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基于OSG引擎的森林火势蔓延仿真系统关键技术研究

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系统仿真学报 2024年第5期36卷 1232-1241页

作者：邵磊严小天刘剑刘玉明航天科工仿真技术有限责任公司北京100854 复杂系统仿真技术应用国家工程研究中心北京100854 北航歌尔虚拟现实研究院山东青岛266308 青岛虚拟现实研究院有限公司山东青岛266308 国家虚拟现实创新中心(青岛) 山东青岛266308 北京航空航天大学北京100191 清华大学北京100084

针对森林火势蔓延趋势的仿真推演需求,以及森林消防队伍的行动路线选择和实时路径生成的需要,提出了一种融合数字高程信息(digital elevation model,DEM)的扩展晶格模型,将地形的植被、受灾属性与地理高程信息进行结合,通过实时运算得... 详细信息

针对森林火势蔓延趋势的仿真推演需求,以及森林消防队伍的行动路线选择和实时路径生成的需要,提出了一种融合数字高程信息(digital elevation model,DEM)的扩展晶格模型,将地形的植被、受灾属性与地理高程信息进行结合,通过实时运算得到结果数据并转换为可渲染的资源形式,利用OSG三维渲染引擎将其呈现到最终用户层面。借助这一数据结构以及对应的关键算法技术的研究实现,完成了一套较为完整的森林火势蔓延趋势仿真和灭火演练系统。该系统具有灵活性高,仿真效率和效果较好,支持各种并行计算方法的特点,可以在相关行业和系统中广泛推广和使用。

关键词：火灾蔓延实时渲染扩展晶格模型结构自适应寻路算法

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LiDar点云指导下特征分布趋同与语义关联的3D目标检测

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电子学报 2024年第5期52卷 1700-1715页

作者：郑锦蒋博韬彭微王森北京航空航天大学计算机学院北京100191 虚拟现实技术与系统全国重点实验室北京100191

针对现有基于伪点云的3D目标检测算法精度远低于基于真实激光雷达(Light Detection and ranging,LiDar)点云的3D目标检测,本文研究伪点云重构,并提出适合伪点云的3D目标检测网络.考虑到由图像深度转换得到的伪点云稠密且随深度增大逐渐... 详细信息

针对现有基于伪点云的3D目标检测算法精度远低于基于真实激光雷达(Light Detection and ranging,LiDar)点云的3D目标检测,本文研究伪点云重构,并提出适合伪点云的3D目标检测网络.考虑到由图像深度转换得到的伪点云稠密且随深度增大逐渐稀疏,本文提出深度相关伪点云稀疏化方法,在减少后续计算量的同时保留中远距离更多的有效伪点云,实现伪点云重构.本文提出LiDar点云指导下特征分布趋同与语义关联的3D目标检测网络,在网络训练时引入LiDar点云分支来指导伪点云目标特征的生成,使生成的伪点云特征分布趋同于LiDar点云特征分布,从而降低数据源不一致造成的检测性能损失;针对RPN(Region Proposal Network)网络获取的3D候选框内的伪点云间语义关联不足的问题,设计注意力感知模块,在伪点云特征表示中通过注意力机制嵌入点间的语义关联关系,提升3D目标检测精度.在KITTI 3D目标检测数据集上的实验结果表明:现有的3D目标检测网络采用重构后的伪点云,检测精度提升了2.61%;提出的特征分布趋同与语义关联的3D目标检测网络,将基于伪点云的3D目标检测精度再提升0.57%,相比其他优秀的3D目标检测方法在检测精度上也有提升.

关键词： 3D目标检测伪点云语义关联分布趋同注意力感知

基于样本内外协同表示和自适应融合的多模态学习方法

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计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1310-1324页

作者：黄学坚马廷淮王根生江西财经大学虚拟现实(VR)现代产业学院南昌330013 南京信息工程大学计算机学院南京210044 江西财经大学信息管理学院南昌330013

多模态机器学习是一种新的人工智能范式,结合各种模态和智能处理算法以实现更高的性能.多模态表示和多模态融合是多模态机器学习的2个关键任务.目前,多模态表示方法很少考虑样本间的协同,导致特征表示缺乏鲁棒性,大部分多模态特征融合... 详细信息

多模态机器学习是一种新的人工智能范式,结合各种模态和智能处理算法以实现更高的性能.多模态表示和多模态融合是多模态机器学习的2个关键任务.目前,多模态表示方法很少考虑样本间的协同,导致特征表示缺乏鲁棒性,大部分多模态特征融合方法对噪声数据敏感.因此,在多模态表示方面,为了充分学习模态内和模态间的交互,提升特征表示的鲁棒性,提出一种基于样本内和样本间多模态协同的表示方法.首先,分别基于预训练的BERT,Wav2vec 2.0,Faster R-CNN提取文本特征、语音特征和视觉特征;其次,针对多模态数据的互补性和一致性,构建模态特定和模态共用2类编码器,分别学习模态特有和共享2种特征表示;然后,利用中心矩差异和正交性构建样本内协同损失函数,采用对比学习构建样本间协同损失函数;最后,基于样本内协同误差、样本间协同误差和样本重构误差设计表示学习函数.在多模态融合方面,针对每种模态可能在不同时刻表现出不同作用类型和不同级别的噪声,设计一种基于注意力机制和门控神经网络的自适应的多模态特征融合方法.在多模态意图识别数据集MIntRec和情感数据集CMU-MOSI,CMU-MOSEI上的实验结果表明,该多模态学习方法在多个评价指标上优于基线方法.

关键词：多模态表示多模态融合多模态学习协同表示自适应融合

监控场景下基于单帧与视频数据的行人属性识别方法综述及展望

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 336-356页

作者：曹雨然逯伟卿于金佐周亦博胡海苗北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191 北京航空航天大学杭州创新研究院杭州310052

行人属性识别旨在判断目标行人的预定义属性标签,从而生成关于该行人的结构化描述,包括年龄、性别、衣着、配饰等多种层次的语义信息.由于行人属性识别在视频监控领域具有极大的应用潜力,该任务广受研究者关注.随着深度学习的快速发展,... 详细信息

行人属性识别旨在判断目标行人的预定义属性标签,从而生成关于该行人的结构化描述,包括年龄、性别、衣着、配饰等多种层次的语义信息.由于行人属性识别在视频监控领域具有极大的应用潜力,该任务广受研究者关注.随着深度学习的快速发展,研究者提出众多识别行人属性的方法,以获得更为精准的识别结果.针对当前复杂场景下,该任务面临的监控画面不清晰、行人状态变化、遮挡等问题,对监控场景下基于单帧与视频数据的行人属性识别方法进行综述,首先围绕行人属性识别这一任务,介绍其研究背景及任务概念,指出当前研究所面临的问题与挑战;其次根据“单帧图像”和基于视频数据的“序列图像”2种不同的样本类型,对行人属性识别方法进行分类,并依据属性识别过程中所采用的技巧和思路,归纳总结最新提出的行人属性识别方法,概述研究现状;再对当前主流使用的数据集进行分析比较,总结其特点;最后,从状态引导行人属性识别、立体属性、多任务融合、新数据集构建4个方面,思考该领域的未来发展方向并作出展望.

关键词：深度学习智能视频监控多标签分类行人属性识别数据集分析

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缓冲行走一体式月面探测器性能分析与优化

北京航空航天大学学报 2024年第8期50卷 2547-2556页

作者：何天宇董洋周士明赵军鹏王春洁北京航空航天大学机械工程及自动化学院北京100191 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191

针对缓冲行走一体式月面探测器将着陆缓冲与月面行走功能融为一体,导致设计优化困难的问题,提出一种综合考虑缓冲特性和行走特性的性能分析与优化方法。根据月面探测器着陆腿的功能需求,设计了构型为RUP-2RUPS的冗余自由度并联机构,并... 详细信息

针对缓冲行走一体式月面探测器将着陆缓冲与月面行走功能融为一体,导致设计优化困难的问题,提出一种综合考虑缓冲特性和行走特性的性能分析与优化方法。根据月面探测器着陆腿的功能需求,设计了构型为RUP-2RUPS的冗余自由度并联机构,并建立其参数化模型,该构型可通过运动副生效或失效实现缓冲和行走2种功能的构型切换。结合全因子实验方法分析月面探测器的两功能运动学特性与动力学特性,依据月面复杂着陆和行走工况,给出综合优化的目标函数和约束条件。在敏感度分析的基础上,利用随优化过程更新的全工况响应面模型与非劣排序遗传算法,完成月面探测器着陆腿构型参数的优化。所提方法在提高运算效率的同时,保证了每轮优化均能筛选出当前构型的最恶劣着陆工况,并计算其极限值。优化后,最大有效工作空间增加了8.7%,抗翻倒性能最小值提高了4.0%,抗底面触月性能最小值提高了0.2%,整体性能更优。

关键词：月面探测器运动学分析动力学分析响应面模型优化设计

多关键点约束与深度估计辅助的单目3D目标检测算法

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计算机学报 2024年

作者：郑锦王森李航周裕海北京航空航天大学计算机学院虚拟现实技术与系统全国重点实验室

当前主流的单目相机3D目标检测网络采用关键点检测范式，存在关键点预测与深度估计不准确的问题，限制了单目3D检测器的性能表现.本文提出一种多关键点约束与深度估计辅助的单目3D目标检测算法MonoAux，利用3D检测框的角点投影点、上表... 详细信息

当前主流的单目相机3D目标检测网络采用关键点检测范式，存在关键点预测与深度估计不准确的问题，限制了单目3D检测器的性能表现.本文提出一种多关键点约束与深度估计辅助的单目3D目标检测算法MonoAux，利用3D检测框的角点投影点、上表面与下表面中心投影点作为3D框中心投影点的补充，通过多关键点约束提升关键点预测精度；提出一种LiDAR-Free解耦深度估计方法，在不引入激光点云数据的同时通过几何关系推导引入额外的深度估计辅助监督信号，提升深度估计的准确性.多关键点约束与深度估计辅助仅在训练阶段使用，推理阶段不引入额外的计算成本.在KITTI3D目标检测验证集和测试集上的结果显示，相较于MonoDLE基线网络，提出的MonoAux算法在目标检测精度上分别提高3.87%和4.64%，与其他SOTA方法相比，本文方法也具有显著的性能优势，甚至优于部分使用额外数据的方法.

关键词： 3D目标检测关键点预测角点投影点深度估计激光点云

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基于观察质量场的虚拟对象协同操作方法

图学学报 2024年

作者：栾帅吴健樊润泽王莉莉北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室鹏城实验室

在虚拟现实(VR)中，对象操作是关键的交互方式。特别是在协作VR应用中，执行高效且准确的操作是非常重要的。然而，传统的协作操作技术未能适当考虑到与操作相关的对象、目标以及环境动态之间的相互作用，并且未提供有效的指导以帮助用... 详细信息

在虚拟现实(VR)中，对象操作是关键的交互方式。特别是在协作VR应用中，执行高效且准确的操作是非常重要的。然而，传统的协作操作技术未能适当考虑到与操作相关的对象、目标以及环境动态之间的相互作用，并且未提供有效的指导以帮助用户在操作时选择最佳视点。为了解决这一问题，引入了一种基于观察质量场(OQF)的新型协作操作技术，旨在提高操作的准确性和效率。该技术根据用户的观察质量分数，引导他们选择最合适的视角，以实现更加高效和协调的对象操控。首先介绍观察质量场的概念及其构建方法，并提出两种策略加速OQF更新过程，随后提出了一种利用OQF的指导来操作物体的协同操作方法。通过在3种不同的虚拟环境：客厅、仓库和管道场景中进行的含36名参与者的用户研究，评估了该技术的操作效率和准确性。结果表明，与传统方法相比，OQF技术显著减少了任务完成时间、位置误差、旋转误差和任务负荷。

关键词：虚拟现实协作对象操作观察质量场人机交互

一类随机发展方程有效滤波的Wong-Zakai逼近

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应用数学学报 2024年

作者：韩捷陈光淦雷婷四川师范大学数学科学学院可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室

研究一类带有乘性噪声的随机发展方程.在获得随机发展方程的解收敛到WongZakai逼近方程的解后,使用指数鞅技术、Kallianpur-Striebel公式和It?公式,证明随机发展方程及Wong-Zakai逼近方程在带有色噪声的观测系统中所产生的非线性滤波的... 详细信息

研究一类带有乘性噪声的随机发展方程.在获得随机发展方程的解收敛到WongZakai逼近方程的解后,使用指数鞅技术、Kallianpur-Striebel公式和It?公式,证明随机发展方程及Wong-Zakai逼近方程在带有色噪声的观测系统中所产生的非线性滤波的收敛行为,进一步得出具体收敛速率.

关键词：随机发展方程 Wong-Zakai逼近非线性滤波带有色噪声的观测系统

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空间可展开天线铰链热变形分析与试验验证

北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 243-249页

作者：杨智杰张从发赵瑞杰王春洁赵军鹏北京航空航天大学机械工程及自动化学院北京100191 北京空间飞行器总体设计部北京100094 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191

在轨热变形是影响空间可展开天线精度的关键因素之一,因此,空间可展开天线结构的在轨热变形分析具有十分重要的意义。随着空间探测任务要求的不断提高,铰链热变形对空间可展开天线指向精度的影响已经不可忽略。以某空间可展开天线的根... 详细信息

在轨热变形是影响空间可展开天线精度的关键因素之一,因此,空间可展开天线结构的在轨热变形分析具有十分重要的意义。随着空间探测任务要求的不断提高,铰链热变形对空间可展开天线指向精度的影响已经不可忽略。以某空间可展开天线的根部铰链和臂间铰链为研究对象,建立其有限元模型,计算铰链主弯方向和侧弯方向在温度每变化10℃时相对角度的变化。基于高低温箱和电子经纬仪构建铰链精度测试系统,开展铰链热变形试验。试验结果表明:根部铰链和臂间铰链在主弯方向和侧弯方向呈现纯结构热变形特性,仿真结果与试验分析结果基本一致,验证有限元模型和试验分析方法的正确性。根据铰链主弯和侧弯方向角度相对变化,评估热变形对铰链变形的影响。该建模和试验分析方法可为同类型空间可展开天线设计、分析和优化及类似可展开机构精度影响因素的分析提供参考。

关键词：可展开天线有限元分析铰链热变形高低温环境