基于SysML的作战场景监测仿真研究

当前作战场景监测仿真领域中存在的问题（诸如多元要素无法统一表达、状态无法清晰监控、仿真模型数据交互太过单一等）依然没有很好的解决方案．为此,以作战场景为研究对象,遵循模型的系统工程思想,提出基于SysML(Systems Modeling Language)的作战场景监测仿真的统一流程框架．利用SysML扩展机制,结合作战场景领域知识,设计了一套作战场景的领域元模型;通过领域元模型构建了作战场景模型;提出并实现了一种可以实时监测作战场景中状态数据的方法,使数据与模型产生交互;并通过一个作战场景验证所提方法的有效性和可行性．     

基于场景模型的双目相机动态检校方法

提出了一种基于场景模型的双目相机内、外方位元素的动态检校方法.初始检校过程构建了场景全局三维模型并以此为基础分别初步解算内、外方位元素,然后进行联合优化;更新检校过程利用已建立的场景模型,恢复场景模型与影像的关联,再通过联合优化更新相机的检校参数.实际场景实验验证结果表明:该方法的检校完整度优于基于即时定位和地图构建(SLAM)的检校方法,精度优于传统棋盘格检校方法.     

利用扩展的Petri网模型形式化业务场景模型

UCM模型作为一种图形化的业务场景模型,其场景设计可以表示需求和产生规格,驱动设计和系统演化,UCM模型的正确性影响软件开发的质量.鉴于形式化模型可以验证其正确性,提出了一种利用扩展的Petri网模型,应用模型驱动实现业务场景模型的形式化方法.该方法通过细化Petri网模型中的Transition结点,从而有效的描述业务场景模型中的路径决策和动态行为.通过对UCM模型和扩展的Petri网模型的抽象语法定义,利用模型驱动方法定义了UCM模型元素形式化映射为Petri网模型元素的规则,并根据其规则设计了映射算法;在Eclipse平台上使用ATL语言实现了模型的形式化映射;应用Web Payment实例演示了UCM模型的形式化分析结果.     

从场景描述到场景目标模型的转化方法

为了弥补场景建模存在的缺陷,提出了一种从场景描述到场景目标模型的建模方法。介绍了场景描述语言的一些规则,对场景进行完整性检查,给出场景转化成目标模型的方法以及对该方法进行场景建模的评价。     

一种数字矿山快速漫游的层次建模方法

针对虚拟数字矿山中三维场景渲染速度问题,以提高漫游过程细节层次的建模速度为目标,通过对三维场景中各模型的相关性定义,提出了一种快速结构分层建模方法。首先利用漫游场景中规则模型的视点相关性组织细节层次,通过结构分层有效组织和管理矿山漫游三维场景,从而减少场景程序文件容量;其次利用视点相关性提出的动态权系数算法,计算矿山各结构分层动态显示系数;以简单、快速的方式构建动态变化下的场景模型,实现数字矿山各结构块不同细节层次显示的虚拟漫游。实验结果表明,该方法能够有效减小程序文件,实现数字矿山三维场景的快速漫游。     

基于特征点提取的影视动画场景色彩搭配系统

为提高影视动画场景色彩搭配效果,提出基于特征点提取算法的影视动画场景色彩搭配系统设计方法,构建影视动画场景色彩搭配的视觉认知模型。使用辅助视觉图像采样模型提取影视动画场景色彩搭配图形的辅助视觉元素特征空间结构,结合影视动画场景色彩搭配图形的三维分布特征量;利用特征点提取算法建立影视动画场景色彩搭配视觉元素RGB特征分解模型;通过视觉信息参数融合和三维视觉重建的方法,进行影视动画场景色彩搭配系统的软件平台开发,设计影视动画场景色彩搭配系统,采用三维重建软件,实现影视动画场景色彩搭配系统的视景仿真开发设计。仿真结果表明,设计的影视动画场景色彩搭配系统输出稳定性较高,可靠性较好。     

基于MRF与纹理特征的图像深度信息估计

提出了一种基于马尔科夫随机场(MRF)模型与多尺度纹理特征的单幅图像深度信息估计方法,该方法采用了Laws滤波器分别对图像的边缘、梯度、点进行滤波,捕捉二维场景图像中不同尺度的纹理能量以获得深度信息的特征.并根据纹理特征在不同尺度范围的不同值,计算出纹理线索与场景深度间的概率关系,在此基础上,构建MRF概率模型.MRF模型通过分析邻域系统和设计迭代准则很好地描述了纹理特征与场景深度之间的关系,最后通过迭代算法获得二维场景图像的深度信息.实验结果表明,该方法对场景深度信息的提取具有较好的效果,对于二维场景图像的场景结构、空间布局的约束较少,算法鲁棒性好.     

一种新的红外纹理生成方法

为解决大规模背景场景纹理生成中的问题,结合纹理数据和物理模型,提出一种新的红外纹理生成方法.分析背景红外成像模型,通过建立背景温度模型、辐射模型、灰度映射模型,得到不同天气、任意时段的红外灰度值;利用可见光纹理图像,结合统计方法提取灰度空间分布,合成红外纹理.通过调节合成因子,可以生成具有红外辐射信息又不乏灰度空间变化信息的红外场景仿真图像.实验结果表明:该方法有效解决了实测数据获取困难,复杂建模耗时耗力、计算误差大的问题;生成的红外场景可视化效果大大提高,同时也能真实反映场景24 h温度变化规律.     

基于场景元模型的需求可追踪性研究

在软件需求获取阶段,涉众可能会不断更改他们的需求甚至提出新的需求。针对软件需求不断变更的问题提出了一种基于场景元模型的解决方法。该方法利用场景元模型中定义的元素及其关系建立需求中的可追踪性,通过计算变化追踪矩阵查找需求变更时影响的其他因素,最后验证了所建立追踪关系的正确性。通过场景元模型的方法在需求的各个元素之间建立可追踪关系,可准确找到需求变更时波及到的其他元素,提高捕获需求的效率和准确性。     

基于STK和GIS的航天发射场三维场景仿真技术研究

深入研究了使用STK联合GIS实现航天发射场三维场景仿真的方法途径,阐述了场景对象三维模型、地形高程数据、地表纹理数据、地理信息矢量数据的运用和优化方法,通过具体应用效果展示,表明该技术对航天发射进行三维场景仿真效果逼真、专业性强、前景广阔。     

基于迁移学习的高分辨率遥感影像场景分类研究

对于小样本集合的遥感影像场景分类问题,采取了一种基于迁移学习的卷积神经网络高分辨率遥感影像识别方法,通过深度卷积神经网络Inception-v4在ImageNet上训练,得到预训练模型以及相应的初始化参数,随后将小样本遥感数据按比例划分注入预训练模型当中,根据样本集合特征,不断调整网络参数以便获得最佳识别分类模型.最后将本文的方法与现有的场景分类方法进行实验对比,测得该方法在UC merced land use场景影像数据集上取得97.92%的准确率,有效提高了高分影像场景分类精度.     

基于3dsMax和VRP的数字博物馆虚拟漫游系统设计与实现

介绍了利用点云数据在3ds Max中构建学校博物馆三维模型的思路、方法和流程,以及结合VRP平台建立虚拟漫游场景的步骤,列举了场景建立过程中遇到的问题及解决方法.一方面使用户可随着视角的变换观察整个场景的结构,另外还实现了漫游过程中的障碍物检测和碰撞检测功能,通过键盘和鼠标实现虚拟场景的人机交互控制,为虚拟漫游场景的构建工作提供了借鉴.     

考虑新能源不确定性多场景下互联电网停电风险评估

为了探究新能源出力不确定性对电网停电事故的影响并在互联电网中选择合适的新能源接入节点,提出了一种非时序蒙特卡洛停电事故演化模型和分场景研究新能源接入互联电网停电风险评估的方法。首先,对以风电、光伏为代表的新能源出力的不确定性进行建模;然后,通过非时序蒙特卡洛法得到新能源的出力,结合SOC-Power Failure模型形成了改进的停电事故演化模型;最后,利用该模型分多场景对IEEE118电网做了停电事故演化仿真,通过层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)法综合事故损失负荷概率(loss of load probability,LOLP)、事故损失负荷期望值(expected loss of load,ELOL)、事故相关节点期望值(expected power failure bus,EPFB)指标得到了综合性评估指标RISK,并利用RISK评估确定了新能源最佳接入场景,验证了模型的可行性及分场景仿真方法的实用性。     

认知行为理论视角下数字化场景互动影响设计

探讨了数字化场景下互动影响设计的问题,基于认知行为理论从用户使用场景出发挖掘用户需求,强调了注重用户体验和参与度的重要性。通过整合用户信息和构建预测模型,了解不同用户群体的需求和行为模式,提供更适合用户的服务和体验。文章还验证了模型性能,证明模型能够提供有效的设计策略和方法,从而提升数字化场景下互动影响设计的质量和效果。     

基于数据驱动的虚拟室内场景着色方法

近年来,随着三维模型资源的飞速增长,三维室内场景合成得到了广泛关注。目前计算机视觉领域中对场景布局知识学习和提取有较为丰富的研究,但忽视了场景合成中整体场景的色彩兼容性。因此,文中针对室内场景自动合成过程中的色彩设计展开研究,提出了一个基于数据驱动的室内场景着色模型。将室内场景着色过程中的颜色分配问题转化为优化问题,以参考场景的颜色主题作为约束条件建立了能量方程,求解得到场景内每个家具模型的颜色方案。结果表明,该方法能根据输入的参考场景图片自动合成布局合理且色彩和谐的虚拟室内场景。     

多光源非均匀光照场景的颜色恒常性

针对多光源非均匀光照场景,提出了一种新的颜色恒常性解决方法.首先将场景图像划分成若干较小区域,分别对各区域光源颜色进行估计,然后根据各区域对场景光源颜色的贡献合并为一种复合光源颜色作为场景光源颜色的近似估计,最后通过对角模型重构图像.实验结果表明,扩展的方法能够更好地解决多光源非均匀光照等场景的颜色恒常性问题.     

基于多层次概念格的图像场景语义分类方法

现有理论与方法在处理图像场景语义分类时,由于缺少对图像语义关系的深入挖掘,过分依赖视觉词典数量等原因,导致场景分类精度不高.本文提出一种基于多层次概念格的图像场景语义分类方法,将特征集转换成图像视觉形式背景,利用概念格的层次分类模型,通过层次映射关系,分别构建图像与视觉词集属性概念格,在此基础上通过动态调整阈值参数,获取分类精度概念外延阈值,得到具有较高分类精度的场景语义视觉模型.实验结果表明,该模型在精确度指标上有所提高,文中方法切实有效.     

基于趋势场景缩减的水风光协同运行随机模型

针对水风光资源集趋势性和随机性于一体的特点,在同步回代缩减方法的基础上引入重叠、加权的趋势拟合操作,提出趋势场景缩减方法,并通过算例验证了所提方法的有效性和优越性.构建了基于概率的水风光多目标协同运行随机模型,给出了发电量最大化和出力波动最小化目标函数以及资源类、电站类和系统类等约束条件的数学表达和模型求解步骤,结合实例分析了模型优化结果可兼顾多个目标和多种典型场景的特点,并通过对比优化结果与客观实际进一步验证了所提方法和模型的有效性.     

面向仿真的虚拟现实开发平台的设计

设计一个适用于仿真环境的虚拟现实开发平台,以简化虚拟应用程序的开发。采用面向对象的方法和分层结构进行设计,利用树形结构虚拟场景,通过仿真引擎进行渲染。比较好地解决对象行为和几何模型的分离,增强了平台的通用性。树形场景结构的组织适合描述虚拟世界模型。     

基于深度学习的非约束场景多车牌识别方法研究

为解决非约束场景下的车牌识别精度问题,提出一种能够适应非约束场景并识别不同类型单车牌以及多车牌的自动车牌识别模型。该模型应用数据迁移技术,通过YOLOv5检测车辆并通过后处理筛选有效车辆目标,经检测并矫正后,通过ResNet18以及双向长短期记忆网络BLSTM网络结合连接时序分类损失CTC识别车牌字符。在模型训练过程中使用数据增强技术进一步提高了模型性能。该模型在CCPD以及AOLP的多个子数据集上进行了测试,展现出了优于其它方法识别精度和识别速度。