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[发明专利]一种基于Speed tree引擎的植被程序化生成方法-CN202310764565.6在审
发明人：邹木春;岑彩纯;莫小山;陆红艳;宫海晓;周思岐 -专利权人：梧州学院
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Speedtree引擎的植被程序化生成方法，包括以下步骤：通过Speedtree引擎程序化生成植被模型；通过多通道纹理生成、消除纹理平铺重复、延迟贴花以及光照映射，对植被模型进行植被纹理映射，得到带有纹理的植被模型；对带有纹理的植被模型进行飘花特效制作、飘叶特效制作以及风场设置，生成植被。针对现有技术在植被动效模拟的真实性上不足的技术问题，本发明通过speedtree引擎程序化生成植被模型，对模型进行减面优化来降低系统的消耗，再通过多通道纹理、延迟贴花、粒子特效、光照映射以及风场设置来提高植被动效的真实性，从而提高了虚拟场景植物的真实感和制作效率。
一种基于 speed tree 引擎植被程序化生成方法

[发明专利]一种基于初级生产力数据同化的叶面积指数预测方法-CN202310420571.X在审
发明人：王玲;周思岐;任荣荣;吴国龙;刘劼 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于初级生产力数据同化的叶面积指数预测方法，属于叶面积指数预测技术领域。为解决农作物的叶面积指数进行准确的预测的问题。本发明采集空气湿度数据、温度数据、植被吸收光合有效辐射数据，采集初级生产力数据，对植被进行拍照，构建初级生产力预测数据集、初级生产力实测数据集，利用集合卡尔曼滤波进行数据同化，得到初级ENKF同化的初级生产力数据集，利用LSTM神经网络进行训练，得到最终ENKF同化的初级生产力数据集；将光量子通量密度、最终ENKF同化的初级生产力数据集、植物照片利用LSTM神经网络进行训练，训练后的LSTM神经网络模型用于对叶面积指数预测。本发明对于不同种类的作物具有兼容性和可泛化性。
一种基于初级生产力数据同化叶面积指数预测方法

[外观设计]机器人场地的组合模块（活动板模块）-CN201930665708.2有效
发明人：谢光虎;任思齐;顾轩;周思岐;韩博;刘恒辰 -专利权人：哈尔滨玄智科技有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： 21-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：机器人场地的组合模块（活动板模块）。2.本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于机器人教育、休闲娱乐、竞技比赛。3.本外观设计产品的设计要点：在于该产品的正六面体与其顶部能够升降的活动板机构组成的整体形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：设计2使用状态立体图1。5.设计1的仰视图没有设计要点，故省略设计1的仰视图。6.指定设计3为基本设计。
机器人场地组合模块活动