一、Visual C#文件编程之分割合并文件(论文文献综述)
田乃倩[1](2021)在《基于孪生神经网络的行人跟踪与再识别研究》文中指出行人跟踪与再识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向。行人跟踪是根据视频初始帧中行人的状态预测其后续运动轨迹;行人再识别是通过技术手段对不同点位行人图像进行相似性度量,判断是否属于同一个人。由于行人姿态多变、环境存在差异,行人跟踪与再识别技术易受遮挡、形变、脱离视野等因素影响,导致算法准确率较低,在实际应用过程中难以满足现实需求。因此,行人跟踪与再识别方法具有一定的研究价值。本文围绕基于孪生神经网络的行人跟踪与再识别展开研究,具体工作如下:在目标跟踪方面,针对SiamRPN方法在复杂场景下特征提取不充分的问题,提出了基于注意力机制改进的目标跟踪方法。首先,采用网络ResNet-50,引入轻量级双通道注意力机制,沿通道和空间维度优化特征提取;然后,在ResNet-50的桥连接中引入通道注意力模块进行特征加权处理;最后,将生成的特征图输入区域建议网络进行分类与回归,得到最终跟踪结果。实验结果表明,在OTB2015数据集上的成功率和准确率分别提升了0.5%和0.7%;在VOT2016数据集上的精度和期望平均覆盖率(EAO)分别提升了2.8%和0.9%。在行人跟踪方面,针对行人固有特征利用率低、类内干扰严重的问题,提出了基于属性描述的行人跟踪方法。首先,对行人的属性外观信息进行人工标注,通过属性描述模块生成与描述信息对应的目标区域掩膜;然后,以SiamRPN为行人跟踪方法基础,生成输入图像的目标区域建议框;最后,对区域掩膜和区域建议框进行置信度量、融合判定,输出最终的行人跟踪结果。实验结果表明,在OTB2015数据集上的成功率和准确率分别提升了8.4%和5.7%。在行人再识别方面,针对行人再识别精度较低的问题,提出了基于局部特征分割的行人再识别方法。首先,使用IBN-a层优化后的Res Ne Xt-101网络进行特征提取;然后,采取PCB(Part-Based Convolutional Baseline)网络均分策略,对生成的特征图进行切片分割得到局部描述符;最后,联合分类和验证网络进行行人身份分类和相似性判定。实验结果表明,在Market-1501数据集上的首位命中率(Rank-1)和平均精度(m AP)分别提升了4.8%、12.1%,在Duke MTMC-re ID数据集上的Rank-1和m AP分别提升了8.1%、11.9%。在软件实现方面,采用Pytorch深度学习框架,通过Python语言实现核心算法,在Matlab R2018a进行界面开发,编程实现了行人跟踪与再识别软件,在公开数据集和真实场景加以验证。该软件具有目标跟踪、行人跟踪、行人再识别等功能。
曹勇[2](2021)在《高校通识教育中的设计课程研究:概念、内容与课题方法》文中认为伴随我国高校新时代本科人才培养模式转型,美育、双创教育、跨学科教育逐步成为重要内容。它使设计教育从专业领域进入通识领域,面向高校非专业学生的通识设计教育快速发展,但对它的系统研究还很缺乏。因此,以其发展历史与现状为依据,以概念剖析与设计研究为方法,对其概念内涵、课程内容建构、课题设计方法进行了系统理论研究,并形成以下结论:设计通识是以设计学科为内容载体,以通识美育为育人目的的设计教育形态。它揭示了设计教育作为一种跨学科探索活动在职业教育与人文通识之间的往复运动。回归美育育人不仅是其应用功能,也揭示了设计创造力培养的主体内在根源和设计作为人文学科的价值本源。在育人与学科双重视野下,设计通识课程内容可分为设计语言、设计返身、设计自由3个层次,其知识形态特征应该是学科内的破界与贯通、学科外的跨界与交叉,其核心能力是设计形式生成的思维能力。通过“知觉-媒介-抽象”、“意义-符号-叙事”、“技术-结构-系统”、“观念-重构-生成”4种设计形式生成思维的训练,建立全人发展与身体、文化、技术与观念的广泛联系,它既是设计育人的特点,也是设计学科自身拓展的动力。通识设计的课题设计方法对应于课程的核心内容和内容层次,表现为微观的基于具体内容的设计方法、中观基于应用情境的设计方法,但宏观层面上讲通识课题设计的本质不仅是“关于设计教育的研究”,更是一种“设计的研究”。课题作为人文性的教学设计“形式”,在抽象层面也具有媒介、意义、结构、观念4方面特征,由此打开课题设计更为丰富的可能。
李建桥[3](2021)在《地震前兆时间序列大数据渐进式可视化方法研究》文中提出随着地震前兆观测时间序列数据量越来越大,现有的基于Web的可视化方案由于网络传输的数据量大,导致系统响应时间变长,严重影响了用户的交互体验。基于采样和过滤的大数据可视化方案虽然可以大大缩小数据规模,缩短数据传输时间,但会丢失高频数据背后的信息。面对如此海量的地震观测数据,如何高效地存储并对满足用户需求的数据进行快速地可视化分析,已经成为目前迫切需要解决的问题。针对上述问题,本文在研究目前主流的以My SQL为代表的关系型数据库、以Open TSDB为代表的分布式文件系统以及以HBase为代表的No SQL数据库等三种存储方案基础上,采用HBase数据库,提出了一种地震前兆时间序列大数据存储方案,以解决海量地震前兆数据读写效率低下的问题。接着,针对现有的基于Web的可视化方案存在的一些不足,同时考虑到目前的地震前兆观测数据存储在关系型数据库中,本文首先提出了一种基于Cloudberry的地震大数据渐进式可视化方案。此外,随着大数据技术的发展,在大数据平台下,针对大数据的存储与应用已经成为一种越来越流行的趋势,因此接着又提出一种基于HBase的地震大数据渐进式可视化方案。本文的创新点如下:(1)提出了基于HBase的地震大数据存储方案。针对传统的关系型数据库在存储海量地震前兆观测数据方面存在读写效率低下的问题,同时考虑到地震前兆观测数据的特点、应用场景以及查询数据的实时性、快速性等方面的需求,将地震前兆观测数据保存在HBase数据库中。实验结果表明,基于HBase的存储方案具有较优异的可扩展性与并发性,在读取操作和写入操作方面也都表现出较好的性能,充分证明了本方案的有效性。(2)本文首次提出了基于Cloudberry的地震大数据渐进式实时可视化解决方案。该方案大大缩短了各数据分片的传输时间,改善了用户交互体验,很好地满足了地震业务中长期大范围观测数据可视化的需要。针对目前包括Cloudberry在内的渐进式可视化方案中,平均聚合函数(AVG)的正确性往往得不到保证的问题,本文创新性地提出了一种基于计数(COUNT)和求和(SUM)聚合函数可累加性的AVG转换规则技术解决方案,以保证AVG结果的正确性。实验结果表明,与非渐进式可视化方案相比,基于Cloudberry的渐进式可视化方案可以在不需要长时间等待的情况下立即看到结果。并且与P5渐进式可视化方案相比,Cloudberry每批次的响应时间更短,并且随着数据量的增加,Cloudberry总能将每批的响应时间保持在用户可接受的范围内。因此,Cloudberry渐进式可视化方案缩短了用户的响应时间,避免了长时间的等待,提高了用户的交互体验。(3)提出了一种大数据环境下的渐进式可视化方案,以满足大数据场景下的需求。由于Cloudberry目前不支持大数据环境下的HBase数据库,虽然可以通过Elasticsearch从HBase中读数据,但此方案明显涉及到了网络中大规模的数据迁移,耗时且浪费计算资源。因此,本文模仿Cloudberry提出了一种大数据环境下的渐进式可视化方案,并将研究成果应用在“地震大数据可视化及机器学习平台”项目上。应用结果表明,地震大数据渐进式可视化方案具有快速性、灵活性等特点,对海量地震前兆观测数据的可视化具有广泛而实用的价值。
陈义明[4](2021)在《三角网格模型快速拓扑重构及多分辨率显示技术》文中研究说明随着计算机技术的不断发展,网格模型逐渐运用于各个领域,包括影视动画,地理地图信息,虚拟现实,计算机视觉,计算机图形学,计算机辅助设计,有限元方法,计算几何等。工程领域中STL格式的三角网格文件常用于传输工程对象的三角网格模型,随着模型精度的提高,网格文件的数据量逐渐增大,数据量较大的三角网格文件不仅给计算机的存储、计算、传输带来了巨大的挑战,还一定程度上影响了模型的显示效率,给后续的模型处理带来困难。针对复杂的三角网格模型,本文的研究工作主要分为两部分,一方面提高文件读取及网格数据拓扑重构的效率,另一方面通过网格简化算法简化模型,构建模型的多分辨率表示形式。在文件数据读取及重构方面,本文提出了一种多线程内存映射的方法。利用内存映射技术建立文件与内存之间的映射关系,减少系统I/O操作,提高文件读取速度,当文件数据量比较大时,本文采用分段映射的思想,使用多个线程同时并行读取各个分段的数据,读取过程中建立三角形几何元素之间的拓扑邻接关系,实验结果表明,该方法有效提高了文件读取及数据重构效率。在多分辨率模型显示方面,运用网格简化算法得到不同分辨率的简化模型。在众多的网格简化算法中,二次误差度量算法计算简单,简化速度快,一定程度上能够保持模型的整体特征。但当模型的数据量比较大时,随着计算量的增加,该算法的简化效率开始下降,且模型整体的简化效果比较均匀,这样在简化率较大时容易丢失模型的局部细节特征。针对该问题,本文利用区域划分技术进行网格模型的简化,简化之前首先利用区域生长法对网格表面进行区域划分,划分后每个区域的三角形具有相似的几何特征,使得二次误差的计算可以由区域为单位进行,大大减少了计算量,使得模型的简化速度得到了有效的提高。之后针对二次误差度量算法容易丢失模型局部特征的问题,采用特征保持的网格简化方法,在二次误差度量的基础上同时考虑折叠边的类曲率及其边长,在总的折叠误差的作用下,优先简化较平坦的网格区域,推迟简化特征明显的三角形区域。实验结果表明,本文提出的网格简化算法在简化速率及简化效果方面较常用的二次误差度量算法均有较好的表现。
程杰[5](2021)在《基于边界扫描测试链路的故障注入软件设计与实现》文中提出随着社会的高速发展与进步,电路与系统的可靠性与容错性越来越受到开发人员的关注,在系统的容错性评价中,故障注入技术因其便捷、快速、有效而被越加广泛地被运用。传统的基于边界扫描测试理论的故障注入方法往往需要结合边界扫描硬件控制器来收发指令或数据,通过修改总线、寄存器和内存的数据达到故障注入的目的,而因为需要硬件配合,导致方法较复杂,硬件成本高昂,涉及到软硬件指令,时序繁复。针对上述存在的问题,本文在某部级项目“XXX装备故障诊断系统研制”的支持下,由实际中产生的问题而研究出一种基于边界扫描测试链路的故障注入方法,并设计出具体的软件,该故障注入方法不依赖硬件控制器,故障注入方便快捷,降低了成本。论文主要进行了以下工作:(1)设计软件总体流程方案。本软件划分为网表文件和边界扫描文件处理模块、透明元件模型与边界扫描测试链路生成模块、故障注入与优化模块。软件通过相关文件信息生成边界扫描测试链路模型,根据链路信息对不同的网络进行分类,根据不同的网络修改网络架构,生成新的网络结构,模拟互连短路故障的故障注入。(2)设计实现文件处理模块。深入研究分析了网表文件和边界扫描文件的格式与相关规范,根据不同文件的特点,设计出采用正则表达式匹配关键段落的办法去获取相关信息,研究出了版本通用的解析处理方案。(3)创建透明元件模型,设计数据库表,设计并实现生成边界扫描测试链路模型的算法。研究透明元件的概念和特点,并以约定格式保存透明元件模型,创建透明元件库;建立了数据库的结构模型,设计存储数据的数据库表;提出并实现生成边界扫描测试链路模型的算法,包括单链的生成与多链的生成。(4)提出了一种新的故障注入方法,并用软件设计与实现。本文的故障注入方法是利用边界扫描测试链路作为可测性设计的主干地位,将电路板上的网络根据链路信息以及引脚信息,对网络进行分类,然后对不同类别的网络实施故障注入。故障注入是改变原有的网络结构,按照一定规则重新组合网络,以模拟永久性的互连短路故障。最后还设计了优化故障注入点的推荐算法,以优化故障注入。(5)对软件功能进行测试与验证。以实际电路板为测试实例,对软件不同模块的功能进行了多次测试验证,故障注入模块的验证采用了两种不同的边界扫描测试系统并实施多种不同方式的故障注入来验证注入的效果,注入故障均得到成功检测。测试结果说明故障注入软件功能完善,软件的故障注入效果与跳线帽、拨码开关一致,故障注入结果可靠。
李喜艳[6](2021)在《数字图像的大容量信息隐藏方法研究》文中研究表明随着科学技术的进步,互联网成了便捷通信的主要媒介。通信双方通过各种媒体以安全有效的方式访问网络,其中信息隐写术和数字水印是保障信息安全的常用手段。实现大容量信息隐藏,对于信息安全传输和知识产权保护,有着重要的理论研究价值和现实应用价值。数字图像作为常用的媒体,二十多年来,在数字图像信息隐藏方面已经取得了很多前沿的研究成果,但是,多样式的秘密信息研究,以及大容量和高品质之间的矛盾有待进一步解决。为了实现数字图像大容量信息嵌入、加密域大容量可逆图像信息隐藏、大容量强鲁棒水印的目标,本文主要开展以下内容研究:1.数据流预处理的加密域大容量可逆图像信息隐藏研究。针对加密图像冗余空间有限,以及接收者不能实现图像完全重构的问题,提出了数据流预处理的加密域大容量可逆图像信息隐藏算法。在加密域图像信息隐藏中,图像所有者采用Arnold变换和数独变换对原始载体图像进行加密,保留了原始载体图像的冗余空间;云管理者(数据嵌入者)利用DES加密算法对信息进行了压缩预处理,平均压缩了1.5倍,然后采用最高有效位算法将压缩后的信息嵌入载密图像;接收者采用异或运算提取出秘密信息,秘密信息经过S盒逆变换得到原始秘密消息,同时根据误差值完全恢复载体图像。实验表明,不仅能够实现大容量可逆信息隐藏,而且还能完全重构载体图像,是一种可以广泛应用的加密域信息隐藏方法。2.基于扫描文档的加密域大容量可逆图像信息隐藏研究。针对多媒体信息具有冗余性,影响大容量有效信息的嵌入问题,在上述算法的基础上,分析秘密信息是扫描文档形式,提出了基于扫描文档的加密域大容量可逆图像信息隐藏算法。图像所有者对原始载体图像进行加密;数据嵌入者采用半色调和四叉树技术,提取文档的内容信息,并将其通过DES加密算法压缩预处理,然后采用最高有效位算法将信息嵌入到载密图像;接收者采用异或运算提取出秘密信息。根据提取的秘密信息恢复文档内容,同时根据误差值完全恢复载体图像。实验表明,不仅能够实现扫描文档大容量可逆信息隐藏,而且还能完全重构载体图像,是一种可以广泛应用的加密域信息隐藏方法。3.信息预处理的LSB匹配算法研究。针对LSB匹配算法随着嵌入容量的增大,保真度下降的问题,设计新的映射函数,提出信息预处理的LSB匹配算法。将扫描文档秘密信息采用半色调和四叉树技术预处理,引入黄金分割点,在改变像素较小的情况下,将更多的预处理信息嵌入到最低有效位。经过预处理的扫描文档平均缩小了8.11倍,在隐藏阶段设计引入黄金分割率的映射函数,实现秘密信息的嵌入。接收者根据映射函数很快地提取出秘密信息。实验表明,引入了黄金分割率的LSB匹配算法,不仅图像失真小,而且嵌入容量提升。4.秘密信息非线性替代的可逆数据嵌入方法研究。针对差值扩展算法的不可见性较好,但是嵌入容量不高的问题,提出秘密信息非线性替代的可逆数据嵌入方法。采用半色调和四叉树技术对秘密信息进行预处理,同时将原始载体图像分割成3×3互不重叠的子块。所有子块偶数行和偶数列的像素初始化为可嵌入像素,其他像素为相关像素。计算子块的相邻插值像素和方向插值像素,然后分别将插值像素与可嵌入像素、相关像素的预测误差值和阈值比较,实现预处理信息的嵌入或直方图的调整。通过将秘密信息进行非线性替代,秘密信息的嵌入量大大提高,而且图像的品质得到了很好的保证。实验表明,该方法在大容量秘密信息的通信领域有很好的推广前景。5.大容量强鲁棒的水印算法研究。充分利用离散小波变换和最佳离散余弦变换,根据水印的不同特征,提出了两种方法:基于小波变换和最佳离散余弦变换的大容量强鲁棒水印算法(DWT-ODCT),以及基于水印预处理的小波变换和最佳离散余弦变换的大容量强鲁棒水印算法(P-DWT-ODCT)。水印图像预处理采用半色调和四叉树技术进行预处理,将内容的位置信息提取出来作为实际的嵌入值。载体图像进行DWT变换,对高频子图进行8×8分割和最佳DCT变换操作;信息嵌入到DCT变换矩阵失真最小的位置。在提取水印时,通过系数矩阵最佳位置数据对的比较规则,准确提取出水印内容的位置信息,进而恢复水印图片。实验表明,该研究不仅能够提高水印的有效嵌入量和鲁棒性,而且在剪切、噪声、JPEG压缩和过滤等常规攻击中具备较强的抗攻击能力。本文针对数字图像信息隐藏的容量和图像品质问题,提出了上述解决方案,能够在数据流和扫描文档两种常用的秘密信息形式下,实现大容量高品质的图像信息隐藏。理论分析和实验验证了本文所提方法的有效性。
刘义[7](2021)在《基于GPU的三维克里金插值算法研究与开发》文中研究指明地质统计学(空间信息统计学)克里金方法是一种效果十分优异的插值算法,广泛应用于地质矿产、石油地质与煤田地质勘探与开发等领域,这种算法的缺点是计算复杂,需要非常多的计算时,在高精度,实时要求性较强的应用场合中存在明显不足。现有的克里金方法并行计算研究多是在二维空间上的插值,而三维克里金算法的计算流程与难点与其有很大不同,且缺少对非参数克里金方法的并行计算研究与完整的基于GPU计算架构的解决方案。本文主要的研究内容包括三维克里金算法模块的开发与基于CUDA的GPU并行计算,具体的研究内容如下:(1)本文依据斯坦福大学Fortran开源程序库GSlib,开发了基于Open MP与CUDA的三维克里金插值算法模块。模块提供的简单克里金,普通克里金,指示克里金,块克里金,泛克里金等方法,核心子功能模块包括数据预处理模块、空间系统模块,变差函数模型模块、邻域搜索模块、CPU/GPU并行计算模块、结果处理模块等。(2)本文提出一种基于Open MP的CPU并行框架用以加速三维克里金插值算法。相关实验结果表明,当应用于较高分辨率的插值计算时,能够取得相比于同等参数配置下的串行算法(普通克里金与指示克里金方法)非常明显的插值速度提升(具体表现为4核CPU,5.16与5.09倍,8核CPU,14.0与13.50倍)。(3)本文提出了一种新的在GPU上执行克里金插值计算的框架。并在不同核心的CPU-GPU计算平台、插值分辨率与实际应用中对算法性能影响较大的参数条件下分析了该框架的性能,实验结果表明本文的GPU并行框架对指示克里金算法最高能取得60.7倍的加速比。
郭明月[8](2019)在《面向直接3D打印的隐形矫治设计系统研究》文中提出增材制造(3D打印)技术的发展带来了制造、医疗等行业的巨大变革,在口腔正畸领域,计算机图形技术与增材制造技术相结合,出现了无托槽隐形矫治技术,该技术获得了越来越多的口腔正畸患者青睐。但是,目前无托槽隐形矫治器的制造是通过3D打印得到牙颌模型作为母模,然后在母模上使用医用树脂膜片热压成型,该方式得到的隐形矫治器无法获得理想的膜片厚度,使得矫治力无法得到准确控制,影响矫治效果。这种间接制造方式钝化了3D打印的精度,无法实现精确矫治。伴随着增材制造技术医用材料的迅速发展,直接3D打印隐形矫治器逐渐成为可能,对其设计系统的研究是其中的关键技术之一。本文针对隐形矫治器间接生成工艺存在的工艺路线长、制造精度低、矫治器无法精确设计等问题,提出了面向直接3D打印的隐形矫治设计系统方案,构建了软件系统的功能模型。针对牙颌模型分割这一关键问题,提出了一种基于形态学分割算法,该算法融合了形态学算法和Dijkstra算法,由形态学算法筛选得到模型的特征区域,在特征区域内通过Dijkstra算法得到整体牙冠在牙颌模型的分割曲线。得到的矫治器生成区域完整,提高了牙颌模型的分割效率。运用面向对象的程序设计方法,对系统进行了总体设计,并对系统各功能模块的类方法进行了设计。使用C#语言与三维图形处理库Open GL,开发了牙颌模型文件处理模块、牙颌模型文件分析显示模块、虚拟排牙模块以及隐形矫治器虚拟生成模块。最后,通过一个实例,利用所开发的软件进行了面向3D打印的隐形矫治器设计,使用SLA方法完成了隐形矫治器的直接3D打印,完成了系统验证。提出的矫治器分割算法适用于隐形矫治器的虚拟生成,能够提高牙颌模型的分割效率并保证分割模型的完整性;通过对面向直接3D打印的隐形矫治设计系统的研究,实现了无托槽隐形矫治器的直接快速制造生成,提高了矫治器的工艺精度,缩短了技术周期,为以后矫治器的力学分析和更为精确的矫治研究奠定了基础。
夏孟[9](2016)在《基于遥感和GIS的地表矿山识别系统研究与实现》文中进行了进一步梳理长期以来,由于矿产资源利用方式较为粗放,矿业活动管理相对落后,加上矿山环保意识不足,导致了一系列严重的社会与生态问题。为了解决这些问题,国家对矿山的整顿和矿产资源开发秩序的规范实施了一系列措施。但是,纵观这些措施,发现地表矿山识别的方法还比较传统,主要有野外实地调查和基于高分辨率遥感影像的目视解译两种。传统的矿山识别方法,需实地核查,工作量大,耗费资源多,效率低,已难以满足相关部门应用的需求。随着遥感和GIS技术的发展,地表矿山的自动识别逐渐成为了可能。本文提出了一种基于遥感和GIS的地表矿山识别的方法。首先,对高分辨率的遥感影像数据进行裁剪、定标、融合、特征提取等一系列处理。然后,采用面向对象的遥感信息提取方法,提取了地表矿山要素,包括矿石堆、建筑物、尾矿库等。最后,在提取的地表矿山要素基础上,结合矿区的特点,充分分析地表矿山(采矿、选矿)的空间分布特征,构建矿山(采矿、选矿)识别模型,进行矿山的识别。本文在已有的地表矿山识别研究的基础上,以高分辨的遥感影像数据为主要数据源,采用RS技术、GIS技术、RS与GIS 一体化技术以及软件工程技术,以需求为导向进行系统设计和开发,构建了地表矿山识别系统,可为矿山开发情况的实时监测提供科学依据,对矿山开发环境的保护及优化管理具有重要意义。系统是一个在.NET平台上构建的遥感和GIS的集成系统,采用ENVI/IDL的遥感系统二次开发方式,实现了遥感影像的处理和分析功能;采用ArcEngine的集成开发方式,实现了 GIS空间数据管理和分析功能。同时,本系统利用第三方控件DevExpress,设计实现了仿Office2010的界面,界面大方、美观、灵活。系统的帮助模块可帮助用户快速了解系统。最后,本文以湖南省花垣县观音岩和芭茅寨两个铅锌矿为实验区,以IKONOS影像为数据源,应用系统对其进行地表矿山识别,同时结合实地调查和高分辨率遥感数据的解译结果,对其识别进行验证检查,实验结果说明,系统选矿识别精度较高,采矿识别精度较低,需进一步研究,同时也表明该系统具有一定的可靠性。
吴宁[10](2013)在《基于目标识别和参数化技术的城市建筑群三维重建研究》文中进行了进一步梳理随着数字城市的快速发展和城市三维空间模型应用领域的不断扩展,城市建筑群三维模型的需求日益增长。然而传统建筑物三维重建方法在面对大空间尺度、大数据量、更新节奏快的城市建筑群时,在效率、精度、成本、尺度、技术门槛等方面均不同程度存在缺陷。为此,论文尝试引入目标识别和参数化技术,探求一种适用于城市建筑群的低成本、低门槛、高效率的“大众化”三维重建解决方案,以满足数字城市及相关领域的迫切需求。论文的主要内容包括:(1)对建筑物三维重建、目标识别和参数化建模这三大领域的相关研究、技术方法作了总结回顾,指出了其存在的问题;(2)对三大技术体系作了深度解构,指出了“二元并行框架”的成因,给出了交叉的可行途径,并通过体系重构,构建了城市建筑群三维重建的“三元交叉框架”;(3)针对遥感影像分割,提出了面向对象的多尺度区域合并分割方法和基于量化合并代价的快速区域合并分割方法;(4)针对矢量图形优化,提出了基于删除代价的矢量图形单层次优化方法、面向遥感影像矢量化图形的多层次优化方法和面向建筑群的矩形拟合优化方法;(5)针对三维信息提取,提出了基于扩展统计模型的建筑群高度提取方法和三种城市建筑群层数估算模型,针对侧向航拍影像提出了一种建筑群坐标修正方法;(6)提出了“参-建分离”的系统架构。针对该架构中的参数管理模块,设计了参数的关联、组织、管理和属性块的恢复、管理等方法。针对服务网站模块,设计了风格库管理和项目库管理子模块。针对自动建模模块,提出了DXF-SHP文件格式自动转换,CGA文法规则和规则库框架设计,规则库的调用和参数值传递,以及自动化建模脚本的设计等系列方法;(7)集成关键技术方法,开发了城市建筑群三维重建软件原型系统(3DRS)及其子系统CBRS、CityUp,并以杭州市西湖区为案例开展了实证研究,从精度、效率、成本、技术门槛、时效性等方面验证了整套解决方案的可行性。研究表明:(1)建筑物目标识别与参数化建模技术,恰可解决建筑物三维重建面临的两大难点;“三元交叉框架”使三大技术体系成为一个紧密连接、流程清晰、分工明确、目标一致的统一整体,为相关研究提供了理论支撑和方法指导;(2)面向对象的多尺度区域合并分割方法使综合考虑多种地物特征和多尺度分割成为可能,最大限度地缩短了队列长度,提高了分割精度和速度;基于量化合并代价的快速区域合并分割方法不仅能够保证分割精度,而且合并速度优势随初始分割区域数量的增加而越加显着;(3)相较于经典DP方法,基于删除代价的矢量图形单层次优化方法具有更高的精度和更低的时间复杂度,而且单位节点处理能力和等压缩率下的处理速度均具有显着优势;相较于传统单层次优化方法,面向遥感影像矢量化图形的多层次优化方法对影像不同的分割尺度和空间分辨率具有更强的适应性,能更好地还原地物的多层次特性;面向建筑群的矩形拟合优化方法可以有效减少最小面积外接矩形的计算时间,确保矩形对边平行、邻边垂直的关系,所得优化结果的形态和面积精度均较为理想;(4)基于扩展统计模型的建筑群高度提取方法、建筑群层数估算模型和建筑群坐标修正方法分别达到了较高的精度水平,可满足相关应用需求;(5)“参-建分离”的系统架构以及针对三大模块提出的一系列创新方法大幅降低了参数化建模平台的技术门槛和边际成本,提高了建模效率,为参数化技术的快速、广泛普及提供了新的发展思路;(6)本研究所提方法及系统在精度、效率、成本、门槛、时效性等方面均满足实验预定目标,体现了广泛的优势和大众化特性,整套解决方案具有可行性;(7)研究成果将推动数字城市三维空间数据基础设施的建设,使之在城市规划与管理、建筑景观设计、国防军事、应急救灾、环境保护、虚拟旅游、交通导航等诸多领域得到更广泛的应用。
二、Visual C#文件编程之分割合并文件(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Visual C#文件编程之分割合并文件(论文提纲范文)
(1)基于孪生神经网络的行人跟踪与再识别研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 行人跟踪 |
1.2.2 行人再识别 |
1.3 本文主要研究内容与结构安排 |
1.3.1 主要研究内容 |
1.3.2 结构安排 |
2 基于注意力机制改进的目标跟踪方法 |
2.1 SiamRPN目标跟踪方法 |
2.1.1 方法框架 |
2.1.2 孪生神经网络(Siamese网络) |
2.1.3 区域建议网络 |
2.2 改进方法 |
2.2.1 方法框架 |
2.2.2 双通道注意力模块 |
2.2.3 SE通道注意力模块 |
2.3 实验与结果分析 |
2.3.1 数据集与评估指标 |
2.3.2 定量分析 |
2.3.3 定性分析 |
2.4 本章小结 |
3 基于属性描述的行人跟踪方法 |
3.1 跟踪方法框架 |
3.1.1 SiamRPN |
3.1.2 属性描述模型 |
3.2 改进策略 |
3.2.1 构建属性描述信息 |
3.2.2 目标区域掩膜转换 |
3.2.3 属性与跟踪融合判定 |
3.3 实验与结果分析 |
3.3.1 数据集与评估指标 |
3.3.2 定量分析 |
3.3.3 定性分析 |
3.4 本章小结 |
4 基于局部特征分割的行人再识别方法 |
4.1 基于联合监督网络的行人再识别方法 |
4.1.1 方法框架 |
4.1.2 识别模型 |
4.1.3 验证模型 |
4.2 改进方法 |
4.2.1 方法框架 |
4.2.2 聚合残差变换网络 |
4.2.3 IBN-a层 |
4.2.4 局部特征分割 |
4.3 实验与结果分析 |
4.3.1 数据集与评估指标 |
4.3.2 定量分析 |
4.3.3 定性分析 |
4.4 本章小结 |
5 软件实现 |
5.1 开发环境与界面设计 |
5.1.1 开发环境 |
5.1.2 界面设计 |
5.2 软件功能实现与验证 |
5.2.1 目标跟踪 |
5.2.2 行人跟踪 |
5.2.3 行人再识别 |
5.3 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
在学研究成果 |
致谢 |
(2)高校通识教育中的设计课程研究:概念、内容与课题方法(论文提纲范文)
中文摘要 |
英文摘要 |
绪论 从设计为人到设计育人——通识设计课程研究 |
一、背景:设计育人 |
(一)在人人设计的时代:数字时代的技术、设计与人 |
(二)学科之显隐:包豪斯百周年纪念中缺席的设计通识 |
(三)设计亦育人:当代高校美育发展视野下的通识设计教育 |
二、概念:何谓设计通识 |
(一)“高校”:高等教育层面 |
(二)“通识”:面向通识教育和“通识”中西比较差异 |
(三)设计——以设计学科为内容载体的课程 |
(四)设计通识与设计美育 |
(五)通识与“专业通识” |
三、综述:研究史与问题 |
(一)文献综述:从知识、理论、思维到课程实践 |
(二)总体特征与突出问题 |
四、研究内容与方法 |
(一)目的:从“概念”到“形式” |
(二)内容框架:“为什么—有什么—是什么—教什么—怎么教” |
(三)方法:从解决问题到基于“概念设计”的研究 |
五、研究意义与目标 |
(一)意义:育人与学科的不可分性 |
(二)目标:学术材料、理论建构、研究方法 |
第一章 为什么:历史语境与当代使命 |
第一节 设计成为通识——学科发展中的历史渊源 |
一、设计通识与 19 世纪欧美大学艺术学科初创—诺顿美术课程中的设计教育 |
二、设计通识与 20 世纪初期专业设计教育变革—早期包豪斯教育中的通识渊源及美国新包豪斯的通识设计思想 |
三、设计通识作为战后设计研究的目的与结果—欧洲“设计思维”研究与“设计”成为英国中小学国家课程 |
四、设计通识成为当代设计学科拓展动力——当代斯坦福设计思维引发的设计学科变革 |
五、我国传统设计教育史“专业”与“通识”关系——传统造物中工匠职业教育与文人艺术的交互 |
第二节 设计作为美育——新时代高校美育的形式 |
一、我国传统美育思想与设计美育的表现形式 |
二、近现代我国高校“美育”理解变迁与设计美育特点 |
三、当代我国高校“美育”发展历史机遇与困局并存 |
四、设计教育成为当代高校美育载体的优点 |
五、“设计美育”的当代中外美学理论基础 |
第二章 有什么:发展现状与比较思考 |
第一节 贯通或是悬置?——中小学设计课程标准比较 |
一、设计引领艺术、技术:英国国家课程中的设计课程 |
二、设计作为视觉艺术素养:美国国家艺术标准 |
三、我国中小学设计教育的“标准悬置”与“裂隙修复” |
第二节 从基础到前瞻——高校通识设计课程比较 |
一、美国大学通识教育演化与课程制度形成 |
二、美国大学通识课程中的设计课程 |
三、美国通识设计课程的主要类型与学科内容-功能特征 |
四、高校通识设计课程:从“专业科普”迈向“育人联结与学科前瞻” |
第三章 是什么:研究核心——概念、内容、课题方法 |
第一节 课程概念思考 |
一、概念回溯:“设计通识”与“设计美育”内外两种视野 |
二、内涵思考:比较视野下的课程内涵特征解析 |
第二节 课程内容辨析 |
一、学科内外:今天“设计”概念何为? |
二、育人对接:从核心素养视野到设计通识的核心素养 |
三、设计实践/实验:“通过设计实践进行的教育” |
第三节 课题设计价值 |
一、通识设计课程教学设计的特殊性 |
二、过去教训:教学自身缺乏“设计” |
三、课题设计:使教学与课程成为一种“艺术”的核心 |
第四章 教什么:课程内容建构理论 |
第一节 课程学视野:课程内容建构的学理基础 |
一、当代课程理论中的课程内容 |
二、通识设计课程内容建构的理论框架 |
第二节 通识与美育视野:通识设计课程内容的三层次理论 |
一、通识与美育的目标指向与层次性 |
二、通识设计课程内容三层次理论 |
第三节 学科视野:课程内容的知识与能力形态 |
一、通识设计课程内容的知识形态:学科“破界”与“跨界” |
二、通识设计课程内容的核心能力:设计思维中的“形式思维” |
第四节 设计通识的核心能力——设计形式生成思维的培养 |
一、从设计形式4 属性看设计形式生成思维的基本类型 |
二、基于知觉-媒介-抽象的设计形式生成思维 |
三、基于意义-符号-叙事思维的设计形式生成 |
四、基于技术-结构-系统思维的设计形式生成 |
五、基于观念-重构-生成思维的设计形式生成 |
第五章 怎么教:课题设计方法研究 |
第一节 课题的本质与设计方法研究——作为教学设计的“形式生成” |
一、课题的本质及其设计方法:作为教学设计的“形式生成” |
二、设计通识典型课题分析 |
三、通识设计课题设计方法:差异与应对策略 |
第二节 微观:设计形式生成思维 4 种类型的课题设计研究 |
一、基于“知觉-媒介-抽象”思维的通识设计课题研究 |
二、基于“意义-符号-叙事”思维的通识设计课题研究 |
三、基于“技术-结构-系统”思维的通识设计课题研究 |
四、基于“观念-重构-生成”思维的通识设计课题 |
第三节 中观:通识设计内容3 层次的课题设计研究 |
一、“设计语言”的课题设计方法研究 |
二、“设计返身”的课题设计研究 |
三、“设计自由”的课题设计——在设计中自由 |
第四节 课题设计方法总结与作为教学设计形式的展望 |
一、微观和中观层面的课题设计方法总结 |
二、宏观、抽象层面的课题设计方法展望 |
结论 “造物亦育人”——面向未来的高校通识设计课程 |
一、异化与回应:设计作为一种通识性人文实践 |
二、通识设计课程内容的再思考 ——设计学科核心素养与设计思维中的形式思维 |
三、课题设计作为育人体验设计和课程推广关键 |
附录一:本文专业案例分析与通识课题设计目录 |
附录二 西南交通大学通识课《设计美育Ⅰ:从艺术到设计》课程教学(2020-2021 秋季学期) |
参考文献 |
作者简介 |
致谢 |
(3)地震前兆时间序列大数据渐进式可视化方法研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.3 研究目标和内容 |
1.4 论文组织结构 |
第二章 理论基础与相关技术 |
2.1 大数据存储 |
2.2 大数据可视化 |
2.3 Web端相关技术 |
2.4 服务端相关技术 |
2.5 Hadoop集群相关技术 |
2.6 本章小结 |
第三章 面向地震前兆时间序列大数据的存储方案设计 |
3.1 问题的提出 |
3.2 地震前兆时间序列大数据特征 |
3.3 地震前兆时间序列数据存储方案 |
3.4 实验验证与分析 |
3.5 本章小结 |
第四章 基于Cloudberry的地震大数据渐进式可视化方案 |
4.1 问题的提出 |
4.2 基于Cloudberry的地震大数据渐进式可视化方案设计 |
4.3 基于Cloudberry的地震大数据渐进式可视化系统 |
4.4 实验验证与分析 |
4.5 本章小结 |
第五章 基于HBase的地震大数据渐进式可视化方案 |
5.1 问题的提出 |
5.2 基于HBase的地震大数据渐进式可视化方案设计 |
5.3 基于HBase的地震大数据渐进式可视化系统 |
5.4 系统测试 |
5.5 本章小结 |
第六章 总结与展望 |
6.1 工作总结 |
6.2 研究展望 |
参考文献 |
致谢 |
作者简介 |
(4)三角网格模型快速拓扑重构及多分辨率显示技术(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 网格文件读取及拓扑重构 |
1.2.2 多分辨率表示 |
1.2.3 网格简化算法 |
1.3 本文的研究内容 |
1.4 论文的组织结构 |
2 相关理论与技术 |
2.1 网格文件读取技术 |
2.1.1 三角网格文件 |
2.1.2 内存映射技术 |
2.1.3 网格数据结构 |
2.2 网格区域分割方法 |
2.2.1 区域生长法 |
2.2.2 分水岭算法 |
2.2.3 K-means聚类方法 |
2.3 网格简化算法 |
2.3.1 简化算法 |
2.3.2 误差度量准则 |
2.4 本章小结 |
3 基于内存映射及多线程的网格模型重构 |
3.1 三角网格模型重构总体方案 |
3.1.1 STL三角网格模型重构需求 |
3.1.2 基于面的三角网格拓扑数据结构 |
3.1.3 文件内存映射及多线程并行处理 |
3.1.4 三角网格模型拓扑重构总体方案设计 |
3.2 STL三角网格文件映射分段及多线程设计 |
3.2.1 STL三角网格文件映射分段 |
3.2.2 多线程设计 |
3.3 STL三角网格模型并行拓扑重构 |
3.3.1 三角网格模型拓扑重构算法分析 |
3.3.2 三角网格模型拓扑并行重构策略 |
3.3.3 三角网格模型拓扑并行重构实现 |
3.4 实验结果及分析 |
3.5 本章小结 |
4 基于网格简化算法的模型多分辨率显示 |
4.1 二次误差度量(QEM)算法 |
4.2 三角网格表面区域划分 |
4.2.1 种子面的选择 |
4.2.2 区域生长法划分网格区域 |
4.2.3 生成区域的优化处理 |
4.2.4 划分的具体步骤 |
4.3 保持特征的QEM算法简化网格 |
4.3.1 边重要度因子 |
4.3.2 边折叠代价 |
4.3.3 新顶点位置 |
4.3.4 边界的处理 |
4.3.5 网格简化的算法流程 |
4.4 本章小节 |
5 网格简化实验及数据分析 |
5.1 实验环境 |
5.2 简化效果对比 |
5.3 简化时间对比 |
5.4 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
致谢 |
(5)基于边界扫描测试链路的故障注入软件设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究工作的背景与意义 |
1.2 故障注入研究现状 |
1.2.1 故障注入国内外发展现状 |
1.2.2 故障注入的分类 |
1.3 本文的主要工作与内容 |
1.4 论文的结构安排 |
第二章 故障注入需求分析与总体设计 |
2.1 故障注入需求分析 |
2.2 故障注入软件技术平台介绍 |
2.3 故障注入软件总体方案设计 |
2.4 工程管理设计 |
2.5 本章小结 |
第三章 故障注入信息处理模块设计与实现 |
3.1 BSDL文件解析与处理 |
3.1.1 边界扫描描述语言介绍 |
3.1.2 边界扫描文件封装 |
3.1.3 BSDL文件解析处理模块 |
3.2 网表文件解析与处理 |
3.2.1 网表文件介绍 |
3.2.2 网表文件处理与封装模块设计 |
3.3 本章小结 |
第四章 边界扫描测试链路模块设计与实现 |
4.1 透明元件模型设计与实现 |
4.2 数据库模型设计 |
4.2.1 数据库模型建立 |
4.2.2 数据库表的设计 |
4.3 边界扫描测试链路生成模块 |
4.3.1 边界扫描测试链路简介 |
4.3.2 边界扫描测试链路生成模块设计 |
4.4 本章小结 |
第五章 故障注入模块设计与实现 |
5.1 电路网络状态 |
5.1.1 电路网络状态分类 |
5.1.2 可测网络区分算法 |
5.2 基于边界扫描测试链路的故障注入模块设计 |
5.3 故障注入点优化模块 |
5.3.1 有限制的短路故障模型 |
5.3.2 PCB报表文件 |
5.4 本章小结 |
第六章 软件测试与验证 |
6.1 被测数字雷达电路板 |
6.2 文件处理模块测试 |
6.3 透明元件与边界扫描链路模块测试 |
6.4 故障注入验证 |
6.4.1 测试系统介绍 |
6.4.2 故障注入验证 |
6.4.3 故障注入优化的验证 |
6.5 本章小结 |
第七章 全文总结与展望 |
7.1 论文总结 |
7.2 课题展望 |
致谢 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间取得的成果 |
(6)数字图像的大容量信息隐藏方法研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 现有的主要信息隐藏算法 |
1.2.2 大容量信息隐藏方法研究进展 |
1.2.3 加密域信息隐藏算法研究进展 |
1.2.4 大容量强鲁棒水印算法研究进展 |
1.3 经典图像质量评价法 |
1.3.1 均方误差 |
1.3.2 峰值信噪比 |
1.3.3 结构相似性 |
1.4 论文主要工作与创新点 |
1.5 论文组织结构 |
第二章 数据流预处理的加密域大容量可逆图像信息隐藏 |
2.1 相关工作 |
2.2 数据流预处理的RDHEI模型 |
2.3 算法原理 |
2.3.1 图像加密 |
2.3.2 信息隐藏 |
2.3.3 信息提取和图像重构 |
2.4 实验结果与分析 |
2.5 本章小结 |
第三章 基于扫描文档的加密域大容量可逆图像信息隐藏 |
3.1 预备知识 |
3.1.1 半色调技术 |
3.1.2 四叉树图像分割 |
3.2 基于扫描文档的RDHEI模型 |
3.3 算法的工作原理 |
3.3.1 图像加密 |
3.3.2 信息隐藏 |
3.3.3 信息提取与图像重构 |
3.4 实验结果与分析 |
3.5 本章小结 |
第四章 信息预处理的LSB匹配算法 |
4.1 最优LSB算法 |
4.2 LSB匹配算法 |
4.3 信息预处理的LSB匹配算法 |
4.3.1 信息隐藏 |
4.3.2 信息提取 |
4.4 实验结果与分析 |
4.4.1 数据分析 |
4.4.2 数据比较 |
4.5 本章小结 |
第五章 秘密信息非线性替代的可逆数据嵌入方法 |
5.1 误差扩展算法 |
5.1.1 算法思想 |
5.1.2 简单示例 |
5.2 秘密信息非线性替代的差值算法 |
5.2.1 秘密信息嵌入 |
5.2.2 信息提取和图像恢复 |
5.3 实验结果与分析 |
5.3.1 数据分析 |
5.3.2 数据对比 |
5.4 本章小结 |
第六章 基于大容量强鲁棒的图像水印算法 |
6.1 相关工作 |
6.2 DWT-ODCT方法 |
6.2.1 人类视觉特征值 |
6.2.2 心理视觉阈值 |
6.2.3 水印嵌入 |
6.2.4 水印提取 |
6.3 P-DWT-ODCT方法 |
6.3.1 水印预处理 |
6.3.2 水印嵌入和提取 |
6.4 实验结果与分析 |
6.4.1 数据分析 |
6.4.2 数据比较 |
6.5 本章小结 |
第七章 总结与展望 |
7.1 本文的研究内容和成果 |
7.2 下一步的工作展望 |
参考文献 |
作者简历 |
致谢 |
(7)基于GPU的三维克里金插值算法研究与开发(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 课题的研究背景及意义 |
1.2 研究现状 |
1.2.1 理论研究现状 |
1.2.2 软件开发现状 |
1.2.3 并行计算研究现状 |
1.3 本文的主要工作和创新 |
1.4 论文结构安排 |
第二章 并行计算技术与克里金算法理论 |
2.1 并行计算技术 |
2.1.1 并行计算机体系结构 |
2.1.1.1 SIMD |
2.1.1.2 MIMD |
2.1.1.3 SIMT |
2.1.2 CPU并行计算技术 |
2.1.2.1 MPI并行技术 |
2.1.2.2 OpenMP并行技术 |
2.1.3 GPU并行计算技术 |
2.1.3.1 GPU的总体架构 |
2.1.3.2 GPU的计算与存储资源 |
2.1.3.3 CUDA编程模型 |
2.1.3.4 CUDA并行计算 |
2.1.3.4.1 粗粒度上的并行 |
2.1.3.4.2 细粒度上的并行 |
2.1.3.5 全局内存访问模式 |
2.1.3.6 CUDA并发流 |
2.2 克里金插值算法 |
2.2.1 基本数学原理 |
2.2.2 变差模型相关理论与计算 |
2.2.2.1 基本理论 |
2.2.2.2 变差函数的计算 |
2.2.2.3 变差模型的拟合 |
2.2.2.4 变差函数的套合 |
2.2.3 其它克里金方法 |
2.2.3.1 简单克里金 |
2.2.3.2 块克里金 |
2.2.3.3 泛克里金 |
2.2.3.4 指示克里金 |
2.2.4 邻域搜索技术 |
2.2.4.1 穷尽搜索 |
2.2.4.2 KD树搜索 |
2.2.4.3 Super Block搜索 |
2.3 本章小结 |
第三章 三维克里金插值算法模块的设计与性能分析 |
3.1 三维克里金插值算法模块设计 |
3.1.1 模块功能需求分析 |
3.1.2 三维克里金插值算法核心模块介绍 |
3.1.2.1 数据预处理模块 |
3.1.2.2 空间系统模块 |
3.1.2.3 搜索模块 |
3.1.2.4 变差模型模块 |
3.1.3 克里金方法模块 |
3.1.4 结果处理模块 |
3.1.5 方程组求解 |
3.2 三维克里金插值算法性能评估 |
3.2.1 实验数据以及环境 |
3.2.1.1 实验数据 |
3.2.1.2 实验环境 |
3.2.2 算法流程与参数设置 |
3.2.2.1 算法流程 |
3.2.2.2 算法参数配置 |
3.2.3 基于OpenMP的多核CPU算法性能分析 |
3.2.3.1 加速比分析 |
3.2.3.2 可拓展性分析 |
3.2.3.3 加速效率分析 |
3.2.4 不同搜索策略的算法性能分析 |
3.2.4.1 算法复杂度分析 |
3.2.4.2 计算性能分析 |
3.2.4.3 近邻搜索算法总结 |
3.2.5 算法热点分析 |
3.2.5.1 近邻点数量影响 |
3.2.5.2 变差模型数量影响 |
3.3 指示克里金算法插值实验 |
3.3.1 数据预处理 |
3.3.2 变差函数计算与拟合 |
3.3.3 插值结果与交叉验证 |
3.4 本章小结 |
第四章 基于CUDA的三维克里金插值算法并行框架 |
4.1 GPU上的方程求解 |
4.1.1 方程求解基本思想 |
4.1.2 方程求解的具体实现 |
4.1.2.1 数据存储方式SOA与AOS |
4.1.2.2 方程求解方法 |
4.2 基于CUDA异步流的并行框架 |
4.2.1 GPU并行框架的基本思想 |
4.2.2 并行框架执行流程 |
4.2.3 并行框架内存分析 |
4.2.3.1 主机端上的内存分析 |
4.2.3.2 设备端上的内存分析 |
4.2.3.2.1 全局内存 |
4.2.3.2.2 常量内存 |
4.2.3.2.3 寄存器文件 |
4.2.3.2.4 共享内存 |
4.2.4 框架并行层次分析 |
4.2.4.1 线程层面上的并行性分析 |
4.2.4.2 CUDA流任务的并行性分析 |
4.2.4.3 设备层面上的并行性分析 |
4.2.5 框架并行性优化 |
4.3 本章小结 |
第五章 GPU并行框架的实验与分析 |
5.1 实验环境 |
5.2 实验与分析 |
5.2.1 GPU方程求解效率验证实验 |
5.2.1.1 实验数据与参数 |
5.2.1.2 实验分析 |
5.2.1.3 方程维度分析 |
5.2.1.4 方程数量分析 |
5.2.1.5 设备端占用率分析 |
5.2.2 并行框架性能分析 |
5.2.2.1 实验数据与参数 |
5.2.2.2 普通克里金算法的性能表现 |
5.2.2.3 指示克里金算法的性能表现 |
5.2.2.3.1 内存与计算资源的确定 |
5.2.2.3.2 实验结果与分析 |
5.2.2.3.2.1 加速比分析 |
5.2.2.3.2.2 并行优化性分析 |
5.2.3 变差模型计算的优化以及插值精度的验证 |
5.2.3.1 变差模型在SFU上的加速计算 |
5.2.3.1.1 测试方法与过程 |
5.2.3.1.2 实验分析 |
5.2.4 插值效果对比分析 |
5.2.4.1 实验数据信息 |
5.2.4.2 实验参数的确定 |
5.2.4.3 实验结果与分析 |
5.3 本章小结 |
第六章 总结与展望 |
6.1 工作总结 |
6.2 未来工作展望 |
致谢 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间取得的成果 |
(8)面向直接3D打印的隐形矫治设计系统研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
1.2.1 国内外隐形矫治技术研究现状 |
1.2.2 国内外模型分割算法研究现状 |
1.3 课题研究的意义 |
1.4 课题的主要研究内容 |
第2章 系统的总体设计 |
2.1 面向直接3D打印的隐形矫治系统构建 |
2.1.1 牙颌模型数据的获取 |
2.1.2 面向对象程序设计方法 |
2.1.3 矫治器3D打印方式 |
2.2 面向直接3D打印的隐形矫治软件系统功能模型 |
2.2.1 隐形矫治软件需求分析 |
2.2.2 隐形矫治软件的总体功能结构 |
2.2.3 软件系统各模块类方法设计 |
2.3 本章小结 |
第3章 牙颌模型分割技术分析与研究 |
3.1 模型分割效果评判标准 |
3.2 牙颌模型分割算法研究 |
3.2.1 分水岭算法 |
3.2.2 交互标记控制法 |
3.2.3 矢量逼近算法 |
3.3 基于形态学的模型分割 |
3.4 改进的形态学牙齿分割算法 |
3.4.1 曲率估算 |
3.4.2 特征区域提取 |
3.4.3 Dijkstra算法实现模型分割 |
3.4.4 分割算法比较与分析 |
3.5 本章小结 |
第4章 隐形矫治软件系统的实现 |
4.1 软件工具 |
4.2 隐形矫治软件系统界面的创建 |
4.2.1 系统登录界面的搭建 |
4.2.2 软件系统主界面的搭建 |
4.3 模型文件处理功能的实现 |
4.3.1 STL文件读取 |
4.3.2 模型拓扑重建 |
4.4 模型分析功能的实现 |
4.4.1 显示效果设置 |
4.4.2 平移旋转缩放功能实现 |
4.5 虚拟排牙矫治功能的实现 |
4.5.1 移动坐标系的求解 |
4.5.2 虚拟排牙的实现 |
4.6 矫治器的虚拟生成功能的实现 |
4.6.1 牙冠模型分割 |
4.6.2 偏移与法向量反转 |
4.6.3 内外表面合并 |
4.6.4 封闭模型 |
4.7 本章小结 |
第5章 系统验证 |
5.1 病例分析 |
5.2 牙颌模型数据的获取 |
5.2.1 石膏模型的获取 |
5.2.2 数字化模型重构 |
5.2.3 牙颌模型修整 |
5.2.4 矫治齿形状修复 |
5.3 面向直接3D打印的虚拟矫治 |
5.3.1 病例文件的读取与显示 |
5.3.2 模型分析 |
5.3.3 虚拟排牙矫治 |
5.3.4 矫治器的虚拟生成 |
5.4 矫治器的3D打印 |
5.4.1 分层和切片处理 |
5.4.2 矫治器的3D打印 |
5.5 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间所发表的论文 |
致谢 |
(9)基于遥感和GIS的地表矿山识别系统研究与实现(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
1 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 国内外研究动态 |
1.2.1 矿山识别研究动态 |
1.2.2 矿山系统研究动态 |
1.3 研究内容与技术路线 |
1.3.1 研究内容 |
1.3.2 技术路线 |
1.4 论文结构安排 |
2 理论与关键技术 |
2.1 面向对象的信息提取 |
2.1.1 影像分割 |
2.1.2 影像特征选取 |
2.1.3 影像分类 |
2.2 GIS辅助信息识别 |
2.3 组件化编程 |
2.4 RS与GIS一体化开发 |
2.4.1 GIS开发方式 |
2.4.2 遥感开发方式 |
2.4.3 RS与GIS一体化集成 |
2.4.4 ENV/IDL与ArcEngine一体化开发 |
2.5 小结 |
3 系统总体设计 |
3.1 系统需求分析 |
3.2 系统设计原则 |
3.3 系统总体框架设计 |
3.4 系统数据流程设计 |
3.5 系统功能模块设计 |
3.6 系统界面设计 |
3.7 系统开发环境 |
3.8 小结 |
4 系统实现 |
4.1 基本功能模块 |
4.2 影像预处理模块 |
4.3 地表矿山识别模块 |
4.4 地图制作输出模块 |
4.5 帮助模块 |
4.6 其他功能 |
4.7 小结 |
5 应用实例 |
5.1 区域与数据 |
5.2 矿山识别结果分析 |
5.2.1 观音岩矿山识别 |
5.2.2 芭茅寨矿山识别 |
5.3 小结 |
6 结论与展望 |
6.1 结论 |
6.2 展望 |
参考文献 |
附录(一) |
附录(二) |
附录(三) |
附录(四) |
附录(五) |
致谢 |
(10)基于目标识别和参数化技术的城市建筑群三维重建研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
目次 |
图目录 |
表目录 |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.1.1 课题背景 |
1.1.2 社会背景 |
1.2 研究意义 |
1.2.1 理论意义 |
1.2.2 应用价值 |
1.3 研究概念的界定 |
1.3.1 城市建筑群 |
1.3.2 建筑基础数据 |
1.3.3 三维重建 |
1.3.4 目标识别 |
1.3.5 参数化技术 |
1.3.6 遥感影像 |
1.4 研究体系的设计 |
1.4.1 研究内容 |
1.4.2 研究方法 |
1.4.3 技术平台 |
1.4.4 研究框架 |
1.5 论文主要创新点 |
1.6 本章小结 |
第2章 研究综述及研究思路的提出 |
2.1 建筑物三维重建研究综述 |
2.1.1 研究与应用现状 |
2.1.2 技术方法分类 |
2.1.3 研究现状评述 |
2.2 基于遥感影像的建筑物目标识别研究综述 |
2.2.1 建筑物目标识别概述 |
2.2.2 国内外研究现状 |
2.2.3 研究现状评述 |
2.3 建筑物参数化建模研究综述 |
2.3.1 建筑物参数化建模概述 |
2.3.2 国内外研究现状 |
2.3.3 研究现状评述 |
2.4 研究思路的提出 |
2.4.1 文献综述的启示 |
2.4.2 研究思路的提出 |
2.5 本章小结 |
第3章 城市建筑群三维重建的“三元交叉框架”构建 |
3.1 解构:目标识别、参数化建模与三维重建的“二元并行框架” |
3.1.1 建筑物目标识别技术体系的解构 |
3.1.2 建筑物参数化建模技术体系的解构 |
3.1.3 建筑物三维重建技术体系的解构 |
3.1.4 “二元并行框架”的剖析 |
3.2 交叉途径分析 |
3.3 重构:城市建筑群三维重建的“三元交叉框架” |
3.3.1 新框架的构建目标 |
3.3.2 新框架的构建原则 |
3.3.3 “三元交叉框架”的构建 |
3.4 本章小结 |
第4章 面向城市建筑群的遥感影像分割 |
4.1 影像分割概述 |
4.1.1 相关概念 |
4.1.2 常见的分割方法 |
4.1.3 存在的问题 |
4.2 面向对象的多尺度区域合并分割方法 |
4.2.1 概述 |
4.2.2 面向对象的多尺度区域合并 |
4.2.3 实验结果与分析 |
4.3 基于量化合并代价的快速区域合并分割方法 |
4.3.1 概述 |
4.3.2 基于量化合并代价的快速区域合并 |
4.3.3 实验结果与分析 |
4.4 本章小结 |
第5章 面向城市建筑群的矢量图形优化 |
5.1 矢量图形优化概述 |
5.1.1 相关概念 |
5.1.2 常见的优化方法及主要问题 |
5.2 基于删除代价的矢量图形单层次优化方法 |
5.2.1 概述 |
5.2.2 DCA算法 |
5.2.3 数理分析 |
5.2.4 实验分析 |
5.3 面向遥感影像矢量化图形的多层次优化方法 |
5.3.1 概述 |
5.3.2 矢量化图形的多层次优化 |
5.3.3 实验结果与分析 |
5.4 面向建筑群的矩形拟合优化方法 |
5.4.1 概述 |
5.4.2 面向建筑群的矩形拟合优化 |
5.4.3 实验结果与分析 |
5.5 本章小结 |
第6章 面向城市建筑群的三维信息提取及坐标修正 |
6.1 基于扩展统计模型的建筑群高度提取方法 |
6.1.1 建筑高度提取研究现状 |
6.1.2 基于扩展统计模型的建筑群高度提取 |
6.1.3 实验结果与分析 |
6.2 城市建筑群层数估算模型 |
6.2.1 三种层数估算模型 |
6.2.2 实验结果与分析 |
6.3 针对侧向航拍影像的建筑群坐标修正方法 |
6.3.1 坐标误差的原因分析 |
6.3.2 建筑群坐标修正方法 |
6.4 本章小结 |
第7章 面向城市建筑群的参数化建模 |
7.1 概述 |
7.2 “参-建分离”的系统架构设计 |
7.3 参数管理模块设计 |
7.3.1 参数与图元的关联 |
7.3.2 参数的组织与管理 |
7.3.3 属性块的恢复机制 |
7.3.4 属性块的管理 |
7.4 服务网站模块设计 |
7.4.1 风格库管理子模块设计 |
7.4.2 项目库管理子模块设计 |
7.5 自动建模模块设计 |
7.5.1 DXF-SHP文件格式自动转换方法 |
7.5.2 CGA文法规则设计 |
7.5.3 规则库框架及调用、传递机制设计 |
7.5.4 自动化建模脚本设计 |
7.6 实验结果与分析 |
7.7 本章小结 |
第8章 城市建筑群三维重建系统集成与实证研究 |
8.1 系统集成及功能介绍 |
8.1.1 CBRS子系统的集成及功能介绍 |
8.1.2 CityUp子系统的集成及功能介绍 |
8.2 城市建筑群三维重建实证研究——以杭州市西湖区为例 |
8.2.1 三维重建(实验)总体设计 |
8.2.2 CBRS子系统环境下的建筑群目标识别 |
8.2.3 CityUp子系统环境下的建筑群参数化建模 |
8.2.4 实验结果与指标验证 |
8.3 本章小结 |
第9章 总结与展望 |
9.1 总结 |
9.2 展望 |
参考文献 |
附录1:DCA算法的证明过程 |
附录2:3DRS系统中本文方法的实现模块 |
附录3:1-8单元城市建筑群三维重建实验记录 |
个人简历及攻博期间的科研与学术成果 |
致谢 |
四、Visual C#文件编程之分割合并文件(论文参考文献)
- [1]基于孪生神经网络的行人跟踪与再识别研究[D]. 田乃倩. 中国人民公安大学, 2021(12)
- [2]高校通识教育中的设计课程研究:概念、内容与课题方法[D]. 曹勇. 南京艺术学院, 2021(12)
- [3]地震前兆时间序列大数据渐进式可视化方法研究[D]. 李建桥. 防灾科技学院, 2021(01)
- [4]三角网格模型快速拓扑重构及多分辨率显示技术[D]. 陈义明. 大连理工大学, 2021(01)
- [5]基于边界扫描测试链路的故障注入软件设计与实现[D]. 程杰. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]数字图像的大容量信息隐藏方法研究[D]. 李喜艳. 战略支援部队信息工程大学, 2021(01)
- [7]基于GPU的三维克里金插值算法研究与开发[D]. 刘义. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]面向直接3D打印的隐形矫治设计系统研究[D]. 郭明月. 河北科技大学, 2019(06)
- [9]基于遥感和GIS的地表矿山识别系统研究与实现[D]. 夏孟. 湖南师范大学, 2016(01)
- [10]基于目标识别和参数化技术的城市建筑群三维重建研究[D]. 吴宁. 浙江大学, 2013(07)