检索结果-南通市图书馆

作者：苏北华中科技大学

学位级别：硕士

制造业企业在研发阶段积累了大量的零部件三维模型,为高效地重用现有的模型资源,需要研究准确快速的模型检索方法。基于图像的三维模型检索方法根据输入图像在三维模型库中检索与图像相关的三维模型,是高效重用模型资源的重要途径。当... 详细信息

制造业企业在研发阶段积累了大量的零部件三维模型,为高效地重用现有的模型资源,需要研究准确快速的模型检索方法。基于图像的三维模型检索方法根据输入图像在三维模型库中检索与图像相关的三维模型,是高效重用模型资源的重要途径。当前主流的研究以多视图的形式表示三维模型,通过神经网络提取三维模型和图像的特征以度量两者的相似度,但这些研究中获取的三维模型多视图往往不全面或冗余度较高,很少关注图像中背景对特征提取的干扰,检索算法的准确率和效率有待提高。为此,本文开展以下几个方面的研究工作:(1)研究基于图像检索三维模型的基本流程,分析流程中各个环节的关键技术,提出基于图像检索三维模型的技术方案,设计基于图像的三维模型检索总体框架。(2)研究三维模型多视图获取与视图聚类方法,以正二十面体细分生成的球面三角网格顶点为视点,渲染模型的视图,提取视图的几何不变矩,基于k-means++对视图进行聚类。该方法有利于降低模型多视图表示的冗余性,提高模型多视图表示的完整性。(3)研究提取掩膜的轻量级图像分割网络,利用轻量级卷积神经网络对金字塔场景解析网络进行轻量化,实现对掩膜准确快速地提取。在提取图像的特征前将图像与掩膜拼接,有利于减小背景对特征提取的干扰,提取出更准确的特征。(4)研究基于联合嵌入的三维模型检索算法,通过深度度量学习为多视图形式的三维模型构建特征空间,基于轻量级卷积神经网络将图像嵌入到特征空间中,在特征空间下计算三维模型与图像的相似度。该算法充分学习三维模型和图像的特征,实现对三维模型准确快速地检索。(5)开发基于图像的三维模型检索原型系统。基于上述算法对原型系统进行设计与实现,利用自定义的机械零部件数据集对原型系统进行测试,验证本文算法的有效性。

关键词：三维模型检索视图聚类图像分割深度度量学习轻量级神经网络

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利用相机辅助信息的分组三维场景重建

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计算机科学与探索 2013年第9期7卷 783-799页

作者：郭复胜许华荣高伟胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 厦门理工学院计算机科学与技术系福建厦门361024

将图像先分组重建,然后融合的方法,是解决大场景三维重建中规模问题的最有效的途径。无任何先验信息下的图像分组,不仅计算量大,而且很难取得有效的分组结果。对如何利用相机中一些精度不高甚至被人们所忽略的粗略辅助信息问题进行了研... 详细信息

将图像先分组重建,然后融合的方法,是解决大场景三维重建中规模问题的最有效的途径。无任何先验信息下的图像分组,不仅计算量大,而且很难取得有效的分组结果。对如何利用相机中一些精度不高甚至被人们所忽略的粗略辅助信息问题进行了研究,简化了大场景三维重建中快速、鲁棒的分组重建问题。首先借助辅助信息进行视图间的重叠度计算,并据此进行了视图间的分组,最后完成了视图组内重建和组间融合。在几组真实的图像上进行了实验测试,结果表明,借助辅助信息的分组重建方法相比基于图像检索的方法和Samantha方法,在效率和重建的鲁棒性上都有一定的优势。

关键词：辅助信息图划分视图聚类三维重建

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三维场景稠密点云的快速重建

三维场景稠密点云的快速重建

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作者：蒋东东北大学

学位级别：硕士

从运动中恢复结构（Structure from Motion）和vSLAM算法可以恢复出大场景稀疏点云的三维结构,同时能够准确估计出相机位置和姿态。这些方法通过跟踪一系列的相关图像的特征点,结合多视图几何的约束条件,最后利用非线性最优化算法,优化... 详细信息

从运动中恢复结构（Structure from Motion）和vSLAM算法可以恢复出大场景稀疏点云的三维结构,同时能够准确估计出相机位置和姿态。这些方法通过跟踪一系列的相关图像的特征点,结合多视图几何的约束条件,最后利用非线性最优化算法,优化场景三维结构和相机位姿,这个非线性最优化问题通常是通过捆集调整（Bundle Adjustment）解决的。然而,稀疏点云模型并不能提供足够多的细节来呈现场景的基础结构。近年来,人们在自动获取场景稠密点云三维结构方面做了很多努力。三维场景稠密点云的自动重建有利于场景结构的获取,而且在许多其他领域也有应用,比如增强现实,历史文物保护,自主驾驶技术和机器人学等领域。本文首先对基于图像的稀疏点云三维重建进行了深入的研究,设计了基于图像的稀疏点云重建算法,得到场景的稀疏点云模型。这方面工作主要有:第一,研究针孔摄像机模型和图像的投影关系。第二,研究图像的特征提取和匹配算法,利用ASIFT算法对图像特征点进行跟踪,提取密集、鲁棒的特征点。第三,对多视图几何理论进行了研究,阐述了对极几何、本质矩阵等相关概念。第四,对基于图像的稀疏点云重建算法进行了详细设计,研究了场景结构和相机位姿的优化算法。基于精确的场景稀疏点云,本文继续进行稠密点云重建工作。本文综合对比各种稠密重建算法的优劣,采用目前效果最好的PMVS算法。随后,为了使PMVS算法更好地适用于本文的环境,将原始的算法进行了改进。由于原始的PMVS算法计算量非常大,虽然本文做了一些改进,但是算法的执行效率仍然很低。为了达到快速重建场景稠密点云的目的,本文提出了基于视图聚类的稠密重建算法,将原始输入图像进行分组,并去除冗余的图像,然后利用改进的PMVS算法对每一个分类集群进行单独重建,并且为了最终得到较好的重建效果和提高算法效率,视图聚类算法要求每个分类集群同时满足重建覆盖率和集群大小约束的要求。在完成各个集群的重建后本文将重建的MVS点融合到一起,得到完整的场景模型。然而,直接融合是有问题的,本文随后介绍一些后处理步骤,剔除重建错误的点。最后,由于各个集群之间的独立性,本文可以把它们在多个核里面并发地执行,提高重建的效率。

关键词： ASIFT 三维重建 PMVS 视图聚类

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基于CiteSpace的国内旅游精准扶贫研究进展

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江苏农业科学 2020年第9期48卷 23-31页

作者：黄诗敏邱继勤重庆工商大学重庆400067

随着旅游扶贫开发工作的不断深入,旅游扶贫精准化的重要性日益凸显。为实现旅游扶贫的精准化,要加强对旅游精准扶贫相关问题的研究。因此,旅游精准扶贫研究成为当前旅游研究者关注的热点议题。基于CiteSpace和相关文献分析,采用定性和... 详细信息

随着旅游扶贫开发工作的不断深入,旅游扶贫精准化的重要性日益凸显。为实现旅游扶贫的精准化,要加强对旅游精准扶贫相关问题的研究。因此,旅游精准扶贫研究成为当前旅游研究者关注的热点议题。基于CiteSpace和相关文献分析,采用定性和定量相结合的研究方法,对我国旅游精准扶贫研究的历程、内容、地域和方法进行梳理,从主要研究者、研究机构、关键词聚类等方面进行可视化分析并绘制知识图谱,分析认为,我国的旅游精准扶贫研究处于快速成长时期;研究内容集中于精准识别、民族地区、概念及理论基础、模式、运行机制与实现路径、效应评价等方面;研究区域集中分布在连片特困地区和少数民族地区;研究方法以定性研究为主,而定量研究相对匮乏。

关键词：旅游精准扶贫研究进展 CiteSpace 共现网络视图聚类共现图谱

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