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计算机工程 2022年第11期48卷 275-283页

作者：汤文琳谢凯文畅贺建飚长江大学电子信息学院湖北荆州434023 长江大学电工电子国家级实验教学示范中心湖北荆州434023 长江大学西部研究院新疆克拉玛依834000 长江大学计算机科学学院湖北荆州434023 中南大学计算机学院长沙410083

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... 详细信息

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。

关键词：三维可视化深度学习深度聚类希尔伯特r树时序轨迹预测视锥体裁剪

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深度聚类索引下的大规模地震数据快速三维可视化

深度聚类索引下的大规模地震数据快速三维可视化

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作者：汤文琳长江大学

学位级别：硕士

如今数据资料的体量随着精密程度不断积累增长,其结构也变得更加复杂,为了给用户带来更直观的体验感受,需要用不同于一维的表示对数据进行处理并呈现,因此用三维可视化技术对数据对象进行多方位呈现是一种有效手段。三维可视化技术作为... 详细信息

如今数据资料的体量随着精密程度不断积累增长,其结构也变得更加复杂,为了给用户带来更直观的体验感受,需要用不同于一维的表示对数据进行处理并呈现,因此用三维可视化技术对数据对象进行多方位呈现是一种有效手段。三维可视化技术作为计算机图形学中重要的一项技术,已被应用于各个行业,其中包括在医疗领域用图像技术对人体的组织结构及病理情况进行更加直观清晰的观测,在建筑测绘领域利用技术对建筑物进行渲染仿真,在海洋大气方面可以用其对动态环境进行模拟,在油气地质勘探方面可以清楚地分析地形结构,还有机械制造、交通、生物领域等等,都可以利用三维可视化技术对人们清晰认知物体对象和研究探索起到很好的指导作用。但面对着多种多样的数据对象,三维可视化技术的开发也面临许多的问题。其中一方面是由于传统体绘制算法的复杂度较高,并且对内存空间的需求也很大,对于计算机硬件设备提出了很高的要求,另外对于有一定规模的数据而言,算法速度比较慢,用传统绘制算法不能一次性将大规模的体量数据载入内存,在进行交互显示时会出现画面延时和图像卡顿等问题。因此很多三维可视化方案都存在一定的局限性。本文为了解决大规模地震数据处理的性能瓶颈,优化索引结构算法以及数据的平滑载入和渲染建模是提升大规模地震数据快速三维可视化效率的关键要素,充分考虑系统浏览大规模地震数据速度和流畅度等效率的需求,研究索引结构算法、视点轨迹预测模型以及优化地震数据的调度加载方案,重点解决索引结构效率偏低以及集中加载大规模数据导致的建模画面延时卡滞的问题。本文提出了一种深度聚类下的快速三维可视化方案:(1)针对因受计算机内存限制导致索引大规模数据不够高效的问题,构建深度聚类模型联合空间曲线编码的数据结构算法,在学习数据隐变量空间特征表示的同时使得数据结构的索引能力进一步优化提升。(2)针对集中加载大量数据时导致的画面卡顿延迟等问题,提出时序卷积网络下的视点轨迹预测模型,依据历史视点位置和当前视点位置信息提升预测的精确性,这是后续进行调度加载的基础。(3)针对系统负荷导致的数据渲染缓慢问题,提出基于可见性判断的数据调度加载算法,将数据分区域地动态加载和释放,从而减轻系统负荷加快数据渲染效率。本课题旨在解决大规模地震数据快速三维可视化所面临的应用问题,同时为相关领域的研究提供理论基础。实验使用真实的地质数据作为实验数据集来测试评估本文方案的性能:本文将数据集划分为不同大小比例的三组进行对比,分别为数据量较小的A组,数据量适中且分布比较均匀的B组,以及数据量较大且较分散的C组,数据信息包含埋藏深度、范围、厚度以及伸展趋势等信息。实验测试部分分别针对本文索引结构效率、视点预测效果、数据调度加载模块以及实际的系统交互性能进行评估。结果表明,随着地震体数据规模的增大,即在实际划分的较大规模的地震数据子集上,该方法索引数据子块的时间相比于八叉树和希尔伯特r树结构分别减少了67.69%～72.22%,64.14%～66.37%,不同时长下时序卷积模型预测视点的正确性相比拉格朗日插值算法提高了12.08%～22.7%,且交互显示的实时帧率在较大数据集上也比较稳定,系统整体的渲染性能和质量能达到预期效果。

关键词：三维可视化深度学习深度聚类希尔伯特r树时序轨迹预测视锥体裁剪

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基于智能聚类模型的海量数据快速显示方法

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计算机工程 2019年第8期45卷 53-59页

作者：唐鸿成文畅冯文祥谢凯方文青长江大学计算机科学学院湖北荆州434023 长江大学电子信息学院湖北荆州434023

为实时显示三维数据体的海量数据,提出一种改进的海量数据快速显示算法。利用CUrE聚类算法对数据进行整理,通过Hilbert r-tree对数据建立索引,根据可视化区域预测模型预测下一时刻的可视区域,以实现大量数据的快速可视化。实验结果表明... 详细信息

为实时显示三维数据体的海量数据,提出一种改进的海量数据快速显示算法。利用CUrE聚类算法对数据进行整理,通过Hilbert r-tree对数据建立索引,根据可视化区域预测模型预测下一时刻的可视区域,以实现大量数据的快速可视化。实验结果表明,与基于视点运动的快速显示算法和基于可见性判断的可视化算法相比,该算法在不降低渲染质量的前提下,渲染速度分别提高18.27 %和67.06 %,预测区域错误率分别降低9.73 %和22.37 %,能够快速加载数据并且准确绘制大量三维数据体。

关键词：海量数据希尔伯特r树预测模型聚类算法预加载算法

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室内移动对象位置信息索引和查询的研究与实现

室内移动对象位置信息索引和查询的研究与实现

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作者：李朋峰中国矿业大学

学位级别：硕士

无线通讯、计算机视觉、地磁等位等技术的快速发展,为室内位置服务的研究与应用提供了坚实的技术基础,也让室内移动对象位置索引与查询成为了广大学者和专家的研究热点。与室外环境相比,室内有着背景环境较复杂、空间约束较强的特点,导... 详细信息

无线通讯、计算机视觉、地磁等位等技术的快速发展,为室内位置服务的研究与应用提供了坚实的技术基础,也让室内移动对象位置索引与查询成为了广大学者和专家的研究热点。与室外环境相比,室内有着背景环境较复杂、空间约束较强的特点,导致了室外移动对象位置索引技术无法直接应用于室内场景。同时,多数室内移动对象位置索引与查询技术存在支持查询类型单一、缺乏室内语义信息等问题。因此,室内移动对象位置索引和多种查询算法的研究和实现,具有非常重要的实践价值。本课题以室内移动对象位置数据为研究对象,从移动对象位置索引与查询的角度出发,提出了支持空间查询、对象查询、路径查询以及K近邻查询的语义化网格Hilbert r-Tree索引（SGHilbert r-Tree）技术,并实现了室内移动对象位置查询原型系统。首先,提出语义化网格Hilbert r-Tree索引结构。索引主要包括三个部分:网格空间层、语义映射层及对象层。网格空间层通过对室内空间进行网格划分并引入Hilbert r-Tree,实现了基本的空间查询;语义映射层用于保存室内语义信息,实现对语义查询的支持;基于哈希表实现的对象层则用于解决索引无法高效进行对象查询的问题。通过与多种室内移动对象位置索引的对比实验,验证了SGHilbert r-Tree索引在数据更新方面的有效性和较优的存储空间占用。其次,基于SGHilbert r-Tree索引给出了多种查询算法的具体实现。不仅包括室内移动对象位置索引中常见的空间查询和对象查询算法,还借助网格地图的距离计算功能,完成了基于JPS算法的路径查询和K近邻查询算法。通过与多种室内移动对象位置索引的对比实验,验证了SGHilbert r-Tree索引及多种查询算法的有效性。实验结果表明,SGHilbert r-Tree索引在不同的查询条件下都能高效、准确地获取查询结果。最后,结合本课题的研究成果,设计并实现了室内移动对象位置查询系统。系统包括数据层、存储层、业务层和展示层四个部分。实现了室内位置数据的存储、表示、管理、查询以及可视化展示等功能,为进一步应用本课题的研究成果提供了实践依据。

关键词：室内位置索引希尔伯特r树移动对象查询室内位置服务数据可视化

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结合LSM树的联动空间索引研究

结合LSM树的联动空间索引研究

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作者：钱伯至浙江大学

学位级别：硕士

随着地理信息数据采集设备的发展,空间数据的更新频率逐渐提高,空间数据的管理不仅要满足高效的查询需求,还需要兼顾快速的更新需求。在空间数据更新频率较高的情况下,现有的空间索引通常会导致对磁盘大量的随机读写,严重影响空间索引... 详细信息

随着地理信息数据采集设备的发展,空间数据的更新频率逐渐提高,空间数据的管理不仅要满足高效的查询需求,还需要兼顾快速的更新需求。在空间数据更新频率较高的情况下,现有的空间索引通常会导致对磁盘大量的随机读写,严重影响空间索引操作效率,难以满足当前空间数据更新需求。本文面向频繁插入和更新的空间数据,分析当前空间索引存在的缺陷,从空间索引结构和一二级索引实现出发,深入研究当前对空间数据高效更新和查询的需求,克服当前空间索引存在的更新效率低下问题,设计了一种高效更新的空间索引实现方案,为地理空间数据提供底层支持。具体研究内容如下:（1）改进了希尔伯特r树结构,在非叶子结点中存储希尔伯特值范围,提出了“从上至下”查询、“从下至上”调整的批量合并算法,解决了静态希尔伯特r树合并内存需求量过高以及动态希尔伯特r树合并效率较低的问题,达到了r树合并效率高、合并时内存占用较少、合并后空间利用率和查询效率较高等效果。为后续新的空间索引研究提供基础索引结构。（2）提出了将LSM树与改进希尔伯特r树融合实现结合LSM树的希尔伯特r树（LSM Hilbert r-Tree,LH r-Tree）,结合内存和磁盘分层管理改进希尔伯特r树,针对LH r树设计了一套高效的索引操作算法,在保证一定的空间查询效率下,解决了空间索引频繁更新效率较为低下的问题,实现空间索引的高效更新。（3）构建了LSM B树与LH r树联动的空间索引。基于LSM B树主键索引和LH r树二级空间索引,结合内存哈希索引建立一二级索引之间的关联关系。克服了LSM B树和LSM r树结合的空间索引在一二级索引操作过程中,会对磁盘中大量索引树进行读写导致操作效率低下的问题,有效提升了整个索引对更新和检索的操作效率。实验结果表明,本文提出的改进希尔伯特r树合并算法,针对性地解决了静态希尔伯特r树所需内存过大和动态希尔伯特r树合并效率和查询效率较低问题,均衡合并效率、内存大小和查询效率这三方面,实现r树的高效合并。构建LH r树,实现与LSM B树联动的二级索引,有效提高了基于LSM树结构下一二级索引的效率。为频繁插入和更新的空间数据管理提供了一套有效的解决思路。

关键词：空间索引 LSM树希尔伯特r树索引联动

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