导读:本文包含了包围盒论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:包围,几何,卷积,角形,层次,坐标系,神经网络。
包围盒论文文献综述
李玉虎,王宗彦[1]（2019）在《基于混合层次包围盒碰撞算法的改进》一文中研究指出针对传统的混合层次包围盒的检测精度和碰撞效率低下的缺点,本文将材料力学中的形心的概念引入进来,利用形心的位置来确定父节点包围盒中心,然后对层次包围盒的树型结构加以改进,上层结构采用AABB(轴对齐包围盒)保证了更新的效率,下层结构采用OBB(有向包围盒)保证了测试的精度,最终得到改进后的混合层次包围盒碰撞算法,经过模拟实验验证两种算法对比,改进后的算法在精度和效率上有了一定的提高,为以后碰撞检测的研究提供了理论基础。(本文来源于《华东交通大学学报》期刊2019年06期）
卢江,钱德英,周伟中,周密,徐仁桐[2]（2019）在《基于观察坐标与混合包围盒的装配碰撞检测方法》一文中研究指出观察坐标系和碰撞检测是虚拟装配系统中的重要环节,观察坐标系的建立为用户提供更加真实的沉浸感和合理的观察位置,而精确的碰撞检测对提高装配仿真的精度和效率至关重要。文章利用四元数法设计以观察物体虚拟装配模型间干涉的鹰眼观察坐标系,建立系统中物体模型的对应关系函数,提出AABB和K-DOPs混合包围盒的碰撞检测方法,对相交的物体进行干涉检测和干涉剔除。将该方法应用于船用柴油机维护保障虚拟装配系统的开发中,仿真分析对比结果表明,该方法具有较好的精确性和实时性,能够满足虚拟装配系统开发中对沉浸感和碰撞检测的要求。(本文来源于《船舶工程》期刊2019年09期）
黄玉岩[3]（2019）在《基于包围盒半监督的图像语义分割》一文中研究指出随着工业自动化和人工智能的发展,图像语义分割技术的应用前景也越来越广泛。如何能够高效,准确的分割图像中的不同语义像素,近年来成为相关工业领域急需解决的一个技术难点。深度卷积神经网络(DCNN)在语义分割领域已经取得了极大突破,使得语义分割成为可能。目前,语义分割存在几大挑战,其中最为突出的就是像素级标签样本获取困难和模型精度低的问题,本文也将针对这两个问题进行研究。针对像素级标签样本获取困难的问题,本文提出弱化模型对像素级强标签样本过度依赖的设计思想。因为图像语义分割的训练样本需要进行像素级别的打标,而像素级别打标样本的获取代价是巨大的,与之相反的包围盒标签样本的获取却要容易的多,所以采用包围盒弱标签样本的半监督学习,对于语义分割具有很大的意义。为此,本文研究了在像素级强标签减少时,通过包围盒弱样本补充来保证半监督学习的模型分割性能。实验结果验证了当包围盒标签转化获得的粗略像素级标签准确度较好时,用该弱样本完全可以补充强样本减少带来的损失,并且当弱样本数足够多时,还可以实现半监督模型性能的提升。针对半监督模型精度低的问题,本文提出一种新的方法来细化包围盒标签。在包围盒半监督领域中,主要的挑战是如何细致地将包围盒标签转化为更加精确的粗略像素级标签。为此,本文提出了一种采用迭代挖掘清洗和探测修复包围盒弱标签的方法,可以将包围盒标签更加细致地转化为粗略像素级标签。将训练数据中的弱标签应用更加细致的标签来不断地更新,然后和像素级强标签样本结合来共同训练DCNN模型,每一次更新并训练产生新的模型,并用此挖掘包围盒弱样本中的信息,经过清洗和探测修复之后继续更新之前的弱样本标签。实验结果表明,通过不断的细化包围盒弱样本的标签可以使模型的分割性能不断地提高。在PASCAL VOC 2012标准数据集上的实验结果,验证了本文方法在半监督语义分割中的有效性,尤其适用于像素级强标签样本较少的情况。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
梁艳[4]（2019）在《基于层次包围盒的配电网电气接线图自动生成算法》一文中研究指出针对配电线的地理接线图自动转换为单线图时,线和设备的重迭交叉问题,该文提出了一种基于层次包围盒技术的自动成图排布算法;针对层次包围盒不紧密性造成的空间浪费,提出了一种对排布方向可能相交的临近路径的包围盒进行相交检测,及时利用空闲空间排布线路的方法。算法支持架空、地缆及混合型的区域电气接线图,真正解决了实际应用问题。(本文来源于《中国新技术新产品》期刊2019年10期）
胡志刚,秦启飞[5]（2019）在《基于凸包的最小体积有向包围盒生成算法》一文中研究指出针对复杂物体叁维点集的建模问题,提出一种基于凸包的最小体积的封闭有向包围盒生成算法.对凸包和其最小体积有向包围盒的关系进行分析,总结了其4种边面接触类型.通过枚举凸包中边的所有可能的组合,唯一确定包围盒的最优方向.实验证明,该算法可以快速生成符合模型体积特征的最小有向包围盒,且拟合效果良好.(本文来源于《湖南大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
于瑞云,赵金龙,余龙,张倩妮[6]（2018）在《结合轴对齐包围盒和空间划分的碰撞检测算法》一文中研究指出目的碰撞检测是虚拟现实,特别是虚拟装配中的关键技术。针对基于包围盒的碰撞检测算法的准确性和检测效率不足的问题,提出一种结合AABB轴对齐包围盒和空间划分的碰撞检测算法。方法本文算法采用分步检测的方法,利用AABB算法来确定两包围盒的相交区域后,结合模型移动方向和运动趋势进行空间划分,利用碰撞检测的时空相关性,对时空相关的部分进行相交测试,通过将包围盒还原成叁角面以及点的方式来保证检测的准确性。结果本文算法与AABB层次包围盒二叉树算法、k-Dops包围盒算法以及BPS空间分割树算法进行对比实验分析。在碰撞的几何精度上,本文算法在大部分情况下与AABB算法和k-Dops算法的距离差超过阈值0. 02,证明本文算法在碰撞几何精度上有明显的提高。在碰撞检测时耗上,随着碰撞检测难度的不断增加,本文算法在平移自由度下比AABB算法和BSP算法、在旋转自由度下比AABB算法和k-Dops算法的检测时间均降低了50%以上。在叁角面数对算法碰撞检测时耗的影响上,当运动模型的叁角面数较多时,本文算法表现出更高的稳定性。结论结合AABB包围盒和空间划分方法的碰撞检测算法,在减少碰撞检测所需时间的同时提高了碰撞检测的准确性,可以满足虚拟装配技术中对碰撞检测算法准确性的要求,同时也能满足使用者实时性的交互习惯。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2018年12期）
秦启飞,胡志刚[7]（2018）在《基于凸包的最小有向包围盒生成算法》一文中研究指出针对复杂物体叁维点集的建模问题,提出一种基于几何计算的最小体积的封闭有向包围盒生成算法.对点集所构成的凸包进行分析,总结了凸包和其最小体积有向包围盒的4种边面接触类型.通过枚举凸包边的所有可能的组合,唯一确定包围盒的最优方向.实验证明,该算法可以快速生成符合模型体积特征的最小有向包围盒,且拟合效果良好.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2018年11期）
寿华好,周超[8]（2018）在《基于层次包围盒与平均单元格的叁角网格求交》一文中研究指出层次包围盒法,通过在求交过程中对模型包围盒地不断划分,最终筛选掉大量不相交的叁角面片.平均单元格法,对求交模型进行预处理,以加快相交元素对的获取.综合两种方法的各自优势,提出一种混合的求交算法,对两个模型分别创建各自包围盒,进行层次包围盒法,粗略地排除不相交的叁角形;再采用平均单元格法,将相交的叁角形准确地定位到各个单元格内.实验结果表明:该算法速度远远大于层次包围盒法,与平均单元格法的速度大致相当,但是消耗的内存却大大减少,使得该方法更适用于巨大的模型场景.(本文来源于《浙江工业大学学报》期刊2018年05期）
孙敬荣,卢新明[9]（2018）在《基于混合包围盒与叁角形相交的碰撞检测优化算法》一文中研究指出碰撞检测的速度与准确性是众多计算机应用程序的关键难题之一。为了提高检测速度同时兼顾准确性,将检测分为两个阶段:预处理检测阶段首先均匀剖分待测空间以确定相邻对象,然后对相邻的对象构造AABB-OBB混合层次包围盒,改进包围盒的构造方式,同时改善任务结构加速遍历过程;详细检测阶段在M?ller算法基础上加以改进,构造新的计算坐标系,对空间几何叁角形进行投影降维,在二维平面上解决空间问题,从而减少算法总的计算量。实验结果表明,在保证碰撞检测准确性的前提下其检测速度大幅提高。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年19期）
王超,张志利,龙勇,王韶迪[10]（2018）在《改进的混合包围盒碰撞检测算法研究（英文）》一文中研究指出针对方向包围盒(OBB)构造耗时长,场景碰撞检测算法效率不高的问题,提出了一种快速自适应的混合包围盒碰撞检测算法,优化了包围盒的层次结构和存储方式,通过八叉树空间分割和包围球的粗检测排除大量不可能相交的物体,再对可能相交的对象作OBB包围盒的精确相交测试。实验结果表明,改进的算法较经典的OBB算法相比,降低了包围盒构造的复杂度,且场景中物体数越多,碰撞检测的精确度越高。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2018年11期）
包围盒论文开题报告
（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：
观察坐标系和碰撞检测是虚拟装配系统中的重要环节,观察坐标系的建立为用户提供更加真实的沉浸感和合理的观察位置,而精确的碰撞检测对提高装配仿真的精度和效率至关重要。文章利用四元数法设计以观察物体虚拟装配模型间干涉的鹰眼观察坐标系,建立系统中物体模型的对应关系函数,提出AABB和K-DOPs混合包围盒的碰撞检测方法,对相交的物体进行干涉检测和干涉剔除。将该方法应用于船用柴油机维护保障虚拟装配系统的开发中,仿真分析对比结果表明,该方法具有较好的精确性和实时性,能够满足虚拟装配系统开发中对沉浸感和碰撞检测的要求。
（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。
包围盒论文参考文献
[1].李玉虎,王宗彦.基于混合层次包围盒碰撞算法的改进[J].华东交通大学学报.2019
[2].卢江,钱德英,周伟中,周密,徐仁桐.基于观察坐标与混合包围盒的装配碰撞检测方法[J].船舶工程.2019
[3].黄玉岩.基于包围盒半监督的图像语义分割[D].西安理工大学.2019
[4].梁艳.基于层次包围盒的配电网电气接线图自动生成算法[J].中国新技术新产品.2019
[5].胡志刚,秦启飞.基于凸包的最小体积有向包围盒生成算法[J].湖南大学学报(自然科学版).2019
[6].于瑞云,赵金龙,余龙,张倩妮.结合轴对齐包围盒和空间划分的碰撞检测算法[J].中国图象图形学报.2018
[7].秦启飞,胡志刚.基于凸包的最小有向包围盒生成算法[J].小型微型计算机系统.2018
[8].寿华好,周超.基于层次包围盒与平均单元格的叁角网格求交[J].浙江工业大学学报.2018
[9].孙敬荣,卢新明.基于混合包围盒与叁角形相交的碰撞检测优化算法[J].计算机工程与应用.2018
[10].王超,张志利,龙勇,王韶迪.改进的混合包围盒碰撞检测算法研究（英文）[J].系统仿真学报.2018
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