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近年来,自动驾驶受到越来越多的关注,以点云为输入数据的三维目标检测在该领域中发挥着至关重要的作用。然而,点云目标的尺度差异性以及变换性等问题,导致了目标检测精度的下降。以CenterPoint网络为框架,提出了一种基于可变形卷积和数据增强的三维多目标检测优化算法,该方法提取点云特征后生成地图视角的特征图谱,在检测头网络加入可变形卷积层,并引入图像翻转方法进行数据增强,提高网络对于目标的检测能力。在公开数据集nuScenes上的实验结果表明,该网络与其他方法相比,在汽车、公交车以及行人等类别的检测精度上有一定程度的提升。 相似文献
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研究了三维电影播放应用中的视频纹理技术,分析了该方法的国内外研究现状、难题和挑战,提出了有效地解决方案,并对该方案进行设计.采用 DirectShow进行视频数据的调度与管理,Direct3D作为图形渲染API,提取出传统渲染管道下的并行运算部分,利用可编程GPU并行运算的特性对其进行加速渲染,并利用GPU纹理压缩方法解决了显存容量有限的问题.实验结果表明,该设计方法能够有效地提高帧速率,缓解CPU负担,解决实时渲染中的性能瓶颈问题,在实际应用中具有较强的使用价值. 相似文献
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集成电路三维刻蚀仿真模型的原始方案使用的是可变点阵的三维刻蚀仿真模型。但是在这种模型作用下新的刻蚀点空间坐标的误差会随着刻蚀点间距的不断增大而增大,最终的积累误差会导致仿真的效果变差。改进了原有算法,使用了新的固定点阵的离散化数学模型代替原有可变点阵的模型,大幅改善了刻蚀精度和显示效果。并给出了刻蚀仿真的结果并进行了讨论。 相似文献
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一种超大规模地形场景的实时渲染算法 总被引:2,自引:0,他引:2
超大规模地形场景包含大量的数据,无法一次性载入内存进行实时渲染.基于Geometrical Mipmapping算法,结合动态调度技术,提出一种高效的超大规模地形场景实时渲染算法.算法对海量地形数据进行分块,在实时运行时,根据视点的位置动态地载入所需的地形块和释放无用的地形块,使得内存中的地形数据维持在一定范围内.然后,通过LOD技术和视域剔除对内存中的地形数据进行简化,大量减少送入GPU的三角形数量,从而达到实时渲染.实验结果表明,算法渲染速度快,内存开销较小,适合于超大规模地形场景的实时渲染. 相似文献