为提升煤场的管理水平,并保证不同环境下的盘煤精度,研究Unity3D在工业煤场三维可视化中的关键技术。该技术的数据采集模块利用激光扫描仪采集工业煤场的点云数据,并通过基于面片的多视角立体视觉(PMVS)算法重建该数据;随后将该数据输...为提升煤场的管理水平,并保证不同环境下的盘煤精度,研究Unity3D在工业煤场三维可视化中的关键技术。该技术的数据采集模块利用激光扫描仪采集工业煤场的点云数据,并通过基于面片的多视角立体视觉(PMVS)算法重建该数据;随后将该数据输入至三维场景构建模块,该模块利用Dynamo for Revit软件生成煤场的三维场景模型。场景渲染和可视化模块在Unity3D技术的支撑下渲染该模型,并完成模型可视化展示;结合构建的模型结果和点云数据完成煤场各区域煤堆的体积计算,实现煤场盘点。测试结果显示,该技术生成的三维场景模型能完整保留煤堆的形态细节,且能可靠完成不同高度煤堆的体积计算。展开更多
The recent development in autonomous driving involves high-level computer vision and detailed road scene understanding.Today,most autonomous vehicles employ expensive high quality sensor-set such as light detection an...The recent development in autonomous driving involves high-level computer vision and detailed road scene understanding.Today,most autonomous vehicles employ expensive high quality sensor-set such as light detection and ranging(LIDAR)and HD maps with high level annotations.In this paper,we propose a scalable and affordable data collection and annotation framework image-to-map annotation proximity(I2MAP),for affordance learning in autonomous driving applications.We provide a new driving dataset using our proposed framework for driving scene affordance learning by calibrating the data samples with available tags from online database such as open street map(OSM).Our benchmark consists of 40000 images with more than40 affordance labels under various day time and weather even with very challenging heavy snow.We implemented sample advanced driver-assistance systems(ADAS)functions by training our data with neural networks(NN)and cross-validate the results on benchmarks like KITTI and BDD100K,which indicate the effectiveness of our framework and training models.展开更多
皮划艇运动作为奥运会的重要比赛项目,其训练阶段目前尚未广泛应用高精度定位和地图的可视化技术。针对这一缺口,该文提出了一种国内首创的基于实景三维的皮划艇运动监控系统。该系统集成了高精度定位技术、虚拟现实技术及虚实轨迹融合...皮划艇运动作为奥运会的重要比赛项目,其训练阶段目前尚未广泛应用高精度定位和地图的可视化技术。针对这一缺口,该文提出了一种国内首创的基于实景三维的皮划艇运动监控系统。该系统集成了高精度定位技术、虚拟现实技术及虚实轨迹融合技术,为运动员和教练提供了一个直观且精确的数据分析平台。该文首先概述了系统建设的背景和重要性,然后阐述了系统的架构、主要功能以及数据库设计,最后利用Cesium三维地球引擎、ArcGIS Server地图服务器、ArcGIS API for JavaScript和WebSocket等技术进行了软件系统实现,并对关键功能的实现方法进行了说明。系统核心功能涵盖了训练场的三维可视化、场馆查询与定位、虚实轨迹数据接入、实时定位监控、轨迹回放以及数据分析等,具备高精度定位、三维实景可视以及虚实融合等独特特点。此系统的应用有利于提升皮划艇训练的效率和质量,并为相关领域研究提供有价值的参考。展开更多
文摘为提升煤场的管理水平,并保证不同环境下的盘煤精度,研究Unity3D在工业煤场三维可视化中的关键技术。该技术的数据采集模块利用激光扫描仪采集工业煤场的点云数据,并通过基于面片的多视角立体视觉(PMVS)算法重建该数据;随后将该数据输入至三维场景构建模块,该模块利用Dynamo for Revit软件生成煤场的三维场景模型。场景渲染和可视化模块在Unity3D技术的支撑下渲染该模型,并完成模型可视化展示;结合构建的模型结果和点云数据完成煤场各区域煤堆的体积计算,实现煤场盘点。测试结果显示,该技术生成的三维场景模型能完整保留煤堆的形态细节,且能可靠完成不同高度煤堆的体积计算。
文摘The recent development in autonomous driving involves high-level computer vision and detailed road scene understanding.Today,most autonomous vehicles employ expensive high quality sensor-set such as light detection and ranging(LIDAR)and HD maps with high level annotations.In this paper,we propose a scalable and affordable data collection and annotation framework image-to-map annotation proximity(I2MAP),for affordance learning in autonomous driving applications.We provide a new driving dataset using our proposed framework for driving scene affordance learning by calibrating the data samples with available tags from online database such as open street map(OSM).Our benchmark consists of 40000 images with more than40 affordance labels under various day time and weather even with very challenging heavy snow.We implemented sample advanced driver-assistance systems(ADAS)functions by training our data with neural networks(NN)and cross-validate the results on benchmarks like KITTI and BDD100K,which indicate the effectiveness of our framework and training models.
文摘皮划艇运动作为奥运会的重要比赛项目,其训练阶段目前尚未广泛应用高精度定位和地图的可视化技术。针对这一缺口,该文提出了一种国内首创的基于实景三维的皮划艇运动监控系统。该系统集成了高精度定位技术、虚拟现实技术及虚实轨迹融合技术,为运动员和教练提供了一个直观且精确的数据分析平台。该文首先概述了系统建设的背景和重要性,然后阐述了系统的架构、主要功能以及数据库设计,最后利用Cesium三维地球引擎、ArcGIS Server地图服务器、ArcGIS API for JavaScript和WebSocket等技术进行了软件系统实现,并对关键功能的实现方法进行了说明。系统核心功能涵盖了训练场的三维可视化、场馆查询与定位、虚实轨迹数据接入、实时定位监控、轨迹回放以及数据分析等,具备高精度定位、三维实景可视以及虚实融合等独特特点。此系统的应用有利于提升皮划艇训练的效率和质量,并为相关领域研究提供有价值的参考。
