游戏引擎(Gaia)寻径算法的改进

基于3D游戏引擎(Gaia)进行的研究,系统地分析了引擎的寻径系统部分,并在此基础上开发了小型游戏场景模拟程序以便于对寻径算法进行系统的研究.针对测试过程中角色运动轨迹不平滑的问题,修改了寻径算法,解决了该问题.     

基于残迹融合的高可用分布式导航算法

导航通信中断等问题经常导致电子地图中的自动寻路功能失效.为了实现分布式导航系统的有效容灾和寻路优化,提出了基于道路残迹数据融合的高可用分布式导航算法;给出了该算法的主要思想、算法模型、数据结构以及运行流程.该算法应用了蒙特卡罗方法进行道路可通行度评估;采用了2维叠加空间进行"道路信息-寻路需求"匹配方法.最后进行了算法效能分析与仿真.仿真实验结果证明,该算法具有较好的容灾性能、响应速度和较好的适应能力.     

基于户型图实例分割的室内场景建模研究

为满足房产室内场景在线三维建模与展示的需求,提出了一种基于户型图实例分割与ThreeJS的室内场景建模方法。该方法以户型图栅格数据和户型结构矢量数据作为输入,将Mask R-CNN算法应用于户型图栅格数据的实例分割,实例分割结果与户型结构矢量数据进行配准,最后,通过家具模型库自动适配,基于ThreeJS完成室内场景三维在线快速建模。实验结果表明:该方法建模过程简单、高效、灵活,模型效果符合预期。     

城市复杂地形的多分辨率数据表示

针对城市复杂地形的三维可视化工作,采用扩展规则网格构造地形表面特征,结合树型结构实现数据表示.论证了一种视点相关动态多分辨率地形模型简化的新算法,为实现三维场景的实时显示具有一定借鉴意义。     

基于分块的大规模地形实时渲染方法

将地形数据分块技术、层次细节模型（LOD） 技术、改进的ROAM 算法和数据预取技术等相结合,提出了一种超大规模地形数据实时渲染方法.通过分块策略对规则网格进行区域分割,采用空间填充曲线对分块网格进行多分辨率排列,并建立三角形节点顺序与剖分点之间对应关系的快速检索,实现数据快速调度;视见体投影简化分块裁剪算法降低可见性判断的复杂度,提高了计算效率;改进的四队列ROAM实时构网算法,很好地利用了相邻帧的相关性,有效地提高了渲染速度;基于视点预测、部分数据常驻内存的多线程数据预取实现了场景规模基本不相关的连续LOD实时渲染.实验结果表明,该算法高效可行,适合于海量地形场景的快速渲染和交互漫游应用.     

基于Artificial Engines的三维交通仿真系统的设计

三维交通仿真是对可视化交通管理系统进行分析和评价的一个有效方法,也是智能交通系统的一个重要研究方向.本文使用Artificial Engines这种托管3D引擎技术,通过由道路数据自动生成大规模三维路网场景,以及车辆运动算法,建立起一种可视化、实时高效的三维交通管理系统.     

基于记忆机制的动态交通路径优化算法

在对经典路径优化算法性能进行分析的基础上,指出了现有路径优化算法在大规模路网条件下实时性差的问题。通过比较道路交通网络路径优化和机器人寻路过程的异同点,基于智能机器人寻路的D*Lite算法和记忆规则,提出一种新的道路网络动态路径优化算法,并对其性能进行了测试和对比分析。结果表明,该方法在保证路径优化结果相近的情况下可以减少优化计算时间26%~50%。     

三角网格模型的自动分割算法

提出了一种根据设计意图的三角网格模型自动分割算法,该算法采用R*-tree(recangle*-tree)建立三角网格空间索引结构.基于该结构,采用深度优先遍历方法快速准确地查询与分割面相交的三角面片,对相交三角面片进行分割并重新剖分,实现了三角网格模型不受曲率等条件限制的自动分割.实例表明:该算法可对各种复杂型面三角网格进行分割,算法运行效率高,且能有效避免分割区域的锯齿现象.     

基于电力设备坐标残迹的容灾导航算法

针对GPS灾难中的容灾导航和自动寻路等问题,提出了充分利用电力设备坐标残迹的容灾导航算法DTNA;对该算法的核心思想、算法结构与模块、残迹的表述结构以及算法处理流程进行了详述。该算法采用了信息融合方法,通过电力设备残迹坐标实现可行道路的自动生成;采用了二维叠加空间进行“道路信息-寻路需求”匹配。仿真实验结果证明该算法的容错时耗较少,算法的运行也无需占用过多的计算资源,具有良好的综合性能;最后阐述了该算法的未来发展与应用前景。     

大规模三维地形的生成和漫游

基于分块分层的地形LOD模型算法,结合视点相关因素,大幅度简化了大规模地形复杂场景,实现了研究区域三维地形可视化的实时绘制.运用多线程处理机制,提高了地形漫游的效率与可视化效果.实验结果表明,文中算法具有处理数据量大、效率高、效果好等特点.     

基于VRML的大规模虚拟场景的实时载入方法

针对网络环境下大规模虚拟场景的实时生成中所面临的速度问题,通过对VRML（Virtual Reality Mod-eling Language）工作原理和优化技术的分析,提出一种基于网格化管理的大规模虚拟场景的实时载入方法,实现了虚拟校园场景的生成系统。通过有选择地下载和渲染小部分场景,可提高生成速度,便于大规模场景的实时浏览。     

全局实例化的大规模数字孪生场景对象高效绘制方法

数字孪生城市场景中，传统的绘制方法难以生成大量静态、动态的绘制对象（例如路灯、移动车辆等）。通常做法是在每条样条线上生成多个独立的场景对象，这样就会造成整个场景中的每个对象都使用不同的网格体，随着绘制对象规模的不断增加，绘制调用(Draw Call，DC)会越来越高。本文提出了全局实例化的方法管理所有大规模场景对象的绘制，降低DC数量，提高绘制性能。首先，全局实例化整个场景中所布设样条线上相同的绘制对象，即场景中相同的绘制对象共享同一个网格体；其次，在每条样条线上以一定规则分配全局实例化对象的实例；最后，根据唯一标识符对更新样条线上的动态实例，可实现车辆的移动。针对传统方法、局部实例化方法、层级实例化方法和全局实例化方法分别根据车辆长度和样条线长度随机在29条样条线上生成605辆移动车辆，整体性能提升了28.4%；同时针对静态对象的绘制实验中将1976个路灯实例化前后DC数量进行了对比，实例化减少96%的DC数量。实验表明，采用全局实例化方法能够大幅减少DC数量，并且在实际数字孪生城市场景中能够提升28%左右整体绘制性能。因此，本文通过全局实例化的绘制方法能够提升30%左右的绘制性能，更好地满足数字孪生城市场景的应用要求。     

基于场景知识的移动目标检测

依据背景差法中背景建模的思想,从提取场景知识的角度出发,建立待检测场景的场景知识库,从而提出一种基于场景知识的移动目标检测算法。使用改进的均值漂移算法对待检测场景进行分割,并提取分割后各个区域的底层视觉特征建立场景知识库;从新的场景帧图像中获取各区域的知识特征向量,然后根据和原场景知识库中各特征向量的匹配结果检测出移动目标信息。仿真结果表明,该方法能有效地检测出场景中原有目标和新进入场景目标的移动信息,并在一定程度上改善了目标阴影、形变等噪声对检测结果的干扰。     

拓扑模型和特征学习的多摄像机接力跟踪策略

为实现复杂大场景下目标跟踪的问题,提出了一种复杂大场景下基于拓扑模型和特征学习的多摄像机调度和目标接力跟踪策略。首先建立摄像机场景地图映射,通过实时背景估计确定目标的交接时刻和交接位置,然后建立多摄像机几何拓扑模型,给出了基于拓扑模型的多摄像机接力目标跟踪调度和交接算法,以及在跟踪过程中的特征学习方法,实现接力摄像机的快速调度和目标交接。实验结果表明,该方法可快速准确的完成多摄像机接力跟踪时的判断调度任务。     

基于AJAX和X3D的虚拟场景交互架构研究

针对X3D的web应用中用户与三维物体的交互仅局限于浏览器端的三维场景之中不能操作存在于服务器端的特定三维物体,结合AJAX技术,提出一个AJAX和X3D结合的场景交互架构,通过一个应用实例给出了AJAX和X3D结合的场景交互实现方法.该场景交互架构很好地解决了三维场景与服务器端的通信问题.     

基于多尺度显著区域特征学习的场景识别

场景识别是图像高层语义信息理解的重点和难点领域。如何寻找场景中有效信息的位置是场景识别领域中非常困难的问题。该文提出了一种基于多尺度显著区域特征学习的场景识别方法。首先,提取一个场景中在多尺度下的显著区域;然后,通过卷积神经网络的迁移学习,利用学习到的特征在多尺度的显著区域内对场景进行识别。基于两个公共场景识别数据库上的实验证明了该方法的有效性和良好的泛化能力。实验结果表明,该方法相对于传统的场景识别方法能取得更好的场景识别准确度。     

基于分场景重构的风电汇聚趋势性量化方法

风电输出功率具有波动性,由于各机组出力之间的相互平抑效果,随着风电集群规模的增大和风电输出功率波动变缓,风电输出功率表现出“汇聚效应”。掌握汇聚效应的趋势性对于大规模风电联网外送输电容量配置具有重要的意义。定义风电输出场景的概念,对风电功率在各场景内的汇聚特性进行研究;通过拟合各场景中的持续出力曲线,提出基于汇聚特性分析的风电持续出力分场景重构方法,并以实测数据对重构方法的有效性进行检验。算例分析表明:分场景重构方法能够较准确的分析风电汇聚的趋势;场景划分个数影响持续出力曲线的拟合精度,对比5、10、20场景划分,分10场景进行重构对于风电汇聚趋势的描述更为准确。     

基于告警属性聚类的攻击场景关联规则挖掘方法研究

针对现有攻击场景重构方法中存在关联规则挖掘不充分、攻击场景链断裂的问题,以及安全设备的误告警影响攻击场景重构准确性的现状,提出一种基于告警属性聚类的攻击场景关联规则挖掘方法。该方法能够有效挖掘攻击场景关联规则,减少攻击链断裂,还原实际的多步攻击,更好地帮助安全管理员深入理解攻击者入侵行为并掌握攻击全貌。以真实网络中的安全设备的原始告警为数据源,首先,对原始告警数据进行预处理,实现告警数据的归一化。然后,通过构建告警时间序列,利用FFT和Pearson相关系数对误告警周期特性进行分析,生成误告警过滤规则。接着,提出一种基于动态时间阈值的告警属性聚类方法,通过告警属性相似性刻画告警间相似度,并根据告警发生的时间间隔结合动态时间阈值方法更新聚类时间,对属于同一攻击场景的告警进行聚类。最后,利用Apriori频繁项挖掘算法生成攻击场景序列模式,并对具有重复攻击步骤的攻击场景序列模式进行融合生成关联规则。在四川大学校园网真实环境中进行实验,结果表明所提方法可有效缓解攻击链断裂问题和误告警的影响,相较于对比方法可有效提升生成的攻击场景关联规则的完整性。     

LOD在大范围复杂场景简化中的应用

为了降低场景的复杂度、提高场景中的漫游速度及满足实时显示的要求,提出了利用LOD进行复杂场景模型简化的方法.在介绍LOD分类的基础上,论述了LOD的基本原理,讨论了利用LOD进行模型简化的不同方法,并结合实例论述了共面简化法的基本过程和操作方法;针对模型简化过程中出现的突跳现象,提出了平滑混合的解决办法,达到了很好的视觉效果;最后说明不同细节层次LOD模型的选择方法.对大范围、具有复杂几何结构和形态描述的复杂场景起到了很好的简化效果.     

基于色彩比例和时域相关的置信度传播立体视频匹配算法

提出一种改进的立体视频匹配算法,首先通过马尔科夫随机场建立视差图模型,然后利用亮度和色彩比例求置信度,最后根据时域相关性局部更新视差值得到视差序列。以卡耐基梅隆大学提供的真实场景视频为测试序列,实验结果表明:基于亮度和色彩比例比单纯使用亮度得到的匹配更准确,根据时域相关性求视差序列比用逐帧置信度传播求视差序列减少了83.3%以上的迭代计算时间,为立体视频的压缩传输、任意视点视频合成提供了高效的视差序列。