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- [发明专利]基于改进的半拉格朗日法的烟雾仿真计算方法-CN202211546022.9在审
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邹艳妮;谌文强;刘小平
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南昌大学
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2022-11-29
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2023-04-04
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G06F30/28
- 本发明提出基于改进的半拉格朗日法的烟雾仿真计算方法,包括:一、构建改进的烟雾模型:该改进模型包括改进物理方程组、离散烟雾仿真空间;二、求解烟雾物理模型:提出MacCormack法求解平流项,提出预条件共轭梯度法对扩散项和投影项的求解泊松方程;三、基于改进的光线投射算法对烟雾进行渲染。本发明针对传统烟雾物理模型仿真过程中出现的数值扩散问题提出改进的模型,提升结果准确度同时很好地解决数值扩散问题;在渲染精度问题上,通过三线性插值法对采样点进行重采样,产生的图像质量较高。本发明提出的算法比传统物理模型模拟烟雾效果上有很大的提升,解决了欧拉法在时间步长过大导致的不稳定性以及拉格朗日法在粒子数量多导致的模拟效率差问题。
- 基于改进半拉格朗日法烟雾仿真计算方法
- [发明专利]一种基于锚点检测的点云补全方法-CN202111504436.0在审
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邹艳妮;张怡睿;徐嘉伯;刘小平;刘捷
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南昌大学
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2021-12-10
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2022-04-15
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G06T17/20
- 本发明属于点云补全技术领域,涉及一种基于锚点检测的点云补全方法,该方法首先使用局部删除操作对数据集做预处理,从而模拟不完整的点云;然后将点云所在空间划分为多个锚点,训练神经网络判断锚点的正负性,得到密度均匀,形状规整的正样本锚点;最后在正样本锚点的邻域内通过神经网络生成密集点云,实现由单一锚点向局部的扩散,完成点云的补全。为实现该方法,我们训练了与之适配的GCNet模型,该神经网络模型能够判断锚点的正负性以及生成锚点扩散的三维坐标信息,实现了端到端的点云补全,并解决了现有方法只依靠神经网络回归生成点云坐标而导致的补全效果不佳的问题,提高了点云补全的效果。
- 一种基于检测点云补全方法
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