带切向畸变的模型可视化摄像机标定

根椐Tsai两步标定方法,在Matlab中首先运用直接线性变换法(DLT)对摄像机参数进行估计,然后以线性参数为初始值,运用非线性优化方法对摄像机参数进行优化。并对摄像机参数标定过程中的畸变模型进行分析,主要分析了透镜的径向和切向畸变分量。最后根据标定的摄像机参数,实现了摄像机畸变模型可视化。

反应堆蒙特卡罗程序RMC模型可视化功能开发

反应堆蒙特卡罗程序RMC采用构造实体几何技术(CSG),建模过程需要用户输入所有的曲面、栅元等几何单元,其文本形式的建模方法具有高效、精确的优势,但同时存在表现力差、易于引入错误等问题,模型可视化是一项重要功能。本文基于程序的几何定位功能,结合像素化图形技术,研究了RMC的模型可视化方法,开发了程序的画图模块,该模块支持模型的二维或三维、几何或材料信息的可视化显示。对画图功能进行了测试,验证了模型可视化的效果与意义。

3D-CT重建联合3D打印模型可视化技术在单孔胸腔镜肺手术患者中的应用研究

目的探讨3D-CT重建联合3D打印模型可视化技术在单孔胸腔镜肺手术患者中的应用效果。方法前瞻性选择2021年2月至2022年3月赣南医学院第一附属医院及赣州市石城县人民医院100例行单孔胸腔镜肺手术患者为研究对象,按随机数字表法分为对照组和试验组,各50例。对照组术前仅通过胸部普通增强扫描制定术前计划,试验组术前基于高精度增强CT扫描,并采用3D-CT重建双肺、肺癌、支气管和毗邻动静脉模型,借助3D打印模型可视化技术打印模型,比较两组手术指标、视觉模拟评分法(VAS)评分、肺功能水平及术后并发症发生情况。结果两组手术1 d后伴有不同程度疼痛;试验组VAS评分低于对照组(P<0.05);试验组手术时间、术中出血量及术后引流量少于对照组(P<0.05);两组手术7 d后肺功能得到提高,且试验组用力肺活量(FVC)、第一秒用力呼气容积(FEV_(1))和最大自主通气量(MVV)水平高于对照组(P<0.05);试验组围术期心律失常、肺部感染、静脉血栓、肺不张、胸膜支气管瘦及术后漏气发生率低于对照组(P<0.05)。结论3D-CT重建联合3D打印模型可视化技术用于单孔胸腔镜肺手术患者中手术创伤较小,能减轻患者疼痛,提升患者肺功能水平,可降低术后并发症发生率。

程潮铁矿矿体空间展布模型可视化研究

程潮铁矿产于燕山期花岗岩与三叠系下统大冶群的接触带及附近。本研究选取程潮铁矿矿区自西向东共39条生产勘探线剖面资料,运用GeoMine 3D系统分别建立程潮铁矿岩体接触面形态模型和矿体的空间可视化模型,以及两者的复合模型。在此基础上对接触面形态特征与矿体空间展布位置之间的联系进行了探讨。结果表明,岩体接触面的陡缓变化有一定的规律,矿体多赋存在接触面由陡变缓的平台或凹陷地段,并据此预测了矿区的成矿有利空间。

主题模型可视化研究综述

在大数据背景下,以LDA为代表的主题模型数据挖掘技术得到了飞速的发展。随着研究的深入和科技工作者对结果可理解要求的提高,主题模型的可视化也成为了研究的热点。本文将将主题可视化分为两类:基于文档集内容的主题模型可视化和融合外部特征的主题模型可视化,本文在前人的基础上,总结了上述两类的主题模型可视化,分析了各个可视化工具的优缺点,并对其进行了客观的评价。也对以后的主题模型可视化提出了一些建议并进行了展望。

基于多源数据融合的数字工厂三维模型重建与可视化

如何为企业安全生产、应急救援指挥、事故灾害调查等提供现势、详尽、精确的空间基础地理信息数据以辅助智能决策,是政府与企业面临的重要难题。本文从虚拟构建数字工厂关键技术出发,通过融合机载倾斜摄影测量技术宏观建模与局部地面三维激光扫描技术精细建模,构建厂区模型;以前端Cesium框架和Web GL技术为依托,结合微软开发的Web预览版Bing地图服务,实现用户浏览器端的“数字工厂”三维场景可视化浏览,提升企业安全生产信息化水平与防范并遏制重大安全事故。

古籍保护视野下册页装帧结构可视化模型研究

目前的古籍数字化项目多聚焦于古籍的内容信息,而往往忽视对其物理特征的同步数字化。将古籍的装帧结构和物理特征加以数字化呈现,能更好地实现国家战略背景下古籍文化的数字展示与传播。将数字技术与古籍的装帧文化、保护修复等相融合,对古籍册页装帧结构可视化模型进行设计,并对该模型中古籍册页的排序方式、标注模块和可视化模块等进行阐述,进一步证明了将数字技术运用于古籍保护修复工作中的必要性和可行性,重点探索古籍装帧特点与文化的数字化展现和传播。古籍数字化工程不应仅是古籍内容的数字化,古籍外观、材料、工艺等物质结构信息的数字化、可视化也同样重要。

基于数据挖掘的网络信息可视化模型研究

在网络信息系统中,随着信息量的不断增大,传统的信息可视化技术难以有效表达大量网络数据的内在规律,为此,将数据挖掘技术引入到网络信息可视化的研究中,构建了基于数据挖掘的网络信息可视化模型。该模型利用网络信息的特点,以网络信息为研究对象,利用数据挖掘技术,在不影响网络信息可视化效果的前提下,有效地发现网络中隐含的知识,从而为更好地服务于用户提供支持。本文提出了一种基于数据挖掘技术的网络信息可视化模型,为网络信息可视化技术的研究提供了新的思路,同时也为数据挖掘技术在网络信息系统中的应用提供了支持。

基于深度学习模型创建盆腔3D-MRI可视化模型对肛瘘手术术前评估的价值分析

探讨基于深度学习模型创建盆腔三维重建核磁共振(3D-MRI)可视化模型在肛瘘手术术前评估中的应用价值。方法 选取400例肛瘘患者,于2021年4月至2025年4月在本院肛瘘手术,术前应用MRI扫描仪进行扫描并基于深度学习模型创建盆腔3D-MRI可视化模型,分析MRI、深度学习模型3D-MRI及手术Parks分型诊断符合率及一致性,对比和分析MRI、深度学习模型3D-MRI及手术内口、主管、支管/脓腔术前检出情况。结果 深度学习模型3D-MRI诊断与手术诊断符合率明显高于MRI与手术诊断符合率(P<0.05)。深度学习模型3D-MRI与手术内口、主管、支管/脓腔结果符合率均高于MRI(P<0.05)。结论 基于深度学习模型创建盆腔3D-MRI可视化模型有助于提高术前Parks分型与手术诊断符合率以及内口、主管、支管/脓腔诊断符合率,具有较高的评估价值。

脑肿瘤三维可视化模型自动重建技术的开发及临床应用

目的:研究和开发一种基于头颅多模态核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的影像学数据,自动重建常见脑肿瘤及其周围重要结构的三维可视化模型,并验证其效能及临床适用性。方法:收集常见脑肿瘤头颅多模态核磁共振影像数据,并将其分为训练集、验证集和临床测试集。在训练及验证中,通过3D深度卷积神经网络的算法训练系统自动分割并重建出脑肿瘤及周围结构的能力;在临床测试集中分别用系统及人工手动的方法完成重建,比较本系统自动重建与手动重建之间的重建效率及图像质量。结果:在完成1例肿瘤及周围结构一体化模型重建的时间花费上面,系统用时由人工用时的(5 442±623) s减少至(657±78) s,差异有统计学意义(t=27.530,P=0.000)。且系统重建出的模型与原始影像学图像具有高度一致性(Dice系数为0.92),系统重建出的图像与人工重建的图像在质量方面并无明显差异。结论:基于多模态影像学数据,运用深度学习等算法对脑肿瘤及周围结构进行自动分割及全自动三维可视化重建,具有准确、高效、可靠的优点,对于脑肿瘤的诊断和手术计划的制定具有重要意义。

重症急性胰腺炎患者螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管结局的可视化预测模型的构建

目的探讨重症急性胰腺炎(SAP)患者螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管结局的影响因素,构建可视化预测模型并进行验证。方法选择2020年1月—2023年6月医院重症监护室收治的SAP患者257例为研究对象,按螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管成功与否分为成功组和失败组。采用单因素和Logistic多因素回归分析置管失败的风险因素,采用R4.2.1软件构建可视化风险列线图预测模型并验证。结果257例患者置管失败49例,失败率为19.07%。Logistic回归分析结果显示,APACHE II评分、腹腔内压(IAP)、机械通气、血浆白蛋白、使用胃肠动力药、使用血管活性药物、急性胃肠损伤(AGI)评分是SAP患者螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管失败的影响因素(均P<0.05)。列线图预测模型建模组和验证组AUC分别为0.898,0.893;两组Calibration校准曲线趋近于理想曲线;列线图DCA曲线显示模型净获益高。结论APACHE II评分、IAP、机械通气、血浆白蛋白、使用胃肠动力药、使用血管活性药物、AGI评分是SAP患者螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管失败的独立影响因素;构建的可视化列线图预测模型可预测SAP患者螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管失败风险,具有良好的区分度,预测概率与实际概率之间一致性较高,预测效能较好,临床效益良好,有较好的临床应用价值等优点,可帮助ICU护理人员甄别置管的风险因素,为患者提供个体化干预措施,降低置管失败率。

自动化产线数字孪生系统可视化模型构建

数字孪生广泛应用于智能制造、航空航天、智慧医疗等领域。其中,构建可视化模型是数字孪生关键技术之一。以物料分拣装置为对象,通过SolidWorks软件完成虚拟装置的搭建;采用Unity平台进行渲染、行为逻辑模型的建立;基于S7通信协议实现西门子PLC与Unity平台的数据交互,完成可视化模型的构建。最后,以物料分拣装置为控制对象,通过PLC控制,结合可视化模型成功构建了虚实结合的控制系统。实验表明,可视化模型具有与物理实体一致的物理特性和功能,该模型构建方法具有通用性,能够为不同领域和行业提供虚拟模型构建的解决方案。

基于可视化分析模型的汽车电控系统需求开发方法

为解决汽车电控系统需求开发过程中需求描述模糊不清、理解不一致问题,结合实际研发项目及CMMI-3等级认证过程的经验,提出了一种基于可视化分析模型的需求开发方法。首先,将复杂的汽车电控系统进行层级划分,从客户对整车顶层功能需求开始着手分析,通过用例场景建模定义系统与外部环境边界和交互关系,捕获顶层系统需求;然后,基于活动图和时序图可视化分析方法,对系统静态和动态行为进行细化分析,给出了不同层级需求挖掘思路及方法,并用需求图展示需求开发细节以及不同层级需求的追溯关系;最后,以触发柴油机颗粒捕集器DPF再生为研究案例,系统阐述了可视化分析模型的需求方法的应用过程,验证了所提方法的可行性与有效性,为汽车电控系统正向开发提供技术手段和指导建议。

9例三维可视化模型规划输尿管狭窄腹腔镜手术分析

输尿管狭窄属于泌尿外科常见疾病,治疗以手术修复及重建为主,术前明确输尿管狭窄部位解剖关系常常是手术成功的关键。使用CT图像及逆行肾盂造影虽能大概定位狭窄位置,但仍无法了解狭窄部位周围解剖关系及异位血管情况,容易导致术中输尿管损伤、出血等并发症。本文对9例以三维可视化(3DV)模型术前规划指导输尿管狭窄腹腔镜手术患者的临床资料进行总结,旨在为该病的手术规划及诊疗提供参考。

基于数字孪生技术的电力调度机房运行态势3D可视化模型

针对无法整体评估电力调度机房运行态势,机房3D视图不完整,渲染效果较差的问题,为了保证电力调度机房能够安全运行,提出基于数字孪生技术的电力调度机房运行态势3D可视化分析模型。对电力调度机房的运行数据进行降维处理,结合数字孪生技术,构建机房的运行态势3D可视化分析模型。通过可视化引擎设计,完成电力调度机房可视化图像的快速渲染,依据渲染结果实现电力调度机房运行态势的3D可视化分析。实验结果表明,电力调度机房设备状态信息提取时间较少,降维效果明显,最大程度上提升了3D视图的完整性和渲染效果。

基于可视化分析模型的汽车电控系统开发方法与应用

在汽车电控系统设计领域,为了解决传统V模式以文本方式进行系统性开发带来的设计与本源需求不一致、方案变更与风险评估可视化分析差、产品变型模块化复用难等一系列问题,提出了一种基于模型的系统工程图形化表达开发方法。该方法以V流程开发模式为原型,对系统需求分析与架构设计进行细化与分解,构建需求模型、功能模型、逻辑与物理架构设计模型,形成一套针对汽车电控系统研发的形式化建模方法,采用多视图角度对电控系统进行全面而直观描述。以汽车定速巡航功能为研究案例,使用这种方法进行定速巡航系统可视化建模分析,验证了所提出的方法在汽车电控领域的可行性及有效性,为汽车电控系统的高效研制提供方案建议。

隧道围岩分级特征智能识别及可视化研究

准确、快速获取隧道围岩级别对工程设计、施工及运营意义重大。结合多个四川高速公路隧道项目,共采集7000余张隧道掌子面图像,并利用数据增广方法将数据集扩充至20000余张。按节理裂隙特征、风化卸荷情况、地下水发育情况3种像特征对数据集进行分类标注,并按8:2的比例划分为训练集与验证集。结合深度学习方法,实现掌子面围岩分级特征参数提取识别。搭建了VGG系列、ResNet系列、DenseNet系列、GoogleNet、InceptionV3等卷积神经网络分类模型,并引入准确率、查准率、召回率及F1值等多种评价指标对比分析多种卷积神经网络分类模型的围岩特征(掌子面图像的节理裂隙特征、风化卸荷特征以及地下水发育特征)识别效果。研究结果显示基于DenseNet模型分类识别效果最好,分类准确率分别为:围岩节理裂隙特征87.5%,风化程度特征90%,地下水发育程度特征91.5%,且各特征的F1值均在0.789以上,最高为0.944,平均值为0.852。此外,对DenseNet系列分类模型进行可靠性验证,基于CAM以及Grad-CAM对模型进行分类决策可视化研究分析,分类决策热力图结果显示分类结果与标签特征的强度、位置及范围强相关,为掌子面围岩智能分级提供一定的可解释性,同时也证明了分类模型的预测效果理想。研究成果为利用深度学习进行围岩特征提取提供了新思路。

基于CityEngine CGA规则建模在城市不同尺度场景的三维可视化应用

为了能更好地解决在城市规划、智慧城市规划、交通规划等过程中的问题。文章通过ArcGIS对地理信息数据等多源数据的分析、处理和CityEngine CGA规则建模,旨在利用快速、批量创建城市不同尺度场景的三维模型来丰富辅助决策的技术手段,助力城市的高质量发展和精细化治理。

乳腺癌术后上肢淋巴水肿的风险预测可视化模型构建与验证

目的探讨乳腺癌术后上肢淋巴水肿的危险因素,构建风险预测可视化模型并验证。方法回顾性分析528例行手术治疗的乳腺癌患者的临床资料,将患者随机分为训练集352例和验证集176例。根据是否并发上肢淋巴水肿将训练集患者分为淋巴水肿组67例和非淋巴水肿组285例,采用Logistic回归分析筛选乳腺癌术后上肢淋巴水肿的危险因素,通过R软件绘制风险预测可视化模型并验证效能。结果乳腺癌患者术后上肢淋巴水肿的发生率为20.08%(106/528)。多因素Logistic回归分析结果显示,体质量指数(BMI)高、高血压、TNM分期Ⅲa期、双侧病变、腋窝淋巴结清扫水平Ⅲ级、术后放化疗均为乳腺癌术后并发上肢淋巴水肿的独立危险因素(P<0.05)。基于这6个独立危险因素构建列线图模型,该模型在训练集、验证集中的校正曲线均与理想曲线拟合良好;受试者工作特征曲线分析结果显示,列线图模型在训练集、验证集中预测术后上肢淋巴水肿的曲线下面积分别为0.950、0.886;决策曲线分析结果显示,该模型在训练集和验证集中预测术后上肢淋巴水肿的总体净获益均高于所有患者全干预或未干预。结论BMI高、高血压、TNM分期Ⅲa期、双侧病变、腋窝淋巴结清扫水平Ⅲ级、术后放化疗均为乳腺癌术后并发上肢淋巴水肿的独立危险因素,据此构建的风险预测列线图模型具有良好的预测效能。

基于计算思维的课程教学可视化设计与实践

阐述计算思维的课程教学可视化模型设计,分析创新性融合的案例,探讨问题驱动、配备动态软件、整编表征信息、策划操作步骤、完善知识体系的教学策略。