基于3D^+-TPR-tree的点目标全时段移动索引设计

在经典3D R-tree基础上提出新的3D+R-tree索引,通过改变待索引数据项的结构并重新设计查询处理算法,减少包容矩形死区,提高查询效率;为了满足全时段查询要求,设计一种称为3D+-TPR-tree的联合索引结构,并对其中TPR-tree的参数包容矩形的调整算法进行优化。通过测试,证明3D+R-tree的查询效率明显高于普通3D R-tree;此外,测试结果也表明经过优化的参数包容矩形的调整算法也部分提升了TPR-tree的查询性能。

海量3D点云数据压缩与空间索引技术

针对3D模型中海量点云数据压缩与空间索引低效问题和漫游过程中相邻两次查询窗口重叠是大概率事件问题,提出邻点差值渐进压缩和基于裁剪重叠区域进行冗余处理的R树空间索引方法。首先,利用八叉树对3D模型进行空间剖分,借助Morton码对每个叶节点管理的点云数据排序,按照R树叶节点的外接立方体大小对数据进行分块,计算块内相邻点数据差值,以块为单位渐进压缩差值,批量读取这些数据块创建R树;其次,借助上次查询窗口范围计算本次查询有效范围;最后,给出基于R树索引的点云数据查询方法。该方法使点云数据压缩率提高了26.61个百分点,并能实现流式传输,同时减少了I/O开销,使其查询性能提高了35.44%,数据冗余减少了16.49个百分点。实验结果表明,所提方法在3D虚拟旅游、数字城市等系统具中有明显优势。

基于改进3D-R树的流固耦合模拟网格插值研究

流固耦合模拟是反应堆数值模拟的重要研究内容,针对数值堆CVR1.0热工水力软件PACA和结构力学软件HARSA网格不匹配、网格量巨大、网格单元还原困难,本研究利用3D-R树索引大规模流体域网格节点,完成了对固体域网格节点的插值计算。由于流体域网格节点密度大且分布较均匀,采用体积均分方式设计新结点分裂策略。对于溢出的结点,首先计算其最佳分割轴,即分裂后新结点体积和最小,假设为x轴;让垂直于x轴的分割面均分此结点;将分割面左侧孩子插入新结点N_(1),右侧孩子插入N_(2),其他孩子插入新增体积最小的N_(1)或N_(2)。用PACA和HARSA验证插值效率,结果表明改进3D-R树的插值效率明显高于3D-R树和传统插值。用HARSA对插值结果进行了固体流致振动计算并用Archard模型对固体振动进行了磨损评估。

空天三维仿真中空间目标实时渲染算法

近年来,随着载人航天研究的进一步加深,空天任务的复杂性和可靠性要求也日益提高。对海量目标的位置实时解算和场景渲染是空间目标实时渲染的重难点。利用层次细节模型(LOD)在动态渲染中的优势,本文提出一种海量的空间目标实时渲染方法,该算法侧重于把传统的批LOD模型优化成基于R树的LOD模型。在构建基于R树的LOD模型时,会出现索引空间重叠、查询效率低、LOD模型纹理突变等问题。因此,提出基于节点的深度调整策略消除索引空间重叠,采用快速剪枝算法提高查询效率,使用基于Shader的Alpha测试技术实现LOD模型平滑过渡,通过上述3种优化算法的协同处理,优化后的LOD模型在场景渲染时间、空间占有率、帧率等均有所改善。

一种八叉树和三维R树集成的激光点云数据管理方法

车载激光扫描点云数据已经成为数字城市和危机管理等领域越来越重要的三维空间信息源,针对大规模点云数据高效管理的技术瓶颈,提出一种八叉树和三维R树集成的空间索引方法——3DOR树,充分利用八叉树的良好收敛性创建R树叶节点,避免逐点插入费时过程,同时R树平衡结构保证良好的数据检索效率。并还扩展R树结构生成多细节层次(LOD)点云模型,提出一种支持缓存的多细节层次点云数据组织方法。试验证明,该方法具有良好的空间利用率和空间查询效率,支持多细节层次描述能力和数据缓存机制,可应用于大规模点云数据的后处理与综合应用。

基于R树索引的三维场景细节层次自适应控制方法

针对大规模三维城市建模需要,介绍一种基于三维R树索引的多细节层次(简称LOD)管理方法,从叶节点层向根节点自动生成LOD场景,并设计实现LOD检索的算法。通过试验分析,证明本文的LOD定义参数能够定量控制三维场景中的渲染目标数目,进而实现三维场景的自适应可视化方法,尤其适合于建筑物和树木类型的地物目标。

一种散乱分层点云的有序化精简方法

针对激光扫描仪所得点云散乱分层的特点,提出一种有序化的精简方法。首先基于已知标记点建立三维R-tree和八叉树集成的空间索引,快速准确地获取局部点云数据,保证良好的数据检索效率。然后根据局部点云数据的参考平面法向量信息,选取工件坐标系中的一个坐标轴作为参数化的方向,对局部点云数据进行参数化并拟合二次曲面。最后对R-tree叶节点内的二次曲面进行有序化采样,使散乱分层的点云变为单层,得到整个型面的有序参考点集。应用实例表明,该方法适用于大规模的、具有复杂几何特征且存在一定程度散乱分层的点云,可以有效地提高数据点的整体精确度,且不会丢失点云的细节特征,具有较强的实用性。

一种改进的真三维R树空间索引方法

利用k-均值算法和覆盖体积与重叠体积之和作为分组的综合指标,改进了现有的三维空间聚簇分组和R树插入算法。实验证明,该算法显著减少了R树兄弟节点之间的重叠现象,而且节点尺寸均匀,有利于海量三维空间数据的高效管理与实时可视化应用。

顾及多细节层次的三维R树索引扩展方法

为提高细节层次模型的管理效率,提出一种扩展多细节层次功能的三维R树索引方法,基于全局优化和三维聚类分析建立具有均衡结构的动态三维R树索引,并扩展了三维R树索引结构,在中间节点层次引入细节层次模型信息。设计实现了先自下而上、后自上而下全局搜索的节点选择算法和基于k-medoids聚类算法的节点分裂算法,保证节点尺寸均匀、形状规则以及重叠减少。通过仿真试验,证明本文方法能很大程度地提升多细节层次三维城市模型数据库的空间查询效率。

三维GIS中混合树空间索引结构的研究

目的在空间数据库应用中,解决随着数据量的增加,单一的空间索引结构制约检索性能的问题.方法提出一种三维GIS中基于八叉树和R*树的混合树空间索引结构OR*树,该结构在对三维索引空间进行八叉划分的基础上应用R*树索引技术,将操作空间限定在某一特定的区域.结果实现了R*树以及OR*树的试验程序,并通过均匀分布的随机数据测试了不同层数OR*树的空间开销与插入、删除、查找所访问的磁盘页数.结论试验数据分析表明,该方法有效降低了R*树的插入、删除与查询操作的开销,数据量越大OR*树的效率越高.

三维GIS中的R树索引研究

空间索引是GIS中的重要技术之一,R树及其变种在二维GIS中得到了广泛的应用。但是传统R树结构在高维中性能有所下降。该文通过分析R树结构基本原理,结合三维GIS中的应用需求,运用启发式策略对三维R树生成进行了优化,提高了查询效率,并采用内存池模式将传统静态R树结构从外存索引类型扩展到了内存索引类型。

基于三维网格-R树的混合索引方法研究

针对三维场景下空间数据分布不均匀呈现区域密集的问题,本文提出并建立了三维网格-R树混合索引结构,在此基础上给出详细的维护与查询算法。该混合索引结构综合了网格快速划分三维空间以及R树高效查询的优点,较好地解决了海量非均匀分布的三维数据的快速管理、查询问题。最后针对上述混合索引结构模型构建了实验系统,对不同大小、不同分布下的数据集进行范围查询、k近邻查询对比测试,实验结果均表明了该混合索引结构在查询方面的良好性能。

三维GIS中基于空间拓扑约束条件的R树研究

在研究了R树的索引机制后,结合三维空间实体对象,提出了一种带有三维空间拓扑约束的R树结构,并依据空间拓扑关系制定了构建索引时的四条规则,在规则的约束下,建立该索引时能有效地减少R树的区域重叠,提高了三维空间的查询效率。

嵌入式三维电子地图空间数据索引研究

研究各种索引结构,如B树、四叉树、八叉树、网格、R树等,在此基础上提出一种网格索引和R树索引结合的索引方式。它适合作为嵌入式环境下的三维电子地图的外存索引。它比单纯的网格索引减少了数据冗余;比单纯的R树索引减少了区域重叠情况,降低了R树的高度,减少了检索的时间。并且其有效性在Android系统中得到了验证。

三维R树在空间数据索引中的应用

随着GIS在军事和民事上的应用,国内外学者已经研究出各种各样的空间数据索引以提升系统性能。在总结目前空间数据索引技术研究进展的情况下,重点介绍一种适用于三维空间数据库的基于空间聚类的三维R树索引技术。

空间数据索引技术探究

随着GIS在军事和民事上的应用,国内外学者已经研究出了各种各样的空间数据索引以提升系统性能。本文在总结目前空间数据索引技术研究进展的情况上,重点地介绍一种适用于三维空间数据库的基于空间聚类的三维R树索引。

深度聚类索引下的海量地震数据快速三维可视化

地震数据的三维可视化能够直观反映地质的相关结构信息,为地质勘探等研究提供数据支持。针对传统体绘制算法在集中载入海量数据时存在显示延迟、画面跳跃、卡顿等问题,提出一种快速三维可视化算法。使用变分自编码器和深度聚类学习数据的空间特征表示,通过迭代优化目标函数提高聚类性能,以解决因空间数据分布不均造成的节点重叠问题。建立高效的索引结构,提高数据实时读取的效率,通过时序卷积网络预测下一个视点位置,提前将潜在数据载入内存,避免因海量数据集中加载导致画面卡顿、跳跃。使用基于双层视锥体的视点动态划分调度模型,剔除不必要的绘制节点及减轻系统负荷,从而提高数据渲染速度和流畅度。实验结果表明,该算法在索引结构上查询数据块的时间相比希尔伯特R树算法减少了64.14%~66.37%,预测视点的正确率相比拉格朗日插值算法提高了12.08%~22.70%,实时帧率在较大规模的子集上也能够相对稳定平滑,在保证图像质量的前提下整体系统的渲染性能达到预期效果。

电缆三维模型可视化及数据高效索引研究

针对电缆三维可视化场景的加载速度慢问题,提出一种用于电缆工程场景下的三维模型外表面提取简化算法与多细节层次R-树索引数据调度组织方法.首先对占据三维场景中大量内存的电缆井和管沟模型进行LOD层级简化,实验结果显示数据量大幅度减小;然后根据多细节层次的R-树索引结构对简化后的数据进行组织调度,与传统R-树相比,该方法构建的R-树在节点筛选和节点分裂时构造了更优的树形,使得在进行数据的索引和调度时,对电缆工程三维场景加载速度的提高有明显效果,有效地实现了电缆工程中三维模型的流畅展示.

时空数据库索引研究

时空数据库为了快速访问其庞大的数据量,必须建立有效的时空索引以提高各类时空查询效率。本文提出了一种基于3DR-tree算法的时空索引方法:3DR*-tree。3DR*-tree是利用"退化模型"和R*-tree对3DR-tree进行了有效的扩展,有更好的查询效率且支持在线数据模式,较之3DR-tree和HR-tree在查询效率上有明显的提高,在文中给出了关键的数据结构和试验对比结果。

八叉树与三维R~*树集成的激光点云数据存储结构

针对海量激光点云数据组织与管理困难等问题,结合八叉树在三维空间上的快速收敛能力以及三维R~*树对不规则分布的多维点数据性能稳定的优势,提出了一种八叉树与三维R~*树集成的空间混合索引结构—3DOR~*树。首先,通过对激光点云数据进行八叉树划分;然后,对八叉树叶子节点构建三维R~*树,进而实现3DOR~*树索引结构的构建;最后,对激光点云数据进行特征分析,构建基于3DOR~*树的激光点云数据存储结构,实现基于3DOR~*树的激光点云存储与管理。本文以江西理工大学图书馆激光点云数据为例,进行实验对比分析,证明了基于3DOR~*树的激光点云数据存储结构比三维R~*树、八叉树与三维R树混合树等其他树形结构,具有高效的空间存储与查询等优势,可应用于海量激光点云数据存储、管理与分析应用。