针对密集点云的快速自适应四边形网格生成算法

为了能够从密集点云直接获得四边形网格,而不需要通过三角形网格重构获得,提出针对密集点直接构造的四边形网格生成算法.首先进行点云数据体素化得到体素模型,建立体素和点云的索引关系,并对体素做精细化操作,以提高映射效果;然后通过体素模型外表面的顶点与原始点云的映射得到四边形网格模型,并对四边形网格进行优化.在斯坦福的数据集上进行实验,并使用MeshLab软件进行效果展示,结果表明,该算法可以基于密集点云直接生成四边形网格模型,同时可以通过调整体素大小来自适应地改变算法效率和四边形网格的大小.     

面向云测试的并行测试用例自动生成方法

为实现云计算环境下的高效软件测试,提出一种Web 应用系统功能测试的并行测试用例自动生成方法。该方法首先根据场景流图采用深度优先遍历算法生成并行测试路径,录制组合产生并行测试脚本,并进行参数化处理;然后,使用基于搜索的软件测试(SBST)方法自动生成可经过目标路径的有效测试数据集,脚本与数据耦合形成大量可并行部署的自动化测试用例。为验证方法的有效性设计了自动化云测试原型系统。实验结果表明,该并行测试用例自动生成方法可以高效地为云平台提供测试用例输入,提高测试效率。     

图像云自动生成系统

本文介绍一个利用PerlinNoise来自动生成图像云的生成系统。我们首先通过随机函数产生一副黑白的灰色图像,然后对这些随机产生的颜色值进行多次光滑处理得到序列图像,最后将这些序列图像进行迭加合成得到一副黑白的灰色图像云。系统在运行时以黑白图像云的颜色值作为HLS颜色系统的亮度值,从而将黑白灰色图像云转换成各种颜色的彩色图像云,从而得到具有真实感的云彩图像。     

基于模型的故障树自动生成方法

基于模型的安全性分析方法能够提高复杂安全关键系统的建模与分析能力.目前故障树被广泛应用于系统安全及可靠性分析中.故障树分析(Fault Tree Analysis,FTA)是一种自上而下的演绎式失效方法,根据故障树分析系统中不希望出现的状态,系统工程中可以尽早确定当前系统模型可能出现的问题并及时避免.面向一类安全关键性系统领域中的系统安全性建模语言AltaRica,基于其语义模型卫士转换系统(Guarded Transition Systems,GTS),设计了从平展化的GTS模型自动构造系统故障树的方法,节省了人工构造故障树的时间,从而加快了系统分析的进度.根据AltaRica3.0语言的语义规则,提取平展化GTS模型的数据构建实例对象;设计了GTS模型划分算法,得到一组独立GTS模型与一个独立断言,通过邻接矩阵构建独立GTS的可达图并获取关键事件序列.最后将处理结束的独立GTS与独立断言相结合,通过断言传播算法得到整个系统的状态及关键事件序列,生成系统故障树.最后通过实例来检验算法的有效性,结果表明,该算法能有效完成从平展化GTS模型自动生成故障树.     

针对密集点云的快速曲面重建算法

为了能够快速地从高密度散乱点云生成三角形网格曲面,提出一种针对散乱点云的曲面重建算法.首先通过逐层外扩建立原始点云的近似网格曲面,然后对近似网格曲面进行二次剖分生成最终的精确曲面;为了能够处理噪声点云,在剖分过程中所有网格曲面顶点都通过层次B样条进行了优化.相比于其他曲面重建方法,该算法剖分速度快,且能够保证点云到所生成的三角网格曲面的距离小于预先设定容限.实验结果表明,文中算法能够有效地实现高密度散乱点云的三角剖分,且其剖分速度较已有算法有大幅提高.     

基于LIDAR数据的城市数字表面模型生成技术

激光雷达(LIDAR)数据是一种新型数据源,它产生的是高密度点云数据。为了更加方便地应用这些数据,首先要生成数字表面模型(DSM)。采用传统的方法生成城市DSM,对城市区域复杂性的考虑不足,也没有对数据存在的缺值情况进行相应处理,故无法生成高质量的城市DSM。该文阐述了一种新颖的生成高质量城市DSM的方法,兼顾城市的复杂性和LIDAR传感器本身的特点。试验证明,该方法生成的DSM与传统方法相比,具备更好的效果。     

基于TASC模型的合同自动生成方法

通过可信自治服务协同模型解决因自治个体行为难以预测和控制而导致的协同可信危机。在该模型下,Agent之间通过服务合同建立协同关系。提出一种有效的服务合同生成方法,利用服务分类体系、基于适用情景的服务发现机制和服务合同协议模板进行求解,以一种快速查找、可重用的方式生成合同,从而提高服务组合的自动化程度,并给出可信自治式服务协同过程和服务合同自动生成过程。     

直接精简密集点云的三角网格重建

为解决快速传输需求,从稠密点云直接生成精简的三角网格模型,提出一种自适应立体栅格划分方法,并给出以立体栅格为基本单元的三角网格重建过程。首先以各点无差异的宏观估测方法获得立体栅格的边长,将点云数据分割为栅格单元。然后选取基本单元中数据点为种子点,设定三角形边长以近似正6邻域为约束,构建初始三角网格,再逐层外扩完成三角网格重建。该方法的优点在于可将简化和重建过程融为一体。实验结果表明所提方法速度较快,鲁棒性较好。     

报表自动生成模型

报表功能可以说是所有数据库应用系统最基本、最重要的需求。本文通过对几种报表生成模型的研究,提出了一种基于MDA的报表自动生成模型,并以ASP.NET为目标平台验证环境,证明了该模型的正确性。     

基于特征模型的铸件毛坯自动生成方法

针对毛坯模型设计问题,提出一种由先铸造后加工零件的设计特征模型来自动生成毛坯模型的方法.首先消除设计特征模型中由草图和变换特征形成的多重解释;然后根据特征的设计历史提取材料移除体,再利用预先制定的可铸造性规则对材料移除体逐一进行可铸造性分析;最后根据拓扑元素父子关系还原修饰特征并增加加工余量,生成铸件毛坯模型.实验结果表明,该方法是有效的.     

基于MBD模型自动生成测试用例的软件测试方法

在安全关键软件领域应用基于模型的开发技术时,存在着软件测试充分性的问题。提出了一种基于MBD模型自动生成测试用例、对航空发动机控制软件进行测试的新方法。通过使用MathWorks提供的自动生成测试用例工具箱(SLDV),基于FADEC控制软件的Simulink模型,自动生成满足控制软件模型MC/DC覆盖率100%的测试用例,并在Cppunit测试框架下执行测试用例;通过对比模型输出和测试输出来发现被测对象的问题,确保软件代码与模型的一致性。项目实践表明,该测试方法是软件集成测试的有益补充,提升了软件测试的充分性。     

面向模型检测的LTL语句自动生成方法

为优化线性时态逻辑语句的生成过程,减少模型检测的时间,提出一种面向模型检测的基于自然语言处理生成线性时态逻辑验证语句的方法。对需求文档提取关键词,将文档中的数据和可以代表模型中状态的名词进行提取,注释UML模型,对UML模型中的状态进行归类,将模型中的状态分为数据属性类和调用操作类,利用配对的线性时态逻辑格式生成线性时态逻辑,用于软件模型一致性验证。实验结果表明,该方法与ST模型相比可以提高模型检测的效率。     

面向模型并行训练的模型拆分策略自动生成方法

随着训练数据规模的增大以及训练模型的日趋复杂,深度神经网络的训练成本越来越高,对计算平台提出了更高的算力需求,模型训练并行化成为增强其应用时效性的迫切需求。近年来基于分布式训练的AI加速器（如FPGA、TPU、AI芯片等）层出不穷,为深度神经网络并行训练提供了硬件基础。为了充分利用各种硬件资源,研究人员需要在集合了多种不同算力、不同硬件架构AI加速器的计算平台上进行神经网络的模型并行训练,因此,如何高效利用各种AI加速器计算资源,并实现训练任务在多种加速器上的负载均衡,一直是研究人员关心的热点问题。提出了一种面向模型并行训练的模型拆分策略自动生成方法,该方法能够基于静态的网络模型自动生成模型拆分策略,实现网络层在不同AI加速器上的任务分配。基于该方法自动生成的模型分配策略,能够高效利用单个计算平台上的所有计算资源,并保证模型训练任务在各设备之间的负载均衡,与目前使用的人工拆分策略相比,具有更高的时效性,节省拆分策略生成时间100倍以上,且降低了由于人为因素带来的不确定性。     

数字电路板故障诊断测试数据自动生成

针对目前数字电路板故障诊断测试数据生成效率低的难题,文章引入基于国际先进的D前沿敏化和时间帧展开算法的电路板故障诊断测试数据自动生成系统,系统集成图形化电路输入、测试向量与故障字典自动生成、故障模拟和测试数据效能评估等功能,应用该系统可有效避免人工生成电路板测试数据,对提高数字电路板故障诊断效率和精度具有重大的现实意义。     

测试数据自动生成方法

软件测试是提高软件可靠性、保证软件质量的重要手段，可分为静态分析、路径选择、测试数据生成和动态分析四个阶段，而软件测试过程中的一个重要任务是生成测试数据。文中首先给出了遗传算法的形式化描述，然后提出了遗传算法和函数极小化相结合的方法自动生成测试数据，并通过具体实例表明其有效性。     

测试数据自动生成方法

软件测试是提高软件可靠性、保证软件质量的重要手段,可分为静态分析、路径选择、测试数据生成和动态分析四个阶段,而软件测试过程中的一个重要任务是生成测试数据。文中首先给出了遗传算法的形式化描述,然后提出了遗传算法和函数极小化相结合的方法自动生成测试数据,并通过具体实例表明其有效性。     

模型转换规则自动生成研究

在大规模的模型驱动工程中,模型转换是关键的环节,手动撰写模型转换规则既耗费资源,且正确性亦难以得到保障。针对该问题,提出基于编辑距离的模型比对算法,用于自动生成转换规则,该算法可以处理UML类图、状态图和活动图,而且可以有效地检测模型转移和复制操作,从而生成最小转换序列,提高模型转换工作效率。经过实验验证,基于该算法的模型转换规则自动生成方法是行之有效的。     

一种结构灵活的数字角色骨骼自动生成方法

数字角色骨骼是三维动画制作过程中不可或缺的关键要素。该文提出了一种结构灵活的数字角色骨骼自动生成方法，它从三维动作捕捉系统获取骨骼关节点的位置信息，根据XML文件信息生成树形骨骼描述。该方法通过修改树形骨骼描述，灵活地生成各种特殊结构的数字角色骨骼，满足动画片对特殊数字角色的需求。