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基于C/S架构的倾斜摄影点云渲染

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第11期34卷 1693-1702页

作者：汪听雨谭博文李文峰陈嘉炜张严辞四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室成都610064 四川大学计算机学院成都610065

随着倾斜摄影大规模场景应用的逐渐普及,在基于网络传输的应用中,针对多细节层次(LOD)层级切换滞后和跳变的问题,以倾斜摄影点云作为基本图元构建场景,并在此基础上改进渲染效果和传输效率.首先,对于无法使用部分传输的高精度数据进行... 详细信息

随着倾斜摄影大规模场景应用的逐渐普及,在基于网络传输的应用中,针对多细节层次(LOD)层级切换滞后和跳变的问题,以倾斜摄影点云作为基本图元构建场景,并在此基础上改进渲染效果和传输效率.首先,对于无法使用部分传输的高精度数据进行绘制的问题,提出一种多LOD层级混合渲染算法,及时、有效地表达高精度数据的特征;其次,对于数据传输效率较低的问题,提出细粒度的点云传输及裁剪策略.最后,在点云地形块内部启用基于法向量的预处理划分,并在运行时通过优先级排序和剔除,确保最大化利用传输的数据.实验采用化简后的倾斜摄影点云,引入分布及命中等评价指标,与传统Splatting面元绘制算法对比,能在层级切换时有效地降低画面RMSE和提高模型纹理质量.结果表明,使经过裁剪的部分高精度数据参与渲染可以使层级切换及时、平缓,获得较好的视觉效果.

关键词： LOD C/S架构点云倾斜摄影

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基于阴影解耦和重参的轻量级阴影检测算法

工程科学与技术 2024年

作者：陈珏宇邢冠宇刘艳丽四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室四川大学计算机学院

由于阴影边界上的像素数量往往远小于阴影内部区域的像素数量，准确检测阴影边界区域相比于检测阴影内部区域像素更困难。为了提高在阴影边界上的检测准确率，本文提出了一种新颖且高效的轻量级边界感知阴影检测网络RBNet。通过将图像... 详细信息

由于阴影边界上的像素数量往往远小于阴影内部区域的像素数量，准确检测阴影边界区域相比于检测阴影内部区域像素更困难。为了提高在阴影边界上的检测准确率，本文提出了一种新颖且高效的轻量级边界感知阴影检测网络RBNet。通过将图像分为阴影区域和非阴影区域，并通过采用距离变换将图像的阴影区域、非阴影区域解耦，使本文提出的网络能够感知阴影边界并平衡不同区域的边界和区域内部图像像素之间的监督。另外，目前最先进的阴影检测网络往往采用复杂的多分支网络结构。然而，使用多分支结构在提升性能的同时却引入了庞大的参数量，导致推理速度缓慢。因此，本文也提出了一种可多分支融合的结构化重参模块并将其引入RBNet中，通过重参进行多分支融合来减少模型参数量、降低模型计算量并提高模型推理速度。实验结果表明，本文提出的阴影检测算法RBNet不仅具有最优的推理速度以及模型大小，也在性能上远远优于现有最先进的阴影检测算法。

关键词：阴影检测深度学习图像解耦卷积网络重参

基于复杂网络理论的多元混合空管技术保障系统网络特征分析

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物理学报 2016年第14期65卷 15-23页

作者：武喜萍杨红雨韩松臣四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室成都610064

为提高空管技术保障系统应对突发事件的能力,本文以空管技术保障系统导航、通信、监视设备覆盖的航路结构为基础,构建系统对应的空间网络模型.提出从灵活性、鲁棒性、高效性三个方面度量空管技术保障系统网络特性,对北京、上海、广州、... 详细信息

为提高空管技术保障系统应对突发事件的能力,本文以空管技术保障系统导航、通信、监视设备覆盖的航路结构为基础,构建系统对应的空间网络模型.提出从灵活性、鲁棒性、高效性三个方面度量空管技术保障系统网络特性,对北京、上海、广州、昆明、沈阳、兰州飞行情报区的空管技术保障系统网络的平均度、度分布、度-度相关性、聚集系数、平均路径长度、直径等进行分析.分析结果显示,各飞行情报区空管技术保障系统的平均聚集系数在0.25—0.39之间,网络聚集程度偏低;网络平均路径长度为3.4,表现出小世界网络特征;度值3时服从幂律分布,度-度分布不表现出正相关或负相关.对网络进行基于度优先的和随机的抗毁性测度,空管技术保障系统网络抗毁性较差,网络的可靠性由少数核心节点决定,应对核心节点进行目标免疫,提高网络的抗毁性.这些规律为空管技术保障系统能力提升、新建扩建提供理论依据,对降低突发事件对空管系统保障能力的影响,保障空中交通持续安全具有现实意义.

关键词：复杂网络空中交通管理技术保障网络特征

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基于注意力机制和不对称卷积的目标跟踪算法

计算机工程与设计 2023年第10期44卷 3110-3116页

作者：李锦瑞张轶四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室四川成都610065

一般孪生网络跟踪算法中目标模板不会更新,模板分支与搜索分支在计算时相互独立,无法进行鲁棒跟踪,使用深度互相关来融合两分支的特征有着容易被干扰物欺骗、激活通道数少、对目标边界的分辨能力较弱,且不能充分受益于大规模的离线训练... 详细信息

一般孪生网络跟踪算法中目标模板不会更新,模板分支与搜索分支在计算时相互独立,无法进行鲁棒跟踪,使用深度互相关来融合两分支的特征有着容易被干扰物欺骗、激活通道数少、对目标边界的分辨能力较弱,且不能充分受益于大规模的离线训练,为此提出一种基于注意力机制和不对称卷积的目标跟踪算法。设计增强注意力网络增强和传递分支信息。采用不对称卷积来代替深度互相关,使用有效的参数学习如何更好地互相关。所提算法在OTB100、LaSOT、VOT2019上做了对比实验,实验结果表明,所提算法表现较好,性能优于现有的多个先进跟踪器。

关键词：深度学习目标跟踪孪生网络特征融合注意力机制互相关不对称卷积

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肌电信号多通道相关性特征手势识别方法

计算机工程与应用 2023年第7期59卷 102-109页

作者：江茜李沿宏邹可袁学东四川大学计算机(软件)学院成都610065 四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室成都610065

多通道表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)传统手势识别方法,主要提取各个通道时域、频域和时频域特征作为分类器的输入,鲜有考虑通道间的相关性,在提升识别精度上遇到瓶颈。为了充分利用sEMG多通道信息以提高手势识别精度,... 详细信息

多通道表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)传统手势识别方法,主要提取各个通道时域、频域和时频域特征作为分类器的输入,鲜有考虑通道间的相关性,在提升识别精度上遇到瓶颈。为了充分利用sEMG多通道信息以提高手势识别精度,提出一种以多通道相关性为特征的肌电手势识别方法。该方法计算多通道间一致性相关系数,作为多通道sEMG线性相关特征参数,同时获取多通道间的互信息,作为多通道sEMG非线性相关特征参数。实际运用中精确估计联合概率密度函数往往十分困难,根据互信息与copula熵关系,将互信息估计转化为copula熵的估计,通过经验分布函数进行概率积分变换,采用非参数估计方法估计copula熵,从而避免联合概率密度函数的估计。利用两种相关性特征参数构建多通道相关性特征进行对比实验,基于stacking模型使用多通道相关性特征与4种常用时域特征进行识别并对比结果,其次基于多通道相关性特征使用stacking模型与5种常用分类器进行对比识别,实验结果表明所提的多通道相关性特征能有效区分手势动作,在采集的健康受试者手势数据集上平均识别准确率达到94%。

关键词：手势识别表面肌电信号一致性相关系数互信息多通道相关性

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基于散斑结构光编码的三维人脸重建方法研究

计算机应用与软件 2023年第9期40卷 218-221,228页

作者：黄丰智范鹏范智瀚段智涓四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室四川成都610065

三维人脸信息获取通过三维相机和三维人脸重建算法进行三维人脸建模。真实环境中三维重建方法往往存在匹配误差较高、表面粗糙等问题。针对三维人脸重建中的问题设计一套三维人脸重建算法用以提高三维重建效果,通过向人脸投射散斑图案... 详细信息

三维人脸信息获取通过三维相机和三维人脸重建算法进行三维人脸建模。真实环境中三维重建方法往往存在匹配误差较高、表面粗糙等问题。针对三维人脸重建中的问题设计一套三维人脸重建算法用以提高三维重建效果,通过向人脸投射散斑图案增强人脸纹理,改进ZNCC算法生成平滑的三维人脸模型。通过仿真实验验证了该算法可以得到较高精度的平滑三维人脸模型。

关键词：散斑编码三维重建立体视觉三维人脸相机

基于多视图并行的可配置卷积神经网络加速器设计

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工程科学与技术 2022年第2期54卷 188-195页

作者：应三丛彭铃四川大学计算机学院四川成都610065 四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室四川成都610065

针对商用中央处理单元(central processing unit,CPU)的专用许可证授权费用高和卷积神经网络性能待提升等问题,设计了一种基于多视图并行且具有可配置性的卷积神经网络加速器,同时结合第五代精简指令集(reduced instruction set computi... 详细信息

针对商用中央处理单元(central processing unit,CPU)的专用许可证授权费用高和卷积神经网络性能待提升等问题,设计了一种基于多视图并行且具有可配置性的卷积神经网络加速器,同时结合第五代精简指令集(reduced instruction set computing, RISC-V)构建该加速器的片上系统。首先,扩展一组适用高速协加速器的控制访问接口和数据访问接口。其次,以多视图并行与结构复用的方式实现卷积神经网络各运算单元:视图并行的不同组合将影响卷积单元硬件电路结构,因此多视图并行可通过复用基本运算结构来完成;池化单元由行池化和列池化子单元构成,且共享行池化的运算结构;对于全连接单元,采用调整全连接运算参数的方法来适应卷积单元的硬件结构,从而完成模型间的复用。然后,针对不同运算单元的硬件结构设计不同寄存器组,并结合开源RISC-V处理器实现多种网络模型。最后,在不同平台分别部署卷积、池化和全连接模型,计算运算时间、吞吐量和速度等。实验结果表明,对于相同卷积结构,本文设计的加速器和CPU平台的速度比是189。在本文设计的加速器中部署视觉几何组(visual geometry group,VGG)的卷积运算,其吞吐量可达178.6 GOPS。综上所述,利用多视图并行能够达到加速效果,且以配置寄存器方式可实现不同网络模型。

关键词：卷积神经网络多视图并行可配置片上系统复用第五代精简指令集

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基于注意力的多阶段点云补全网络

激光与光电子学进展 2023年

作者：尹溪洋周佩朱江平四川大学计算机学院四川大学视觉合成图形图像技术重点学科实验室

点云补全指利用不完整点云数据重建完整三维模型的过程。现有的大多数点云补全方法受点云无序性和不规则性影响，难以有效地重建局部细节信息，进而影响补全精度。为解决这个问题，本文提出基于注意力的多阶段点云补全网络。设计了满足... 详细信息

点云补全指利用不完整点云数据重建完整三维模型的过程。现有的大多数点云补全方法受点云无序性和不规则性影响，难以有效地重建局部细节信息，进而影响补全精度。为解决这个问题，本文提出基于注意力的多阶段点云补全网络。设计了满足置换不变性的金字塔式点云特征提取器，建立局部内点间的依赖以及不同局部间的相关性，在提取全局特征信息的同时加强对局部特征信息的提取。在点云重建过程中，采用由粗到精的方式，首先生成一个低分辨率的种子点云，然后逐步丰富种子点云的局部细节，得到更加精细且稠密的点云。在公开数据集PCN下进行的对比实验证明了本文方法能够有效重建局部细节信息，比对比方法在补全精度上提升了至少5.98%。消融实验也进一步验证了注意力模块的有效性。

关键词：点云点云补全自注意力交叉注意力几何细节感知

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基于均匀网格的动态多光源直接光照

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第5期34卷 784-793页

作者：陈健蔚刘昊峰刘艳丽张严辞四川大学计算机学院成都610065 四川大学视觉合成图形图像技术国家重点学科实验室成都610065

为了渲染含大量动态光源的场景,提出一种层次重采样算法.首先提出一种稀疏八叉树的实时重建策略,通过并行排序和合并加速其重建;然后通过自顶向下遍历稀疏八叉树,对以均匀网格离散化表示的空间进行高效采样;最后,为了提高渲染质量,对该... 详细信息

为了渲染含大量动态光源的场景,提出一种层次重采样算法.首先提出一种稀疏八叉树的实时重建策略,通过并行排序和合并加速其重建;然后通过自顶向下遍历稀疏八叉树,对以均匀网格离散化表示的空间进行高效采样;最后,为了提高渲染质量,对该空间内的均匀网格进行重采样.在ORCA和自建场景下的实验结果表明,所提算法能够较好地在渲染效率和质量间取得平衡,采样和渲染质量优于随机光源裁剪算法,而且渲染结果质量相近时,所提算法采样开销可减少约50%.

关键词：多光源层次采样重要性采样光线跟踪实时渲染