虚拟吊装碰撞检测算法

为解决汽车起重机虚拟吊装中碰撞问题,本文通过对虚拟吊装碰撞检测算法分析,选择AABB包围盒方法对空间中物体包围并对汽车起重机设计层次包围盒树完成虚拟吊装碰撞检测。     

一种快速混合碰撞检测算法研究

为提高虚拟环境的临境感和真实感,对其中的关键技术碰撞检测进行研究,提出了一种快速碰撞检测算法。复合层次包围盒碰撞检测能发挥不同类型包围盒碰撞检测的优势进行检测,但不能充分利用当前图形硬件的快速并行计算的优势;基于流的碰撞检测算法可充分发挥后者的优势,但会造成许多冗余检测。提出的新算法将复合层次包围盒碰撞检测算法与基于流的碰撞检测算法相结合：在预处理阶段构造复合层次包围盒树,然后利用复合层次包围盒碰撞检测算法进行初步检测快速排除不可能相交的物体对,接着利用基于流的碰撞检测算法对得到的碰撞子集进行精确求交,得到碰撞检测的结果。实验通过与RAPID和原始的基于流的碰撞检测算法进行比较,证明该算法能有效进行实时碰撞检测。     

一种STL中交错三角片的识别与删除算法

介绍了一种基于STL表示的三角网格模型中交错三角片的识别与删除算法.该方法首先对STL三角网格模型重新建立拓扑关系;接着将网格模型包围盒划分成若干个小的立方体包围盒,并记录和各立方体包围盒相贯的三角片ID号;然后检测单个立方体包围盒中的三角片包围盒空间是否重叠,在空间重叠的基础上进一步检测两个三角片是否交错;最后将所有标志为交错的三角片及其拓扑关系删除.算例结果证明了该算法的可行性和高效性,并优化了逆向工程相关应用中三角网格模型的质量.     

基于光栅投影和点云体积计算的过度包装检测系统

为了实现商品过度包装的无接触检测,本文设计了一种基于光栅投影的商品过度包装检测系统。首先利用投影仪和两个高分辨率摄像头,实现物体三维点云的获取,再提出物体点云的包围盒获取算法,计算物体的包围盒体积及三维点云体积,最后根据容积率和空隙率,检测商品包装是否过度。实验结果表明,系统能有效基于点云形状生成包围盒,点云体积计算准确度能达到95%,耗时比广泛使用的Poisson方法明显减少。     

基于包围盒的可变形物体碰撞检测算法

包围盒方法是当前虚拟现实技术中应用较广泛的碰撞检测算法。文中重点对包围盒算法中的轴向包围盒(AABB)法、方向包围盒(OBB)法和固定方向包包围盒(k-dops)法,从包围盒的构建、相交检测等方面做了详细分析,并从构造难度、相交测试复杂度、紧密性、变形体碰撞适用度、检测精度和应用范围等6个方面,对这3类方法进行了比较。根据比较结果,在应用中可选择性使用3类方法。     

基于字符包围盒特征参数的车牌定位分割研究

现有的车牌识别流程中,车牌定位和字符分割关联性较小,有效融合这两个过程可以提高检测的效率。为此,提出了一种基于字符包围盒特征参数的车牌字符定位分割算法。该方法首先使用高斯-拉普拉斯算子对车牌图像进行滤波和边缘检测,在此基础上,使用连通区域分析和轴对齐包围盒检测和表征边缘图像中的连通域,根据车牌字符的分布规律来筛选目标包围盒,最后基于目标包围盒中心点对车牌字符进行倾斜矫正和定位分割。实验结果表明,该方法可以有效地定位车牌和分割字符,准确率可达到93.5%。     

基于蒙特卡洛法的红外坦克仿真

蒙特卡洛法求解红外辐射温度场正成为一个新兴热点。该方法最大的不足是计算量大、耗时过长,且其中大部分时间花费在统计每个单元发出的能束归宿上。文章引入层次包围盒技术,将目标划分为多个功能模块,再将每个模块分解成若干子区域。在统计每个单元发出能束的归宿时,首先判断能束是否与各级包围盒相交,如果相交再进行下一级包围盒或者单元的相交测试,否则直接跳过。这种方法可以极大地减轻运算量,提高运算速度。另外,文章还描述了采用的随机发射点产生算法,并分析了性能特点。在此基础上,进行了坦克目标的红外可视化建模与仿真,并给出了仿真结果。     

基于连通域标记的目标检测算法设计与实现

在图像目标识别和跟踪任务中,连通域标记算法的设计优化主要体现在执行速度、存储空间和逻辑判断次数三个方面,因此提出并实现了一种基于一次逐像素扫描连通域标记的单目标检测算法。算法结合包围盒和单目标图像检测的特点,只需单行的图像缓存空间,同时简化复杂的等价标号替换操作,目标的判断准则为目标图像连通区域面积最大化,最终以包围盒形式给出目标位置。FPGA仿真结果表明:该方法资源占用率小,检测一幅图像的总时钟周期数为M×N×4(M,N分别为图像行列数),适用于单目标图像的实时识别与跟踪。     

三维视景仿真的包围盒碰撞检测算法优化

提出了从全局搜索过程和局部搜索过程两方面来改进基于AABB包围盒的三维视景仿真碰撞检测算法的方法.在全局搜索过程中,利用帧与帧之间的关联特性,对检测算法进行优化,记录当前对象的碰撞信息以供下一帧的碰撞检测使用.在局部搜索过程中,介绍了基于垂线的三角形与包围盒相交测试算法.实验结果证明,算法加快了碰撞检测时间,提升了检测...     

基于有向包围盒的尺度点云配准算法

为了提高激光点云的配准精度和效率,解决两片点云之间存在尺度变换的配准问题,提出了一种基于有向包围盒的尺度点云配准算法.首先,分别生成两片点云的空间有向包围盒,利用两个包围盒对应边的比值计算尺度因子.然后,将目标点云包围盒进行尺度放缩,再利用包围盒对应顶点的关系计算旋转矩阵.同时,引入点云的单位向量和,以单位向量和之间余...     

一种基于等距线的碰撞检测算法

碰撞检测是虚拟现实场景模拟中的关键技术之一.文中试图在投影包围盒交集内通过判断等距线与投影线交点个数及位置的方法来构建一种高效优化的碰撞检测算法.该算法在适应虚拟环境的实时性要求的同时,减少了误判的产生.     

基于提升小波的自适应阈值边缘检测新算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等缺点,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;对分解后的图像低频部分用提出的改进提升算法进行边缘检测,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测边缘;通过将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到一个组合边缘,最后细化图像边缘。实验证明,这种方法相对于传统小波分析有着计算量小,计算速度快和要求存储空间小等诸多优势,同时,也能做到不丢失图像信息,保证了边缘的连续性和封闭性,检测效果较好。     

基于EMRP算法的多UAV协同航迹规划

为解决作战环境中的多无人机协同航迹规划问题,提出一种基于层次分解策略的航迹规划方法.通过骨架化算法生成规划空间,利用基于进化计算的多航迹规划(EMRP)算法为各UAV找到K条备用航迹,实现了利用EMRP算法与数学形态学相结合解决多UAV协同航迹规划问题,并对生成的初始航迹进行平滑处理,得到满足UAV机动要求的可行航迹....     

基于双模全卷积网络的行人检测算法(特邀)

在近距离行人检测任务中,平衡算法的检测精度与检测速度对于检测算法的实际应用有着重要意义。为了快速并准确地检测出近景行人目标,提出了一种基于模型融合全卷积网络的行人检测算法。首先,通过全卷积检测网络对图像中的目标进行检测,得到一系列候选框;其次,通过弱监督训练的语义分割网络得到图像的像素级分类结果;最后,将候选框与像素级分类结果融合,完成检测。实验结果表明:算法在检测速度与精度方面都具有较高的性能。     

Non-maximum suppression for object detection based on the chaotic whale optimization algorithm

Non-maximum suppression (NMS) as a post-processing step for object detection is mainly used to remove redundant bounding boxes in the object and plays a vital role in many detectors. Its positioning accuracy mainly depends on the bounding box with the highest score, and this strategy is difficult to eliminate the false positive. In order to solve the problem, this paper regards the post-processing step as a combinatorial optimization problem and combines the chaotic whale optimization algorithm and non-maximum suppression. The chaotic search method is used to generate an initial combinatorial solution, and the whale optimization algorithm is discretized to create an updated combinatorial strategy. Under the guidance of the fitness function, the optimal combination is searched. In addition, the method of difference set area (DSA) is proposed to optimize the final detection result. The experiment uses the current mainstream framework Faster R-CNN as the detector on PASCAL VOC2012, COCO2017 and the Warships datasets. The experimental results show that the proposed method can significantly improve the average precision (AP) of detectors compared with the most advanced methods.     

Nonnegative matrix factorization for rapid recovery of constituent spectra in magnetic resonance chemical shift imaging of the brain

We present an algorithm for blindly recovering constituent source spectra from magnetic resonance (MR) chemical shift imaging (CSI) of the human brain. The algorithm, which we call constrained nonnegative matrix factorization (cNMF), does not enforce independence or sparsity, instead only requiring the source and mixing matrices to be nonnegative. It is based on the nonnegative matrix factorization (NMF) algorithm, extending it to include a constraint on the positivity of the amplitudes of the recovered spectra. This constraint enables recovery of physically meaningful spectra even in the presence of noise that causes a significant number of the observation amplitudes to be negative. We demonstrate and characterize the algorithm's performance using 31P volumetric brain data, comparing the results with two different blind source separation methods: Bayesian spectral decomposition (BSD) and nonnegative sparse coding (NNSC). We then incorporate the cNMF algorithm into a hierarchical decomposition framework, showing that it can be used to recover tissue-specific spectra given a processing hierarchy that proceeds coarse-to-fine. We demonstrate the hierarchical procedure on 1H brain data and conclude that the computational efficiency of the algorithm makes it well-suited for use in diagnostic work-up.     

星载AIS检测概率计算模型与算法分析

针对国外星载AIS(Automatic Identification System)系统由于时隙冲突导致检测概率降低的问题,提出了一个检测概率计算模型.通过分析影响检测概率的各种因素,得出概率计算的算法,并对算法进行了理论分析.对于某个具体的星载AIS系统,将系统参数代入到该模型中,可以得到该系统的检测性能,从而为实际...