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使用SharpGL三维建模技术生成3D井眼轨迹图

一、前言 最近需要在项目的软件中增加一个功能，根据连续测斜数据展示三维的井眼轨迹图，由于购买的厂商的图件效果不理想，所以研究自己写代码实现类似的功能。...支持3D绘图方面的技术框架很多，本文介绍使用SharpGL这个开源项目来实现三维井眼轨迹图。...SharpGL.Serialization - 包含用于从 3D Studio Max文件。谨慎obj文件和trueSpace文件加载几何图形和数据的类。...Z轴的实际意义代表着三维物体的深度 为了描述3D世界，首先要设计一些三维模型出来。 设计三维模型的时候用的坐标系就是Model Coordinate System。...缩放/旋转 缩放和旋转就更简单了 声明一个缩放值变量，用鼠标滚轴进行控制，对图进行缩放。

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【计算机图形学生成完美笑容】科学家根据时空轨迹生成“成功的微笑”

【新智元导读】面部表情是社会性互动中非语言沟通的重要形式，美国明尼苏达大学的一项新研究使用3D计算机模拟生成微笑表情，并对其进行评价，发现“成功的微笑”所具有的特征。...面部表情是社会性互动中非语言沟通的重要形式，以前的研究表明，计算机生成的面部模型对于系统地研究表情在空间和时间上的变化如何影响人们对表情的解释。...本研究的作者把计算机生成的一系列3D面部模型展示给802名参与者。...该研究的作者表示，使用3D计算机模拟有助于理解时空变化对面部表情的情感感知的影响。对于由于中风之类的疾病导致面部表情障碍的患者，这个研究的结果也对目前的面部康复护理和医疗有参考作用。 ?...我们发现一个成功的微笑可以通过各种不同的时空轨迹来表达，包括复杂的嘴巴角度的平衡，笑的程度和露出的牙齿，以及动态对称性。这些发现在各种领域有广泛的应用，如面部手术，康复治疗，计算机图形学和心理学。

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    GNN如何建模时空信息？伦敦玛丽女王大学「时空图神经网络」综述，简明阐述时空图神经网络方法

    另一个分类类别是引入时变的方法:另一个机器学习算法或在图结构中定义时间。 2.1 混合时空图神经网络 混合时空图神经网络由两个主要组件组成:空间组件和时间组件。...在混合时空图神经网络中，利用图神经网络算法对数据中的空间依赖关系进行建模。 2.2 Solo-Graph神经网络 在时空图神经网络中建模时间的另一种方法是在GNN本身中定义时间框架。...3.2人物交互 在机器学习和计算机视觉中，时空域学习仍然是一个非常具有挑战性的问题。主要的挑战是如何在大的时空上下文[18]中建模对象和更高层次的概念之间的交互。...针对现有方法依赖时序图的离散快照而不能捕获强大表示的局限性，[3]提出了一种基于时空图神经网络的动态图表示学习方法。此外，[15]如今使用时空GNN动态表示脑图。...本文提出了一种分类法，基于时变方法将时空图神经网络分为两类。还讨论了时空图神经网络的广泛应用。最后，根据当前时空图神经网络面临的公开挑战，提出了未来的研究方向。

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    WPF 3D绘图-三维建模技术井眼轨迹图实现（一）

    使用SharpGL三维建模技术生成3D井眼轨迹图 前面的文章里写过使用sharpGL三维建模生产3D井眼轨迹，这篇文章主要是说一下在WPF中如何进行3d图绘制。...三维空间体转化为二维图的过程就叫投影，例如在现实世界中摄像机拍摄物体，是由物体表面反射的光线经过凸透镜聚到感光元件CCD单元上产生的。投影就是把三维空间投影到二维空间的过程。...如果指定了三角形索引，则将考虑相邻面来生成法向量。 光源 光源与实际的光一样，三维图形中的光能够使图面可见。更确切地说，光确定了场景的哪个部分将包括在投影中。...PointLight 还公开了多个衰减属性，这些属性确定光源的亮度如何随距离的增加而减小。您可以为光源的衰减指定恒定、线性或二次内插算法。...（二）、三维井眼轨迹实现 首先在窗体中引入Viewport3D容器，然后定义及设置相机属性，设置灯光材质等。

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    时空基础模型综述：从数据到模型的全流程解析

    时空基础模型范式 时空基础模型学习难点 相关综述 待探索的数据与模型联系：如上表所示，尽管已有综述按数据类型对时空基础模型进行介绍，但往往忽视了数据对齐中的关键步骤（如嵌入技术），这使得时空数据如何有效对接基础模型变得模糊...首次基于流程视角的综述：据我们所知，本文是首个从流程出发系统分析时空基础模型的综述，有助于理解模型为何表现优越、如何构建。...（LLM）推理事件因果链； 时空网格数据：采用 3D 分块（3D Patching）降低空间分辨率，结合傅里叶变换（FFT）分离季节趋势； 时空图数据：核心预处理技术包括时序分解、时空 Patching...）捕捉长程依赖（如 UniTraj 用于轨迹预测）； 空间模型：视觉 Transformer（ViT）结合图神经网络（GNN）建模全局空间关联（如 G2PTL 融合注意力矩阵与路网拓扑）； 时空联合模型...如设计通用空间分块技术，兼容网格（Grid）与图（Graph）数据，实现「一模型通用于路网与传感器网络」； 标准化评测：建立跨域（如轨迹、格子、图数据的统一验证）跨任务 Benchmark（如涵盖预测、

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    DynamicCity突破4D大场景生成技术边界

    这种静态生成方式缺乏真实世界瞬息万变的交通流，难以反映复杂多变的交通场景，限制了实际应用。 那么，如何让生成的 3D 场景突破静态单帧的限制，真正捕捉动态世界的时空演化规律？...特征重组：提出 Padded Rollout 操作，将 HexPlane 特征重组为适配 DiT 框架的特征图，最大程度保留 HexPlane 结构化信息，帮助生成 DiT 更好的学习潜空间。 3....可控生成：支持轨迹引导生成、指令驱动生成、4D 场景修改、布局条件生成等功能，并可轻松扩展至更多应用，实现更可控的生成。...在通过共享 3D 卷积特征提取器提取初步的时空 4D 特征后，作者使用多个投影网络 ，将 4D 特征投影到 2D 平面，每一个投影网络会压缩一个或两个维度。...布局控制 (Layout-conditioned Generation)：根据鸟瞰 (BEV) 视角语义图，生成符合交通布局的动态场景。 3.

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    如何生成「好」的图？面向图生成的深度生成模型系统综述｜TPAMI2022

    图生成是该领域的关键问题之一，它考虑的是学习给定图的分布，生成更多新的图。然而，由于其广泛的应用，具有丰富历史的图的生成模型传统上是手工制作的，并且只能对图的一些统计属性建模。...最近在用于图生成的深度生成模型方面的进展是提高生成图的保真度的重要一步，并为新类型的应用铺平了道路。本文对用于图生成的深度生成模型领域的文献进行了广泛的概述。...在深度图生成方面已经开展了各种先进的工作，从一次性图生成到顺序图生成过程，适应了各种深度生成学习策略。...辅助信息可以是类别标签、语义上下文、来自其他分布空间的图等。与无条件深度图生成相比，条件生成除了在生成图方面的挑战外，还需要考虑如何从给定条件中提取特征并将其整合到图的生成中。...因此，为了系统地介绍现有的条件深度图生成模型，我们主要描述这些方法如何处理条件。

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    行为识别综述

    2.2.4 传统方法-DT法 DT(Dense Trajectories) 是利用光流场来获得视频序列中的轨迹，在沿着轨迹提取轨迹形状特征和HOF，HOG， MHB特征，然后利用BoF (Bag of...LSTM解码器中提出的注意力机制 (4)MiCT:在本文中，作者认为时空融合的高度训练复杂性和3D卷积的巨大内存成本阻碍了当前3D CNN，通过输出对于高级任务至关重要的更深层特征图，逐层堆叠3D卷积...因此，提出了一种MiCT，它将2D CNN与3D卷积模块相结合，以生成更深入，更丰富的信息特征图，同时降低每轮时空融合的训练复杂性。...首先提出3D/2D串联混合模块 ，可以有效地增加3D CNN的深度，加强2D空域的学习能力，从而生成更深更强的3D特征，并使得3D CNN可以充分利用在图像数据上预先训练的2D CNN模型。...本方法的网络结构如下图所示： 对视频进行姿态估计，并在骨架序列上构建时空图。应用ST-GCN的multiple layers并逐渐在图上产生higher-level特征图。

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    汇总|3D目标检测文章(CVPR2020)

    /pdf/2003.01251v1.pdf 代码地址 https://github.com/WeijingShi/Point-GNN 这篇文章则是研究了如何采用GCN进行3D检测任务，作者首先对场景中的点采用...作者提出了PnPNet，以连续的传感器数据作为输入，并在每个时间步长输出目标轨迹及其未来轨迹。该系统的关键部分是一个新颖的跟踪模块，该模块通过检测在线生成目标轨迹，并利用轨迹水平特征进行运动预测。...MotionNet以一系列激光雷达扫描作为输入和输出鸟瞰图(BEV)，它编码每个网格单元中的目标类别和运动信息。MotionNet的主干是一种新颖的时空金字塔网络，它分层抽取深层时空特征。...为了更好地表示三维结构，现有技术通常将二维图像估计的深度图转换为伪激光雷达表示，然后应用现有3D点云的物体检测算法。因此他们的结果在很大程度上取决于估计深度图的精度，从而导致性能不佳。...深度估计，将2D深度图输出转换为3D点云输入。

    1.1K20

    国防科大最新 | SceneTracker：在4D时空中追踪万物

    其能够快速且精确地捕捉4D时空（RGB-D视频）中任意目标点的3D轨迹，从而使计算机深入了解物体在特定环境中的移动规律和交互方式。...所提方法介绍 图1 1. 导读 1 轨迹初始化 1. 导读 2 特征编码和下采样 1. 导读 3 模板特征和轨迹的更新 1. 导读 4 轨迹输出 1. 导读 4....方法估计出的轨迹用蓝色显示在对应点云上。从图4可以看出，面对相机和场景中动态物体的复杂运动，我们方法始终能够输出平滑、连续且精确的估计结果。 图4 1....我们可视化了最后一帧的预测和真值轨迹。轨迹使用jet着色。实线框标记了SF基线由于遮挡或超出边界导致的显著错误区域。从图5可以看出，相比其他方法，我们方法能够估计出厘米级别精度的3D轨迹。...图5 1. 导读 4 与SF、TAP方法的定量比较 表1为在LSFOdyssey测试集上3D指标的定量结果。所有数据均来自于Odyssey训练流程。

    32010

    国防科大最新 | SceneTracker：在4D时空中追踪万物

    其能够快速且精确地捕捉4D时空（RGB-D视频）中任意目标点的3D轨迹，从而使计算机深入了解物体在特定环境中的移动规律和交互方式。...估计长时场景流旨在生成已知初始位置的 N 个查询点的相机坐标系下的3D轨迹 P^{xyz} \in \mathbb{R}^{N \times T \times 3} 。...进一步地，我们对该初始化轨迹进行下采样得到 P_{0}^{uvd} 。 模板特征和轨迹的更新 在Flow Iteration模块，我们迭代式地更新查询点的模板特征和3D轨迹。...第四步是人工细化阶段，左右粗轨迹会在标注软件中显示，其中所有低质量的标注都会被人类标注师修正。最后，我们结合细化后的左轨迹和视差序列来构造3D轨迹。 图2展示了行人的LSFE标注过程。...我们可视化了最后一帧的预测和真值轨迹。轨迹使用jet着色。实线框标记了SF基线由于遮挡或超出边界导致的显著错误区域。从图5可以看出，相比其他方法，我们方法能够估计出厘米级别精度的3D轨迹。

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    ECCV2022解读：首篇基于环视相机的端到端自动驾驶框架！

    1如何提高视觉的时空特征性能实现端到端训练？ 自从1988的Alvinn开始，端到端自动驾驶便进入了人们的视野，随着深度神经网络的发展，在近五年成为了学术及工业界的一个流行话题。...如果每个模块都设计精巧，那么每个任务在感知、预测和规划方面的性能应该提高到什么程度，如何提高视觉的时空特征性能实现端到端训练？...感知模块（Egocentric Aligned Accumulation） 感知模块的时空融合算法示意图 基于视觉的方法的第一个关键挑战是将特征表示从透视图适当地转换为鸟瞰图 (BEV) 空间。...为了更好地将红绿灯情况纳入到轨迹生成的考虑中，我们将上一步选出来的具有最小成本的轨迹进一步细化。...我们将encoder生成的前视摄像头的特征作为隐特征，轨迹和目标点作为输入输入到GRU中，通过这种方式最终细化后的轨迹能够较好的判断出红绿灯并且能够正确地导向目标点。

    1K40

    每日学术速递12.28

    总结来说，论文的核心目标是利用自回归变换器的建模能力，将视觉驾驶世界建模和端到端驾驶轨迹规划统一为一个序列建模问题，并通过实验验证了这种方法在大规模真实世界数据集上的有效性。 论文如何解决这个问题？...推理：说明了图像令牌的采样策略，包括温度参数和top-k策略，以及如何生成长时间视频序列。 2. 数据集和指标 nuPlan：包含1282小时的驾驶场景数据，用于评估模型。...总的来说，PartGen通过结合多视图扩散模型和3D重建网络，提供了一种从不同输入模态生成结构化3D对象的新方法，并展示了其在3D部分编辑等下游应用中的潜力。 论文如何解决这个问题？...方法：使用一个多视图图像生成器（Φseg），该生成器被微调以输出一个颜色编码的多视图分割图，其中每个部分被分配一个唯一的颜色。...多视图部分分割：PartGen将3D对象分解为部分的问题视为一个多视图分割任务，通过微调多视图图像生成器来预测每个部分的颜色编码分割图。

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    每日学术速递9.17

    在本文中，我们提出了一种新颖的视频抠图方法 OmnimatteRF，该方法结合了动态 2D 前景层和 3D 背景模型。2D 图层保留了拍摄对象的细节，而 3D 背景则稳健地重建了现实世界视频中的场景。...DeePoint 是一个基于 Transformer 的网络，它充分利用身体部位的时空协调，而不仅仅是手。通过大量的实验，我们证明了 DeePoint 的准确性和效率。...3.Generative Image Dynamics标题：生成图像动力学作者：Zhengqi Li, Richard Tucker, Noah Snavely, Aleksander Holynski...我们的先验是从一系列运动轨迹中学习到的，这些运动轨迹是从真实的视频序列中提取的，其中包含自然的振荡运动，例如树木、花朵、蜡烛和风中飘扬的衣服。...这种表示可以转换为跨越整个视频的密集运动轨迹。与基于图像的渲染模块一起，这些轨迹可用于许多下游应用，例如将静态图像转换为无缝循环的动态视频，或者允许用户与真实图片中的对象进行真实的交互。

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    解析激光雷达中时序融合的研究现状和发展方向

    所以如何有效融合激光雷达的时序信息对于学术界和工业界仍然是一个开放的问题。...后期融合 (下图b) 则采取逐级融合的方式，通过3D时空卷积逐步将多帧时序信息融合在一起。论文在Uber内部数据集上报告的结果显示，后期融合效果最好，但推理时间也相应增加到30ms。 ?...包含时序信息的动态高精地图为3D物体检测，意图分类和轨迹预测提供了丰富的线索。...为了更好的挖掘和利用激光雷达和动态地图的时序信息，如下图所示，IntentNet的输出端在FaF的3D物体检测 (detection) 和轨迹预测(regression)的基础上加入了行为意图分类(intention...MotionNet通过时空金字塔网络 (spatio-temporal pyramid network) 内部的2D空间卷积和1D时间卷积来实现时空信息的提取和融合，从而实现鸟瞰图上以体柱 (pillar

    1.1K00

    【干货】ICCV2017 PoseTrack challenge优异方法：基于检测和跟踪的视频中人体姿态估计

    ）的姿态估计，本文使用了Mask R-CNN和提出的3D扩展，能够利用短片段上的时序信息来生成更加鲁棒的帧预测。...它生成了一个3D feature blob，被用来通过Tube Proposal Network (TPN)生成proposal tubes。...这些 tubes被用来从3D feature blob中提取区域特征，其使用了一个时空的RoIAlign机制。...图3 训练和测试数据中轨迹的数量和长度归一化后的直方图，注意由于训练数据的只有中间的30帧才有标签，训练数据中标注过的轨迹长度的最大值为30。...在生成轨迹的匹配阶段，本文比较了多种不同的手工和学习到的损失标准。有趣的是，简单的手工方法在这个任务中表现的更好。由于更低的复杂度和更好的表现，本文选择使用简单的边界框重叠率。 ?

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