基于Web的时变体数据的体绘制方法

传统Web体绘制方法主要集中在利用服务器端进行预处理和绘制任务,浏览器端仅用于呈现绘制结果,这样会造成服务器负载过高,同时,当绘制参数发生更改时,必须向服务器请求新的绘制结果,这样也易受网络延迟的影响。为了解决以上问题,实现在浏览器本地进行体绘制和交互,本文提出一种基于WebGL的体绘制方法,以时变体数据为例,在浏览器端实现光线投射体绘制算法。同时,为了提升绘制效率和减少内存占用,本文基于维度压缩方法,优化时变体数据的预处理过程。最后,本文设计了Web体绘制系统,引入暴风时变数据集以验证方法的有效性,结果表明,本文方法能够在浏览器本地对时变体数据进行体绘制,绘制时间在50ms以下,帧速率可达到50 FPS以上,同时支持实时交互,并且当绘制参数发生更改时,系统能够直接在浏览器端进行重新绘制。     

ARM Linux与WiFi的移动智能终端门禁系统设计

设计了一种基于嵌入式 ARM Linux平台和 Wi Fi通信的移动智能终端门禁系统,包括门禁装置和用户移动智能终端设备,其中门禁装置采用S3 C6410处理器,并以嵌入式 Linux为软件开发平台。移动智能终端设备则作为用户开门凭据,基于 Android系统开发门禁 APP,实现用户身份认证、注册和开门功能。测试结果表明,与现有门禁系统相比,该设计在安全性、可操作性和成本上有明显优势。     

LDV实验测量气冷环形涡轮叶栅内部流场

采用LDV对气冷环形涡轮叶栅流场三维平均速度进行实验测量,研究孔射流对环形涡轮叶栅流场的影响。实验结果表明,由于孔射流的影响,在孔下游靠近叶片表面处形成回流区,回流区速度随着下游距离的增加逐渐减弱,同时射流在与主流的掺混过程中产生反向涡对。在涡轮叶片的吸力面和压力面,由于壁面曲率、来流附面层状态和压力梯度的差异,射流与主流的掺混以及流场结构也有所不同。在压力面侧,射流与主流掺混形成的反向涡对比较明显,射流尾迹的影响范围也较吸力面大。     

高层建筑自动喷水计算浅谈

提出用矩形面积的保护方法计算高屋建筑自动喷水灭火系统,这种计算方法更符合火灾发生需要喷水救火的实际情况,更利于灭火。     

基于时空分析的微博演化可视化

针对海量增长的微博信息不利于快速查阅和筛选的问题,在分析微博数据特点的基础上,利用数据挖掘技术和信息可视化技术的有机结合,开发了基于时空分析的微博演化分析系统。该系统侧重于对热点事件所涉及的微博信息的演化分析,在关注热点事件从发生、爆发到最终消亡的同时,更加关注当前热点的微博用户群体的情感分析、关键用户追寻、发布时序分析,并在侧重时间演化过程的同时关注于热点事件的空间地理信息分析。该系统广泛适用于普通微博用户、新闻机构、政府机关等单位。     

纳他霉素在气调保鲜草莓中的应用研究

采用10、20mg/L和30mg/L的纳他霉素对草莓果实进行处理后,按30%O2+6%CO2密封包装,在(2±1)℃条件下贮藏。结果表明:纳他霉素处理可有效控制果实表面霉菌数量,减慢叶柄叶绿素含量下降的速率,抑制果实有机酸与糖分的下降,较好地维持果实的营养,延长贮藏期,改善其品质。20mg/L和30mg/L的纳他霉素处理草莓后贮藏21d,腐烂率仅3.3%,品质优良。     

考虑工件分批的柔性作业车间调度及求解算法

针对柔性作业车间分批调度问题,建立了考虑工件分批的柔性作业车间调度模型,并提出混合遗传算法用于模型求解。首先,采用改进试探法确定划分的具体批次、柔性批量划分方法确定各个批次的实际批量;其次,采用双层编码机制对工序排序及机器选择同时进行优化,利用GLR机器选择法生成初始解;最后,混合遗传算法利用GA鲁棒性强与ABC算法对初始解依赖性不高、适应性强的特点在解空间内充分搜索较优解,并结合SA出色的局部搜索能力快速收敛到全局最优解。分析表明,改进试探法批次划分与柔性批量划分方法可明显缩短生产周期,同时也证明了所提算法的有效性和可行性。     

医用可吸收止血材料的功能化改性研究进展

介绍了国内外常用的生物医用可吸收止血材料(包括氧化纤维素或氧化再生纤维素、纤维素醚、壳聚糖、纤维蛋白胶等)的功能化改性及其应用,并对这些止血材料负载凝血酶、钙离子、多聚磷酸盐等的促凝血改性、与各种抗菌药物结合的抗菌改性和其他改性分别进行了介绍;最后对生物医用可吸收止血材料的功能化改性发展趋势进行了总结和展望。     

颜色保持的实时图像/视频去雾算法

针对目前去雾算法实时性较差,对天空等区域的处理不理想以及去雾后图像偏暗等问题,提出一种实时有效的去雾算法。首先,利用暗原色先验估计粗略透射率图;其次,下采样粗略透射率图并用优化的导向滤波得到改善的透射率图,以便实时处理更高分辨率的图像;然后,上采样改善的透射率图,并对其进行修正,得到优化后的透射率图,以解决暗原色先验不适于处理含有天空等大面积亮区图像的问题;最后,经过颜色保持的自适应亮度调整得到最终去雾图像。该算法时间复杂度仅是图像像素数的线性函数,对分辨率为600×400的图像,耗时约80ms。与基于导向滤波算子的暗原色先验的单幅图像去雾方法、基于中值滤波的快速去雾方法和带颜色恢复的多尺度Retinex(MSRCR)算法进行了对比,     

基于物理模型的低照度图像增强算法

针对低照度图像反转后为与雾天图像相似的伪雾图,其雾的浓度由光照情况而非景深决定这一特点,提出一种基于物理模型的低照度图像增强算法。该算法根据光照情况给出一种更加准确且快速的新方法估计伪雾图的透射率。首先,采用暗原色先验规律对伪雾图的环境光值进行估计,并基于光照情况对透射率进行估计;然后,基于大气散射模型还原出无雾图像;最后,对无雾图像反转得到低照度图像的增强结果,并对该结果进行细节补偿得到最终的增强图像。大量实验表明,与基于暗原色先验的增强算法、基于去雾技术的增强算法及带色彩恢复的多尺度Retinex算法相比,该算法处理效率更高且效果良好,信息不会丢失,可有效提高图像分析识别等系统的工作效率。