由稀疏至稠密的多图像3D重建的实现

给出了一种由稀疏至稠密实现3D模型的重建方法.首先对采集的多幅图像进行2D特征点提取,通过基于绝对二次曲面的分层重建方法建立相关投影矩阵;然后利用标定的投影矩阵对2D特征点进行逆投影生成稀疏的3D空间点,进一步扩展3D点的邻域生成稠密点集;最后经滤波后生成精确3D目标模型.实验结果表明重建的物体可视性较高.     

基于人脸特征点和线性回归的3D人脸姿态估计方法

改进传统的活动形状模型法,准确地提取人脸特征点后,利用人脸特征点初步估计人脸姿态,以初步估计值为初始值,通过线性回归迭代算法,精确估计3D人脸空间姿态。实验结果表明,本文提出的新方法不仅可以获得稳定和唯一的3D人脸空间姿态．而且与同类方法比较具有较好的姿态估计精确度。     

基于多分支特征融合的车载激光雷达3D目标检测算法

该文基于多分支特征融合的3D目标检测算法将无序的点云划分为规则的体素,利用体素特征编码模块和卷积神经网络学习体素特征,再将稀疏的3D数据压缩为稠密的二维鸟瞰图,最后通过2D骨干网络的粗糙分支和精细分支对多尺度鸟瞰图特征进行深度融合。该文实现了对多尺度特征的语义信息、纹理信息和上下文信息的聚合,得到了更加精确的原始空间位置信息、物体分类、位置回归和朝向预测,在KITTI数据集上取得优异的平均精度,并在保持一定帧率的同时具有较强的稳健性。     

变精度粗糙集与粗糙集属性约简特征比较

通过具体问题,阐明了经典粗糙集模型分类质量、相对正域、决策类下近似具有非单调递减特征,变精度粗糙集模型在约简过程中分类质量和相对正域会出现跳跃现象,约简过程具有不稳定性.需要针对3者分别建立模型,使属性约简变得多样化.     

一种注意力融合的多尺度点云分类网络

针对传统点云分类网络不能较好结合全局特征和局部特征信息、导致分类精度不够高的问题,提出一种包含注意力机制的特征融合模型。通过构建多尺度网络,增大网络感受野,从而获得不同程度特征。采用注意力机制进行特征融合,使得局部特征和全局特征相互补偿,增强特征描述符的语义丰富性,获得上下文有效信息,以此提高整体的分类精度。在公开数据集ModelNet 40上对该算法进行验证,取得92.85%的分类精度,验证该网络模型的可行性。     

基于3D点云的卫生陶瓷坯型识别系统设计与实现

提出了一种基于3D点云数据的卫生陶瓷坯型识别系统。该系统首先通过结构光3D相机获取点云图像,然后通过对点云图像进行预处理、分割和特征提取等步骤构建基于卫生陶瓷坯的特征信息库,最后将待测试型号的陶瓷坯与特征库信息进行比对,完成对其型号的识别。通过实验测试,该系统对卫生陶瓷用品具有较高的识别率,可以满足工厂实际生产的需要。     

基于Cult3D的数码摄像机使用介绍系统设计与实现

通过虚拟现实构建软件实现摄像机展示系统的完整过程,详细描述在三维建模软件中建立摄像机模型,在Cult3D实现虚拟环境下摄像机的虚拟操作,并探讨了3D MAX与Cult3D的接口,以及Cult3D文件进行网络发布的问题。     

基于 DenseNet 的人脸脸型分类研究

脸型在三维人脸重建、人脸识别与检索等领域有着重要应用。针对脸型分类问题提出一种基于傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符的 DenseNet 网络脸型分类方法。通过主动形状模型方法定位得到人脸边缘轮廓点,分别使用傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符将轮廓点数值化为一维向量,并将其输入 DenseNet 网络进行训练,实现脸型分类。通过实验对比分析,该方法能够充分挖掘人脸形状信息,有效提高脸型分类准确率,同时避免旋转、尺度等影响。     

用于交通运营管理的实时交通流状态分类高斯混合模型

采用高斯混合模型GMM,同时以交通流量、平均速度和密度3种交通流宏观特征为指标,对交通流状态进行聚类和分类.和其他聚类分类方法比较,高斯混合模型是结构化的模型,适合于各种情形交通流参数.高斯混合模型中子类的个数通过Gap统计量结合交通流的领域知识加以确定,而模型的其他参数则由E-M算法进行估计.所建立的GMM模型可以作...     

融合个体识别的3D点云语义分割方法研究

3D点云能清晰、直观、准确地反映真实场景,其中卷积神经网络、随机森林分类器等都是用于3D点云语义分割的主要研究方法,均取得了良好的实验结果。但是到目前为止,在复杂丰富的3D实景中如何实现分割的多通道化还有很大的研究空间。基于此首先介绍了一种精巧、简单的3D点云语义分割框架,然后提出了一种通过学习语义感知的点级个体嵌入方法,将属于同一个体的语义特征融合在一起,使得每个3D点的语义预测更精确,同时实验结果也说明了这种融合个体识别的语义分割方法是可行的有效的,在精度上较PointNet++结构提高了3. 9个百分点,在速度上处理同样4096个点云数据的速度比先进的SGPN结构快约4倍。     

基于三维双路径网络与K均值聚类算法的肺结节良恶性鉴别方法（英文）

目的：为了提高肺癌早期诊断的准确性,本文使用机器学习,可以有效地帮助放射科医生区分肺结节的良恶性。创新点：基于三维双路径网络（3D DPN）辅助K均值聚类分析区分良恶性肺结节,类别分析可以有效地表示良恶性肺结节的多种潜在亚型。方法：在这项研究中,我们提出了一种基于3D DPN并辅以聚类分析来识别良恶性肺结节的新分类方案。首先,根据四位放射科医生的标注结果,从计算机断层扫描（CT）图像中截取以肺结节为中心,尺寸为64×64×64的像素单元;并训练pre-3D DPN模型提取卷积神经网络（CNN）特征。随后,采用随机森林特征选择算法滤除不相关的特征,并采用K均值聚类算法生成聚类标签。最后,使用具有新聚类标签的数据训练3D DPN对肺结节进行良恶性分类。结果：使用肺影像数据联盟-影像数据库资源计划（LIDC-IDRI）数据库中的966个肺结节进行实验验证,最终所提方法的分类准确率、敏感度、特异度及接受者操作特性曲线（ROC）下面积（AUC）分别达92.86%、94.44%、91.94%及96.43%。此外,从上海胸科医院（SCH）收集了67个结节进行临床验证,获得的准确率为86.57%。结论...     

变精度粗糙集与粗糙集属性约简特征比较

通过具体问题,阐明了经典粗糙集模型分类质量、相对正域和决策类下近似具有非单调递减特征,变精度粗糙集模型在约简过程中分类质量和相对正域会出现跳跃现象,约简过程具有不稳定性.需要针对三者分别建立模型,使属性约简变得多样化.     

基于FLAC3D的滑坡稳定性数值模拟分析

在介绍FLAC3D基本特点的基础上,利用FLAC3D软件对万州安乐寺滑坡在水库不同蓄水位条件下的滑坡稳定性进行了流-固耦合模拟分析研究.通过建立数值计算模型和选择合理的参数,模拟得出滑坡体的塑性区分布特征和剪应变增量集中带的发展趋势.运用三维耦合分析,对水库不同蓄水水位条件下的滑坡稳定性做出评价,为滑坡的治理提供了必要的理论依据.     

基于BIM技术的工程施工资料集成管理研究

建筑信息模型BIM(Building Information Modeling)技术是建筑业信息化未来发展的主要方向,为更好地推广BIM技术在工程施工资料集成管理的应用,本文通过研究BIM技术在施工资料管理的应用流程,应用Revit软件建立3D的BIM模型,将工程实际进度集成到模型中建立4D的BIM模型,项目参与各方可以随时在这个共享的4D的BIM模型上进行资料的获取、维护和管理.     

浅谈建筑幕墙施工质量的控制要点

幕墙是建筑物外围护墙的一种形式,它一般不承重,其特点是装饰效果好、重量轻、安装速度快,有利于实现外墙轻型化、装配化.幕墙工程在我国曾一度出现混乱状况.为加强建筑幕墙的施工质量控制,本文通过分析建筑幕墙的概念及特点,对如何有效提高幕墙施工质量提出了几点建议.     

基于散乱点云数据的三维精细建模

离散点云数据缺乏空间的拓扑结构,不能清晰表达目标物体表面的形态特征,采用Geomagic软件直接对散乱的点云数据进行建模时容易导致拓扑关系混乱,且建立的模型不准确.因此,采用数据格式转换的方法进行模型构建,首先构建空间三角网,建立空间点之间的拓扑关系,将离散点的"txt"格式文件转换为"obj"格式的文件,然后在Geomagic软件中进行三维建模,通过与原始模型进行比较,新方法建立的模型能表达物体表面的特征.     

基于神经网络的姿态识别算法

公共场所视频监控网络部署日益完善,智能视频监控技术在安防、交通等领域作用越来越大。针对视频监控数据中的人类目标,提出一种基于计算机视觉的姿态识别方法。通过YOLO算法和AlphaPose模型完成对视频中人类目标检测识别以及姿态估计,在此基础上分析人体关节之间的角度对姿态分类的影响,从中提取有效的分类特征,构造并训练5层神经网络模型,完成对站、坐、躺最常见3种姿态分类。实验结果表明,训练得到的神经网络模型准确率达到85%以上,识别速率大约为每秒30帧,在安防监控、检测人员摔倒、疾病报警等方面具有一定应用价值。     

基于SolidWorks的非圆齿轮3D设计与3D打印

文章分析非圆齿轮的结构参数特征,完成了非圆齿轮的3D设计,利用SolidWorks软件建立非圆齿轮的三维模型,并生成STL文件,最后采用3D打印技术打印出非圆齿轮。文章提出的方法与实验为非圆齿轮的智能加工提供了新思路。     

X3D在GPS教学中的应用研究

在GPS领域,空间模型多、运动复杂抽象,给学习者带来诸多困难。良好的教学模型在GPS教学中起着重要的作用,但已有的方法或工具建立的各种模型都存在某方面缺陷。本文简述X3D的起源及发展,介绍利用X3D建立GPS教学虚拟场景的步骤,并用具体实例说明X3D在GPS教学中的应用。     

我国高等学校分类的实证研究——以北京市普通高校为例

高等学校分类标准的选取以高等教育的职能为基本依据:分类基本类型名称直接以授予学位的层次来命名;分类指标体系的建立以高校行为特征的具体数据为依据.按照以上基本思路,以北京市58所普通学校的具体数据为例,通过运用计算集中度和聚类分析等方法建立高等学校分类指标体系,得到北京市普通高校分类类型的分布和各高校的类型归属.