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在地震测井施工中,为监测地下检波器的运动特征,需应用三维监测技术。首先从映射几何的角度深入分析OpenGL的三维监测技术,建立OpenGL虚拟场景,然后分析检波器模型内外方位元素的表达,利用三维绘图技术建立检波器的立体模型,最后对所获取的坐标数据进行快速的三维绘图技术处理,形成实时可靠的立体模拟界面。实验结果表明:检波器的方位角模拟精确度能保证在1°以内,满足后期简化数据处理的要求。该技术应用在地震测井中时,具有远程、可靠、无损检测等特点,为操作人员提供直观可靠的观测决策平台,并且结合实际需求能够扩展多种功能模块,可广泛应用于测井过程中方位数据的获取。 相似文献
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基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络,直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序,并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面,对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍,从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素,包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系,甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述,清晰地呈现出该领域的发展脉络。 相似文献
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