无人驾驶智能车三维环境建模与地图构建 .nh格式文档

三维地质模型精度是影响分析结果可靠性的关键问题,已成为制约三维地质模拟技术深入发展应用的瓶颈。文中以不加虚拟点构建广义三棱柱为例,以可视化实验结果中产生的空洞和剖分区域重叠的现象为例来说明;从钻孔数据的获取、预处理、到选择合适的数据模型以及插值方法,分别指出了在建模过程中影响三维地质模型精度的主要因素;并提出了减小误差、提高地质模型精度的流程以及方法。

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python+vtk+qt实现三维文件的基本读取显示上色边界边，详细请查看博客：https://blog.csdn.net/qq_37428140/article/details/122469585

为实现基于运动轨迹信息的动态手指姿势的识别，促进人机交互和虚拟现实交叉领域的发展,介绍了一种基于Leap Motion的三维(3D)空间内的指势关键特征点轨迹识别的方法。将Leap motion controller获取的模型化的手部信息经过手部骨架算法提取出手部骨架目标，然后，利用细化算法得到手指直线示意图，并提取指势关键特征点及运动轨迹。利用支持向量机(SVM)对3D基本动态指势进行识别和评估。实验结果表明，该方法能够在较为复杂的3D空间内，即使手部出现自遮挡的情况下，实现动态指势的识别，准确率较高，稳健性强。

三维人脸识别研究综述，周大可，杨欣，三维人脸识别是当前人脸识别研究中的一个热点，在安全、监控、法律、金融等领域有着广泛的应用前景。文中结合近年来已发表的文献

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提出了一种基于高斯映射的K均值方法，先对目标点进行k近邻搜索，再对由目标点及其近邻点组成的三角形集合的单位法向量进行高斯映射。选用轮廓系数作为聚类有效性指标，确定出最佳聚类数，根据不同曲面聚类分布的规律，得到三维激光点云模型的特征线。对比实验结果表明，所提方法评价指标简单易用且噪声少，可以完整高效地提取出规则点云以及不规则点云的特征线。

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针对分割核磁共振成像(MRI)三维图像中整个肿瘤病灶运算量大、过程繁复的问题,提出了一种基于深度学习的全自动分割算法。在填充锯齿状空洞的卷积通路上构建并行三维卷积神经网络,提取多尺度图像块进行训练,捕获大范围空间信息。利用密集连接的恒等映射特性,将浅层特征叠加到网络末端,在MRI多模态图像中分割出水肿区、增强区、核心区和囊化区。在BraTS 2018数据集中对该模型进行了分割测试,结果表明,该模型分割的全肿瘤区、核心区和增强区的平均Dice系数分别为0.90、0.73和0.71,与已有算法相当,且具有较高的自动化集成度。