基于MAR的非物质文化遗产数字化保护系统研究

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shevafans
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对目前非物质文化遗产保护形式单一、交互性差的问题,基于移动增强现实技术设计并实现了一个非遗数字化在线展示系统。以泥咕咕非遗保护为例,设计系统云端和移动端的主要功能模块,提出基于三维扫描和网格迭代简化相结合的快速建模方法,采用ORB-FV和光流跟踪算法实现图像的在线识别和跟踪注册,基于Unity3D完成系统开发。测试结果表明,该系统不仅满足了非遗产品移动端增强展示的真实感和流畅度要求,而且实现了模型增强显示后的实时交互涂色展示功能,增强了非遗保护和传播的趣味性和互动性。
其他文献
后装保障一直缺乏高效、先进的模拟训练手段与系统,针对后装保障仿真非对抗性、不确定性、时效性、并行性、非连续性特点,提出了三类实体、三种交互关系和三种组织关系的抽象。采取组件化建模设计,将后装保障实体进一步分解形成若干个属性组件和行为组件进行建模,有效解决了后装保障模拟训练中的实体建模问题。通过构建概念建模支持工具、仿真模型开发与封装工具和模型资源管理工具,为后装保障仿真实体组件化建模的工程应用提供
为了研究深水气井作业生产井密闭环空压力变化规律,基于典型深水作业井井身结构,分析了密闭环空组成和特点;根据井筒压力传递特点,建立了非泄露下多套管密闭环空压力预测模型、环空气柱体积变化模型,以及泄露下环空带压数学模型;结合现场作业井进行了环空压力变化研究。研究结果表明:环空密闭压力的快速上升主要集中在生产初期,生产20h后趋于稳定,且越靠近作业管柱内部的环空,压力增大越快;对于B环空压力取得平衡所需的时间,因环空已有气柱厚度的增大而增长;B环空平衡的最终压力随着地层压力的增大而增大,但平衡时间基本稳定。研究
化学转化膜是金属与介质形成的化合物,不同基材导辊配合不同化学转化膜对光学薄膜的生产存在不同影响。通过机械处理化学转化膜形成不同表面粗糙度,对光学薄膜的生产影响也较明显。通过优先导辊基材,配合不同化学转化膜,并通过机械处理化学转化膜形成不同的表面粗糙度,制作的导辊用于光学薄膜生产,降低对光学薄膜生产的影响,改善光学薄膜表观质量。
这是主动安全网络架构系列文章的开篇.由于网络安全问题存在着历史、文化、技术等方面的根本原因,要解决好网络安全问题就需要从根本原因入手,才可能找到根本的解决办法.通过对社会控制的发展历史、关键要素等进行分析,以网络安全类比社会安全,发现网络安全问题也可以通过社会控制原理的方法有效解决.以往OSI,PDR,P2DR,IATF等各种网络安全防护理论和外挂式的安全防护手段在网络安全问题的解决方面都存在一定的不足,未从根本上解决网络安全问题;而利用社会控制原理的新的网络安全防护理念和方法可建立安全网络架构,使网络内
仿真想定描述规范对加快想定数据准备速度,提高想定数据质量,并促进想定数据重用具有重要意义。深入分析了仿真想定与军事想定的区别,设计了基于描述规范的仿真想定拟制与应用流程,在此基础上论述了仿真想定描述规范设计思路,着重从时间、坐标系等基本元素及数据交换格式两个层次制订了可扩展仿真想定描述规范,并生成了遵循该描述规范的序列仿真想定实例。研究成果有助于保证模拟训练中心互联初始边界的一致性,并促进仿真想定
环境仿真是模拟训练系统建设中的一个重要内容。由于目前化学仿真环境没有考虑地形因素的影响,在模拟训练的导调控制、仿真交互与裁决评估等方面存在诸多问题。在经典高斯扩散模型的基础上,通过地形高程修正、扩散参数修正、质量守恒修正,得到复杂地形条件下的化学仿真环境,设置的化学危害区域与复杂地形大气扩散规律比较吻合,且计算速度快、仿真环境逼真,解决了化学仿真环境与模拟器之间的交互问题,为解决专业模拟训练的化学
真实-虚拟-构造(Live-Virtual-Constructive,LVC)仿真技术为装备试验提供了全新的技术手段。针对LVC体系试验中异构仿真资源对象数量多、交互复杂导致无法满足武器体系快速响应的试验任务需求,以训练使能体系架构为基础,按照远程方法调用为主的模式对中间件、应用模型框架进行改造。设计LVC仿真中间件的模型运行组件、发布订购组件、消息处理组件、实时运行组件各个功能模块,为LVC仿真
During traction and braking of multiple-unit trains,substantial longitudinal dynamic forces might occur in couplers due to the non-optimal distribution of traction and braking forces generated by self-propelled carriages.These dynamic forces might create
针对气象领域中仿真云图生成问题,提出一种基于深度生成对抗网络的仿真卫星云图生成方法。利用深度学习的非线性映射能力和对栅格数据的信息提取能力,选取合适的数值模式产品要素作为输入,建立深度生成对抗模型提取同时次、同区域数值模式产品和卫星云图产品的对应有效信息,再利用提取的信息将数值模式产品重构为卫星云图产品。基于欧洲中期天气预报中心数值模式再分析场产品和风云4A气象卫星产品的实验表明,所提方法可以有效
针对网络攻击越来越隐蔽,且具有智能化和复杂化的特点,浅层的机器学习已经无法及时应对,提出了一种基于SDAE(Stacked Denoising Autoencoder)和LSTM(Long Short-Term Memory)相结合的深度学习方法。通过堆叠深层的SDAE智能逐层抽取网络数据的分布规则,结合各个编码层的系数惩罚和重构误差对高维数据进行多样性异常特征提取。结合LSTM的记忆功能和强大的