分布式大规模交通网络实时模拟系统

大规模交通网络的研究目前已经成为一个热点研究领域,大规模交通网络的实时模拟为交通规划和交通控制提供了一个研究的平台和基础,因此模拟系统的设计与实现具有相当重要的意义。由于网络规模以及汽车数量的原因,使用单台计算机不可能满足模拟整个城市规模交通网络的需求,必须采用分布式模拟系统。文章研究并设计了分布式大规模交通网络模拟系统,具体试验表明完全可以满足实时模拟的需要。     

点云数据在深度学习中表示方法的研究

为了实现在深度学习中能够端到端表示点云模型,提出基于八叉树和K-D树（OctKD）的点云数据表示方法。该方法将无组织的点云转换为体素空间,在体素空间对三维模型进行八叉树剖分,改进了八叉树编码方式;构建节点间的邻接关系,在GPU端并行构建八叉树;为了克服八叉树编码检索效率低的问题,采用三维K-D树索引单个三维空间点。实验结果表明该方法能够真实反映模型本身的细节特征,提高了点云模型的构造时间和检索效率。这种新的数据结构实现将点云转换为卷积神经网络可以接收的数据形式。     

基于Morse-Smale拓扑特征的文物碎片拼接算法

针对计算机辅助文物虚拟复原中由于破损文物断裂部位边缘受损而引起的轮廓线不能充分表示断裂面几何特征的问题,提出了一种基于断裂面拓扑特征的破碎文物自动拼接算法.首先,定义碎片模型顶点显著度指标函数,提取断裂面特征点,依据Morse-Smale复形理论构建并简化断裂面的几何拓扑图;然后,通过定义基准点与0值面,从而计算目标点的对应高度差值,将拓扑图中四边形曲面构造成为能完整表示断裂面几何特征的特征描述符,并根据凹凸互补性计算初始特征四边形匹配集的误差,筛选出最优匹配集;最后,采用四元组方法计算旋转、平移矩阵,利用穷举搜索法实现碎片的精确拼接.实验结果表明,该方法针对断裂部位边缘受损的破碎文物模型可获得较满意的拼接效果.     

文物点云模型的优化配准算法*

目的 针对带有噪声的文物点云模型,采用一种由粗到细的方法来实现其断裂面的精确配准。方法 首先采用一种变尺度点云配准算法实现粗配准,即配准测度函数的尺度参数由大到小逐渐变化,可避免算法陷入局部极值,并获得较高精度的初始配准结果。然后采用基于高斯概率模型的改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法进行细配准,可以有效地抑制噪声对配准结果的影响,实现断裂面的快速精确匹配。结果 采用兵马俑文物碎块的配准结果表明,该优化配准算法能够实现文物断裂面的精确配准,而且在细配准阶段取得了较高的配准精度和收敛速度。结论 因此说,该优化配准算法是一种快速、精确、抗噪性强的文物点云配准方法。     

基于形状骨架图匹配的文物碎片自动重组方法

为了有效解决文物碎片自动重组中由于断裂部位受损造成几何信息丢失,采用传统几何驱动方法容易失效的问题,本文提出一种基于形状骨架图匹配的文物碎片自动重组方法,将碎片匹配问题转化为碎片表面纹饰中非完整纹元的互补匹配问题.首先,通过提取文物碎片表面特征线得到碎片表面的纹饰信息;然后根据完整纹元的特征确定非完整纹元互补匹配的约束条件,采用视觉骨架剪枝的方法提取完全位于断裂部位的非完整纹元的形状骨架图,基于形状骨架图语法及匹配约束条件判定非完整纹元是否互补匹配;接着,将碎片上非完整纹元的顺序作为上层约束条件,采用基于带剪枝深度优先的搜索方法搜索匹配碎片;最后,以邻接碎片上非完整纹元间公共弦的端点作为邻接约束点,采用最小二乘法计算刚体变换参数得到碎片的初始位置,并采用迭代最近点方法将邻接碎片精确对齐.实验结果表明,该方法能够有效解决断裂部位存在缺损文物碎片的自动重组问题.     

一种用于三维重建的彩色Sift准稠密匹配算法

针对复杂光照条件下Sift算法对彩色图像匹配能力较差,基于Kubelka-Munk理论,提出了一种适用于未标定图像的准稠密立体匹配算法,有助于更精确地进行三维重建。该算法首先求出彩色图像各个像素的颜色不变量,提取彩色特征点并通过构造彩色Sift特征描述子进行初匹配,采用RANSAC鲁棒算法消除误匹配生成种子点;然后依据视差约束提出一种基于视差梯度均值自适应窗口方法,根据视差梯度均值调整搜索范围;最后采用最优先原则进行区域增长。实验证明,该算法能获得比较满意的匹配效果,是一种有效的用于三维重建的准稠密匹配算法。     

一种新的用于三维检索的快速邻域搜索方法

在传统的层次聚类算法上,对孤立聚类进行特殊处理,并在此基础上提出了与传统内容检索方法不同的三维模型索引检索技术.首先提取三维模型的深度图像特征并将特征值存入数据库;其次利用改进的层次聚类算法对特征值进行聚类并计算聚类中心值;之后计算每个三维模型内容特征与其所在聚类中心的距离并保存到数据库中,查询时计算待查询模型特征与各个聚类中心的距离并排序;最后在每个聚类里面进行检索,与聚类中心的距离位于待检索模型与该聚类中心距离的邻域就是查询结果.在该方法中,将每个模型特征与其所在聚类中心的距离作为其索引.实验结果表明,该方法在保证检索质量的基础上大大提高了检索速度.     

自然语言处理中的语义关系与句法模式互发现*

在国家科技基础条件平台中如何建设汉语字词之间的语义关系库,并且利用初始的语义关系库自动获取句法模式和新的关系。使用了句法模式的概念,并提出了利用已有关系发现新模式、利用已有模式发现新关系的方法,创造性地设计相关模型并实现了一个中文语义关系知识库系统。利用此系统结合自然语言处理相关技术,从搜狗语料库和百度百科页面文件中大规模自动化获取了有效关系200多个,并从中提取了继承、同义等有效的新关系1 000多条。实验证明其效率达到约40%,主要取决于关系中查询词的距离取值和语料库本身的性质。     

三维医学可视化分析平台的研究

本文介绍西北大学可视化研究所研制的三维医学可视化分析系统。该系统可用于医学影像数据库、手术计划系统、远程会诊系统和计算机医学辅助教学系统的开发平台,为医学图像可视化提供了有力的工具。     

一种多CCD图像拼接的快速算法

描述了一种用于多CCD图像拼接的快速多分辨率算法.该方法在不损害拼接质量的前提下,通过计算局部化减小了拉普拉斯金字塔分解、多尺度样条拟合和图像重构的计算量.实验表明该算法在不降低拼接质量的前提下在算法效率上比传统算法有明显的提高.