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Analyzing Motion Patterns in Crowded Scenes via Automatic Tracklets Clustering 被引量:1
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作者 王冲 赵旭 +1 位作者 邹毅 刘允才 《China Communications》 SCIE CSCD 2013年第4期144-154,共11页
Crowded scene analysis is currently a hot and challenging topic in computer vision field. The ability to analyze motion patterns from videos is a difficult, but critical part of this problem. In this paper, we propose... Crowded scene analysis is currently a hot and challenging topic in computer vision field. The ability to analyze motion patterns from videos is a difficult, but critical part of this problem. In this paper, we propose a novel approach for the analysis of motion patterns by clustering the tracklets using an unsupervised hierarchical clustering algorithm, where the similarity between tracklets is measured by the Longest Common Subsequences. The tracklets are obtained by tracking dense points under three effective rules, therefore enabling it to capture the motion patterns in crowded scenes. The analysis of motion patterns is implemented in a completely unsupervised way, and the tracklets are clustered automatically through hierarchical clustering algorithm based on a graphic model. To validate the performance of our approach, we conducted experimental evaluations on two datasets. The results reveal the precise distributions of motion patterns in current crowded videos and demonstrate the effectiveness of our approach. 展开更多
关键词 crowded scene analysis motionpattern tracklet automatic clustering
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基于多尺度特征与互监督的拥挤行人检测
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作者 肖振久 李思琦 曲海成 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期1278-1285,共8页
针对拥挤场景中,行人漏检率高、准确率低的问题,提出一种基于多尺度特征与互监督的拥挤行人检测网络。为了有效提取复杂场景中的行人特征信息,用PANet金字塔网络与混合空洞卷积相结合的网络提取特征信息。然后,设计了一种行人头部-全身... 针对拥挤场景中,行人漏检率高、准确率低的问题,提出一种基于多尺度特征与互监督的拥挤行人检测网络。为了有效提取复杂场景中的行人特征信息,用PANet金字塔网络与混合空洞卷积相结合的网络提取特征信息。然后,设计了一种行人头部-全身互监督检测网络分别进行头部和全身检测,利用头部预测框和全身预测框的互监督获得更加准确的行人检测结果。所提出的网络在数据集CrowdHuman上取得了13.5%的MR^(-2)性能,相较于YOLOv5网络提升了3.6%,同时AP提升了3.5%;在CityPersons数据集上取得了48.2%的MR^(-2)性能,相较于YOLOv5网络提升了2.3%,同时AP提升了2.8%。实验结果表明,提出的网络在人群拥挤的密集场景中具有良好的检测效果。 展开更多
关键词 拥挤场景 行人检测 多尺度网络 互监督
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改进YOLOv5的拥挤场景目标检测算法
3
作者 赵旭东 王馨 +1 位作者 刘兴 安瑜 《电子设计工程》 2024年第14期19-24,共6页
针对目前目标检测算法在拥挤场景、人群密集、小目标众多等情况下无法准确识别的问题,提出一种基于YOLOv5的拥挤场景目标检测算法。在检测算法中设计了一种基于坐标卷积的C-Detect检测头,使其不再局限于局部信息,具备感知行人空间信息... 针对目前目标检测算法在拥挤场景、人群密集、小目标众多等情况下无法准确识别的问题,提出一种基于YOLOv5的拥挤场景目标检测算法。在检测算法中设计了一种基于坐标卷积的C-Detect检测头,使其不再局限于局部信息,具备感知行人空间信息的能力;在颈部网络中利用多尺度特征融合浅层特征图,构造了一个极小目标检测头,改善小目标的漏检率;引入WIoU来替换CIoU损失函数,加快预测框的回归,使模型更具有泛化性。在拥挤行人数据集的实验结果表明,改进后的算法检测精度达到了82.6%,较基准模型提高了3.9%,在拥挤场景行人检测任务中取得了更好的效果。 展开更多
关键词 拥挤场景 YOLOv5 多尺度特征融合 WIoU 行人检测
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数字露头实景三维Web平台研究与云端地质考察应用
4
作者 陈建华 钟瀚霆 +7 位作者 侯明才 王帅琪 文华国 王炳乾 凌嘉扬 吴玉清 周文峰 林宗祺 《地球学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期232-242,共11页
露头是地质考察的重点,结合无人机倾斜摄影测量技术构建数字露头实景三维模型并实现露头可视化研究能够为解决传统地质研究中存在的效率低、危险性高和数据复用性差等问题提供全新的思路。论文研究了倾斜影像三维建模、数字露头三维可... 露头是地质考察的重点,结合无人机倾斜摄影测量技术构建数字露头实景三维模型并实现露头可视化研究能够为解决传统地质研究中存在的效率低、危险性高和数据复用性差等问题提供全新的思路。论文研究了倾斜影像三维建模、数字露头三维可视化和全景影像可视化等三维技术,并基于Cesium开源三维地球引擎研发了数字露头实景三维Web平台。平台实现了高精度露头实景三维模型的可视化,并将露头相关的描述、图片、视频、全景、文献、观察点、地质标绘等信息与露头三维模型有效结合,实现了露头三维模型上传与实景漫游、露头相关地质信息自主提供、分享、互动与可视化展示。论文通过实例证明了平台云端地质考察应用的有效性和新颖性。该平台作为第21届国际沉积学大会虚拟野外地质路线考察的首选,已成功应用于15条路线中的12条。相比传统地质研究手段,露头云端三维可视化研究能够帮助地质学者更加全面、直观地理解露头地质现象的时空展布和地质特征,并且支持数字环境下露头资源的共建、共享,节省了地质考察的时间和成本。 展开更多
关键词 实景三维露头 地质信息 可视化平台 众源共享 云端地质考察
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Abnormal Crowd Behavior Detection Based on the Entropy of Optical Flow 被引量:1
5
作者 Zheyi Fan Wei Li +1 位作者 Zhonghang He Zhiwen Liu 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2019年第4期756-763,共8页
To improve the detection accuracy and robustness of crowd anomaly detection,especially crowd emergency evacuation detection,the abnormal crowd behavior detection method is proposed.This method is based on the improved... To improve the detection accuracy and robustness of crowd anomaly detection,especially crowd emergency evacuation detection,the abnormal crowd behavior detection method is proposed.This method is based on the improved statistical global optical flow entropy which can better describe the degree of chaos of crowd.First,the optical flow field is extracted from the video sequences and a 2D optical flow histogram is gained.Then,the improved optical flow entropy,combining information theory with statistical physics is calculated from 2D optical flow histograms.Finally,the anomaly can be detected according to the abnormality judgment formula.The experimental results show that the detection accuracy achieved over 95%in three public video datasets,which indicates that the proposed algorithm outperforms other state-of-the-art algorithms. 展开更多
关键词 abnormal events detection optical flows entropy crowded scenes crowd behavior
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基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别 被引量:6
6
作者 龙翔 韩兰胜 王伟豪 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第1期26-32,共7页
针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提... 针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 异常检测 卷积神经网络 拥挤场景 快速识别 异常行为
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密集场景下基于多尺度特征聚合的人群计数方法 被引量:1
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作者 刘培刚 孙洁 +1 位作者 杨超智 李宗民 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期235-241,共7页
密集场景下个体尺度存在巨大差异,目标个体尺度不一导致人群计数精度不高。针对这一问题,提出了一种密集场景下基于多尺度特征聚合的人群计数方法。该方法研究不同特征层级对不同尺度个体的特征信息表示能力,通过层级连接充分获取多尺... 密集场景下个体尺度存在巨大差异,目标个体尺度不一导致人群计数精度不高。针对这一问题,提出了一种密集场景下基于多尺度特征聚合的人群计数方法。该方法研究不同特征层级对不同尺度个体的特征信息表示能力,通过层级连接充分获取多尺度特征;同时,提出了一个多尺度特征聚合模块,采用多列具有不同扩张率的空洞卷积,通过动态特征选择机制自动调整感受野,以有效提取不同尺度个体的特征。该方法能够在保留小尺度个体特征信息的基础上进一步扩大感受野,增强大尺度个体的检测能力,使其更好地适应人群个体的多尺度变化。在3个公共人群计数数据集上进行了实验,实验结果表明,所提模型在计数准确性上有了进一步的提高,其中在ShanghaiTech数据集Part_A上MAE为51.21,MSE为83.70。 展开更多
关键词 密集场景 人群计数 空洞卷积 动态特征选择 点预测
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一种基于卷积神经网络的轨道交通场景人群计数模型
8
作者 杨路辉 湛忠义 +2 位作者 潘尚考 刘光杰 陆斌 《太赫兹科学与电子信息学报》 2023年第7期934-938,共5页
现有的人群计数方法不能够完全适用于轨道交通场景中,为此,提出一种基于卷积神经网络的人群计数模型。模型采用VGG16作为前端网络提取浅层特征,提出一种基于Inception结构改进的M-Inception结构,结合空洞卷积构成后端网络,增大感受野,... 现有的人群计数方法不能够完全适用于轨道交通场景中,为此,提出一种基于卷积神经网络的人群计数模型。模型采用VGG16作为前端网络提取浅层特征,提出一种基于Inception结构改进的M-Inception结构,结合空洞卷积构成后端网络,增大感受野,适应多监控角度下不同尺寸的行人目标;并提出一种融合行人总数估计损失和密度图损失的加权损失函数。将本文模型与4种现有模型进行对比实验,结果表明,提出的人群计数算法在地铁场景中的平均绝对误差和均方误差仅为1.46和2.13,优于4种对比模型。考虑到模型的实际应用,将模型部署到海思嵌入式芯片上,实测结果表明,模型可在嵌入式芯片上取得较高的计算速度和准确率,满足实际应用场景的需求。 展开更多
关键词 人群计数 地铁场景 空洞卷积 嵌入式实现
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基于灰度共生矩阵的密集人群人数估计 被引量:9
9
作者 郭森 严和平 柳伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第28期169-171,共3页
从统计学的角度研究了开阔场所中密集人群估计的方法。首先基于场景图像的灰度共生矩阵提取16个特征,构建训练样本的特征矩阵。然后应用主成份分析方法找出其中最为有效的几项特征指标,利用回归分析的方法找出特征指标与人群数量之间的... 从统计学的角度研究了开阔场所中密集人群估计的方法。首先基于场景图像的灰度共生矩阵提取16个特征,构建训练样本的特征矩阵。然后应用主成份分析方法找出其中最为有效的几项特征指标,利用回归分析的方法找出特征指标与人群数量之间的相关关系,建立统计模型,进而运用该模型估计场景图像中的人群数量。通过实验证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 人数估计 密集人群 灰度其生矩阵
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基于隐马尔可夫模型的视频异常场景检测 被引量:6
10
作者 李娟 张冰怡 +2 位作者 冯志勇 徐超 张铮 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第7期1300-1308,共9页
视频技术的广泛应用带来海量的视频数据,仅依靠人力对监控视频中的异常进行检测是不太可能的。异常行为的自动化检测在公共安全等领域的地位极其重要。提出一种综合考虑目标特性和时空上下文的异常检测方法,该方法利用光流纹理图描述移... 视频技术的广泛应用带来海量的视频数据,仅依靠人力对监控视频中的异常进行检测是不太可能的。异常行为的自动化检测在公共安全等领域的地位极其重要。提出一种综合考虑目标特性和时空上下文的异常检测方法,该方法利用光流纹理图描述移动物体的刚性特征,建立基于隐马尔可夫模型HMM的时间上下文异常检测模型。在此基础上,提取异常目标的Radon特征,以支持向量机SVM的异常预分类结果为基础,通过HMM建立异常场景的空间上下文分类模型。该模型在公共数据集UCSD PED2上进行了实验验证,结果表明,本算法不仅在异常检测方面优于已有算法,而且还能给出异常分类。 展开更多
关键词 刚体 隐马尔可夫模型 人群场景 异常检测
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人群疏散虚拟现实模拟系统——Guarder 被引量:32
11
作者 王兆其 毛天露 +1 位作者 蒋浩 夏时洪 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期969-978,共10页
人群疏散的虚拟现实模拟就是利用虚拟现实技术,在计算机生成空间中建立公共设施和人群的三维模型,设定各种可能发生的安全危机和相应的疏散预案,模拟并三维地展示人群疏散场景;通过对模拟结果进行统计分析,可以验证人群疏散应急预案的... 人群疏散的虚拟现实模拟就是利用虚拟现实技术,在计算机生成空间中建立公共设施和人群的三维模型,设定各种可能发生的安全危机和相应的疏散预案,模拟并三维地展示人群疏散场景;通过对模拟结果进行统计分析,可以验证人群疏散应急预案的合理性和有效性.介绍了人群疏散模拟虚拟现实系统Guarder设计的核心思想,提出了技术框架,详细阐述了其中的复杂环境语义表示、群体运动仿真等关键技术,并给出了应用实例,最后列举了几个前沿研究问题. 展开更多
关键词 人群疏散 应急预案 虚拟现实模拟 群运动模拟 场境语义建模
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人群异常状态检测的图分析方法 被引量:17
12
作者 朱海龙 刘鹏 +1 位作者 刘家锋 唐降龙 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期742-750,共9页
提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态... 提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态系统的预测值与观测值之间的离散程度,对动态场景中的异常事件进行检测和定位.使用多个典型动态场景视频数据库进行对比实验,结果表明图分析方法适应性强、可有效监控动态人群场景中的异常状态. 展开更多
关键词 非参数密度估计 自适应Mean SHIFT 图分析 人群异常检测 动态场景
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基于真实场景的大规模虚拟人群的快速生成方法 被引量:3
13
作者 姜立军 李哲林 甘东兵 《工程图学学报》 CSCD 北大核心 2009年第2期69-75,共7页
利用Poser的三维人体建模功能和3DS MAX强大的修改功能,结合MAXScript脚本语言,实现了对三维人体模型骨架的自动生成、匹配和蒙皮。通过对人物动作的建立与分解,实现了连续多个人体三维模型的生成与导出,并由此建立了一个包含不同人体... 利用Poser的三维人体建模功能和3DS MAX强大的修改功能,结合MAXScript脚本语言,实现了对三维人体模型骨架的自动生成、匹配和蒙皮。通过对人物动作的建立与分解,实现了连续多个人体三维模型的生成与导出,并由此建立了一个包含不同人体及动作姿态的角色库。通过调用库中的角色,并将由图像信息获得的人群分布参数赋予这些虚拟个体人,实现了基于真实场景的虚拟人群快速生成。 展开更多
关键词 计算机应用 虚拟人群快速生成 真实场景 角色建模
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面向战略决策的大规模群体行为视景仿真研究 被引量:1
14
作者 禹海全 司光亚 +1 位作者 杨志谋 罗批 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1020-1025,共6页
根据面向战略决策的大规模群体行为视景仿真具有"海量"运算和图形渲染处理的特点,构建了该类型仿真的总计技术方案并详细论述了三维虚拟人的制作与其动作行为的生成过程.在此基础上给出了如何应用Geofusion平台在描绘群体行... 根据面向战略决策的大规模群体行为视景仿真具有"海量"运算和图形渲染处理的特点,构建了该类型仿真的总计技术方案并详细论述了三维虚拟人的制作与其动作行为的生成过程.在此基础上给出了如何应用Geofusion平台在描绘群体行为的整体效果和如何用OpenGVS平台来渲染出逼真的三维视景.这样不仅可以使战略决策人员能更清楚地了解战争行动可能会给社会群体带来什么样的影响,而且可以掌握其影响的程度,这将对提高战略决策的合理性与准确性具有重要的现实意义. 展开更多
关键词 战略决策 虚拟现实 群体行为 建模与仿真 视景仿真
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大数据环境下道路场景高时空分辨率众包感知方法 被引量:6
15
作者 唐炉亮 赵紫龙 +6 位作者 杨雪 阚子涵 任畅 高婕 李朝奎 张霞 李清泉 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1070-1090,共21页
道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交... 道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。 展开更多
关键词 道路场景 大数据 众包感知 静态基础设施“形” 动态活动行为“流” 时空建模 交互作用
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一种基于视频的车站人群密度估计算法 被引量:7
16
作者 黄璐 林燕 《计算机时代》 2012年第7期23-25,共3页
提出了一种基于视频的车站人群密度检测算法。该算法能标记出无人活动区域和有人活动区域,在检测人群密度方面只计算有人活动区域,可降低计算复杂度,为人群密度检测的实时性奠定了基础;在计算人流密度时,考虑到了摄像头画面出现黑屏、... 提出了一种基于视频的车站人群密度检测算法。该算法能标记出无人活动区域和有人活动区域,在检测人群密度方面只计算有人活动区域,可降低计算复杂度,为人群密度检测的实时性奠定了基础;在计算人流密度时,考虑到了摄像头画面出现黑屏、雪花和移位的现象,从整体上提高了人群密度检测的准确率;通过对有人运动区域的连通域内像素数与有人区域的像素点数的比值计算人群整体密度值,计算复杂度低且衡量人群整体密度的精确度较高。此方法尤其适用于机场、地铁、车站等场景模型下人群密度的实时场景监测。 展开更多
关键词 人群密度估计 场景监控 二值化 连通域
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基于混合特征映射的密集场景运动模式分析
17
作者 王冲鶄 赵旭 刘允才 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第10期106-109,143,共5页
密集场景分析是目前计算机视觉领域的热点和难点课题。提出了一种新的密集场景下集群目标运动模式的分析算法。该算法根据集群目标运动特有的规则获取集群目标的轨迹片段,对轨迹片段学习后验散度,得出产生式-判别式混合特征映射,该特征... 密集场景分析是目前计算机视觉领域的热点和难点课题。提出了一种新的密集场景下集群目标运动模式的分析算法。该算法根据集群目标运动特有的规则获取集群目标的轨迹片段,对轨迹片段学习后验散度,得出产生式-判别式混合特征映射,该特征映射有效地将底层特征和运动模式的语义信息结合起来。通过对特征映射进行基于图模型算法的无监督分层聚类,挖掘出集群目标运动模式信息。实验结果准确地揭示了当前视频中运动模式的分布,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 密集场景分析 运动模式 轨迹片段 混合特征映射 自动聚类
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多模块稀疏投影在密集场景目标跟踪中的应用
18
作者 邵洁 董楠 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期104-110,共7页
提出了一种包含随机运动的复杂密集场景下的目标跟踪方法.在跟踪算法中,将稀疏模型与多模块彩色特征相结合,并通过将其转化为l_1正则化最小二乘问题实现对特征的稀疏投影.跟踪过程中利用粒子滤波得到预测跟踪点,并将对应于最小投影差的... 提出了一种包含随机运动的复杂密集场景下的目标跟踪方法.在跟踪算法中,将稀疏模型与多模块彩色特征相结合,并通过将其转化为l_1正则化最小二乘问题实现对特征的稀疏投影.跟踪过程中利用粒子滤波得到预测跟踪点,并将对应于最小投影差的预测点模块作为最优跟踪.为适应特征变化,在跟踪完成后根据新的跟踪结果自动更新目标模板.大量包含遮挡和光照变化的不同类型密集场景测试验证了该方法的有效性,与其他算法的比较说明了其优良性能. 展开更多
关键词 视频跟踪 稀疏表示 密集场景 多模块彩色特征 粒子滤波
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基于神经网络的密集人群视频异常检测 被引量:8
19
作者 黄荷 俞亚萍 张之江 《电子测量技术》 2017年第11期103-107,共5页
人群场景分析是当今智能监控技术研究领域关注的一个热点,尤其在拥挤的环境中,行人间严重的遮挡、光照分布不均以及人群分布的多样性,使其具有很大的挑战性。本文针对视频的特点,提出了两种描述人群运动信息的、适用于卷积神经网络的输... 人群场景分析是当今智能监控技术研究领域关注的一个热点,尤其在拥挤的环境中,行人间严重的遮挡、光照分布不均以及人群分布的多样性,使其具有很大的挑战性。本文针对视频的特点,提出了两种描述人群运动信息的、适用于卷积神经网络的输入特征图,用于检测密集人群场景中的异常事件。首先,以提取的光流场为基础,分别构建出堆叠光流图和脉线图。其次,将不同类型的输入特征图作为训练样本分别送入卷积神经网络进行训练。接着,将训练出的模型作为异常检测器来判断相应类型特征图的测试样本的正异常情况。最后,通过实验比较分析不同类型特征图的优劣,并且证明了该方法可以有效的检测异常事件。 展开更多
关键词 异常事件检测 密集场景 堆叠光流 脉线
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基于场景结合的大规模动态群体可见性计算方法 被引量:5
20
作者 王竹 束搏 +1 位作者 邱显杰 王兆其 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期331-338,共8页
动态场景的可见性计算对于大规模场景的实时渲染具有重要意义,其中运动中的大规模群体更给可见性计算带来了很大的开销.针对大规模动态群体在建筑物场景内部运动的情况,提出一种与场景结合的动态群体可见性计算方法.在预处理时,根据个... 动态场景的可见性计算对于大规模场景的实时渲染具有重要意义,其中运动中的大规模群体更给可见性计算带来了很大的开销.针对大规模动态群体在建筑物场景内部运动的情况,提出一种与场景结合的动态群体可见性计算方法.在预处理时,根据个体在不同仿真时刻的位置,将其绑定到相应的场景节点中;在实时绘制时,结合场景的可见性判断结果对动态群体中的个体进行可见性判断.实验结果表明,该方法能高效地剔除动态群体中的不可见个体,使大规模动态场景的实时绘制效率得到明显提高. 展开更多
关键词 可见性剔除 大规模动态场景 群体仿真 复杂建筑物 实时绘制
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