女性紧身裤的压力测试与研究

选取女性紧身裤为实验材料,以人体的左半身为研究对象,并通过对紧身裤预测试分别确定了对其接触压力影响最大的5个点.实验测试了站立、坐直、抬脚3种姿势下各点的接触压力值.通过研究得出以下结论:在站立姿势下,紧身裤对应部位各测试点接触压力值波动较小,而在坐直、抬脚姿势下,各测试点接触压力值波动相对较大;在站立、坐直和抬脚3种姿势下,实验所选4条紧身裤对应部位各测试点的接触压力值大小均和面料张力大小有关,且面料张力越大,各点接触压力值也越大.     

基于真实三维人体点云的特征参数提取

针对真实三维人体点云数据,提出一种快速提取人体特征参数的方法。首先对点云数据进行预处理,并将人体中心点转化为坐标原点,然后利用人体几何形状以及特征参数的定义,通过分层探索法来定位人体特征点,最后利用人体特征点得到相应的特征截面信息,使用边缘识别法提取特征轮廓边界点,对于不同人体体型,基于人体几何形状分析法自动识别正常和肥胖人体体型,有效地计算不同体型的真实特征参数信息。数值实验说明了该方法的有效性。     

激光雷达点云数据截面提取计算方法研究

通过激光雷达获得的散乱点云,通常无法直接应用于实际工作.文中研究了激光雷达点云的可视化以及点云数据交互式计算快速截取近似断面的方法,利用八叉树遍历进行点云选择,通过框选多边形生成近似横截面,并进行顶点拾取和测量.通过对某地点云数据实验,得到的横截面可以较好地反映地形变化,甚至可以显示出植被在该截面上的分布形态.文中方法通过建立三维点云的索引关系,减少了交互中的计算量,提高了点云交互的效率,适用于大数据量三维点云的处理,可应用于地形测绘、电力勘察设计等领域.     

经编无缝船袜的开发

经编无缝船袜是由双针床拉舍尔经编机生产的一次成型织物。船袜又称"隐形袜",鞋子可将袜面部分罩住。经编无缝船袜款式多样,花型丰富,且无缝合,吸湿排汗,穿着十分舒适。本课题介绍了船袜的生产设备、多款经编无缝船袜的不同特点,选用花型时的注意点以及船袜的功能性特点,如利用硅胶使得经编无缝船袜摒弃易滑脱的缺陷等。简单介绍船袜的开发过程。未来经编无缝船袜需要从新原料、新款式、新工艺等角度出发,获得更广阔的市场。     

基于三维扫描的人体尺寸提取技术

论述了基于三维扫描技术的人体尺寸的自动提取方法,采用更适合服装学研究的人体划分方法,将扫描得到的人体按四肢和躯干分为5部分;自动识别服装人体尺寸所需要的测量基准点,用通过测量基准点的平面与人体表面相交的交点集构成的曲线来确定相应的尺寸.     

结构光三维视觉测量关键技术的研究

结构光作为一种主动式、非接触的三维视觉测量新技术,在逆向工程、质量检测、数字化建模等领域具有无可比拟的优势。为提高结构光视觉测量的精度、自动化程度,在一些关键技术上提出了有效的方法;并设计了基于标志点的数据拼接技术和移动式结构光三维视觉测量系统,扩大了结构光系统的测量范围;最后介绍了测量点云数据后期处理方面的研究成果。     

帽儿山老爷岭野外实习路线的三维数字化

使用三维数字化技术对帽儿山老爷岭野外实习路线进行三维扫描,获取三维点云数据,然后将实习路线的点云数据进行数字化,实现实习路径的虚拟漫游。该方案代替了传统的野外实习方法,取得了良好的效果。研究结果表明:三维数字化技术在模拟林业信息方面具有较好的效果,在科学研究和教育实习方面有良好的应用前景。     

基于三维扫描技术的人体测量

运用三维激光扫描得到人体模型的点云数据,并对该数据进行了降噪、点云精简、三角网格划分等优化处理;例举了基于服装结构设计理论,通过胸围线、腰围线和臀围线上的点坐标数据,计算得到各围度的弧长累计值的过程.     

基于足球运动的男子下肢体表皮肤形变的研究

为了探讨足球紧身裤的结构与人体体表皮肤形变的关系,了解足球运动中下肢运动姿势的体表皮肤形变规律,对足球运动中的人体物理特征及足球运动特征进行分析.将足球运动中各典型技术动作归纳为4个足球动作姿势,采用体表描线的测量方法,使用皮尺手工测量体表皮肤网格线段的长度,通过计算得出体表皮肤形变的变化率,对各线段的变化率进行整体分析,得到足球运动中各姿态的皮肤伸缩变化在体表的分布,以此作为足球裤松量设定和结构分割设计及面料选择的依据,最终提出依据体表皮肤形变解决足球紧身裤的运动自由度和舒适度的结构设计的研究方法.     

基于KFCM的三维点云精简算法

毫米波雷达、TOF相机等扫描设备捕获的点云包含大量的冗余信息与噪声点,降低了点云配准的精度与处理效率．针对上述问题,提出基于KFCM的三维点云精简方法,将原始扫描点云以核函数映射至特征空间,同时更新聚类中心及隶属度矩阵,利用加权误差平方和建立目标函数且以其收敛为算法终止标准,最终将聚类中心作为精简结果输出．实验结果表明,可在良好保持点云基本特征的前提下降低源点云分辨率以达到精简效果,且可通过调节参数控制输出点云的疏密程度,在与配准任务的适应性实验中可满足ICP等配准算法的需求．     

三维点云数据采集与拼合技术的研究与应用

激光三维扫描技术在工程地质勘察领域的广泛应用,使得三维地质建模的过程中不免要处理大量复杂的点云数据,因此,如何对点云数据进行有效处理,是影响建模质量的关键。介绍了逆向工程的基本思想和激光三维扫描技术的应用方法,以及三维地质点云数据的采集方法和过程。在此基础上,重点阐述了对点云数据进行拼合过程的数值原理和实现方法,讨论了点云数据处理的发展现状、应用前景和推广价值。分析认为．综合应用曲面数值模拟、三维数字重构、图像算法分析、程序可视化等方法,可以有效完成点云数据的处碑和分析,满足三维地质建模的要求。     

基于线结构光扫描的工件高精度三维测量方法

为了提高工业中对复杂轮廓工件的测量精度和效率,设计了一套高精度非接触三维测量系统,并提出了一种基于线结构光扫描的工件轮廓三维测量方法。首先,利用高精度相机和三轴移动平台采集线结构光图像。然后,通过基于差分区间的灰度质心算法,精确而高效地提取出线结构光中心线,并生成原始点云模型。接着,对采集到的点云数据进行必要的点云滤波和精简预处理。最后,将预处理后的点云数据与CAD模型精确配准,进行工件表面轮廓的测量与误差评定。实验结果表明：测量工件轮廓高度的绝对误差小于0.07 mm,相对误差小于0.5%。所提出的三维测量系统及方法测量误差较低,能够实现工件的高精度三维测量,具有一定的工业应用价值。     

三维激光点云数据的特征线光滑处理方法研究

在点云数据的三维建模过程中,常常会碰到特征线的光滑处理问题,通过拉格朗日插值、多项式拟合和三次样条函数拟合这3种方法对三维激光点云数据的特征线进行光滑处理.和原始数据进行实验对比分析,检验出样条拟合在特征线光滑处理方面有一定的优越性.     

基于三维点云数据的虚拟人台中间体模型的构建

利用[TC]2三维人体扫描仪采集了华东地区72名40～49岁B体型女性的三维人体数据,对[TC]2扫描获得的三维人体＊.wrl数据文件进行预处理,并建立三维直角坐标系.采用模糊逻辑算法中三角形线形隶属度函数进行噪点的过滤,将人体数据进行标准化处理,建立人体躯干部位特征矩阵.通过计算特征矩阵的均值获得人台中间体特征矩阵,经过对称化处理获得最终的人台中间体特征矩阵.采用Delaunay三角刨分算法将人台中间体特征点进行三角刨分,通过计算点或面的法线向量来光滑曲面获得最终的三维虚拟人台中间体模型.此方法可用于不同规格系列人台三维模型的制作.     

机械工件形变激光扫描识别中缺失点云配准方法

为解决局部激光点云数据缺失导致识别结果准确度下降的问题,提出一种三维激光点云数据配准方法,并应用到机械工件形变识别中。利用三维激光扫描技术采集机械工件三维激光点云数据,经过聚类及逆变换处理后,完成机械工件激光扫描的点云配准;根据点云数据,获取机械结构在某点处的应变形态大小,通过计算机械结构的位移函数完成机械工件形变识别。实验结果表明,该方法可以有效配准机械工件的激光点云数据,提取的准确性高、耗时少,可有效实现精度较高的形变识别。     

奶牛乳腺组织体积测量方法的研究

首先,利用机器视觉技术获取奶牛乳房外形的三维描述,并与超声图像分析获得的乳腺分布区域深度信息结合,构建乳腺分布区域的内外层三维网格,从而测算该区域的体积．然后,对乳腺超声图像进行分析,利用局部聚类及区域标记法等分割出乳腺组织部分,并计算乳腺组织的面积密度．最终利用体视学中面积密度与体积密度相等的关系,求得乳腺组织的体积．模拟实验也验证了此方法的可行性．     

靠泊船舶的多点离岸距离提取技术

针对船岸距离信息误差所引起的逐年递增的靠泊事故率,本文提出了一种获取船舶离岸距离的方法.以船舶三维激光点云为基础,根据靠泊船舶点云数据的特点,建立了包含点云切割、降噪、筛选等方法的靠泊信息感知模型,用来提取靠泊船舶的多点离岸距离信息.本文使用"海洋岛"客滚轮靠泊点云数据对该方法的有效性进行了验证,模型输出的数据能反映船...     

虚拟自然环境的研究方法

介绍了植物三维建模与生成技术方法，三维地形生成及实时显示技术方法，云、烟、雾、火焰建模与生成技术方法，海浪建模生成技术方法。     

激光点云中典型地物分割方法

摘　要: 对于激光点云中的典型地物, 传统点云分割算法由于其适用性不同, 且分割阈值较难设置, 易出现过分割或欠分割现象。针对此问题, 通过分析不同算法的原理及适用性, 提出基于区域增长与欧氏聚类相结合的点云分割方法。该方法通过区域增长将激光点云中的典型地物分为树、杆类及建筑类, 再分别对这两大类地物设置不同阈值, 采用欧氏聚类算法将个体单独分割开来。实验结果表明, 本文方法能将树、杆状物、建筑物等典型地物分割开, 同时解决了因阈值设置不合理而出现的过分割或欠分割问题。     

基于深度学习的点云语义分割研究综述

点云作为一种重要的三维数据类型,在自动驾驶、机器人、虚拟及增强现实等人工智能方面应用广泛。点云语义分割是点云处理中的关键任务,旨在将点云中的每个点分配给特定的语义类别。综述了国内外基于深度学习的点云语义分割的研究进展。首先,总结了点云语义分割中常用的开源数据集,并介绍了间接基于点云和直接基于点云的深度学习处理方法及其应用进展。此外,给出了这些方法的实验结果,并对他们进行了简要对比。最后,对当前点云语义分割所存在的问题进行了探讨,并提出了未来的研究发展方向。