотных волн до сотен метров (длина легкоатлетической дорожки) для низкочастотных. Это просто потому, что любая электромагнитная волна длиннее микроволны называется радиоволной.
- Микроволны: очевидно, используются для приготовления пищи в микроволновых печах, но также для передачи информации в радарном оборудовании. Микроволны похожи на коротковолновые радиоволны.Типичный размер: 15 см (длина карандаша).
- Инфракрасный: Сразу за самым красным светом, который мы можем видеть, с немного короче частоты, появляется некий невидимый «горячий свет», называемый инфракрасный. Хотя мы этого не видим, мы чувствуем, как он согревает нашу кожу когда он попадает нам в лицо — это то, что мы называем излучаемым теплом. Если бы мы, подобно гремучим змеям, могли видеть инфракрасное излучение, оно бы это немного похоже на линзы ночного видения, встроенные в нашу голову. Типичный размер: 0,01 мм (длина ячейки).
- Видимый свет: Свет, который мы действительно видим, представляет собой крошечный кусочек в середине спектра.Типичный размер: 550 нанометров (размер небольшой амебы).
- Ультрафиолет: это своего рода синий свет, выходящий за пределы самый высокочастотный фиолетовый свет, который могут обнаружить наши глаза. Солнце излучает мощное ультрафиолетовое излучение, которое мы не можем понять: вот почему вы можете получить солнечные ожоги, даже когда купаетесь в море или в пасмурные дни, и почему солнцезащитный крем так важен. Типичный размер: 500 нанометров (ширина типичной бактерии).
- Рентгеновские лучи: очень полезный тип высокоэнергетической волны, широко используемый в медицине и безопасности.Узнайте больше в нашей основной статье о рентгеновских лучах. Типичный размер: 0,1 нанометра (ширина атома).
- Гамма-лучи: это наиболее энергичная и опасная форма электромагнитного излучения. волны. Гамма-лучи — это разновидность вредного излучения. Типичный размер: 0,000001 нм (ширина атомного ядра).
Электромагнитный спектр — подробнее
Фото: диаграмма электромагнитного спектра любезно предоставлена НАСА.
Все виды электромагнитного излучения — это, по сути, то же самое «вещество», что и свет: это формы энергии, которые движутся по прямым линиям со скоростью света (300 000 км или 186 000 миль в секунду), когда электрические и магнитные колебания колеблются из стороны в сторону.Все вместе, мы называем эти формы энергии электромагнитным спектром. Вы можете думать об этом как о чем-то вроде сверхбольшой спектр, который простирается по обе стороны от меньшего спектра, который мы действительно видим (радуга светлых цветов).
В сети доступно множество изображений электромагнитного спектра, поэтому рисовать не будем. это для вас снова. Щелкните маленькое изображение справа, чтобы увидеть довольно красивую диаграмму спектр от НАСА.
Кто открыл электромагнитный спектр?
Фото: Джеймс Клерк Максвелл: отец электромагнетизма.Фото любезно предоставлено Wikimedia Commons.
Вплоть до 19 века ученые думали, что электричество и магнетизм — это совершенно разные вещи. Затем, после серии удивительных экспериментов, стало ясно, что они связаны между собой. очень близко. Электричество может вызвать магнетизм и наоборот! Около 1819/1820 гг. Датский физик Ганс Христиан Эрстед (1777–1851) показал, что электрический провод создает вокруг себя узор магнетизма. Примерно десять лет спустя английский химик Майкл Фарадей (1791–1867) доказал обратное. тоже может случиться — вы можете использовать магнетизм для выработки электричества — и это привело его к разработать электродвигатели и электрогенераторы что теперь питает наш мир.
Благодаря новаторской работе таких людей, еще один великий ученый, Джеймс Клерк Максвелл (1831–1879) предложил единую теорию, объясняющую и электричество, и магнетизм. Максвелл резюмировал все, что открыли люди, в четырех простые уравнения для создания превосходной теории электромагнетизма, которую он опубликовал в 1873 году. Он понял, что электромагнетизм может перемещаться в форме волн со скоростью света, и пришел к выводу, что сам свет должен быть разновидностью электромагнитной волны.Примерно через десять лет после Максвелла, блестящий немецкий физик Генрих Герц (1857–1894) стал первым человеком, который производить электромагнитные волны в лаборатории. Эта работа привела к развитию радио, телевидение и многое другое в последнее время — такие вещи, как беспроводной Интернет.
Как мы можем «увидеть» другие части спектра?
Наши глаза улавливают свет всего лишь из одного крошечного кусочка спектра, но Вселенная кишит другими видами излучения. Если мы хотим «видеть» за пределами электромагнитных границ наших собственных глаз, мы можем использовать телескопы, «настроенные» на более высокие или более низкие длины волн.Астрономы используют всевозможные телескопы — некоторые на Земле, некоторые в космосе — чтобы собрать информацию о далеких объектах от электромагнитного излучения, которое они испускают.
Радиоволны
Гигантские спутниковые антенны-тарелки улавливают длинноволновые, высокочастотные радиоволны. Самый большой радиотелескоп на Земле — это Сферический телескоп с пятисотметровой апертурой (FAST) в Китае, который становится вдвое больше, чем гораздо более известные 305-метровая обсерватория Аресибо в Пуэрто-Рико, которая была крупнейшей в мире в течение полувека, но сейчас выводится из эксплуатации.Изображенное здесь блюдо примерно в семь раз меньше, чем FAST, и в четыре раза меньше, чем Аресибо. Это 70-метровый (230 футов) глубоководный спутник Канберры в Австралии.
Микроволны
Поскольку космические микроволны не могут пройти через всю атмосферу Земли, мы должны изучать их с космос. Исследователь космического фона (COBE), Запущенный в 1989 г. и деактивированный в 1993 г. был создан космический спутник, предназначенный для этого. Эти изображения ночного неба были сделаны COBE с использованием различных длин волн инфракрасного света.
Инфракрасный
Вода в атмосфере Земли поглощает инфракрасное излучение; изучая это вид электромагнитного излучения — еще одна задача для космического спутника, такого как Инфракрасный астрономический спутник (IRAS), который проработал 10 месяцев в 1983 году. Это изображение галактики Андромеды, сделанное IRAS.
видимый свет
Съемка в видимом свете из космоса — это то, что мы можем легко изучить с Земли с помощью любого обычного оптического телескопа.Это исторический 66-сантиметровый рефракторный телескоп в Военно-морской обсерватории США в Вашингтоне, округ Колумбия. Джеймс Уэбб), которые путешествуют в космос.
Фото Сета Россмана любезно предоставлено ВМС США.
Ультрафиолетовый свет
Ультрафиолетовый свет может вызвать рак кожи, поэтому неплохо, что большая его часть поглощается озоновым слоем Земли.К сожалению, оборотной стороной этого является то, что нам приходится изучать ультрафиолетовый свет, исходящий из космоса, с помощью спутники, такие как International Ultraviolet Explorer (IUE), который проработал почти два десятилетия с 1978 по 1996 год.
Рентгеновские лучи
Подумайте о рентгеновских лучах, и вы, вероятно, подумаете о сломанных костях, но они тоже летают по космосу. Атмосфера Земли не позволяет этим опасным высокоэнергетическим лучам достигать наземных телескопов, но космические телескопы, такие как рентгеновский спутник (ROSAT) (который работал с 1990 по 1999 год), смогли наблюдать их в космосе.Солнце выглядит именно так, потому что наши глаза видят только часть испускаемого им электромагнитного излучения. Если бы мы могли видеть рентгеновские лучи, Солнце могло бы больше походить на это изображение, сделанное в декабре 2001 года телескопом мягкого рентгеновского излучения (SXT), прибором на борту космического корабля обсерватории Йохко. Как на самом деле выглядит Солнце? Мы никогда не узнаем: наши глаза не могут оценить это полностью!
Фото любезно предоставлено Центром космических полетов имени Годдарда НАСА (NASA-GSFC).
Гамма-лучи
Гамма-лучи высоких энергий также блокируются атмосферой Земли, поэтому нам нужны космические телескопы для их изучения. такие как обсерватория гамма-излучения Комптона, которая работала с 1991 по 2000 год. На этой фотографии изображен Комптон, пролетавший над Нижней Калифорнией в Мексике в 1991 году. Космический челнок, запустивший его). Комптон был назван в честь американского физика Артура Холли Комптона (1892–1962), одного из первых ученых, изучавших космические лучи.
Применение невидимого света в компьютерном зрении
Системы компьютерного зрения не обязательно ограничиваются только анализом той части электромагнитного спектра, которая визуально воспринимается людьми.Расширение диапазона анализа для охвата инфракрасного и / или ультрафиолетового спектра, либо широко, либо выборочно, либо отдельно, либо в сочетании с анализом видимого спектра, может принести большую пользу в ряде приложений визуального интеллекта. Успешно реализовать эти возможности в традиционных конфигурациях аппаратного и программного обеспечения, ориентированных на ПК, достаточно сложно; сделать это во встроенной системе технического зрения, которая имеет строгие размеры, вес, стоимость, энергопотребление и другие ограничения, еще сложнее.К счастью, существует отраслевой альянс, который поможет создателям продуктов оптимально реализовать такую обработку изображений в их аппаратных и программных проектах с ограниченными ресурсами.
Все объекты излучают излучение, причем тип излучения в первую очередь зависит от температуры конкретного объекта. Более холодные объекты излучают волны очень низкой частоты (например, радио, микроволны и инфракрасное излучение), в то время как более теплые объекты излучают видимый свет или более высокие частоты (например, ультрафиолет, рентгеновское или гамма-излучение).Это спектральное пространство называется электромагнитным спектром (EMS) и состоит из всех длин волн от радиоволн на низкочастотном конце диапазона до гамма-лучей на высокочастотном конце ( Рисунок 1 ).
Рис. 1. Электромагнитный спектр охватывает длины волн от радиоволн до гамма-лучей, которые выборочно излучаются и поглощаются различными объектами (любезно предоставлено Академией Хана).
Подобно тому, как разные объекты испускают излучение на разных частотах, различные материалы также поглощают энергии на разных длинах волн в EMS.Например, радиоантенна предназначена для улавливания радиоволн, а человеческие глаза эволюционировали для улавливания видимого света. Технологии также эволюционировали, чтобы использовать преимущества как излучения, так и поглощения электромагнитных волн. Рентгеновские лучи, например, являются эффективным средством визуализации тканей и костей, потому что эти конкретные материалы демонстрируют высокое поглощение на этих конкретных длинах волн. В различных приложениях в биологии, метеорологии и сельском хозяйстве используются одни и те же явления передачи и поглощения, хотя и на разных длинах волн и с разными материалами.
В EMS есть область, известная как солнечный спектр. Солнечный свет (т. Е. Электромагнитное излучение, излучаемое солнцем) охватывает части EMS с длиной волны инфракрасного, видимого и ультрафиолетового света. В этой статье особое внимание уделяется солнечному спектру, в которой описываются технологии, компоненты построения изображений и приложения, предназначенные для использования в этих спектрах. На рис. 2 более подробно показаны подмножества ультрафиолетового, видимого и инфракрасного диапазонов солнечного спектра.
Рисунок 2.Солнечный спектр — это подмножество EMS, простирающееся от ультрафиолета (короткая длина волны) до инфракрасного (длинноволновая), и включает в себя промежуточный видимый для человека диапазон (любезно предоставлено Allied Vision).
Каждая из этих трех полос подразделяется на подкатегории. Ультрафиолетовый (УФ), например, обычно делится на три отдельные области: ближний УФ (УФА, 315–400 нм), средний УФ (УФВ, 280–315 нм) и дальний УФ (УФС, 180–280 нм). Видимый свет аналогичным образом подразделяется на отдельные цветные полосы, обычно обозначаемые как ROYGBIV (красный / оранжевый / желтый / зеленый / синий / индиго / фиолетовый, упорядоченные по убыванию длины волны i.е. возрастающая частота). И инфракрасный (ИК) начинается сразу за красным концом видимого светового спектра, простираясь оттуда на пять отдельных сегментов; ближний ИК (NIR или IR-A, 750-1400 нм), коротковолновый ИК (SWIR или IR-B, 1400-3000 нм), средневолновый ИК, также называемый промежуточным ИК (MWIR или IIR, 3000-8000 нм) , длинноволновый ИК (LWIR или IR-C, 8000–15000 нм) и дальний ИК (FIR, 15000–1000000 нм).
Инфракрасное изображение
Инфракрасное изображение охватывает множество различных технологий, продуктов и приложений.В зависимости от конкретной длины волны, воспринимаемой в инфракрасном диапазоне, находят применение различные устройства обнаружения. Поскольку кремний демонстрирует некоторое поглощение (обычно 10-25% квантовой эффективности, QE, т.е. спектральный отклик) в ближнем ИК-диапазоне, а солнечный свет состоит почти из 50% длин волн ближнего ИК-диапазона, стандартные кремниевые датчики часто также могут использоваться в ближнем ИК-диапазоне. . Следовательно, многие традиционные приложения для визуализации в видимом свете можно легко модифицировать для работы в ближнем инфракрасном диапазоне. Для достижения этой цели доступно несколько методов.Один из подходов, например, использует стандартный ПЗС- или КМОП-формирователь изображения, блокируя попадание видимого света на датчик путем добавления низкочастотных или полосовых фильтров к оптике и / или формирователю изображения.
Другие методы улучшения включают в себя специальные конструкции сенсоров, например, с измененной геометрией пикселей и приспособлениями из стекла / микролинз с учетом спектра. Для систем ночного видения или когда солнечный свет недоступен иным образом, включение освещения NIR является еще одним проверенным методом, широко используемым в приложениях безопасности и наблюдения.В целом, применения для получения изображений в ближнем инфракрасном диапазоне многочисленны и постоянно растут. Биометрия внедрила технологию NIR, например, для визуализации отпечатков пальцев, вен и радужной оболочки. Применение изображений в ближнем инфракрасном диапазоне также приносит пользу приложениям в медицине и криминалистике, а также в спортивной аналитике, медицинском оборудовании и машинном зрении. Поскольку, как упоминалось ранее, многие коммерческие датчики обладают чувствительностью в ближнем ИК-диапазоне, на рынке доступны многочисленные камеры и модули камер для встроенных приложений.
Для перехода от ближнего ИК-диапазона к ближнему ИК-диапазону требуется переход в детекторную технологию.Датчики, используемые в камерах SWIR, концептуально работают аналогично кремниевым ПЗС- или КМОП-датчикам; они превращают фотоны в электроны, тем самым действуя как квантовые детекторы. Однако для обнаружения света за пределами видимого спектра эти конкретные детекторы состоят из таких материалов, как арсенид индия-галлия (InGaAs) или теллурид кадмия ртути (MCT, HgCdTe). Хотя инфракрасное излучение в диапазоне SWIR не видно человеческому глазу, оно взаимодействует с объектами аналогично видимым длинам волн.Например, изображения с датчика InGaAs сопоставимы с изображениями в видимом свете по разрешению и деталям, хотя изображения SWIR являются только монохромными.
ДатчикиInGaAs также реагируют на разницу в тепловой энергии. Это делает их менее чувствительными к изменениям условий освещения, что делает их эффективными в сложных условиях окружающей среды, таких как низкая освещенность, пыль и дымка. Одним из основных преимуществ визуализации в диапазоне SWIR является возможность изображения через стекло. Для камер SWIR обычно не требуются специальные линзы.Камеры SWIR также используются в высокотемпературных средах; они идеально подходят для визуализации объектов с температурой от 250 ° C до 800 ° C. Что касается встроенных приложений, камеры SWIR обычно не соответствуют требованиям большинства систем по размеру, мощности и стоимости. Например, многие камеры SWIR требуют активного охлаждения. Однако постоянные усовершенствования конструкции и производства помогают технологии SWIR обеспечить разумную окупаемость инвестиций (ROI), особенно для проверки дорогостоящих продуктов, например, или в новых медицинских OEM-приложениях.
MWIR, как и SWIR, требует специального материала детектора. Чаще всего используются теллурид кадмия (MCT) и антимонид индия (InSb), а в конструкцию также обычно входит интегрированный блок охлаждения Дьюара (IDCA). Сборки камер MWIR могут быть сложными, но их размер, вес, мощность и стоимость неуклонно сокращаются. Чаще всего они находят применение в приложениях для идентификации подписи цели, наблюдения и неразрушающего контроля. Они способны получать изображения на очень большом расстоянии, а также обнаруживать мельчайшие изменения температуры.
LWIR, также называемый тепловизионным, представляет собой подход, при котором детектор реагирует на тепловую энергию, а не на фотоны ( Рисунок 3 ). Такие тепловые детекторы работают иначе, чем квантовые (фотонные) детекторы. Тепловые датчики поглощают энергию, вызывая локальное повышение температуры, которое, в свою очередь, создает электрический заряд. Эти детекторы обычно представляют собой микроболометры, чаще всего изготовленные из аморфного кремния (a-Si) или оксида ванадия (VOx). Применения для получения изображений LWIR многочисленны, от профилактического обслуживания оборудования, энергоаудита домов, мониторинга сельского хозяйства и пограничного контроля, а также других сценариев наблюдения.Стоимость и сложность камер LWIR и ядер камер значительно снизились за последние годы; Доступны даже компоненты LWIR для потребителей.
Рис. 3. В то время как обычная цифровая камера машинного зрения, установленная на гирокоптере, способна снимать только монохромный вид сцены (слева), камера LWIR предоставляет дополнительную тепловую информацию для целей анализа (справа) (любезно предоставлено Центром приложений для Мультимодальные и воздушные сенсорные технологии).
Ультрафиолетовое изображение
Ультрафиолетовое изображениенаходит применение в самых разных областях, от промышленных до медицинских.Две основные причины для получения изображений с помощью УФ-излучения — это необходимость обнаруживать или измерять очень мелкие особенности объекта и использовать свойства объекта, чувствительные к УФ-излучению. Существуют два основных метода УФ-визуализации: визуализация в отраженном свете и флуоресцентная визуализация. Отраженное изображение сочетает в себе источник УФ-света и чувствительный к УФ-излучению детектор. Поскольку УФ-излучение охватывает широкий диапазон длин волн, соответственно необходимы детекторы УФ-излучения с широким диапазоном для получения отражающих изображений. Для ближнего УФ-диапазона стандартные CCD / CMOS-сенсоры дают относительный отклик.Однако и датчик, и оптика не должны иметь УФ-фильтрации или покрытия. Солнечный свет может обеспечить достаточно УФ-света для получения изображений в ближнем УФ-диапазоне, в противном случае потребуется вторичный источник света. Для среднего и дальнего УФ, наоборот, требуются специальные детекторы, источники света и оптика. Эти полосы используются в некоторых коммерческих приложениях для обработки изображений. Однако, как и в случае с MWIR и выше, для их использования требуются повышенные затраты и усилия по проектированию.
Флуоресцентная визуализация также использует источник ультрафиолетового света, в данном случае сопровождаемый детектором с чувствительностью до другой длины волны (обычно где-то в видимом диапазоне).Источник ультрафиолетового света освещает материал (материалы), которые необходимо отобразить, которые поглощают его. Затем объект излучает фотоны, при этом материал излучает свет с длиной волны, превышающей УФ; синий часто встречается, например, в промышленных приложениях. Для эффективного изображения флуоресценции требуется использование полосовых фильтров, настроенных на излучаемую длину волны (, рис. 4, ). Такие полосовые фильтры блокируют свет, исходящий от источника ультрафиолетового излучения, который в противном случае может мешать формированию изображения.Приложения для флуоресцентной визуализации включают микроскопию, а также распознавание и проверку матриц 2D данных.
Рис. 4. Обычно объект, освещенный УФ-светом, дает в лучшем случае приглушенный отклик флуоресценции (слева). Однако за счет фильтрации УФ-света полосовым фильтром фотонный отклик объекта становится более очевидным (справа) (любезно предоставлено Allied Vision).
Пример использования инфракрасного изображения
Использование инфракрасного спектра может быть полезно для множества реальных приложений.Рассмотрим, например, сельское хозяйство, где инфракрасные камеры могут контролировать состояние растений неразрушающим образом (, рис. 5, ). LemnaTec GmbH — одна из компаний, разрабатывающих решения для этого конкретного приложения. Система Scanalyzer3D от LemnaTec использует инфракрасные волны различной длины для мониторинга здоровья растений. Сельхозпроизводители используют информацию, предоставленную Scanalyzer3D, для определения реактивных и упреждающих мер, необходимых для обеспечения устойчивого роста и долголетия сельскохозяйственных культур.
Рисунок 5.Система визуализации и анализа Scanalyzer3D от LemnaTec позволяет проводить неразрушающее фенотипирование растений (вверху). Например, термический анализ дает ложную окраску, отображающую колебания температуры (внизу) (любезно предоставлено LemnaTec GmbH).
Вода поглощает инфракрасный свет в диапазоне длин волн от 1400 до 1500 нм. Поэтому на инфракрасном изображении вода кажется непрозрачной. В результате участки растения, которые темнее на инфракрасном изображении, отражают присутствие (и относительное обилие) воды в этих областях.В более общем плане Scanalyzer3D использует несколько инфракрасных камер для реализации следующих функций:
- Камера LWIR измеряет температуру растения, которая показывает, находится ли растение в идеальном диапазоне температур для роста.
- Камера NIR в сочетании с камерой SWIR обнаруживает поглощение влаги каждым растением, тем самым определяя эффективность его корневой системы.
- Камера SWIR также может использоваться для наблюдения за распределением воды в каждом растении, чтобы определить, достаточно ли она гидратирована.
- LemnaGrid, запатентованное программное обеспечение LemnaTec для обработки изображений, выполняет все операции обработки изображений.Это позволяет пользователям как разрабатывать процессы визуализации, так и реализовывать различные улучшения изображения, такие как рендеринг ложных цветов.
Заключение
Расширение диапазона анализа компьютерного зрения за пределы визуального спектра для охвата инфракрасного и / или ультрафиолетового электромагнитного спектра, широко или выборочно и либо исключительно, либо в сочетании с анализом видимого спектра, имеет большое преимущество в ряде приложений визуального интеллекта (см. врезка «Мультиспектральные и гиперспектральные изображения»).Успешная реализация таких возможностей во встроенной системе технического зрения с жесткими размерами, весом, стоимостью, потребляемой мощностью и другими ограничениями может оказаться сложной задачей. К счастью, существует отраслевой альянс, чтобы помочь создателям продуктов оптимально реализовать такую обработку изображений в их аппаратных и программных решениях с ограниченными ресурсами (см. Врезку «Дополнительная помощь разработчикам»).
Брайан Диперт
Главный редактор, Embedded Vision Alliance
Фрэнсис Обидималор
Менеджер по маркетингу Америка, Allied Vision
Боковая панель: Мультиспектральные и гиперспектральные изображения
Монохромные камеры, как следует из их названия, принимают весь падающий свет без спектральной дифференциации.Наиболее распространенными камерами, которые выборочно различают разные длины волн, являются цветные камеры видимого света, в которых устройства фильтров, такие как популярный шаблон Байера, расположены над поверхностью датчика (-ов) изображения. Только красная, зеленая или синяя часть спектра видимого света проходит через каждый фильтр к соответствующему пикселю датчика. Цветное изображение генерируется этими непосредственно захваченными компонентами спектра вместе с межпиксельной интерполяцией для создания аппроксимации остальной части видимого спектра.
Для более точной визуализации спектральных сигнатур видимого и невидимого света требуется значительно большее количество каналов селективного спектра. Оборудование, которое фиксирует и анализирует менее 100 спектральных диапазонов, обычно известно как мультиспектральная камера; гиперспектральные камеры, наоборот, воспринимают данные выборочного спектра более чем на 100 каналов. Концептуально общим для всех таких спектральных камер является разделение падающего света на множество отдельных компонентов, которые индивидуально обнаруживаются на разных участках поверхности сенсора.В отличие от обычных монохромных или цветных камер, требуется гораздо больше падающего света для получения легко оцениваемых изображений с помощью спектральных камер.
Для выполнения этого мелкозернистого спектрального расщепления находят применение различные технологии. Для более простых ситуаций, включающих сравнительно небольшое количество спектральных диапазонов, различные полосовые фильтры последовательно располагаются перед датчиком в процессе захвата изображения с длинной выдержкой (или, альтернативно, с мультиэкспозицией). Полная запись спектральной сигнатуры выполняется путем объединения данных, генерируемых этой последовательной индивидуальной записью.Одним из очевидных недостатков этого метода является то, что анализируемый объект должен оставаться полностью неподвижным в течение длительного интервала однократной или многократной экспозиции.
Сегодняшний рынок преобладают так называемые камеры с «нажимной щеткой» (, рис. A ). Этот подход включает в себя узкий световой промежуток, проходящий через призму или дифракционную решетку и впоследствии проецируемый на датчик изображения области. Поскольку камеры с подвижной щеткой «видят» только одну прорезь для освещения за раз, либо камера, либо анализируемый объект должны перемещаться вертикально по отношению к прорези (например, через дрон или конвейерную ленту) для захвата данных о площади.Камеры Pushbroom способны обеспечивать высокое пространственное и спектральное разрешение, до нескольких сотен спектральных диапазонов, в зависимости от типа используемого датчика.
Рис. A. Камеры «Pushbroom» способны обеспечивать высокое пространственное и спектральное разрешение, но требуют последовательного движения либо камеры, либо визуализируемого объекта, при этом другая камера должна оставаться неподвижной в течение длительного интервала сканирования (любезно предоставлено XIMEA).
В дополнение к этим устоявшимся подходам появились также новые альтернативные технологии для генерации спектральной дифференциации на датчике изображения.Один из подходов включает создание мелкозернистых полосовых фильтров, концептуально подобных ранее упомянутому крупнозернистому цветному шаблону Байера как для видимых, так и для невидимых световых полос. Датчики, разработанные IMEC, исследовательским институтом в Бельгии, также недавно стали жизнеспособными кандидатами для промышленного использования. Этот конкретный подход включает в себя небольшой интерференционный фильтр Фабри-Перо, применяемый к каждому пикселю датчика, что приводит к узкой сквозной спектральной полосе.
Доступны как конфигурации «разветвления» фильтров, напоминающие поведение спектральной линейной развертки камеры с выталкиванием, так и схемы «моментального снимка».В последнем случае формируются шаблоны фильтров 4 × 4 или 5 × 5, которые воспроизводятся на поверхности датчика. Преимущества подхода «моментального снимка» включают тот факт, что каждое захваченное изображение содержит полный набор спектральной информации и что анализируемый объект может находиться в движении. Однако эти преимущества сопровождаются снижением возможности пространственного разрешения по сравнению с другими подходами.
Юрген Хиллманн
Технический директор, XIMEA
Боковая панель: Дополнительная помощь разработчика
Embedded Vision Alliance, всемирная организация разработчиков и поставщиков технологий, работает над тем, чтобы дать создателям продуктов возможность превратить потенциал обработки изображений в реальность.Allied Vision и XIMEA, соавторы этой статьи, являются членами Embedded Vision Alliance. Миссия Embedded Vision Alliance — предоставить создателям продуктов практическое образование, информацию и идеи, которые помогут им включить возможности технического зрения в новые и существующие продукты. Для выполнения этой миссии Embedded Vision Alliance поддерживает веб-сайт, содержащий обучающие статьи, видеоролики, загрузки кода и дискуссионный форум, укомплектованный экспертами по технологиям. Зарегистрированные пользователи веб-сайта также могут получать два раза в месяц информационный бюллетень Embedded Vision Alliance по электронной почте, Embedded Vision Insights , среди других преимуществ.
Embedded Vision Alliance также предлагает бесплатное онлайн-обучение для создателей продуктов, основанных на видении: Академия Embedded Vision. Эта область веб-сайта Embedded Vision Alliance предоставляет углубленное техническое обучение и другие ресурсы, чтобы помочь создателям продуктов интегрировать визуальный интеллект в программное обеспечение и системы следующего поколения. Материалы курса в Embedded Vision Academy охватывают широкий спектр предметов, связанных со зрением, от базовых алгоритмов зрения до предварительной обработки изображений, интерфейсов датчиков изображения и методов и инструментов разработки программного обеспечения, таких как OpenCL, OpenVX и OpenCV, а также Caffe, TensorFlow. и другие фреймворки глубокого обучения.Доступ бесплатный для всех через простой процесс регистрации.
Embedded Vision Alliance и его компании-члены периодически проводят вебинары по различным техническим темам. Доступ к архивным веб-семинарам по запросу, а также информации о предстоящих веб-семинарах в прямом эфире доступен на веб-сайте Альянса. Кроме того, Embedded Vision Alliance начал предлагать «Глубокое обучение для компьютерного зрения с помощью TensorFlow» — дневные технические учебные курсы, запланированные для различных регионов США и других стран.Посетите веб-сайт Альянса для получения дополнительной информации и онлайн-регистрации.
Ежегодная техническая конференция и выставка Embedded Vision Alliance, Embedded Vision Summit, предназначена для разработчиков продуктов, заинтересованных во внедрении визуального интеллекта в электронные системы и программное обеспечение. Саммит Embedded Vision предоставляет практические рекомендации, вдохновляющие выступления, демонстрации и возможности для взаимодействия с техническими экспертами из компаний-членов Embedded Vision Alliance.Саммит Embedded Vision призван вдохновить посетителей на потенциальные приложения для практических технологий компьютерного зрения посредством увлекательных презентаций и демонстраций, предложить участникам практические ноу-хау, которые помогут им включить возможности зрения в свои аппаратные и программные продукты, а также предоставить возможность для участников встретиться и поговорить с ведущими компаниями, занимающимися технологиями машинного зрения, и узнать об их предложениях.
Последний саммит Embedded Vision прошел в Санта-Кларе, Калифорния, 1-3 мая 2017 г .; набор слайдов вместе с демонстрационными и презентационными видео с мероприятия сейчас находится в процессе публикации на веб-сайте Альянса.Следующий саммит Embedded Vision запланирован на 22-24 мая 2018 г., снова в Санта-Кларе, штат Калифорния; отметьте свои календари и запланируйте посещение.
Истинные цвета политического спектра Америки — серый и зеленый
Этот снимок с воздуха над Голубым хребтом, штат Вирджиния, с его пышными зелеными полями и деревьями, серо-серыми дорогами и крошечным голубым бассейном на заднем дворе, выглядит как любое количество мест в Соединенных Штатах.
Кажется странным, что такой обычный клочок земли может дать ключ к разгадке политических взглядов его жителей.Но до некоторой степени может. Думайте об этом как об аэрофотоснимке этих красно-синих избирательных карт.
Если вас попросят описать этот пейзаж, вы можете сказать, что он в основном зеленый. Сортировка пикселей изображения по цвету и яркости делает это впечатление еще точнее.
На изображении (внизу справа), где была произведена эта сортировка, самые светлые цвета от тротуара и крыш появляются внизу. При перемещении вверх по картинке серые тона уступают место более глубокой зелени деревьев и полей.Вверху самые темные цветные полосы представляют тени на ландшафте.
Эта фотография и соответствующая ей цветовая палитра напоминают многие другие места в Америке, но в целом Соединенные Штаты представляют собой лоскутное одеяло из искусственных и природных ландшафтов с множеством особенностей и оттенков.
Сельскохозяйственные угодья в районе Фингер-Лейкс штата Нью-Йорк …
… Очень отличается от пустыни Мохаве в Калифорнии.
Цвета этого района в Бойсе, штат Айдахо…
… Не похожи на острова Лидо-Айл в Ньюпорт-Бич, Калифорния.
Географически отдельные места иногда имеют общий цвет. Район вокруг сообщества Саммерлин в Лас-Вегасе …
… Имеет палитру, похожую на эту область возле Курс Филд в Денвере.
Каждый аэрофотоснимок выше — это случайно выбранный снимок ландшафта в Америке площадью 65 акров. Но что, если бы эти пейзажи не снимались так бесцельно? Что они могут раскрыть, если будут взяты из целенаправленной выборки — скажем, политической, с выявлением областей с аналогичным перевесом на президентских выборах 2016 года?
Это сетка аэрофотоснимков, сделанных по всей территории Соединенных Штатов, выбранных случайным образом и упорядоченных по политическим мотивам.Кварталы слева подавляющим большинством проголосовали за Хиллари Клинтон в 2016 году, в то время как президент Трамп получил огромную поддержку в ландшафтах справа. Те, кто посередине, были разделены более равномерно.
Аэрофотоснимки пейзажей по всему политическому спектру
Каждое изображение показывает область размером 0,5 км в поперечнике.
На этих изображениях вы заметите общую тенденцию: от преимущественно серого тротуара слева к более зеленому и открытому пространству справа.
Но эта сетка составляет менее одной десятой процента земного покрова страны. Чтобы проверить, применима ли эта цветовая тенденция от серого к зеленому и от демократов к республиканцам к соседним Соединенным Штатам, у нас были мощные компьютеры, обрабатывающие изображения каждого квадратного метра участков, на которых были отданы голоса.
Ниже показан результат этой обработки. Это изображение показывает 100000 наиболее часто встречающихся цветов ландшафта в Соединенных Штатах в соответствии с тем, как люди, живущие в этих ландшафтах, голосовали в 2016 году.
Цвета участков Клинтона и Трампа
Наблюдаемая здесь картина согласуется с разделением между городом и деревней, которое мы привыкли видеть на традиционных картах результатов выборов. То, что проходит через разрыв — пригороды, обозначенные переходными цветами — может иметь решающее значение для победы на выборах. Это одна из причин, почему президент Трамп, стремясь привлечь внимание избирателей, изображает пригороды осажденными и находящимися под угрозой преступности. Но пригороды не являются монолитными ни политически, ни географически.Именно в них избиратели-демократы и республиканцы встречаются и пересекаются по-разному.
На каждой крайности политического спектра наиболее демократические районы, как правило, сильно развиты, в то время как большинство республиканских районов представляют собой более разнообразное сочетание: не только пригороды, но и фермы и леса, а также земли, в которых преобладают камни, песок или глина.
Пейзажи в политическом спектре
Застроенная земля в
городов и поселков
Застроенная земля в
городов и поселков
Застроенная земля в
городов и поселков
Застроенная земля в
городов и поселков
Более ранний цветовой градиент Клинтона и Трампа учитывает страну.Если мы разбиваем каждое состояние одинаковым образом, появляются индивидуальные цветовые палитры для смежных 48 состояний, раскрывающие локальные характеристики каждого из них. В некоторых из них больше серых зон, ориентированных на демократов, как в Нью-Йорке, в то время как другие характеризуются относительно равномерным распределением цветов по политическому ландшафту, как Миссисипи.
Изображения также показывают районы с однобокими электоратами, такие как Северная Дакота и Округ Колумбия. Белые области на этих изображениях указывают на отсутствие ландшафтов, принадлежащих этой части политического спектра.
Цвет округов Клинтона и Трампа в каждом штате
Более пристальный взгляд на Техас показывает ландшафты, варьирующиеся от густонаселенных городов до холмистых лугов, лесов и отдаленных регионов, где разработка нефти и газа доминирует над ландшафтом.
Техасский пейзаж
Часть Лаббока, Техас.
Клинтон +81 балл.
Джексонвилл, Техас.
Козырь +50 балл.
Часть Лаббока,
текс.
Клинтон +81 балл.
Джексонвилл,
текс.
Козырь +50 балл.
Часть Лаббока,
текс.
Клинтон +81 балл.
Джексонвилл,
текс.
Козырь +50 балл.
Массачусетс — преимущественно либеральный штат; не было участков, где бы г.Трамп выиграл более чем на 30 процентных пункта. Но даже здесь очевидна тенденция к уменьшению тротуаров и увеличению зеленых насаждений в более республиканских районах.
Пейзаж Массачусетса
Часть
Кембридж, Массачусетс
Клинтон +83 оч.
Холиок, Массачусетс
Клинтон +47 балл.
Часть Кембриджа,
Масса.
Клинтон +83 оч.
Холиок,
Масса.
Клинтон +47 балл.
Часть Кембриджа,
Масса.
Клинтон +83 оч.
Холиок,
Масса.
Клинтон +47 балл.
Ни один образ одного квартала или города не может полностью описать национальный политический ландшафт. Вот 100 случайно выбранных изображений участков по всей стране, где г-н.В 2016 году Трамп и г-жа Клинтон получили равную поддержку. Есть некоторые визуальные сходства, такие как плотность застройки, но есть также много различий, включая планировку кварталов и образцы зеленых насаждений.
Места, где Клинтон и Трамп разделили голоса
Тем не менее, двойники действительно существуют во всем политическом спектре. Когда некоторые ландшафты сравниваются сверху, их сходство разительно, но на земле политические взгляды участков, частью которых они являются, не могут быть более разными.
Однако двойники — это аномалии в море палитр, которые мы теперь можем использовать, чтобы помочь нам визуализировать разрыв между городскими и сельскими избирателями. Благодаря нашей растущей способности обрабатывать огромные объемы данных, это явление теперь более точно выражается не в синем и красном, а в сером и зеленом.
Когда вы путешествуете по месту, где живете, думайте, какие цвета вы видите. Эти оттенки могут кое-что сказать о том, как ваши соседи (и даже вы) могут проголосовать в ноябре.
А то зеленое пятно, с которого мы начали в Блю-Ридж, штат Вирджиния? Участок, частью которого он является, достался Дональду Дж. Трампу с отрывом в 51 балл в 2016 году.
.