基于Kinect骨架追踪的三维人体模型检索

在计算机动画研究领域中,三维人体建模需要消耗大量的成本和时间,根据模型的相似性充分复用已有的模型以成为节约成本的有效手段.然而,如何精确、高效地检索到所需的三维人体模型是一个极具挑战性的问题.本文提出一种基于Kinect骨架追踪的三维人体模型检索方法.首先,定义人体体型和三维人体模型形态的骨架特征参数,如身高、肩宽等,并使用Kinect设备追踪人体获取这些参数.然后,利用参数分组加权模型匹配算法,在人体模型数据库中检索相似的三维人体模型.最后,建立了基于XNA框架的人群仿真系统并将检索结果应用到该系统中去.实验结果表明本文的方法能够简单、高效地对三维人体模型进行检索应用.     

基于AMESim的容积调速系统仿真分析

构建了容积调速系统,利用AMESim软件建立了系统的仿真模型,并对系统的调节特性进行了仿真研究.通过仿真研究了系统中参数的变化情况,为系统的参数优化提供了理论和实验基础.     

大规模MIMO组网场景中的网络时延预测

针对5G网络规划与优化存在的问题,提出一种融合系统仿真和深度神经网络模型的网络时延预测方法.基于射线追踪模型、高清地图、工程参数等构建时延仿真模型,利用时延仿真模型获取大量时延数据.基于无线通信理论提出三视图特征模型,此模型用于输入特征提取.通过深度神经网络学习时延数据特征,训练神经网络模型,利用神经网络模型预测网络时延.实验结果表明该方法具有可行性和有效性.     

高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.提出单棵树冠三维形状的模型假设,利用模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性;使用机载扫描的高密度混交林Li DAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

基于小波神经网络熔丝堆积三维打印精度预测模型

摘要： 熔融沉积快速成形是一个多参数耦合的非线性过程,大量成形参数对成形件精度具有重要影响.为了弄清各个工艺参数对成形零件精度的影响,提高熔丝堆积三维打印产品精度,运用Matlab软件建立了利用成形工艺参数预测产品精度的小波神经网络模型,完成了算法设计.通过熔丝堆积三维打印实验采集样本,利用训练样本对所建立的网络进行训练,完成网络输入输出精度映射关系,并利用测试样本对所训练网络进行检验.仿真试验表明,产品精度预测模型具有很高的精度,验证了该预测模型在理论和实践上的可行性、有效性.把小波神经网络方法运用于熔丝堆积三维打印参数与成形产品精度之间的建模,解决了难以用数学方法建立精确模型的问题.     

基于Simulink的过程控制实验仿真系统

本文介绍利用仿真软件MATLAB/Simulink对过程控制实验仿真系统的设计与实现。根据过程控制系统的常用控制方案,使用Simulink构造六个典型系统的模型进行仿真实验,主要通过整定控制器的PID参数,优化系统性能,提高控制质量。本系统可用于过程控制课程的实验。     

基于激光点云的树木三维几何建模系统的设计与实现

根据树木的几何拓扑原理,直接利用地面激光扫描仪扫描获得的活立木点云数据,提出了一种基于点云数据的树木三维高精度、真实感的快速重建技术,重点解决了树木骨架点的提取、枝条系统分级重建、模型交互式编辑等关键技术.应用结果表明,基于点云的树木三维几何建模系统能够克服传统树木建模精度低、效率低、形态逼真度差等不足,依据点云数据能快速高效地重建出忠实于现实树木形态结构的三维真实感模型.系统具有良好、灵活的交互性以及较强的实用性,可广泛应用于森林资源管理、精准农业、古树名木管理、园林规划设计等领域.     

高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖的方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.首先,提出单棵树冠三维形状的模型假设,然后利用按照模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性.其次,使用机载扫描的高密度混交林LiDAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,这为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

基于力场的点云树木骨架提取方法

树木骨架是树木仿真及建模的基础,笔者根据树木的拓扑原理,直接利用地面激光雷达扫描获得的单木点云数据,提出了一种基于物理学中力场概念的点云数据树木骨架提取方法:首先对点云树木模型运用空间层次剖分的方法进行分层,根据点云的邻域关系建立基于树木特征点的简化表示,然后根据计算点的测地距离对树木特征点进行连接,再运用力场将位于树木表面的骨架连线压缩至树木内部,最后根据骨架夹角阈值对骨架进行顺滑得到最终的树木骨架。研究显示,将该方法分别应用在含笑树和樱花树的骨架提取中效果较好,相比同类算法效率较高。     

基于Unity 3D的钻井工程三维动态仿真

以石油钻井井场为原型,对井场的设备布局、结构、运动过程等进行剖析,实现对石油钻井井场设备的动态仿真。通过3D max软件建立了井场的三维模型、优化模型并且搭建出整个井场的虚拟场景,将建立好的模型导入Unity 3D软件中,并且利用Unity 3D软件建立沙漠地形、天空、树木等虚拟场景的必需元素。借助软件自带的脚本编程功能和物理引擎对石油井场的设备运动进行动态仿真和交互设计,实现了对虚拟场景中的设备模型平移、后退、旋转等运动控制,完成了石油钻井八大作业系统。起升钻柱实验结果证明,所设计的钻井工程三维动态仿真系统具有良好的三维性、交互性和逼真性,为建立石油钻井虚拟仿真培训平台奠定了基础。     

基于L-系统的幼龄杉木形态建模

依据幼龄杉木的野外观测数据和林业专家知识,提取建模约束规则并得出L-系统规则集.利用自主开发的L-系统单树建模工具软件解析规则生成杉木三维结构模型,并将L-系统中的不同迭代步长数同幼龄杉木的不同生长发育阶段相映射,模拟杉木的动态生长,分别得到幼龄杉木随时间(如1～3a)变化的形态结构模型.结果表明,基于L-系统并结合实测数据的几何建模方法可以较好地刻画幼龄杉木形态结构,所提L-系统的迭代步长法能直观地表达实际生长过程中杉木形态结构变化.     

基于参数L-系统的树木分支模式可视化模拟

对L-系统进行了简要介绍,具体分析了参数L-系统与随机L-系统.根据各自的优缺点笔者采用参数随机相结合的L-系统,对植物的分支模式进行了分析研究.分支是植物重要的生长形式不同种类的植物、同一植物的不同部分,具有不同的分支模式.一般的研究都是基于两个分支的植物进行的,然而现实中的植物并非只有两个分支,针对这一点再结合合轴模式的特点与达芬奇定律构造了随机参数L-系统来表达植物的分支模式,从而生成的图形更贴近自然,在可视化模拟过程中,增加了旋转函数,可以对生成的图形进行旋转,从而可以清晰地看到图形的各个分支.     

XML-based Framework of Parametric Design for Typical Parts

Parametric design of typical parts holds a very important position during process of product designs. In order to develop a parametric design system of typical parts compatible with heterogeneous CAD systems, this paper presents a framework of a network-oriented design system of typical parts, enabled by eXtensible Markup Language （XML）, capable of providing parametric design. Firstly, an overview of the framework is presented. In order to map the part feature hierarchy tree of 3D model into an XML tree, an XML-based part template is introduced. The methods of XML-based parametric design and parametric design navigation are described. Finally, an application example of prototype system under the Pro/Engineer platform is given. The application indicates that the proposed framework is valid for parametric design of typical parts/components in heterogeneous CAD systems.     

基于L系统的三维树的改进建模方法

基于L系统的树的建模方法是一种基于符号的重写系统,它是一种常见树木建模方法,但是由此生成的树的模型相对简单,缺乏对树枝的粗细、分叉角度等细节信息进行有效进行控制,真实感不够强.文章提出一种基于L系统的树的改进建模方法,在模型构建过程中,对树枝的粗细度、长度以及分叉角度等细节信息进行控制,并拓展到三维空间,实现了三维树模型的真实感绘制.     

L—系统生成树的计算机模拟

讨论L-树描述系统(简称L-系统),建立了L-系统生成树的算法及叙述其设计思想,并用TURBO PASCAL加以实现。     

基于三维模型的枇杷冠层光截获模拟与分析

利用点云数据与L-系统规则结合建模的方法,生成精细与高真实感的枇杷果树模型;利用辐射度模型模拟计算了枇杷冠层截获的光合有效辐射（PAR）,并从受光面积与光合速率的角度对不同冠形的枇杷冠层光截获效率进行了定量化分析。结果表明：植物冠形对于入射光的响应有明显差异;经过比较,枝叶排列较为开阔且均匀的冠形光截获量与光合速率更优,冠层整体日平均直射PAR与散射PAR分别为154.77 umol·m-2·s-1与47.20 umol·m-2·s-1,日最高光合速率为3.97umol·m-2·s-1。模拟结果与实际情况基本一致,合理可信。研究结果可为农业生产管理以及果树形态设计提供了科学依据与参考。     

基于知识工程的轮对骨架模型设计

以CATIA为设计平台,运用自顶向下的设计技术对轮对进行基于知识的参数化骨架模型设计,运用CATIA发布功能对骨架模型进行了开放处理,保证了骨架模型与零件实体之间的关联关系。在轮对重要配合关系不变的情况下,通过对骨架模型的变更就能够实现系列化轮对模型的生成,有效地节约了建模时间,提高了轮对设计效率。     

一种深度学习网络的树木点云骨架重建方法

基于激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)数据重建树体三维模型并精准获取林木空间枝干结构参数是精准林业发展的必然趋势。本研究面向激光点云提出了一种融合基于晶格投影的深度学习网络,以及面向提取的枝干点云的树木模型骨架重建的方法。该深度学习网络包括旋转不变性模块、晶格投影与重心插值模块,多尺度变换与卷积操作层,通过将旋转变换后的点云晶格投影到三个坐标平面上再分别重心插值获得变换系数,解决了三维点云因排列无序而造成空间卷积困难的问题。以海南多类树木为研究对象,首先,把带枝叶标签的林木点云基团带入构造的深度学习网络中训练网络参数,实现测试样本中的林木数据的枝叶分离。其次,对分类后的树木枝干点云垂直分层并空间聚类,获取每层的聚类中心点并按相邻层中心点距离最小原则实现骨架链表构造,同时采用自适应随机抽样一致（random sample consensus,RANSAC ）方法来计算的圆柱体拟合半径,以重建树木的各级枝干。最后,根据中心点连通的链表结构以及角度变化最小准则自动识别树木中的主枝干和各个一级分枝。通过与实测数据比对验证表明,深度学习枝叶分类准确率为91.31%,高于传统的机器学习分类方法7%左右。算法得到的橡胶树一级枝干直径与实测值比对为：决定系数（coefficient of determination, R2）=0.92, 均方根误差（root mean square error, RMSE）=0.64cm, 相对均方根误差（relative root mean square error, rRMSE）=6.39% ;相应的一级枝干与主枝干的分枝角与实测值比对为：R2=0.91, RMSE=3.32°, rRMSE=7.81%。本研究设计了深度学习网络与计算机图形学的算法快速精准从地基点云中重建树木的骨架模型,精度吻合实际测量值,具有一定推广价值。     

基于机械零件三维模型骨架相似性度量算法

提出了一种基于机械零件模型骨架的检索方法.将零件库中提取的机械零件进行预处理去倒角、圆角以及圆孔等,保证处理之后得到无中空结构的零件模型;运用电场法对预处理后的零件模型骨架提取,得到完整的骨架模型;利用骨架树匹配计算出零件模型相似度.试验证明该方法能够快速实现零件模型骨架检索.