基于广义柱面和线性插值的植物茸毛模拟

目前对植物器官细节化模拟的研究多集中在植物器官的整体表现,而对类似植物茸毛的细节模拟很少。针对该问题,提出一种基于广义柱面和线性插值的植物茸毛模拟方法。采用广义柱面生成植物器官和单个茸毛,通过线性插值的方法将茸毛附着在器官表面。实验结果表明,使用该方法模拟器官的茸毛,可视化效果较好。     

基于历史数据的高速多义路径概率识别方法

高速公路多义路径问题是指如何在具有多条可选路径的高速公路网中确定车辆的一条驶经路径.目前普遍采用的基于识别点的多义路径识别方法在某些情况下（如设备故障、环境亮度或透明度不够等）存在识别率低的问题,导致一些时段存在车辆多义路径难以识别.针对以上情况,本文提出一种基于历史数据的多义路径概率识别方法,通过基于路段的聚类方法计算各路段概率值,然后结合贪心算法找出车辆的驶经路径,用来在识别设备故障时辅助识别多义路径.该方法可以有效的在识别设备故障时识别多义路径,提高了该方法的准确度.     

植物器官可视化建模系统的设计与实现

植物器官的真实模拟和可视化表达,对虚拟植物的研究和应用具有重要的意义.针对目前虚拟植物系统多专注于整株植物模拟的现状,以Visual C++6.0为开发平台、OpenGL为三维绘图工具,利用通用的算法和面向对象的结构设计方法,开发了适用于植物器官的可视化造型系统,完成了对叶片、枝茎、花朵和果实的三维可视化建模.分析了系统的开发需求,简述了系统的总体结构及基本功能,论述了系统设计与实现过程中涉及的关键技术,并给出了系统的界面以及实现的一些典型效果图.     

基于构造模型的植物形态建模

在对植物学家提出的23种植物构造模型及相关植物学研究的基础上,利用构造模型可以准确表达各种植物结构的特点,提出一种植物形态建模方法。该方法首先通过“构造”建立植物的拓扑结构和几何结构,再通过“渲染”处理和美化植物的三维结构。结合这种方法,在VisualC 环境下开发了相应的植物建模软件。文中给出的具体例子说明了该方法的可行性和有效性。     

面向套牌甄别的流式计算系统

套牌车的甄别具有时效性约束。针对现有计算检测方法中所出现的精度低、响应慢等局限,提出了一种基于实时车牌识别（ANPR）数据流的套牌车流式并行检测方法,设计了基于路段阈值表和时间滑动窗口的套牌计算模型,能够实时地甄别出交通数据流中的套牌嫌疑车。在Storm环境下,利用某市真实交通数据集模拟成实时交通流数据进行实验和评估,实验结果表明计算的准确率达到98.7%,并且一条车牌识别数据的处理时间为毫秒级。最后,在该计算模型基础上实现了套牌车稽查防控系统,能实时甄别并展现出当前时刻城市交通网中出现的所有套牌嫌疑车。     

多尺度信息交互与融合的乳腺病理图像分类

目的 基于深度学习方法进行乳腺癌识别是一项具有挑战的任务,目前较多研究使用单一倍率下的乳腺组织病理图像作为模型的输入,忽略了乳腺组织病理图像固有的多倍率特点,而少数将不同倍率下的图像作为模型输入的研究,存在特征利用率较低以及不同倍率的图像之间缺乏信息交互等问题。方法 针对上述问题,提出一种基于多尺度和分组注意力机制的卷积神经网络改进策略。该策略主要包括信息交互模块和特征融合模块。前者通过空间注意力加强不同倍率的图像之间的相关性,然后将加权累加的结果反馈给原始分支进行动态选择实现特征流通;后者则利用一种分组注意力来提升特征的利用率,同时基于特征金字塔来消除图像之间的感受野差异。结果 本文将上述策略应用到多种卷积网络中,并与最新的方法进行比较。在Camelyon16公开数据集上进行五折交叉验证实验,并对每一项评价指标计算均值和标准差。相比于单一尺度图像作为输入的卷积网络,本文改进的方法在准确率上提升0.9%～1.1%,F1分数提升1.1%～1.2%;相较于对比方法中性能最好的TransPath网络,本文改进的DenseNet201（dense convolutional network）在准确率上提升0.6%,精确率提升0.8%,F1分数提升0.6%,并且各项指标的标准差低于Transpath,表明加入策略的网络具有更好的稳定性。结论 本文所提出的策略能弥补一般多尺度网络的缺陷,并具备一定的通用性,可获得更好的乳腺癌分类性能。     

计算机辅助风机选型系统

介绍了一种适用于风机的计算机选型系统。该系统用C语言编程,并利用其强大的图形功能开发了友好的人机界面,具有完善的人机对话功能和规范化的图文输出。     

GAF型矿井主通风机装置性能的现场测试方法

根据GAF主通风机装置现场布置特点,提出了针对GAF主通风机安全可行的装置性能测试方案;并给出了GAF风机流量等工况参数的现场测试方法。     

基于OpenGL和双三次贝塞尔曲面的稻叶可视化建模

近年来,虚拟作物的研究正逐步成为国内外数字农业研究的热点之一.叶片是水稻进行光合作用、营养物质生产与传输的主要器官,因此稻叶的精确模拟,对建立数字水稻模型具有重要的意义.利用系统分析方法和双三次贝塞尔曲面建模技术,首先分析不同时期水稻叶片的形状及参数,然后确定水稻叶片的控制点,通过控制点的空间坐标实现稻叶的卷曲,弯曲,扭曲,动态生长等,最后实现水稻叶片的可视化模拟.