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李刚 《电视字幕·特技与动画》2015,21(3):48-51
在影视后期制作中,经常会遇到需要跟踪替换画面的工作。对于一般的平面追踪替换,例如:形变镜头、画面质量不高、前景遮挡、跟踪区域出画入画等。本文将对上述特殊镜头,讲解Mocha提供的完美跟踪解决方案。 相似文献
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为了提高核环境下探测机器人机械臂的负载能力,通过动力学分析机械臂关节特性确定优化目标,用有限元软件ANSYS对机械臂臂体危险工况分析并设计优化参数,采用Workbench目标驱动优化分析设计优化实验,对优化结果分析并选取合适的优化参数。优化设计使机械臂两个臂体质量分别减小28.3%和29.5%,分析表明优化设计对机械臂危险工况下静力特性影响很小,符合强度和刚度要求,依据优化方案制作出机械臂样机并测试机械臂负载性能,实验表明机械臂末端负载提高10%,优化后机械臂关节力矩得到改善。 相似文献
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针对换热网络多目标优化问题,采用目前应用较广泛的两种多目标遗传算法,即NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ,对两种算法的性能进行对比研究。案例研究结果表明,NSGA-Ⅱ算法比NSGA-Ⅲ算法运行效率更高,NSGA-Ⅲ的运行时间是NSGA-Ⅱ的2倍以上;NSGA-Ⅱ算法的应用并不严格地受限于3个目标的最大目标数量,NSGA-Ⅱ在求解大于3个目标的多目标优化问题时也可能具有良好的性能,目标数量并非选择NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ算法的严格标准。对10×5换热网络案例进行4个相关目标改造优化时,从换热网络的单一性能指标来看,NSGA-Ⅱ算法更容易获得各目标的极值。从最小年度总费用的评价指标来看,两种算法的最优方案效果相近。对7×3换热网络案例进行6个目标的优化时,NSGA-Ⅲ算法得到各目标的极值较优。从最小年度总费用的评价指标来看,NSGA-Ⅲ算法获得的投资费用和年度总费用更小。对于目标函数数量不超过3个,或者3个以上具有一定相关性的多目标优化问题,推荐优先使用NSGA-Ⅱ算法实现快速寻优;而NSGA-Ⅲ算法由于其基于参考点的选择机制,运行效率较慢,更适合用于收敛困难的高维多目标优化问题。 相似文献
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