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三
維復(fù)雜自由面流動(dòng)問題粒子法并行計(jì)算
加快科學(xué)工程計(jì)算領(lǐng)域中并行計(jì)算算法研究及流體力學(xué)中復(fù)雜流動(dòng)機(jī)理研究,為機(jī)械流體工程上流體力學(xué)領(lǐng)域中無法模擬的商業(yè)軟件的開發(fā)提供基礎(chǔ)理論支持
揚(yáng)州大學(xué)
2021-04-14
一種結(jié)構(gòu)可控的
三
維石墨烯多孔材料制備方法
構(gòu)建三維多孔結(jié)構(gòu) CAD 模型,并通過增材制造技術(shù)制得相應(yīng)形 狀的三維多孔金屬結(jié)構(gòu);在惰性氣體的保護(hù)氛圍下,將所制得的三維 多孔金屬結(jié)構(gòu)升溫至 900℃~1500℃,然后冷卻至室溫;然后進(jìn)行噴 砂和超聲清洗處理以獲得金屬模板;通過化學(xué)氣相沉積法在金屬模板 上生長石墨烯薄膜;配置腐蝕液并在 60℃~90℃的溫度下回流溶解金 屬模板,經(jīng)洗滌和干燥處理后即得到三維石墨烯多孔材料產(chǎn)品。通過 本發(fā)明,能夠有效克服現(xiàn)有技術(shù)中所存
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于分裂算法的湖泊
三
維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測方法
本發(fā)明公開了一種基于分裂算法的湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測方法。構(gòu)建湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模型,將湖泊離散成若干網(wǎng)格單元,并對網(wǎng)格采用 Arakawa-C 模式布置變量,基于分裂算法將湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模型中各算子按照其物理波動(dòng)過程的波頻快慢特性進(jìn)行分類,對低頻慢過程算子采用顯式處理,對高頻快過程算子采用隱式處理,運(yùn)用分裂算法分步離散求解模型,得到湖泊水域內(nèi)不同位置和時(shí)間的三維流場、水溫和水質(zhì)指標(biāo)濃度。本發(fā)明提出的基于分裂算法的湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測方法能較準(zhǔn)確地反映湖
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種魯棒的大場景稠密
三
維重建方法
本發(fā)明公開了一種魯棒的大場景稠密三維重建方法。針對大場景圖像集具有尺度多變、角度不一、焦距不同和數(shù)量巨大等特點(diǎn),首先尺度魯棒的選取每幅圖像的鄰居圖像,隨后利用DAISY特征和PatchMatch信息傳播框架精確快速計(jì)算每幅圖像的深度圖,然后利用圖像與鄰居圖像集的一致性優(yōu)化融合深度圖,最后利用重建三維點(diǎn)精度去除冗余點(diǎn)得到最終的三維模型。本發(fā)明方法步驟簡單、重建精度高、運(yùn)行速度快,容易在圖像級實(shí)現(xiàn)并行,能真實(shí)的還原場景模型,非常適合大場景三維重建。
四川大學(xué)
2016-10-09
利用諧波幅值判定飽和的高動(dòng)態(tài)
三
維測量方法
本發(fā)明公開了一種利用諧波幅值判定飽和的高動(dòng)態(tài)三維測量方法。使用投影裝置向三維目標(biāo)投射多組結(jié)構(gòu)光圖案序列,并用攝像裝置進(jìn)行同步拍攝,通過控制掃描參數(shù)獲取具有不同的亮度的結(jié)構(gòu)光圖像組,對每組圖像分別計(jì)算其時(shí)間序列的非主頻成分幅值,把非主頻成分幅值小于一定閾值的像素區(qū)域?yàn)榕卸榉橇炼蕊柡蛥^(qū)域,對每一個(gè)像素點(diǎn)在該點(diǎn)未飽和的圖像組中找到亮度最大的一組,并用這組圖像計(jì)算該像素點(diǎn)的相位,最后根據(jù)相位和系統(tǒng)標(biāo)定參數(shù)計(jì)算出物體表面的三維坐標(biāo)。本發(fā)明可用于測量反射率變化大的物體的三維面形。本發(fā)明能精確穩(wěn)定地判定飽和區(qū)域,達(dá)到較高的三維測量精度。
四川大學(xué)
2016-10-08
基于激光掃描的大規(guī)模
三
維場景快速重建系統(tǒng)(軟件平臺(tái))
成果簡介:激光掃描技術(shù)是一種嶄新的三維空間數(shù)據(jù)采集方法。相對于二維 影像,激光掃描所獲的三維點(diǎn)云具有精度高、密度大、信息豐富等優(yōu)勢,已 成為國內(nèi)外地理信息產(chǎn)業(yè)、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測等各種社會(huì)領(lǐng)域不可或缺的重要空間參考數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)所提供的全自動(dòng)/半自動(dòng)化功能覆蓋了從點(diǎn)云前 期處理(如瀏覽、分區(qū)、編輯、坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換)、到點(diǎn)云分類(地形、道路、 植被、人造物體等)、特征(點(diǎn)、線、面、自定義)提取、直至最終三維場 景創(chuàng)建的全部數(shù)據(jù)流程。本系統(tǒng)所涉及的部分關(guān)鍵技術(shù)
北京理工大學(xué)
2021-04-14
一種用于水下航行器
三
自由度姿態(tài)模擬裝置
本發(fā)明公開了一種水下航行器三自由度姿態(tài)模擬裝置,該姿態(tài)模擬裝置由下而上依次包括基座、偏航機(jī)構(gòu)、俯仰機(jī)構(gòu)和橫滾機(jī)構(gòu);偏航機(jī)構(gòu)包括第一電機(jī)、第一減速箱和第一轉(zhuǎn)軸,用于模擬偏航運(yùn)動(dòng);俯仰機(jī)構(gòu)包括第二電機(jī)、第二減速箱、轉(zhuǎn)動(dòng)座和電機(jī)座,用于模擬俯仰運(yùn)動(dòng);橫滾機(jī)構(gòu)包括第三電機(jī)、第三減速箱、聯(lián)軸器、第二轉(zhuǎn)軸、安裝板和磁羅盤,用于模擬橫滾運(yùn)動(dòng)。本發(fā)明中的姿態(tài)模擬裝置其偏航、俯仰以及橫滾運(yùn)動(dòng)均由電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)的,相對其他的模擬裝置,減小了傳動(dòng)環(huán)節(jié),因此提高了傳動(dòng)的精度以及姿態(tài)模擬的可靠性;并且,能夠準(zhǔn)確模擬單一自由度的
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種用于水下航行器
三
自由度姿態(tài)模擬裝置
本實(shí)用新型公開了一種水下航行器三自由度姿態(tài)模擬裝置,該姿態(tài)模擬裝置由下而上依次包括偏航機(jī)構(gòu)、俯仰機(jī)構(gòu)和橫滾機(jī)構(gòu);偏航機(jī)構(gòu)包括第一電機(jī)、第一減速箱和第一轉(zhuǎn)軸,用于模擬偏航運(yùn)動(dòng);俯仰機(jī)構(gòu)包括第二電機(jī)、第二減速箱、轉(zhuǎn)動(dòng)座和電機(jī)座,用于模擬俯仰運(yùn)動(dòng);橫滾機(jī)構(gòu)包括第三電機(jī)、第三減速箱、聯(lián)軸器、第二轉(zhuǎn)軸、安裝板和磁羅盤,用于模擬橫滾運(yùn)動(dòng)。本實(shí)用新型中的姿態(tài)模擬裝置其偏航、俯仰以及橫滾運(yùn)動(dòng)均由電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)的,相對其他的模擬裝置,減小了傳動(dòng)環(huán)節(jié),因此提高了傳動(dòng)的精度以及姿態(tài)模擬的可靠性;并且,能夠準(zhǔn)確模擬單一自由度
華中科技大學(xué)
2021-04-14
面向機(jī)器人的智能視覺環(huán)境感知及
三
維場景重建
面向機(jī)器人的智能視覺環(huán)境感知及三維場景重建? 面向機(jī)器人視覺的自然場景理解是近年來的研究熱點(diǎn)和重要挑戰(zhàn)之一,其目標(biāo)是對自然場景圖像及視頻的內(nèi)容作出有效分析、認(rèn)知與表達(dá),目前相關(guān)理論和算法正處于初期探索階段。我們的研究成果表明,從場景視覺語義推理、場景目標(biāo)識(shí)別和場景行為模式檢測三個(gè)環(huán)節(jié)展開研究,有助于構(gòu)建自然場景理解的創(chuàng)新機(jī)制,進(jìn)一步開發(fā)機(jī)器人
南京大學(xué)
2021-04-14
一種
三
維視覺目標(biāo)檢測與識(shí)別方法與裝置
1. 痛點(diǎn)問題 我們生活在一個(gè)真實(shí)的三維世界中,二維環(huán)境感知是遠(yuǎn)無法滿足我們的實(shí)際需求。在諸如自動(dòng)駕駛、機(jī)器人抓取和三維目標(biāo)識(shí)別等應(yīng)用中(如圖1),我們經(jīng)常需要推理三維空間中物體之間的位置關(guān)系,從而能夠理解真實(shí)三維場景并做出進(jìn)一步的決策行為。 圖1 自動(dòng)駕駛、視覺抓取、物體識(shí)別 2. 解決方案 本技術(shù)成果提出了一種三維視覺目標(biāo)檢測與識(shí)別方法。在三維視覺目標(biāo)檢測方面,提出了一種基于關(guān)系推理網(wǎng)絡(luò)的單目三維物體檢測方法,方法流程圖如圖2所示。方法提出了一種新的單目三維物體檢測架構(gòu),訓(xùn)練了一個(gè)深度關(guān)系推理網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)三維候選和真實(shí)物體之間的空間位置關(guān)系,通過測量投影結(jié)果和真實(shí)物體之間的視覺擬合度來實(shí)現(xiàn)高精的三維空間定位。 圖2 三維目標(biāo)檢測的流程圖 在三維視覺目標(biāo)識(shí)別方法,提出了一種基于球面分形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維點(diǎn)云識(shí)別技術(shù),方法流程圖如圖3所示。方法通過引入球面分形結(jié)構(gòu),將原始三維點(diǎn)云通過可學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投影到球面,使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以高效處理三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征特征,同時(shí)通過設(shè)計(jì)基于分形結(jié)構(gòu)的層次化學(xué)習(xí)框架,提高了三維點(diǎn)云物體識(shí)別的精度,實(shí)現(xiàn)了對于三維點(diǎn)云目標(biāo)在旋轉(zhuǎn)條件下特征表示的魯棒性。 合作需求 尋求在人工智能、智能機(jī)器人、智慧城市等領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)開發(fā)、市場推廣經(jīng)驗(yàn),能推進(jìn)本技術(shù)落地的高科技企業(yè),可以進(jìn)行深度合作。本技術(shù)成果有望在自動(dòng)駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)等場景進(jìn)行落地應(yīng)用。
清華大學(xué)
2021-12-16
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