三维地震数据场的并行体绘制算法

光线投射算法是一种应用广泛的体绘制基本算法,其存在的主要问题是绘制速度较慢.为了提高光线投射算法的绘制速度,利用光线间和光线内的并行性,结合三维地震数据场的特点和文件存储特性,提出了一种基于工作站机群的三维地震数据场的并行体绘制算法.地震油气解释实际应用表明本算法能满足地震解释的要求.     

降低钻井风险和增加储层钻遇率的地震导向钻井新技术

在钻井之前,需要利用地面地震资料和邻井资料进行建模、成像和物性反演,据此确定井位并进行井轨迹设计。然而,钻前一些预测结果往往与实际钻头所钻遇的地质情况相差甚远,导致钻井失利,需要改为侧钻或者直接废弃,在深海区的早期勘探或超深储藏的钻探中尤为如此。为了最大程度地降低钻井风险和缩短非生产时间,综合多学科技术,研发了地震导向钻井技术(Seismic Guided Drilling,简称SGD),包括建立地质上和地质力学上都更加合理的钻前基准地质模型(三维成像模型和岩石物理模型),提供更可靠的构造成像和层位预测结果,进一步优化布井和井轨迹设计。钻井过程中,该技术能在不影响钻井作业的情况下,将实时获得的随钻测量(MWD)和随钻测井(LWD)数据及钻井工程数据与三维地面地震数据相结合,实时更新钻前基准地质模型,使地震成像和反演精度进一步提高,并据此对钻头前方及周围的地质构造和孔隙压力预测结果进行实时更新,为实时调整钻井决策提供更加可靠的依据。     

基于长时间视频序列的背景建模方法研究

针对现有背景建模算法难以处理场景非平稳变化的问题,提出一种基于长时间视频序列的背景建模方法.该方法包括训练、检索、更新三个主要步骤.在训练部分,首先将长时间视频分段剪辑并计算对应的背景图,然后通过图像降采样和降维找到背景描述子,并利用聚类算法对背景描述子进行分类,生成背景记忆字典.在检索部分,利用前景像素比例设计非平稳状态判断机制,如果发生非平稳变换,则计算原图描述子与背景字典中描述子之间的距离,距离最近的背景描述子对应的背景图片即为此时背景.在更新部分,利用前景像素比例设计更新判断机制,如果前景比例始终过大,则生成新背景,并更新背景字典以及背景图库.当出现非平稳变化时（如光线突变）,本算法能够将背景模型恢复问题转化为背景检索问题,确保背景模型的稳定获得.将该框架与短时空域信息背景模型（以ViBe、MOG为例）融合,重点测试非平稳变化场景下的背景估计和运动目标检测结果.在多个视频序列上的测试结果表明,该框架可有效处理非平稳变化,有效改善目标检测效果,显著降低误检率.     

基于图像边缘特征的零件分类与定位算法

本论文提出了一种基于图像边缘特征的零件分类与定位算法。算法首先对图像腐蚀膨胀等预处理,然后通过边缘检测得零件的完整边缘轮廓,然后对零件边缘轮廓图像使用方向梯度直方图(HOG)构造训练数据,并采用支持向量机(SVM)在训练数据上训练分类识别模型,最后进行检测。根据检测结果获得图像中零件的种类和位置信息,然后使用棋盘格标定的方法来确定深度。标定时,取标定板上的两个点来计算深度,根据已知的深度,获取实际抓取点的两个图像坐标系的x,y值,计算世界坐标系坐标。此系统能解决零件分类、定位问题,能广泛运用于生产线引导工业机器人进行零件抓取。     

一种倒计时交通灯的控制算法

针对目前被广泛使用的具有倒计时功能的交通灯,设计一种简洁高效的控制算法。它实时对路口各车道车流量数据进行统计分析并聚类,每个交通灯周期都根据当前路况执行相应路况类别下的遗传算法过程,以寻求该类别的最优解。算法目标是实现分类的足够细化和各类别解的足够优化。测试表明,该算法能根据车道的车辆密度合理分配各车道的绿灯时间,使车辆的平均等待时间少于其他支持倒计时功能的算法。     

一种高效体数据压缩算法及其在地震数据处理中的应用

采用可编程图形硬件对大规模体数据进行直接体绘制时常常受到图形卡容量的限制,导致数据在内存与显存之间频繁交换,从而成为绘制的瓶颈.为此,提出一种大规模体数据矢量量化压缩算法.首先对体数据分块,并依据块内数据平均梯度值是否为0对该块进行分类;然后用3层结构表示梯度值非0的块,对其中次高层和最高层采用基于主分量分析分裂法产生初始码书,用LBG算法进行码书优化和量化,而对最低层以及梯度值为0的块采用定比特量化.实验结果表明,在保证较好图像重构质量的前提下,该算法可获得50倍以上的压缩比和更快的解压速度.