摘要：目的基于经典的边折叠算法,提出一种提高数字孪生技术中虚实映射关系实时性与稳定性的数字孪生模型几何轻量化方法,解决数字孪生模型占用内存大的难题。方法首先分析缝袋机器人码垛流水线的数字孪生模型的数据结构;其次基于经典的边折叠算法,引入二次误差度量作为边折叠代价,设计控制折叠因子,并运用多细节层次技术改进边折叠算法;最后设计四组对比实验进行测试。结果简化后的顶点数量平均减少了50.14%;简化后的文件所占用的内存降低了79.08%;符合数字孪生模型的几何形状误差要求并且大大提高了场景动画的帧率。结论笔者所提出的数字孪生模型几何轻量化方法大大减少了模型的几何图元,降低了模型文件所占用的内存,有效地改善了在数字孪生技术中虚拟产品和物理产品之间一一映射关系的实时性与稳定性差的问题,提升了场景实时渲染效果,保持了模型的细节特征和视觉效果。

摘要：提出一种漫画中人脸特征的夸张以及相像度优化算法。夸张部分不仅比较了不同漫画对象同一特征之间的相互关系,还比较了同一漫画对象里不同特征之间的相互关系,使得夸张更加具有对比度。引入一种相像度测量方法,以反映漫画结果与原始照片之间的相似性。根据计算得到的"相像度",进一步优化人脸特征之间的夸张。分析与实验表明,该方法生成的漫画具有较好的艺术效果。

摘要：针对目前以单点描述隧道断面变形的不足,本文采用B样条曲线拟合隧道断面扫描数据,计算待分析部位两期曲线段的豪斯多夫距离,以各部位曲线段的整体变形信息来反映断面变形。同时根据地铁隧道断面扫描数据的特点,提出了B样条曲线拟合的主点选取方法以及非断面信息的剔除方法。最后以某地铁隧道断面扫描数据为例,通过加入模拟变形信息拟合分析,验证了该方法的有效性。

摘要：采用变分模态分解(VMD)算法对管道信号进行分析之前,针对VMD在自适应分解过程中人为预设参数会对测试结果造成不同影响的问题,利用海洋捕食者算法(MPA)对VMD算法中的关键参数进行自适应选取,从而提高了VMD的分解效果。计算VMD分解后的各模态分量与原始信号的概率密度之间的豪斯多夫距离(HD)选取有效分量,最后将有效分量进行重构得到去噪信号。试验结果表明,基于MPA优化VMD参数的信号去噪方法与灰狼优化算法(GWO)、鲸鱼优化算法(WOA)和遗传算法(GA)分别优化VMD参数的去噪方法相比,去噪后的信噪比得到了提高,均方误差和平均绝对误差均有所下降,表明本算法具有更好的去噪效果。

摘要：针对基于内容的图像检索中全局描述缺乏空间位置信息及局部描述面临图像分割的问题,提出了一种基于全局颜色特征和局部Gabor小波纹理特征的图像检索方法。在整幅图上提取MPEG-7主颜色描述算子作为全局描述。将图像划分为5个有重叠的子区域,提取Gabor纹理特征与颜色矩构成局部描述,提出了改进的豪斯多夫距离并将其应用在局部描述的整体匹配中,克服了因图像的平移、旋转而造成检索率低的问题。融合全局相似度和局部相似度获得最终相似度。基于Corel数据库的实验结果表明了该方法的有效性。

摘要：指静脉识别是一种利用手指中静脉特征来进行身份安全验证的一种技术,与其它指纹识别技术相比,具有非接触采集、活体识别、内部特征安全、高精确性的优势,具有巨大的应用前景,目前已经成为关注的对象。本设计将手指静脉识别技术和嵌入式系统结合起来,实现了基于ARM的指静脉识别系统,契合了安全设备小型化的未来的趋势,识别准确率较高。

摘要：目的:基于人工智能算法研究直肠壁的自动勾画以及自动勾画直肠壁效果分析。方法:搜集2020至2023年在浏阳市人民医院接受放疗的191名宫颈癌患者的CT数据,由两位经验丰富的妇科医生进行直肠壁勾画,导出dicom数据及RT结构,运用nnUnetv2算法建立模型并进行训练,分析手动勾画与自动勾画的直肠壁戴斯系数和95%豪斯多夫距离,并且针对不同体积的直肠壁进行勾画效果分析。结果:自动勾画的整体直肠壁戴斯系数为0.85,内壁戴斯系数为0.92,外壁戴斯系数为0.94;整体直肠壁的95%豪斯多夫距离为3.03 mm,内壁为6.18 mm,外壁为4.99 mm,内外壁戴斯系数明显优于整体直肠壁系数,且外壁戴斯系数优于内壁,95%豪斯多夫距离整体直肠壁优于内外壁,对于有一定内容物(粪便或空气)的直肠壁,勾画效果比空直肠或者充盈的直肠要好;剂量学评估PTV的剂量参数,CI、HI以及直肠壁的V_(45)差异无统计学意义(P>0.05),但直肠壁的V_(40)及D_(mean)差异具有统计学意义(P<0.05),表明自动勾画的直肠壁对PTV的剂量参数无显著影响,但对器官本身的剂量参数有一定影响。结论:采用nnUnetv2算法进行直肠壁的自动勾画可以获得较好结果,能提升勾画效率及准确度,对计划剂量分布影响并不显著,可直接应用于临床计划设计。