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公开(公告)号：CN106709857B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201611035177.0
申请日：2016-11-22
Applicant: 中国人民解放军理工大学 , 南京小吉狗网络科技有限公司
IPC: G06T1/20
Abstract: 本发明公开了一种基于概率统计的任意多边形相交面积计算方法，该方法借助于GPU来实现任意多边形的栅格化，将以顶点坐标表示的多边形转换为以栅格表示的多边形栅格图像，再根据栅格图像的相交情况对栅格的位置标示符进行赋值、修正，然后在栅格场中随机选取随机栅格来模拟整个栅格区域以提高时间性能，最后统计随机栅格中相交栅格的数目，再计算相交面积。该方法不受多边形凹凸性的限制，利用了GPU的并行特性，与借助于CPU的计算方法相比，大大提升了处理速度，并且原理简单，实现方便。实验结果表明，本发明的计算方法适用于任意复杂多边形，计算方法很好的避免了传统计算方法所遇到的奇异性问题，从而具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106709857A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611035177.0
申请日：2016-11-22
Applicant: 中国人民解放军理工大学 , 南京小吉狗网络科技有限公司
IPC: G06T1/20
Abstract: 本发明公开了一种基于概率统计的任意多边形相交面积计算方法，该方法借助于GPU来实现任意多边形的栅格化，将以顶点坐标表示的多边形转换为以栅格表示的多边形栅格图像，再根据栅格图像的相交情况对栅格的位置标示符进行赋值、修正，然后在栅格场中随机选取随机栅格来模拟整个栅格区域以提高时间性能，最后统计随机栅格中相交栅格的数目，再计算相交面积。该方法不受多边形凹凸性的限制，利用了GPU的并行特性，与借助于CPU的计算方法相比，大大提升了处理速度，并且原理简单，实现方便。实验结果表明，本发明的计算方法适用于任意复杂多边形，计算方法很好的避免了传统计算方法所遇到的奇异性问题，从而具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106530208B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201611035178.5
申请日：2016-11-22
Applicant: 中国人民解放军理工大学 , 南京小吉狗网络科技有限公司
IPC: G06T1/20
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU的任意多边形相交面积计算方法，该方法借助于GPU来实现任意多边形的栅格化，将以顶点坐标表示的多边形转换为以栅格表示的多边形栅格图像，再根据栅格图像的相交情况对所有栅格的位置标示符进行赋值、修正，然后再由CPU或者GPU来统计相交栅格的数目并计算相交面积。该方法不受多边形凹凸性的限制，利用了GPU的并行特性，与借助于CPU的计算方法相比，大大提升了处理速度，并且原理简单，实现方便。实验结果表明，本发明的计算方法适用于任意复杂多边形，很好的避免了传统计算方法所遇到的奇异性问题，从而具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106530208A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611035178.5
申请日：2016-11-22
Applicant: 中国人民解放军理工大学 , 南京小吉狗网络科技有限公司
IPC: G06T1/20
CPC classification number: G06T1/20
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU的任意多边形相交面积计算方法，该方法借助于GPU来实现任意多边形的栅格化，将以顶点坐标表示的多边形转换为以栅格表示的多边形栅格图像，再根据栅格图像的相交情况对所有栅格的位置标示符进行赋值、修正，然后再由CPU或者GPU来统计相交栅格的数目并计算相交面积。该方法不受多边形凹凸性的限制，利用了GPU的并行特性，与借助于CPU的计算方法相比，大大提升了处理速度，并且原理简单，实现方便。实验结果表明，本发明的计算方法适用于任意复杂多边形，很好的避免了传统计算方法所遇到的奇异性问题，从而具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104952101A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510262967.1
申请日：2015-05-21
Applicant: 中国人民解放军理工大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高度场的动态矢量渲染方法，该方法包括将动态矢量转化为动态图集，从动态图集中获取当前图集，然后对当前图集转化为渲染坐标像素并与所在高度场的渲染坐标像素混合，再经过采样滤波和片段着色处理后，在显示屏幕上渲染出基于高度场的当前图集，再通过不断更新当前图集呈现出动态矢量渲染效果。通过上述技术方案，能够在动态矢量的渲染时间效率、渲染图像质量等方面都有显著的性能提高，并且在实现方法简易性、与现有高度场渲染方法兼容性等方面具有明显优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104952103A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510255989.5
申请日：2015-05-19
Applicant: 中国人民解放军理工大学
IPC: G06T15/60
Abstract: 本发明公开了一种视点依赖的阴影贴图创建方法，首先将视图截椎裁剪为一个阴影可见空间，然后基于这个阴影可见空间来创建阴影贴图。其具体步骤为：(1)、视图截椎裁剪：将视图截椎部分的非阴影空间删除，从而形成一个更严格的阴影包围空间，将这个裁剪后的空间命名为阴影可见空间，它是用于生成阴影贴图的最小空间；(2)、阴影贴图生成：首先生成光线截椎，然后通过分割上述阴影可见空间，利用阴影相机渲染光线截椎内的对象得到阴影图。通过本发明的方法，消除了非阴影空间，解决了阴影图之间的空间重叠的问题；通过双向分割算法确保阴影图与屏幕像素的解析率相匹配；采用视图截椎裁剪法去除非阴影空间，这大大提高了阴影图的空间利用率。
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公开(公告)号：CN104952101B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201510262967.1
申请日：2015-05-21
Applicant: 中国人民解放军理工大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高度场的动态矢量渲染方法，该方法包括将动态矢量转化为动态图集，从动态图集中获取当前图集，然后对当前图集转化为渲染坐标像素并与所在高度场的渲染坐标像素混合，再经过采样滤波和片段着色处理后，在显示屏幕上渲染出基于高度场的当前图集，再通过不断更新当前图集呈现出动态矢量渲染效果。通过上述技术方案，能够在动态矢量的渲染时间效率、渲染图像质量等方面都有显著的性能提高，并且在实现方法简易性、与现有高度场渲染方法兼容性等方面具有明显优势。
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公开(公告)号：CN104952103B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201510255989.5
申请日：2015-05-19
Applicant: 中国人民解放军理工大学
IPC: G06T15/60
Abstract: 本发明公开了一种视点依赖的阴影贴图创建方法，首先将视图截椎裁剪为一个阴影可见空间，然后基于这个阴影可见空间来创建阴影贴图。其具体步骤为：(1)、视图截椎裁剪：将视图截椎部分的非阴影空间删除，从而形成一个更严格的阴影包围空间，将这个裁剪后的空间命名为阴影可见空间，它是用于生成阴影贴图的最小空间；(2)、阴影贴图生成：首先生成光线截椎，然后通过分割上述阴影可见空间，利用阴影相机渲染光线截椎内的对象得到阴影图。通过本发明的方法，消除了非阴影空间，解决了阴影图之间的空间重叠的问题；通过双向分割算法确保阴影图与屏幕像素的解析率相匹配；采用视图截椎裁剪法去除非阴影空间，这大大提高了阴影图的空间利用率。
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公开(公告)号：CN107993279B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201711072799.5
申请日：2017-11-03
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学 , 南京小吉狗网络科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种场景精确表达方法，读取三维场景的三角面片序列与点信息，生成八叉树父节点；将八叉树的父节点进行八叉树细分，形成八叉树子节点；对需要分割处理的三角面片进行分割处理，衍生出新三角面片；对每个八叉树子节点进行是否可以转换成高度场判断，如果能够转换成高度场则改用四叉树细分，如果不能转换成高度场，则继续用八叉树细分；判断当前细分深度是否达到最大深度值，如果当前细分深度已经达到最大深度值，将非空的四叉树子节点作为叶节点，保存叶节点信息和对应的新三角面片和不需分割处理的三角面片的信息；如果当前细分深度未达到最大深度值，继续四叉树细分；最后将不需分割处理的三角面片及分割处理后的新三角面片的信息变换为高度场，并进行渲染呈现。本方法较现有体素八叉树方法大大减少了消耗的内存量。
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公开(公告)号：CN107748794B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201711070905.6
申请日：2017-11-03
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学 , 南京小吉狗网络科技有限公司
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明属于计算机数据处理与存储技术领域，具体公开了一种空间数据存储方法，利用多层哈希迭代压缩存储，输入空间数据域中分成多组，每组中的数据具有相同的数据值，每组重复有效数据压缩到哈希表的同一个位置，利用互斥将剩余数据排出到间接表，继续进行下一层的哈希迭代压缩存储处理，将所有的有效数据分层地存储到多个哈希表内，并利用一个覆盖表标记有效数据被压缩在哪一层的哈希表内，根据覆盖表和存储哈希表能够快速对空间数据进行查找。本方法使用多个很小的哈希表无损、高效地存储空间数据，极大减少了内存需求量，并保证对GPU的快速随机访问性能。
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