摘要：如何利用数字化手段将文物碎片进行三维重建是当前考古学家和历史学家关注的问题。利用三维激光扫描仪获取了青铜器陶范残片的数据,利用人机交互的方式去除噪声点,利用变分法的隐式曲面建立点云数据的曲面,利用最邻近点法实现点云数据的转换,利用分形插值的方法进行三维曲面上的空洞修补,利用逆向工程和三维建模软件调整陶范模型的形状、纹饰、结构,对陶范进行反转法线处理,得到青铜器碎片。然后计算旋转轴,将青铜器碎片沿轴均匀排列,得到三维青铜器模型,并对缝隙进行修补。运用二维图像处理软件对需要进行纹理映射的纹饰进行修订,最后利用三维打印软件修复转换过程中的片面破损,并进行三维打印,得到真实的青铜器样本。从得到的青铜器来看,纹饰完整,器形规整,完全满足设计的要求。

摘要：针对当前篮球训练中缺少量化计算的问题,开发了篮球训练仿真系统。首先利用篮球运动轨迹方程求导,得到起落点不在同一水平线上的无空气阻力情况下最佳出手角和出手速度的精确解。实验表明最佳出手角随出手速度的增加而增加,随出手高度的增加而减小。当投篮距离增大时,最小出手速度需要增加,最佳出手角则减小。然后制作了可视化的仿真环境,并对运动员动画、有物理材质的篮球、声音模块、关卡设计、最佳出手角计算模块及网络计分系统等进行了研究。运动员可以利用该可视化环境测算适合自己的最佳出手角和出手速度,辅助训练。

摘要：在对当前的三角网格划分方法进行比较分析后,提出了一种散乱数据点集的3D三角网格划分算法,该算法不需如同二维划分方法一样要对散乱点集对应的自由曲面分片投影,并可自然处理含有凹边界及孔域的曲面数据点集,利用网格扩展、边界环分裂和边界环封闭,根据曲面的变化逐层推进生成三角网格,使算法能方便地处理非封闭曲面、空间剪裁曲面、封闭曲面、空间多连通曲面等各种曲面的散乱数据。

摘要：本文描述了在嵌入式道系统上开发银行排队模拟程序的具体过程,程序开发目的是检验多任务条件下DeltaOS的优先级调度过程。程序从现实情况进行分析,尽量和银行实际发生过程一致,通过比较选择相对较优的策略来实现。用实际生活问题联系操作系统的具体调度过程易于更好地理解操作系统内部机制,达到深入学习和掌握操作系统知识的目的。

摘要：移动互联网因为其普遍性、高可携带性、安全性和应用多样性等特点,在政务、交通物流、警务等行业得到广泛应用。研究了将移动互联网技术应用到了水利工程移动巡检中,建立了移动终端、管理端和安全接入子系统。移动终端子系统主要用以完成数据下载、采集、上报功能。管理端子系统主要提供数据接口,并对采集的数据进行分析。安全接入子系统是在业务内网与互联网之间建立起一个安全的接入平台。本系统经测试,完全可以满足企业需求。

摘要：针对当前虚拟现实开发速度慢、成本高、交互性能差、平台移植难等问题,利用Unity3D进行了上海大学嘉定校区虚拟校园的开发。为加快计算速度并提高交互性,利用多边形简化技术来表现层次细节纹理,实现了三个层次的细节模型。使用动态遮挡技术建立了三维的遮挡区域,而且置于人物摄像机的视域之内,可以在人物移动时剔除不需要显示的模型,减少了计算量。利用椭圆体代替粒子,并建立了椭圆体粒子发射器、粒子动画器、粒子渲染器来表现粒子系统。同时对摄像机跟随、碰撞检测等问题进行了研究和实现。完成了校园漫游模块、虚拟展厅模块、小孩扔书游戏模块、男运动员投篮仿真训练模块。最后将虚拟校园移植到多个平台上,系统运行流畅,达到了设计要求。

摘要：血管介入手术难度大,操作要求精确.由于医生手术水平不一,通常选择粗大通径的血管进行手术,而不会考虑其他更优的路径.提出基于改进蚁群算法的血管介入手术路径规划方法,辅助外科医生术前路径规划.在综合考虑导管的直径,血管的长度、最小直径、最大曲率和最大挠率等因素的基础上,引入端结点因子,改进蚁群算法中的启发式函数和信息素更新机制,最终得到全局最优的规划路径.实验结果表明,术前路径规划合理,证明了算法的可靠性和方法的可行性.

摘要：针对证据理论能将多源数据有机合成为具有更高可信度结果的特点,提出基于证据理论融合的手势识别方法。方法先采用Leap Motion采集手势视频序列,提取手势运动轨迹的方向角作为特征;采用隐马尔科夫模型和支持向量机分别对手势进行训练,进而在识别中通过证据理论将两种方法所计算的手势基本概率分配进行决策融合,实现最终的手势识别;将该方法应用于医疗可视化系统中,实现了自然直观的手势交互。实验结果表明,该方法结合了隐马尔科夫模型和支持向量机的优点,可有效提高手势识别率和交互准确性。

摘要：基于协同思想的指定管理系统由企业生产、销售、管理等独立子系统组成。系统采用B/S体系,设置数据协同中心联系业务逻辑层各子系统,各子系统既可作为发起者,也可作为协随者。由浏览器、Web服务器、业务逻辑层、数据库、DTS中间件和财务等子系统共同完成指定任务工作。

摘要：针对电磁跟踪器磁场空间数据之间的复杂的模糊关系,提出基于T-S模糊系统的BP神经网络和最小二乘支持向量机相融合的方法对电磁跟踪器的注册精度进行校正。方法首先采用K-means对空间数据进行聚类分析,随后在局部上采用T-S模糊系统进行预处理,再从全局上利用BP神经网络进行训练,根据最终校正精度动态调整BP神经网络的训练目标,初步校正后再采用最小二乘支持向量机进行求解。实验结果表明,该方法适用于非线性空间数据校正,能有效提高电磁跟踪器的注册精度,有助于提高增强现实系统的交互精度。