基于自然特征的增强现实注册算法

增强现实标志点注册算法需在场景中叠加各种标志,系统构造复杂.文中在深入研究机器人视觉伺服系统的基础上,提出了利用虚拟视觉伺服技术、基于自然特征的增强现实注册算法.利用特征点和图像矩作为图像特征,推导出了图像特征变化量与虚拟摄像机相对位姿变化量之间的关系矩阵(即图像的雅可比矩阵),实现了基于自然特征的三维注册算法.与混合跟踪注册算法、共面四点注册算法相比,文中方法具有更高的精度.     

插拔式变比例均匀取样器及气液两相流量计量

分流比是取样型多相计量装置的关键参数,传统取样装置取样比固定,难以适应现场工况变化.为实现取样比在线调节,提出一种插拔式新型取样器,分流孔数为20,直径为3 mm,沿主管管周均匀布置,取样截面上游设置螺旋器诱发来流形成均匀螺旋环状流,通过特殊设计的取样管可动态改变分流孔的连接方式从而获得期望的取样比.根据取样孔和主流孔...     

基于多尺度光流融合特征点视觉-惯性SLAM方法

为提高视觉-惯性导航系统在弱纹理环境下的鲁棒性和精度,结合特征点法精度高和光流法速度快的特点以及惯性信息,提出一种多尺度均匀化光流融合特征点法的视觉-惯性同时定位与地图(simultaneous localization and mapping, SLAM)构建方法。首先,改进快速特征点提取和描述(oriented fast and rotated brief, ORB)特征提取过程,采用多尺度网格化的方法提取ORB特征点并利用四叉树均匀分配特征点,提高特征分布离散性。其次,在帧间采用LK(Lucas and Kanade)光流法追踪特征点进行帧间的数据关联,在关键帧对特征点进行描述子的计算和匹配从而实现关键帧间的数据关联,保证算法速度的同时提高定位精度和鲁棒性。最后,基于光流法建立的数据关联得到的初始位姿为后端优化提供初始值,整合ORB特征点重投影误差、惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)预积分误差以及滑动窗口先验误差构建最小化目标函数采用滑动窗口非线性优化进行求解。实验表明,所提方法相比单目视觉惯性系统具有更高的定位精度和鲁棒性,定位精度平均...     

中国稀土镨元素的供需失衡问题——基于镨的物质流分析

基于动态物质流分析方法,以1990—2018年为时间边界,以中国大陆为空间边界,对镨的全生命周期流动情况和供需失衡问题进行了分析。结果表明：（1）1990—2018年中国累计开采超10万t的镨供下游产业应用,其中钕铁硼领域用镨量（6.9万t）占镨总用量的70%;(2)2009年以前,中国的镨供应充足（未登记消费3.1万t）,2009年之后镨供应缺口逐年增大（未登记生产2.4万t）;(3)镨的进口量和出口量均在增长,其中进口以稀土矿和镨的中间产品为主,出口以镨的中间产品和最终产品为主;（4）截至2018年镨的在用存量超过了3.7万t,其中有23%在空调、电声耳机和磁选机中,但回收不足。研究建议：（1）提升镨的回收能力,重点关注即将迎来报废高峰期的空调、电声耳机、磁选机、电机和消费电子;（2）优化镨贸易结构,提升镨贸易价值,加大镨原矿及初级产品进口,并适当控制其出口,以缓解镨供应压力来解决供需失衡问题;（3）合理布局低碳产业发展并通过探索钕铁硼永磁体替代产品推动去镨钕技术发展。     

长江三角洲虚拟旅游流空间格局及其影响因素分析

旅游流作为地理学与旅游学的交叉领域,一直是旅游地理学研究的重点问题.当前旅游流研究多从现实角度探讨,未考虑到虚拟网络空间中的信息流动,缺乏对虚拟旅游流格局及其影响因素探索.本文将百度指数中的搜索指数作为虚拟旅游流分析数据,利用ArcGIS和Geoda软件解析了长江三角洲虚拟旅游流空间格局,通过模型对比选取半参数GWR模...     

基于D3D的三维游戏引擎的设计与实现

设计了一种基于Direct3D的三维游戏引擎的框架结构及各个模块的相互关系.并给出了纹理映射、加密解密、GUI的设计、和系统接口的实现方法.     

PKI中证书路径构造算法研究

建立在公钥基础设施上的用户只有通过证书路径才能获得公钥证书,并对证书进行验证,然后利用有效的公钥进行信息处理。分析现有基于图论的证书路径构造算法的基础上。提出了CA间相互协作的动态路径构造算法。     

结构光三维曲面重构

提出了一种基于结构光三维视觉的曲面重构方法。探讨了摄像机的标定、光平面的标定。并利用经物体表面调制过的结构光条纹作为物体三维信息传递工具,以CCD摄像机作为图像获取器件,通过计算机软件处理,对调制过的光栅条纹进行分析解码。最后通过已标定的系统获取物体的三维曲面数据。     

用原子力显微镜观察活海马区神经元三维超微结构

在液体环境中,利用原子力显微镜成功地对体外培养的大鼠海马区神经元进行了超微结构的成像研究。分别获取了活海马神经元胞体、轴突、树突以及生长锥等结构清晰的原子力显微图像,并对其三维结构进行了定量分析。为进一步利用原子力显微镜研究海马神经元打下了基础。     

基于地面激光点云数据的单木三维重建方法

目的 使用地面三维点云数据,提出一种单株树木三维网格模型重建方法,为精准获取测树因子提供技术支撑。 方法 对获取的点云进行预处理,使用k-d树构建近邻关系图,用Dijkstra算法求算出子图的根。检测出有效路径后,使用探测半径计算关键路径。计算树枝骨架,然后对初始骨架进行Bezier曲线半径平滑,得到平滑的骨架,再将骨架连接,使用半径平滑和圆柱拟合减少点云密度小造成的拟合不足的情况,能够最大限度保留树枝的细节。结果 使用3株落叶松点云数据构建了树枝树干表面网格模型,重建了树木三维结构。将树干、树枝的三维网格模型与点云匹配后,效果较好;所构建的模型能够进行细小枝条的重建,而不是模拟细枝,通过观察重建结果,一级枝的重建效果非常好,大的二级枝也能得到很好的展示;整套算法计算快速,计算时间与枝条的复杂程度、连接关系有关。结论 基于关键路径探测的方法能够很好地构建树木的三维网格模型,可以用于单株树木测树因子的精确提取。