典型地质现象野外素描模块的设计与实现

文中针对野外素描图的绘制特点，介绍了一种用计算机处理地质素描图的方法，即用VB对Windows的画图工具进行二次开发，形成基于栅格的绘图环境、便于绘制流畅素描曲线的典型地质现象野外素描模块。本模块与GIS系统的集成可随时在相应素描点处调出使用。另外还介绍了其图例符号库的使用与维护。     

基于World Wind移动端的地质数据野外采集系统

针对传统的野外地质数据采集与数字化工作步骤繁琐、效率低、工作周期长等问题,研发了一种基于World Wind移动端的地质数据野外采集系统,系统集成了World Wind地图技术、网络通信技术、多线程技术和数据存储技术.重点阐述了定位模块、数据录入模块、实体投影模块以及三维展示模块的具体实现方法,本系统的研发实现了野外地质工作的信息化采集、浏览和展示,为地质工作人员提供便捷的数据录入方式,推动地矿工作数字化、信息化、现代化的向前发展.     

航空蓄电池野外充放电车的设计与研制

航空蓄电池野外充放电车的设计与研制,采用电子集成化模块和开关电源技术,使航空蓄电池野外充放电车的功率大、体积小、稳态精度高。通过在航空兵部队的使用,证明移动式综合充放电设备具有重要的经济和军事效益。     

基于移动通信技术的地质灾害监测系统

为达到野外地质灾害监测无人化的目的,采用SIMCOM公司的SIM900A模块设计地质信息监测一体化系统。该系统实现对温度、压力、雨量、偏移量等地质参数的采集,并且控制SIM900A完成自动发送信息,由指定的计算机进行处理和存储,工作人员最后对存储的数据进行分析,从而实现无人化监测。      

便携式野外仪器的微机接口

以供野外使用的便携式地物光谱仪的开发设计为例,介绍一般便携式仪器与微机的交互通信方法和实现。     

浅谈ExceI、AutoCAD在工程地质填图中的应用

以往采用经纬仪进行地质测绘填图时，地质点在计算机中的绘制方法极为烦琐。本文针对影响地质填图中在地形图上绘制地质点工作效率低的问题，介绍了一种将Excel和AutoCAD软件相结合的方法，从而使制图工作大为简化，有效地提高了工作效率。     

基于Matlab绘制三维地质图形

本文介绍如何在Matlab R2007a环境下建立．NET组件,然后使用C#调用Matlab组件中的功能来绘制石油地质软件中常用的等值线图、表面图和三维立体图。     

基于Matlab绘制三维地质图形

本文介绍如何在Matlab R2007a环境下建立.NET组件,然后使用C#调用Matlab组件中的功能来绘制石油地质软件中常用的等值线图、表面图和三维立体图。     

模块库管理和MDLC

对于较大的模块库的管理是软件系统开发和维护中经常遇到的一个问题。本文论述了模块库结构的一些特点,提出用有向图及其逆拘图来表示模块库的结构。提出了调用图和逆调用图的概念,用于表示与任一模块有关的调用关系。本文最后介绍了一个模块库管理工具——MDLC的基本数据结构、功能,以及使用MDLC作模块库管理的主要优点。     

遥感技术在GZ40禹门口～阎良段高速公路工程地质调绘中的应用

应用遥感技术对阎良—禹门口段高速公路进行工程地质调绘，采用航天、航空遥感图像与野外调查相结合的方法，查明了路线带的工程地质环境，重点分析了构造断裂带和不良地质现象及其对公路设计的危害，显示出遥感技术是进行公路工程地质调查的最有效的手段之一。     

动画素描探究

无论冠以何种称谓,天底下只有一种素描,然而在艺术教育中,可以根据不同专业特点对素描教学进行一定的侧重,在此基础上动画素描这一概念是成立的。为了使素描更好地为动画艺术创作服务,我们既需要从传统素描中提取有益的因素,也需要对传统素描训练方法进行必要的改良。     

基于实时视频感知的虚拟体育交互系统

针对疫情常态化背景下,传统体育项目受场地、器材等限制,市场上相关产品价格昂贵、可扩展性不足等问题,提出了一种基于实时视频感知的虚拟体育交互系统.该系统设计视频数据采集模块和人体关节点提取模块,结合OpenPose获取人体的关节点坐标,实时捕捉人体手势以及肢体动作.动作语义理解模块包括运动动作理解和绘图动作理解.前者根据运动中肢体关节点的相对位置关系,识别运动动作语义.后者将手腕部关节点绘图动作轨迹生成为草图图像,使用AlexNet进行识别分类,解析为对应的绘制动作语义.该模型在边缘端设备的分类准确率为98.83%.采用基于Unity设计的草图游戏应用作为可视化交互界面,实现在虚拟场景中的运动交互.该系统使用实时视频感知交互方式实现居家运动健身,无需其他的外部设备,具有更强的参与度和趣味性.     

线积分卷积与双色调映射相结合的彩色素描模拟方法

目的 目前学者已经设计了很多模拟油画、水彩、水墨等风格的非真实感绘制方法,而能够生成彩色素描的算法还不是很多。针对这一课题,在前人工作的基础上,结合线积分卷积与双色调映射技术,改进了一种彩色素描模拟方法。方法 首先基于K-means聚类对彩色图像进行分割,通过计算色彩差异性为每个区域指定两种基本色,并利用双色调映射技术计算每种颜色的密度。而后利用线积分卷积分别生成两个基本色层的素描纹理,并将两层纹理相融合来生成彩色纹理。与此同时,利用霓虹变换生成素描轮廓线。最后,将轮廓与彩色纹理相融合来得到彩色素描效果。结果 实验结果表明,本文方法能够实现由彩色图像到彩铅画的自动、实时转化。结论 本文方法从轮廓和纹理两个角度模拟了真实的彩铅绘画过程。基于K-means聚类的分割方法得到的结果能够更好地反映彩色图像的颜色分布特性。通过色彩差异性计算指定基本色的策略提高了该环节的效率,满足了实时性要求。由于粉笔、蜡笔等绘画风格的调色与彩铅画类似,本文不同颜色层上下叠加的方式可以扩展到对其他介质绘画的模拟当中。     

基于图像层级的机器素描研究

针对运用机械臂绘制的机器素描图像存在缺失真实感、艺术感,硬件设备复杂,难以普及的问题,提出基于图像层级的机器素描方法.该方法在运用灰度变换、滤波、二值化等图像预处理方法处理原始人物图像的基础上,分别提取出图像轮廓和图像内部填充区域两部分二值目标图像,通过简易路径规划遍历目标图像,根据遍历轨迹控制XY型简易机械臂绘制图像轮廓及按层级绘制模式填充图像内部区域,实现人物素描图像的绘制.实验结果表明,该系统可根据图像轮廓实现任意曲线的绘制,通过层级绘制模式包含环境因素达到了衬托素描图像使其更具层次感的目的.     

设计创作灵感的主要来源——对写生实践和手绘草图的几点认识

电脑技术的广泛运用,使人们在设计中过分依赖电脑,对写生和手绘草图的训练失去了应有的热情,最终导致设计者的造型能力和思维能力降低。本文主要是讨论写生和手绘草图的重要性,根据"眼、脑、手、图形"四位一体原则,分别从视觉,大脑,动手和图形表达这几个方面分析了它们的关系和相互作用,并强调它们在启发设计思维和创作灵感中的意义。并希望人们在熟练运用电脑的同时,重视手上功夫的训练,保持设计原创的灵感和热情。     

具有层次素描纹理的素描画绘制方法

针对现有的计算机非真实感绘制(NPR)技术关于素描画的绘制方法的实现效果与手绘风格存在一定差异的问题,设计了一种能够产生层次素描纹理的方法,并将其与多像素宽边缘线条融合,生成具有层次感素描纹理的素描画。首先对原始图像做去噪、增强等预处理,用微分算子提取多像素宽的轮廓线条;再通过膨胀和腐蚀处理并将结果相减生成多层双边轮廓线条,用运动模糊处理多层双边线条得到素描纹理;最后融合边缘和素描纹理,得到素描效果图像。通过对不同特点的图像进行实验,证明该方法得到的素描画的效果比较接近手绘风格。     

草图交互式地质建模研究

提出一种简单、快捷的草图交互式地质建模方法,旨在帮助地质学家们在地质勘测初期直观、快速地创建无数据地质概念模型.迄今,现存专业地质建模工具依赖成本较高的真实数据创建精细复杂的三维地质模型,且通常具有建模用时长、不易于学习和使用等缺陷.因此,采用直观的“纸-笔”建模隐喻,提供了一套从草图绘制到三维模型创建,再到三维模型编辑的完整建模流程,允许用户在自由定义的绘图平面上绘制描述模型地质特征的三维草图,并对其构成的连通草图网络实时地进行三维模型重建.模型重建使用分治的思想,大致分为3个步骤完成：首先利用三维草图的几何信息,即拐点,根据其拓扑连接搜寻草图网络中近似平面的能量最小圈,然后通过调和函数计算草图网络中每个圈包围区域的目标平均曲率标量及其法线方向,随后以Laplacian方程优化生成曲面片,最后将曲面片拼接成完整的三维模型.褶皱、断层地质现象可以分别通过重绘和切割操作进行建模.此外,利用层级结构树存储地质模型间的层级关系,并通过变形传递的方式对与形变物体接触的地质模型进行形变,从而保持了地质结构中多物质体相互接触的特性.相比现有基于草图的交互式建模工具,该方法融合了地质学知识,且能够更有效地使用少量草图描述地质物体的特征.基于用户体验调查,该方法具有操作简单、建模直观的特点,能够同时满足专业和非专业人士快速创建地质概念模型的需求.     

基于深度学习的草图分割算法综述

草图一直是人类传递信息的重要工具之一.草图可以通过简单明了的形式更快地表达人类的一些复杂思想,因此,草图处理算法一直是计算机视觉领域的研究热点之一.目前,对草图的研究主要集中在识别、检索和补全等方面.随着研究者对于草图细粒度操作的重视,对草图分割方面的研究也得到越来越多的关注.近年来,随着深度学习与计算机视觉技术的发展,出现了大量基于深度学习的草图分割方法,草图分割的精确度和效率也都得到了较大提升.但是,由于草图自身的抽象性、稀疏性和多样性,草图分割仍然是一个非常具有挑战性的课题.对基于深度学习的草图分割算法进行整理、分类、分析和总结,首先阐述了3种基本的草图表示方法与常用的草图分割数据集,再按草图分割算法的预测结果分别介绍了草图语义分割、草图感知聚类与草图解析算法,然后在主要的数据集上收集与整理草图分割算法的评测结果并对结果进行分析,最后总结了草图分割相关的应用并探讨未来可能的发展方向.     

基于上下文的在线草图识别方法

支持用户自由连贯地绘制草图是在线草图识别研究的目标之一。本文提出一种使用空间关系等上下文和贝叶斯分类器进行草图识别的方法，其主要特点包括两个方面：第一，使用笔画空间关系进行自动笔画成组，可以在不打扰用户绘图的情况下完成候选符号的选取；第二，利用贝叶斯分类器实现在线草图识别，可以解决识别方法的领域相关性及画法敏感性问题。实验验证了方法的有效性。     

结合多尺度HOG特征和语义属性的合成素描人脸识别

合成素描的人脸识别问题属于异质人脸识别研究领域,在刑侦领域具有重要的实际应用.由于合成素描与人脸照片属于不同模态,对不同模态人脸进行鲁棒的表征是识别的关键.针对合成素描人脸在某些区域缺乏纹理细节,单纯依赖局部细节特征识别率较低的问题,文中提出一种融合多尺度HOG特征并加以语义属性约束的合成素描人脸识别的算法.首先提取出合成素描人脸的全局HOG特征以及五官等关键部位的局部HOG特征来表征人脸的整体结构特征和细节特征,之后将得到的整体结构特征和各个部位的细节特征进行分数层融合,最后用语义属性特征对匹配结果进行重排序.在PRIP-VSGC和UoM-SGFS数据集上进行验证,文中算法rank10的识别率分别达到88.6%和96.7%,与现有算法相比有明显的提高.