基于边塌陷减面的实景三维模型轻量化技术

实景三维模型由于其丰富的场景展现能力,广泛应用在数字孪生和地理测绘等领域。然而,丰富的三维场景和细节所包含的数据量十分庞大,给实景三维模型的存储、传输、渲染与展示带来了极大的挑战。针对上述问题,本文提出了一种面向实景三维模型的轻量化处理方法,首先引入模型预处理技术,去除模型噪音和非流行边;然后通过边塌陷减面的轻量化算法,精简模型拓扑结构;最后加入反转检测算法,防止边塌陷过程中出现面反转的情况。对张家界景区4个真实场景的测试结果表明,该技术可以在保留模型整体外观和场景细节的基础上,压缩至原始模型大小的3.7%~10.9%,使得复杂场景的实景三维模型能够在计算机中更加快速真实地反映或显示世界的地理地貌或城市建筑。

防止纹理扭曲的倾斜摄影模型轻量化算法

针对倾斜摄影模型网格简化后出现纹理扭曲的问题,基于二次误差度量(quadric error metrics,QEM)算法,提出一种防止纹理扭曲的倾斜摄影模型轻量化算法。该算法依据模型中各顶点的拓扑连接关系对顶点进行分类,对不同类型的顶点制定相应的折叠策略,引入顶点起伏度因子、纹理形变因子和顶点一环领域内三角形平均面积对QEM算法中的边折叠代价进行改进。实验结果表明,改进算法可以在高简化率下避免出现纹理扭曲现象,有效保持了模型的几何特征和纹理特征,相较于传统QEM算法,改进算法处理的模型最大误差、平均误差和均方差均分别至少降低了43.55%、52.50%和21.61%;在90%简化率的情况下,相较于带纹理模型的简化算法,改进算法处理的模型最大误差、平均误差和均方差分别降低了34.90%、10.61%和12.31%。

保持细节特征的输电铁塔三维网格模型轻量化算法

针对输电铁塔三维网格模型简化后出现模型细节特征大量缺失的问题,以QEM算法为基础,提出了一种保持细节特征的输电铁塔三维网格模型轻量化算法。该算法首先确定了输电铁塔三维网格模型中的细节特征定义,然后提出了输电铁塔细节特征提取策略,并且引入细节特征显著因子和顶点近似曲率因子对QEM算法中的简化代价进行优化。实验结果表明,优化后的算法可以有效保留输电铁塔三维网格模型的重要几何特征和细节特征,避免了简化后模型出现大面积的特征缺失问题,并且相较于普通QEM算法,优化后的算法所简化的模型在最大误差、平均误差和均方差上分别至少下降了39.77%、10.64%和64.99%,实现了输电铁塔三维网格模型的高质量轻量化。

神经网络模型轻量化方法综述

近年来,神经网络模型凭借着较强的特征提取能力在各行各业的应用越来越广泛,并取得了不错的效果。然而,随着数据量的不断增大以及人们对高准确率的不断追求,神经网络模型的参数规模急剧增大,网络复杂度不断提高,导致计算、存储等资源开销不断扩大,使其在资源受限场景下的部署面临极大挑战。因此,如何在不影响模型性能的前提下实现模型轻量化,进而降低模型训练和部署的成本成为当前的研究热点之一。为此,文中从复杂模型压缩以及轻量化模型设计两方面入手,对当前典型的模型轻量化方法进行总结和分析,以期厘清模型压缩技术的发展脉络。其中,复杂模型压缩技术从模型剪枝、模型量化、低秩分解、知识蒸馏及混合方式5方面进行归纳,而轻量化模型设计则从空间卷积设计、移位卷积设计和NAS架构搜索3方面进行梳理。

基于L-FPN的无人机上小目标识别模型轻量化方法

由于遥感图像拍摄的高度和设备不同导致每张图像的地面采样间隔(GSD)也不同,许多小目标往往易被忽略,遥感图像中旋转框目标检测成为当下研究热点。现有的旋转框检测算法主要面向通用场景下的多尺度目标检测,特征金字塔中特征融合计算操作复杂且耗时,部署到无人机上的边缘端设备时面临很大的挑战。因此本文针对该场景下的小目标检测提出基于L-FPN的无人机上小目标识别模型轻量化方法,首先依据图像的GSD信息进行尺度归一化,然后去除特征金字塔中冗余的高层特征图,最后针对小目标检测调整锚框的尺寸。本方法在DOTA数据集上进行训练验证,结果表明本文提出的基于L-FPN的无人机上小目标识别模型轻量化方法在识别精度与传统模型一致的情况下,模型参数量较原模型减少2.7%,模型大小减少28%,推理速度提升13.24%。

基于知识蒸馏的说话人验证模型轻量化方案

利用大规模无监督数据训练的预训练模型具有非常好的泛化性,只需在小规模标注数据上进行微调,就能在相应任务上有所提高。然而,预训练模型加上下游模型通常拥有较大的计算量和较慢的推理速度,不适合在低性能的边缘设备上部署,也难以满足需要实时化任务的场景。基于此,提出一种基于知识蒸馏的说话人验证模型轻量化方案,通过将预训练模型和下游模型蒸馏到一个学生网络上,实现整个任务流程的轻量化。

WebGL支持下的BIM模型轻量化展示应用探析

在当前的建筑工程领域,BIM 技术应用相当广泛,但是其架构普遍为 C/S 架构,存在配置要求高、跨平台性能差等 缺陷。随着科学技术水平的广泛发展,WebGL 技术日趋成熟,能够为 BIM 模型在 Web 三维端可视化提供必要支持,对其进行探 究具有一定现实意义。本文通过对相关文献进行查阅,首先,对 BIM 技术、WebGL 技术的概念与特点进行了简要阐述,其次,本 文结合 Revit 三维模型这一 BIM 技术,进行了三维模型数据轻量化处理,最后,本文结合 WebGL 技术,进行了基于 WebGL 技 术的三维模型网页端轻量化展示,发现能够在一定程度上提升网页响应速度、渲染效果、改善用户体验。希望本文的研究内容能够 为 BIM 模型轻量化工作提供一定理论与技术支持。

城市轨道交通工程中模型轻量化技术及BIM平台的应用研究

BIM模型实际应用中可能存在建模工具无法正常导出通用格式文件、模型体量大影响平台性能等问题,文章从轨道交通工程BIM模型集成及模型轻量化的实际问题出发,依托IFC标准在工程项目中的优势,基于IFC标准对建筑信息加以转化和集成,提出了信息模型集成方法和模型轻量化技术解决方案,并在广州地铁项目中加以实践。研究结果表明,该技术方案可以有效实现模型集成及轻量化,通过BIM平台配合可实现基于BIM的轨道交通工程施工信息模型的管理与应用。

协同产品开发中的产品模型轻量化技术

针对网络环境下协同产品开发中复杂产品模型数据交换、远程传输困难等瓶颈问题,提出一种复杂产品模型数据轻量化算法.该算法基于非几何信息过滤,曲线、曲面简化,通用压缩算法数据压缩等步骤对初始产品模型进行简化.文中算法已应用于协同交互系统InteView2.0中.在相同逼近精度下,轻量化后的模型比原系统输出的VRML格式文件具有更高的压缩比.

DenseNet模型轻量化改进研究

针对深层DenseNet模型在小型数据集上的过拟合问题,提出了一种改进的轻量化DenseNet模型.首先,优化网络中密集连接块(Dense Block)数量和其内部网络结构;然后,提出一种自适应池化层方法,解决改进网络的特征图分辨率适应问题;最后,加入Skip Layer模块增强密集连接块间特征信息流通.实验结果表明,改进方法能够减少模型的参数量和计算量,有效解决了深层DenseNet的过拟合问题.

保持外观的CAD模型轻量化技术

随着CAD/CAM技术的发展,整个产品的设计、虚拟制造和数字化样机都可在计算机中完成,使得包含大量数据的复杂装配体(即大装配体)的设计成为产品设计过程中的必需元素。由于大装配体模型数据量庞大,在普通PC机中处理极为不便,为了提高处理速度,需要对大装配体模型进行简化。在不改变装配模型格式和整体外观的前提下,提出了两种装配体模型的轻量化方案:1)从装配体中删除隐藏的零部件;2)从装配体中删除隐藏的特征。零件和特征的可见性是通过从多个视点预渲染装配模型,然后读取渲染缓冲区的结果并进行分析而得到。实验结果证实该算法能在不改变CAD模型格式和外观的前提下准确地删除装配体中的隐藏零件和特征。

基于网格分割的三维模型轻量化算法及构建

三维建模指通过三维制作软件构建出具有三维数据的模型。三维建模技术可以大大增加物体的真实感。传统的三维建模技术首先对真实物体进行抽象,用多边形构造物体的三维模型,往往伴随着缓慢的生成速度。为保证三维建模以及模型展现的效率,三维模型的轻量化技术必不可少。基于重复的网格分割算法通过发现重复单元来提高模型展现效率,但是该算法对于单连通模型的效果不佳,因此在引入几何描述符的基础上,提出一种基于网格分割的模型轻量化算法,该算法包括网格分割,单元匹配和网格重建三个环节,算法能够发现经过旋转,缩放,平移后的重复单元,很好的提高轻量化效率。实验表明,该分割算法在网格轻量化中可以取得较高的存储压缩率。

保持细节几何特征的三维网格模型轻量化算法

对三维模型进行轻量化的一个重要策略是利用网格简化算法减少模型表面的三角面片数量,其中广泛使用的边折叠算法相较于其他网格简化算法效率更高、简化效果更好,然而该算法存在简化过程中可能损坏或丢失部分细节几何特征的问题。为了解决上述问题,提出通过增加曲线近似曲率和模型待折叠边的一阶邻域三角形的平均面积作为惩罚因子,以优化原始算法的边折叠代价。首先,根据几何中曲线曲率的定义,提出了曲线近似曲率的计算公式;其次,在顶点法向量的计算过程中,使用面积加权和内角加权两个阶段对初始法向量进行修正,从而考虑更加丰富的模型几何信息。通过实验验证了优化后算法的性能,与经典的二次误差测度(QEM)算法、顾及角度误差的网格简化算法相比,优化算法处理后的模型的最大误差分别至少降低了73.96%和49.77%;与QEM算法相比,优化算法处理后的模型Hausdorff距离至少降低了17.69%。可见,在模型轻量化的过程中,优化算法能够减少模型的形变,更好地维持自身的细节几何特征。

三维模型轻量化技术

针对三维模型数据量增大时加载速度降低且浏览不流畅的问题,在分析Cesium模型格式3DTiles的基础上,提出了一种三维模型轻量化技术。将模型中的纹理图片依据材质和模型网格进行合并,实现正确纹理贴图,降低了DrawCall调用次数;将纹理和顶点进行压缩,降低了纹理图片文件大小;采用Mipmap生成不同分辨率的纹理图片,有利于网络传输;使用LOD和三角面简化技术,逐级降低模型的顶点和三角面数量;根据模型复杂程度,自适应选择八叉树深度,按需加载模型的某一部分,从而降低GPU的渲染数据量,提高三维场景流畅性。基于Cesium平台对三维模型轻量化处理前后的帧速率进行测试,结果表明,三维模型经轻量化处理后帧速率有所提高,达到了三维模型高效加载且浏览流畅的目的。

基于Web的BIM模型轻量化展示及渲染控制研究

针对当前BIM模型数据量庞大且需要专业软件查看,对计算机软硬件要求苛刻以及在C/S架构进行模型展示时十分不便的问题,提出了一种BIM模型的轻量化展示及自适应渲染控制的方法;该方法以Revit模型为研究对象,首先利用二次开发技术编写插件自动提取模型信息并转化成glTF格式;然后通过数据优化算法压缩glTF格式,并利用WebGL技术以及Three.js框架解析glTF格式实现模型的Web端重组;最后通过LOD-AD优化算法,实现距离较远且体积较小的三角面片剔除,并且帧率较低时优先渲染高层级构件,以此完成渲染过程中的自适应控制效果;实验结果表明,该方法在确保模型保真度的前提下,极大减少了模型体量以及模型传输时间,且场景的自适应控制能有效剔除低重要度构件,达到显著提升渲染流畅度的效果,为BIM模型轻量化展示以及渲染控制提供了一种可行的参考方案。

产品三维数据模型轻量化表示实现

提出一种能快速浏览的产品三维模型轻量化文件格式,文件中包含零件显示信息和几何信息·显示信息记录面的三角化模型和边的多边形模型,以加快模型的浏览速度,且按装配、零件、面、线、点层次关系进行组织;几何数据附加在显示信息上,提供几何数据的精确查询·文件大小通过数据压缩大幅度地减小,便于在网上发布·以此为基础开发了三维产品浏览系统和用于生成轻量化文件的接口程序·

BIM模型轻量化技术研究与实现

目前,国内对建筑信息模型(BIM)在项目中的应用需求越发迫切,数据冗杂的BIM大体量模型严重制约着BIM技术在实际应用中的使用。大体量BIM模型在展示过程中会遇到加载缓慢、显示卡顿的问题。为此,提出搭建BIM轻量化体系,通过自主研发的BIM仿真系统平台,为大体量BIM模型提供审阅浏览平台。采用几何简化算法、渲染优化算法、文件格式优化及数据结构设计4种方法对BIM轻量化体系进行搭建。对BIM模型三角面使用边折叠算法进行优化,根据多源异构数据的模型设计相应的文件格式和数据结构,在渲染层面上,自主研究并实现使用PagedLOD技术与几何简化模型结合、剔除与绘制双线程方法、批次绘制渲染优化技术,完成BIM轻量化体系的初步搭建工作并于平台中验证。实例验证效果显示:轻量化方法体系的应用使平台达到了快速加载大体量BIM模型并流畅展示的目标,拥有多源异构数据模型在同一平台展示的能力。

大场景复杂三维模型轻量化技术实现数字化工厂虚拟漫游

虚拟漫游系统为数字化工厂的厂房布局、设备结构、工艺流程仿真验证和优化提供了平台。但大型数字化工厂由于模型数量众多和工艺流程复杂,对计算机硬件提出了很高的要求。本文在构建数字化虚拟漫游平台中,根据模型的特点提出了相应的轻量化技术,该技术有效地降低了虚拟漫游平台对计算机资源的消耗,提高数字化工厂规划的质量和效率,降低工厂布局规划成本。

煤中异物识别的深度学习模型轻量化策略

针对使用深度卷积神经网络识别煤中异物的推理速度受其高计算成本的阻碍的问题,提出了一种基于深度学习的煤中异物识别模型轻量化策略,减小了模型大小和运行时的占用内存,并能在不影响准确性的情况下降低计算操作数量。该方法将L1正则化强加给批量归一化(BN)层中的比例因子,使得能够自动识别不重要的通道或神经元。不重要的通道会被自动识别并在之后进行修剪,从而产生具有相当精度的精简模型。该轻量化策略可提高煤矿工业生产效率和安全性,并为其他领域的深度学习模型提供参考。

基于GIS的抽壳技术在BIM模型轻量化中的应用

基于GIS软件的分析技术,提出了一种BIM模型抽壳轻量化方法。基于可视域分析的抽壳方法和缓冲区分析的抽壳方法,运用简单规则的BIM模型和复杂不规则的BIM模型,比较了2种方法处理的BIM模型构件的精细程度和处理时长。结果表明:①可视域分析的抽壳方法只适用于简单规则的BIM模型,处理时间快,精度高;②缓冲区分析的抽壳方法可适用于复杂但不规则的BIM模型,构件精度高,然而抽壳时间较慢。对比抽壳前后的数据发现:BIM模型在进行抽壳后得到的数据,无论是内存大小还是WebGL上显示的平均帧率,都得到了较大程度的优化,使得大数据量的BIM模型能被较好地交互浏览。