一种面向环境扫描的彩色点云流实时压缩算法

随着数字孪生技术的不断发展,人们面临将大规模、高维度的点云数据进行压缩编码的问题,以提高传输效率。然而大多点云编码方式存在压缩实时性不强、压缩效率低、点云格式要求过高等问题。针对解决这些问题,提出了一种基于谷歌Draco几何压缩库的实时彩色点云流压缩(Real-time Color Stream Draco,RCS-Draco)算法。将算法集成到ROS框架内,借助ROS消息流,对点云流实时地进行编码和解码,提高了算法的实时性;通过建立优化裁剪模型,对点云进行裁剪和滤波,去除了漂移和离群点云,提高了压缩算法的压缩效率。建立量化预测模型,对点云的RGB颜色信息进行编码,解决了大多数点云压缩算法无法处理颜色信息的问题。对比试验通过调整压缩等级和量化参数,证明RCS-Draco算法的平均压缩率最高能够达到77%、平均压缩和解压时间小于0.035 s、位置平均误差小于0.05 m、属性平均误差小于35;并通过相融试验证明RCS-Draco算法在各项指标上优于Draco算法。试验结果表明,RCS-Draco压缩算法在压缩实时性、效率、点云格式方面均表现良好,能够有效地提升传输效率。

渐进式早期康复训练对重症急性胰腺炎患者的影响

目的:分析渐进式早期康复训练对重症急性胰腺炎患者的影响。方法:选取2022年1月—2023年4月云阳县人民医院收治的重症急性胰腺炎患者60例为观察对象,按照随机数字表法分为对照组与观察组,各30例。对照组实施常规康复,观察组实施渐进式早期康复训练。比较两组患者临床效果。结果:观察组机械通气时间、ICU治疗时间均短于对照组,差异有统计学意义(P<0.001);治疗后,两组血清二胺氧化酶、D-乳酸、内毒素水平均降低,观察组低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);治疗后,两组血淀粉酶、尿淀粉酶水平均降低,观察组低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:重症急性胰腺炎患者实施渐进式早期康复训练,可改善患者胃肠功能及胰腺功能,缩短机械通气时间、ICU治疗时间。

串联式混合动力挖掘机建模及实验研究

随着国家基础设施建设和城镇化的大力推进,挖掘机已被广泛应用,但其工作的噪音、油耗、排放等问题都深受诟病。节能环保、绿色降噪成为挖掘机未来发展的趋势。通过混合动力系统部件选型和参数匹配、仿真建模及实验分析等过程,构建串联式混合动力挖掘机仿真模型及相关实验。通过仿真实验分析,发现串联式混合动力挖掘机的发动机能始终工作在其最佳运行区域,其经济性、排放性以及工作噪声等方面都得到有效改善。研究表明,串联式混合动力技术的引入,改善了挖掘机工作性能,为混合动力技术在挖掘机行业的广泛应用提供了理论和技术支撑。