基于施工段的BIM模型分割研究与应用

BIM模型可作为建筑施工阶段的各类业务信息载体,模型几何及信息的精确处理是施工模型高质量应用的关键。如何处理模型以实现与业务的高效融合是行业面临的瓶颈问题。由于施工现场的业务与管理粒度通常以施工段形式划分,基于施工段的BIM模型分割尝试解决这一问题。本文提出了按施工区段边界对模型构件进行切割,将几何与信息归集到相应的施工区段中,从而增强模型与业务的关联,实现项目数据按施工区段进行统计应用。因此,深入研究施工段划分过程中的模型分割技术及其应用场景具有重要意义。本文探讨了在轻量化模型分割流程中,各步骤应用HOOPS组件所需的技术研究思路与实现算法,并分享了某公寓项目的试点验证成果。

基于等效短线路解耦法的风电场模型分割仿真研究

为了加快大型风电场的仿真速率,提出了一种基于等效短线路解耦的模型分割方案。首先对于机组类型单一的大型风电场,采用输出倍乘与集电线路等值的方法进行简化建模。在此基础上,针对风电场内线路较短,难以采用长输电线路自然解耦来并行运算的缺点,提出对等值后的机组连接线与连接升压站的长汇集线之间进行参数补偿,从而满足输电线路在一个步长上的解耦判据。在Matlab/Simulink搭建仿真模型,对模型分割前后进行了对比。仿真结果验证了所提方案的可行性。在此基础上采用状态空间节点(state space node,SSN)法对风电机组内部划分群组,最终在RT-LAB平台上实现了大型海上风电场的实时化仿真。

AccFed:物联网中基于模型分割的联邦学习加速

随着物联网(IoT)的快速发展,人工智能(AI)与边缘计算(EC)的深度融合形成了边缘智能(Edge AI)。但由于IoT设备计算与通信资源有限,并且这些设备通常具有隐私保护的需求,那么在保护隐私的同时,如何加速Edge AI仍然是一个挑战。联邦学习(FL)作为一种新兴的分布式学习范式,在隐私保护和提升模型性能等方面,具有巨大的潜力,但是通信及本地训练效率低。为了解决上述难题,该文提出一种FL加速框架AccFed。首先,根据网络状态的不同,提出一种基于模型分割的端边云协同训练算法,加速FL本地训练;然后,设计一种多轮迭代再聚合的模型聚合算法,加速FL聚合;最后实验结果表明,AccFed在训练精度、收敛速度、训练时间等方面均优于对照组。

结合Nystrom方法的三维网格模型分割方法

针对谱聚类三维网格模型分割方法耗时长、占用内存大的问题,本文提出了一种结合Nystrom方法的三维网格模型分割方法。首先,对模型面心进行采样,计算采样点和所有面心的亲和力数值,使用Nystrom方法估计亲和力矩阵的主特征向量,避免了计算亲和力矩阵的巨大开销;其次,使用K-Means算法对主特征向量聚类,实现对模型的分割;最后,使用自适应邻域滤波算法对分割结果进行优化,去除估计误差。在细分后的普林斯顿数据集上进行实验,并同5种分割方法进行定量比较,结果表明本文方法可以有效降低谱聚类方法的时间、空间开销,并且兰德分数比其余方法平均高0.21,可以得到更高精度的分割结果。

基于K-means聚类方法的三维点云模型分割

提出采用K-means聚类分析方法对三维点云模型进行分割。论文指出,对于分布呈现类内团聚状三维点云模型,K均值聚类分割可以得到较好的结果。与三维网格模型的K均值聚类分割、点云模型的谱系聚类分割的实验结果比较证实了这一点。

3D打印中的模型分割与打包

为了提高3D打印技术中三维模型的打印效率,减少打印材料耗费,缩短打印时间,提出了一种全局最优的模型分割与打包算法。首先,将给定模型分割为若干金字塔形状的分块。然后利用一种改进的禁忌搜索算法寻找最优打包方案,尽可能地减少支撑材料的体积,根据分块体积给出利于全局优化的初始解,并通过控制邻域生成规则以及候选解集,使得搜索更加高效并大幅提高寻优速度。最后,将打印成型的各部件拼合成整体。实验结果表明：生成的打包方案节省了14%~38%的打印时间,节省了21%-46%的打印材料。该方法模型分割产生的分块个数少、打包高效合理,不仅有效地提高打印效率,还减少了打印时间和支撑材料消耗。

飞行器大数据量CAD模型分割与剔除算法

提出了飞行器大数据量CAD模型快速SAH(Surface Area Heuristic)分割算法,并通过层次包围体树BVH(Bonding Volume Hierarchy)加速视锥剔除;利用GPU精确遮挡查询剔除视锥体内被遮挡的几何模型,将遮挡查询与LOD相结合,既提高查询速度,又可根据查询结果调整LOD等级。通过实验测试,SAH分割算法的复杂度降低为O(N),BVH缩短视锥剔除时间近50%,遮挡查询剔除了60%以上不可见的几何模型。绘制包含350万三角面片的CAD模型,帧刷新率达到40帧以上。

面向三维CAD模型检索的模型分割方法

为了提高三维CAD模型分割的效果及其对模型检索支持的有效性,提出一种面向三维CAD模型检索的模型分割方法。首先通过提取B-rep形式CAD模型的几何拓扑属性,将模型转换为属性邻接标记图;然后依据图中节点和连线的凸凹性将模型初步分割为凸凹性连续的局部区域,再以分割内聚度最大为目标,基于区域耦合度进行可合并区域的选择与优化合并;最后采用区域最优匹配的方法进行模型间的相似性比较和检索。实验结果表明,该模型分割方法能有效支持模型检索,可实现CAD模型的重用。

一种基于模型分割的三维人体骨架提取方法

针对当前三维骨架提取方法复杂度较高、提取结果不够准确,以及专门针对人体模型的方法较少等问题,提出一种基于模型分割的三维人体骨架提取方法。首先,根据模型顶点与末端特征点的最小测地距离将模型分割;然后由归一化的测地距离函数确定模型各顶点所属拓扑层次;接着在模型分割的基础上依据拓扑层次提取出原始骨架点;最后经过微调,将各骨架点按照拓扑关系连接得到较为精确的人体骨架。实验结果表明,该方法有效降低了骨架提取算法的复杂度,且对不同姿势的人体模型均可获得较为准确的提取结果。

基于神经网络模型分割的入侵检测方法

针对神经网络在入侵检测应用中存在资源消耗大、学习效率低等不足,提出一种基于神经网络模型分割的入侵检测方法。该方法根据当前典型攻击的特征,为每类攻击分别建立独立的子神经网络,对该类攻击进行学习和检测。然后再将每个子神经网络分割成多个更小的子模型,来降低学习时间和减少神经网络各层之间的连接权数目。设计了相应算法并进行仿真实验。实验结果表明,提出的方法提高了入侵检测的速度,降低了系统资源的消耗,提高了检测率。

一种基于模型分割的自动勾画算法在临床中的应用

目的:对基于模型分割(model based segmentation,MBS)算法的自动勾画模式在临床中的应用进行评价和分析。方法:选取本院头颈部、胸腹部、盆腔进行放疗的患者共计90例,分别由计划系统自带的MBS和医生勾画左右肺、左右肾、脊髓、肝脏、膀胱、左右股骨等器官轮廓。以医生所勾画轮廓为参考,使用戴斯系数、敏感度指数等指标来评估MBS勾画器官的优劣。结果:由MBS勾画器官的戴斯系数、体积差(%)、敏感度指数、包容性指数分别为左肺(0.930±0.013、-9.5±2.1、0.886±0.021、0.979±0.010)、右肺(0.946±0.006、-8.4±1.6、0.906±0.013、0.989±0.002)、脊髓(0.877±0.041、-17.7±2.3、0.799±0.046、0.971±0.037)、肝脏(0.886±0.055、23.0±16.5、0.985±0.011、0.809±0.097)、左肾(0.817±0.224、6.5±3.6、0.842±0.224、0.794±0.224)、右肾(0.856±0.104、14.4±13.2、0.913±0.062、0.809±0.143)、左侧股骨(0.931±0.038、-1.2±6.9、0.880±0.067、0.991±0.003)、右侧股骨(0.920±0.015、-9.4±9.0、0.877±0.055、0.970±0.034)、直肠(0.577±0.093、-12.9±59.5、0.523±0.077、0.736±0.301)、膀胱(0.966±0.025、-2.4±3.3、0.955±0.040、0.978±0.014)、前列腺(0.940±0.078、-1.4±3.6、0.934±0.092、0.946±0.063)、脑干(0.672±0.106、2.9±19.9、0.688±0.167、0.664±0.050)、右眼球(0.961±0.017、-2.6±1.9、0.948±0.025、0.973±0.011)、左眼球(0.823±0.050、-5.2±4.9、0.929±0.046、0.980±0.021)、下颌骨(0.699±0.191、15.2±54.5、0.719±0.070、0.716±0.294)、左侧腮腺(0.585±0.060、-48.1±3.2、0.445±0.056、0.854±0.053)、右侧腮腺(0.591±0.041、-47.3±2.9、0.451±0.024、0.859±0.087)。结论:左右肺、脊髓、肝脏、左右肾、左右股骨、膀胱等器官的自动勾画可以基本满足临床要求或需很少的修改,而直肠、腮腺、下颌骨等器官需更多的调整。基于模型分割算法在自动勾画过程中可以人为调整和修改,临床医生经过适当培训和使用后,最终可以获得较理想的结果。

一种基于热核的三维人体网格模型分割方法

提出了一种基于热核的三维人体模型分割方法。首先计算三维人体模型顶点的热核签名值;然后采用阀值分割法利用设定的分割阀值对模型进行初始分割;最后对阀值分割结果中大于阀值的部分进行凝聚聚类,得到最终的分割结果。实验结果表明,分割结果不仅符合视觉最小值原则,还具有很好的语义信息;同时分割结果具有与姿势无关和鲁棒性好的特点。

虚拟试穿中的模型分割与碰撞检测

为解决在计算机辅助服装设计中虚拟试穿的计算速度与实时效率瓶颈,提出了一种基于Span的三维人体模型区域生长优化分割算法,在区段结构上适当添加标记,增加区段信息,避免不必要的重复访问与回溯,提高运算效率;提出了基于几何位置的衣物三维立体模型与人体模型碰撞检测方法,使用椭圆包围盒算法来拟合人体模型分割区域,检测到衣物质点在与椭圆包围盒发生碰撞后,修正其到椭圆包围盒表面正确的碰撞位置上,以便通过实时仿真来观测虚拟设计的结果.仿真实验结果表明:衣物的虚拟试穿模拟效果逼真,与传统方法相比,碰撞检测处理时间减少了64%,具有一定的鲁棒性与实效性.

适用于馈线自动化的实时仿真通用模型分割方法

配电网节点数多,并且包含较多的开关装置,给仿真机的实时化处理带来了巨大困难,加大了单个仿真机处理能力的限制,且随着开关数增多及配电终端的投入,更难以对配电网进行实时仿真。模型分割能快速对仿真模型进行降阶处理,理想变压器(ITM)无疑是众多分割方法中最简单有效的一种。但随着配电自动化的普及,在检测到故障情况时,相应节点的开关会随之动作,配电网络也会发生改变,传统的理想变压器法会因为稳定性问题导致仿真失稳。文中根据理想变压器稳定特性提出模型分割接口转换算法并对其进行论证,使分割接口在配电网中实现通用;以IEEE 33配电网为例对其进行仿真,将系统分割为2个子系统,在分割系统中实现配电网的馈线自动化,分析了分割模型和原始模型在馈线自动化下的动态响应,二者动态过程基本一致。验证了提出的分割接口的可行性和有效性。

基于形变模型分割方法的CT图像肝脏肿瘤分割

在肝脏肿瘤疾病计算机辅助检测及诊断过程中,CT图像肝脏肿瘤分割属于是重要环节,因此在临床中CT图像肝脏肿瘤分割具有重要研究意义。传统几何形变模型在对比度较高的图像中应用更为适合,但是CT图像肝脏肿瘤通常情况下灰度不均匀、对比度偏低,没有良好的分割效果。基于这一问题,在对传统几何形变模型研究技术上,探讨CT图像肝脏肿瘤的新型形变模型分割方法。

基于点云数据的三维目标识别和模型分割方法

三维模型的深度特征表示是三维目标识别和三维模型语义分割的关键和前提,在机器人、自动驾驶、虚拟现实、遥感测绘等领域有着广泛的应用前景。然而传统的卷积神经网络需要以规则化的数据作为输入,对于点云数据需要转换为视图或体素网格来处理,过程复杂且损失了三维模型的几何结构信息。借助已有的可以直接处理点云数据的深度网络,针对产生的特征缺少局部拓扑信息问题进行改进,提出一种利用双对称函数和空间转换网络获得更鲁棒、鉴别力更强的特征。实验表明,通过端到端的方式很好地解决缺少局部信息问题,在三维目标识别、三维场景语义分割任务上取得了更好的实验效果,并且相比于PointNet++在相同精度的情况下训练时间减少了20%。

基于骨架的三维点云模型分割

针对目前三维模型分割方法在分割细节方面准确度低、分割结果不明确的问题,通过研究三维模型骨架数据的拓扑关系,提出一种以提取三维点云模型骨架为预处理步骤的分割算法。提取对三维模型进行骨架提取,通过骨架数据之间的关系,提取骨架关键点;选择同一邻域内关键点到质心的距离最小的点作为最终的关键点,对已找到的关键点进行优化处理,减小错误关键点对分割结果的影响;使用找到的关键点,通过改进的区域生长算法,得到分割后的骨架区域,即可得到相应原始数据的分割结果。实验结果表明,采用该方法得到的分割结果相较于现有分割方法可以准确获得三维模型的语义分割结果及较好的分割边界。

一种直流输电系统实时仿真的模型分割方法

由于直流输电系统中开关数量过多,且受仿真机存储容量和CPU处理能力的限制,给直流输电系统的实时仿真带来了很大困难。为了实现高压直流输电系统的实时仿真,采用理想变压器模型法在直流线路上对高压直流输电系统进行模型分割。以12脉波高压直流输电系统为例,将上述模型分割方法与原整体模型进行了仿真对比分析。结果表明,模型分割方法适用于直流输电系统实时仿真测试平台的构建。

勾画式交互的网格模型分割

提出一种基于区域增长的交互三维网格模型分割方法。在区域增长的基础上,首先由用户利用基于勾画的交互方式选定部分顶点作为目标和背景,其余顶点作为未知区域,利用区域增长的方法自动生成目标的边界,从而完成模型的分割。此方法中边界顶点分割结果的好坏直接影响到了最终的分割结果,因此,在利用区域增长方法形成边界时,将既与目标相邻又与背景相邻的顶点标记为特殊点,在其余未知部分分割完成之后,重新对特殊点进行一次区域增长算法。此时由于大部分顶点的状态已经确定,获得的边界将更为准确。实验表明分割结果有了很大程度的改进。

多端直流配电网实时仿真的模型分割方法

多端直流配电网不仅节点数量多,并且包含较多的电力电子装置,受单个仿真机处理能力的限制,多端直流配电网实时仿真实现难度大。为了实现多端直流配电网实时仿真,采用理想变压器模型法对多端直流配电网进行模型分割,以直流电网为边界,将各端换流站及其交流系统作为一个子系统,子系统之间通过理想变压器模型交互数据。最后,以5端直流配电网为例,将系统分割为5个子系统,对比分析分割模型和原模型在各种工况下的动态响应,二者动态过程基本一致。结果分析验证了所提模型分割方法的可行性和有效性。