High-resolution and high-speed live optical flow velocimetry

粒子图像测速 矢量场 涡流 物理 测速 计算 流量(数学) 各向同性 粒子跟踪测速 机械 光学 湍流 流离失所(心理学) 涡度 时间分辨率 图像分辨率 领域(数学) 经典力学 光流 计算机科学 图像处理 流动可视化 流速 数学分析 数学 算法 时空 计算物理学 雷诺数 统计物理学 标量(数学)
作者
Juan Pimienta,Jean‐Luc Aider
出处
期刊:Physical review fluids [American Physical Society]
卷期号:11 (5)
标识
DOI:10.1103/dk1s-xhmg
摘要

Particle Image Velocimetry (PIV) typically relies on cross-correlation,which makes it difficult to obtain instantaneous velocity fields that are both spatially dense and available in real time at high acquisition rates. Optical Flow Velocimetry (OFV) offers a per-pixel alternative. Here we demonstrate real-tome OFV that delivers dense velocity fields (one vector per pixel) with high effective spatial resolution at frequencies up to the kHz range. Using synthetic particle images for two benchmarks -- a Rankine vortex and a homogeneous isotropic turbulence DNS -- we show that, with suitable particle seeding, OFV can resolve strong displacement gradients down to small scales. We then achieve real-time performance through algorithmic refinements and GPU-focused optimizations, combined with practical choices of OFV parameters. With this implementation, 32 Mp fields are processed live at 90 Hz, 4 Mp fields up to 460 Hz, and 1 Mp fields up to 1400 Hz. The method is further validated experimentally on the flow past a circular cylinder, where dense instantaneous velocity fields support real-time computation of derived quantities over long durations. These capabilities enable in-experiment monitoring, recovery of low-frequency dynamics from sustained high-rate acquisition, and closed-loop-flow-control strategies based on OFV measurements while also accelerating conventional post-processing to reduce turnaround time and computational cost.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
昂帕帕斯完成签到,获得积分10
1秒前
炙热宛秋发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
6秒前
情怀应助cx采纳,获得10
7秒前
淡淡听枫完成签到,获得积分10
7秒前
科研通AI6.4应助夜鹭采纳,获得10
7秒前
Gao完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
9秒前
10秒前
666666发布了新的文献求助10
10秒前
Owen应助smilling采纳,获得10
11秒前
狂野的慕青完成签到,获得积分10
12秒前
Gao发布了新的文献求助10
12秒前
给好评完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
Pan发布了新的文献求助10
14秒前
朱逸发布了新的文献求助10
14秒前
领导范儿应助bamboo采纳,获得10
14秒前
争气完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
17秒前
19秒前
19秒前
19秒前
科研通AI6.4应助Zzwde采纳,获得30
23秒前
qazcy发布了新的文献求助30
23秒前
Cmy发布了新的文献求助10
23秒前
smilling发布了新的文献求助10
24秒前
丘比特应助Pan采纳,获得10
24秒前
酷波er应助huangqian采纳,获得10
28秒前
28秒前
28秒前
29秒前
29秒前
30秒前
31秒前
傻傻的磬完成签到 ,获得积分10
32秒前
cchx发布了新的文献求助10
34秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
煤炭地下气化渗流燃烧方法的研究 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7631651
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9206098
关于积分的说明 19743435
捐赠科研通 7200868
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3274651
关于科研通互助平台的介绍 2436554
邀请新用户注册赠送积分活动 2271265