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公开(公告)号：CN104123696A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410319246.5
申请日：2014-07-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多分辨率的焦点上下文(Focus+Context，F+C)可视化方法，属于计算机图形学、可视化领域。本发明在最小形变的Focus+Context可视化的基础上，对二维模型进行变形。首先将模型划分为分辨率较小的均匀网格，判断哪些网格需要变形；然后将模型根据模型顶点的密集程度细分为分辨率不一致的规则网格；加上位置约束以及边界约束；采用Taucs函数库对线性系统进行迭代求解；最后对路网数据进行重建。与已有技术相比较，本发明方法能够在对模型进行Focus+Context可视化的时候，达到快速并且形变量较小的效果。
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公开(公告)号：CN103985155A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410203455.3
申请日：2014-05-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于映射法的散乱点云Delaunay三角剖分曲面重构方法，属于计算机图形学、虚拟现实技术领域。具体操作步骤为：①获取目标的原始点云数据。②获取原始点云数据中每个点的K阶邻域和单位法向量。③将点云数据进行分片。④参数化已分片的点云到二维平面。⑤在二维平面内对点云进行Delaunay三角剖分并映射回对应的三维空间。⑥优化初始三角网格模型。与已有技术相比较，本发明方法能够在进行大规模点云数据网格建模时，在保证三角网格的质量的同时，能够较快的实现散乱点云的三角网格化，对于海量点云效果更佳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101577015B
公开(公告)日：2012-05-16
申请号：CN200910086189.X
申请日：2009-06-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明涉及一种基于多分辨率体元的动态地形建模方法，属于计算机图形学、虚拟现实技术领域。本发明在基于体元的动态地形建模方法的基础上，将活动地形块根据发生变化的剧烈程度细分为分辨率不一致的规则网格，并将体元变形量分配到相邻的且位于碰撞区域边界的体元上，最后采用腐蚀计算进行图像的平滑处理。与已有技术相比较，本发明方法能够在进行大规模动态地形建模时既突出地形边缘变化细节，又有效的简化了模型，满足了模型正确性和真实感的要求，达到了减轻系统负担的目的，具有地形模型动态、实时、高效生成，仿真系统可实时交互的效果。
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公开(公告)号：CN101894392A
公开(公告)日：2010-11-24
申请号：CN201010210807.X
申请日：2010-06-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于骨骼运动数据的运动单元弯曲和扭转角度分析方法，首先获取关节点在骨骼运动数据的初始帧以及当前帧中的坐标，通过比较运动单元中关节点在骨骼运动数据中的位置变化获得复杂模型的每一个局部变形区域在运动中的弯曲和扭转变形角度，使用本发明方法可以简化使用动作数据驱动三维模型进行自动变形的计算。此外，根据骨骼运动的有关规则，本发明方法通过将运动单元中的扭转角度限定在-π/2～π/2之间，解决了分析骨骼运动数据时，弯曲和扭转角度计算中的二义性问题。
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公开(公告)号：CN101271587B
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN200810100857.5
申请日：2008-02-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于过渡光贴图的光照和阴影绘制方法。该系统主要包括以纹理映射技术和动态光照及阴影计算技术为基础的场景实时绘制技术。与一般利用纹理预存光照信息的光贴图不同，本算法不仅把空间光照亮度信息存入纹理，同时还将每个空间位置的阴影时间变化信息，作为阴影过渡值保存到纹理中，实现了动态光照和动态阴影的仿真，解决纹理光贴图融合算法中阴影真实性和实时性的问题。实验表明此算法在具有固定路线运动光源的虚拟现实环境中，可以达到甚至超过实时计算光照和阴影的效果，计算速度比实时光照的速度提高一倍以上，取得了良好的仿真效果。
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公开(公告)号：CN101329772B
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200810116898.3
申请日：2008-07-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SPH的运动物体与水交互的仿真建模方法，属于计算机图形学与虚拟现实领域。本发明的方法包括以下步骤：一、对仿真进行初始化，包括粒子属性的初始配置和建立粒子的相邻粒子列表；二、对水粒子的相邻粒子列表进行更新；三、计算水粒子在下一步时间步的位置和运动状态；四、计算物体粒子在下一步时间步的位置和运动状态；五、判断粒子与障碍物是否发生碰撞，如果发生碰撞，则改变粒子的运动速率和方向，否则直接执行第六步；六、基于marching cubes算法构建水面拓朴结构；七、采用图形绘制语言，进行水面和物体的绘制和显示；八、判断仿真是否停止运行。使用本发明所述方法可以模拟运动物体与水的交互现象，获得比较真实的仿真结果。
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公开(公告)号：CN100568266C
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200810100861.1
申请日：2008-02-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于运动场局部统计特征分析的异常行为检测方法。该系统主要包括视频图像的运动场分析，局部统计特征提取，基于样本的统计学习与模式识别技术。首先通过基本的运动分析技术，提取图像中物体的特征，计算其运动状态，形成一个运动场。在此基础上，对局部运动信息进行统计特征提取，获得运动场的局部运动特征。最后将这些运动特征的空间分布关系表示成全局结构化信息，采用基于统计学习的方法，来识别行为的类型。本算法通过直接基于运动信息的分析进行行为识别，来提高算法的效率和鲁棒性。
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