基于表面及切向属性的点模型骨架提取方法

针对目前在离散点云模型以及低分辨率模型上提取骨架算法存在的局限性,提出一种基于表面及切向属性(attributesofsurfaceandtangency,AST)的新方法.首先给出两个属性定义及其计算方式.然后基于上述属性通过表面光滑收缩和骨架吸引的双重作用达到模型的几何收缩,连接迭代收缩完成后得到的中心点,从而得到模型的骨架.实验表明:该方法得到的骨架能较好地表达原始模型的几何特征和拓扑结构,在缺少连接信息和低分辨率的情况下也能获得较好的骨架提取效果.

设计模式在三维图形引擎中的应用与研究

从设计模式角度研究了三维图形引擎架构的设计。在设计三维图形引擎的时候,运用Factory模式加载各种资源;运用Composite模式进行有效的场景组织;采用Singleton模式保证引擎管理者的唯一性;利用Flyweight模式成功实现资源共享。通过引入设计模式,不仅使得设计简洁明了,而且提高了系统的可扩展性、复用性和可维护性。最后以实际的应用为例,说明系统的性能。

方位传感器接入组件的设计与实现

方位传感器能够提供给用户表征物体方位的位置、角度或两者皆有的信息,但是,各个传感器定义的坐标系、数据及测量精度、数据处理过程都不同,因而在调用不同传感器时需要对应用程序做一定修改。针对这个问题,提出基于三个方位传感器(BIRD、GPS、COMPASS)的接入组件的设计与实现。该组件将各个传感器的数据处理,数据统一模块进行封装,返回同一坐标系下的6自由度信息。它屏蔽了传感器的操作细节以及它们的异构性,提供给上层统一调用接口,并且在不更改接口的前提下组件对象能够平滑地实现自身的升级、扩展。

轨道交通线网常乘客比例分析

根据城市轨道交通常乘客比例数据的节假日特点,在消除常乘客比例数据的趋势项的时候,引入表示节假日特征的虚拟变量,量化节假日因素对常乘客比例的影响,建立常乘客比例数据与时间、具有节假日特征的虚拟变量之间的回归模型,达到同时消除趋势项和节假日特征的影响的目的,掌握节假日对常乘客比例的影响规律。通过自相关和偏自相关函数对消除趋势项和节假日因素的数据序列进行平稳性和周期性分析,消除周期性特征影响。最后,构建基于虚拟变量线性回归和季节ARIMA的组合预测模型,修正了原有的季节ARIMA。以2015年3月2日到2016年3月27日之间56周的北京轨道交通日常乘客比例数据进行实例验证,表明本文构建的组合预测模型的精度高于原有的季节ARIMA模型。

一种面向移动终端实时交互的点模型绘制方法

移动终端是虚拟环境中的一类重要交互载体.由于移动终端的计算、存储、显示范围、带宽和能量有限,如何在虚拟环境中基于移动终端进行三维模型的高效实时交互是研究中的一个重要问题.文中从移动终端的特点出发,采用远程绘制模式和点模型,提出一种可实时交互的传输与绘制方法.首先在服务器端基于移动最小二乘法和移动终端的显示分辨率对点模型简化算法进行了改进,随后基于操作者的兴趣域、对虚拟环境中对象的兴趣度和绘制误差等给出了节省移动终端能耗的点模型层次选取和QoS传输控制策略,最后在移动终端上对点模型完成实时绘制和交互.实验结果表明所述方法的有效性。

基于轨道交通虚拟网络的突发事件下进站乘客出行方式比例研究

根据轨道交通突发事件发生之后进站乘客的多种选择方式,虚拟出乘客从事发站点出站又从另一轨道交通站点进站及乘客直接转乘其他公共交通方式这样2种虚拟轨道交通线路,线路的出行阻抗为公交车的运行时间。结合虚拟之后的轨道交通线网及事故发生不同阶段的列车运行间隔计算中断之后的有效路径集,根据乘客选择路径的规则,对有效路径进行筛选,得到乘客可能选择的有效路径及比例,这些路径有可能包括转乘其他公共交通、再次从临近站点进入轨道交通等,从而量化了各种出行方式在事故处理期、恢复期的比例。用算例验证了此方法的可操作性,此方法得到的结果可直接作为突发事件发生后仿真的输入。