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加快科學(xué)工程計(jì)算領(lǐng)域中并行計(jì)算算法研究及流體力學(xué)中復(fù)雜流動(dòng)機(jī)理研究，為機(jī)械流體工程上流體力學(xué)領(lǐng)域中無法模擬的商業(yè)軟件的開發(fā)提供基礎(chǔ)理論支持

構(gòu)建三維多孔結(jié)構(gòu) CAD 模型，并通過增材制造技術(shù)制得相應(yīng)形 狀的三維多孔金屬結(jié)構(gòu)；在惰性氣體的保護(hù)氛圍下，將所制得的三維 多孔金屬結(jié)構(gòu)升溫至 900℃～1500℃，然后冷卻至室溫；然后進(jìn)行噴 砂和超聲清洗處理以獲得金屬模板；通過化學(xué)氣相沉積法在金屬模板 上生長石墨烯薄膜；配置腐蝕液并在 60℃～90℃的溫度下回流溶解金 屬模板，經(jīng)洗滌和干燥處理后即得到三維石墨烯多孔材料產(chǎn)品。通過 本發(fā)明，能夠有效克服現(xiàn)有技術(shù)中所存

本發(fā)明公開了一種基于分裂算法的湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測(cè)方法。構(gòu)建湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模型，將湖泊離散成若干網(wǎng)格單元，并對(duì)網(wǎng)格采用 Arakawa-C 模式布置變量，基于分裂算法將湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模型中各算子按照其物理波動(dòng)過程的波頻快慢特性進(jìn)行分類，對(duì)低頻慢過程算子采用顯式處理，對(duì)高頻快過程算子采用隱式處理，運(yùn)用分裂算法分步離散求解模型，得到湖泊水域內(nèi)不同位置和時(shí)間的三維流場(chǎng)、水溫和水質(zhì)指標(biāo)濃度。本發(fā)明提出的基于分裂算法的湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測(cè)方法能較準(zhǔn)確地反映湖

本發(fā)明公開了一種魯棒的大場(chǎng)景稠密三維重建方法。針對(duì)大場(chǎng)景圖像集具有尺度多變、角度不一、焦距不同和數(shù)量巨大等特點(diǎn)，首先尺度魯棒的選取每幅圖像的鄰居圖像，隨后利用DAISY特征和PatchMatch信息傳播框架精確快速計(jì)算每幅圖像的深度圖，然后利用圖像與鄰居圖像集的一致性優(yōu)化融合深度圖，最后利用重建三維點(diǎn)精度去除冗余點(diǎn)得到最終的三維模型。本發(fā)明方法步驟簡單、重建精度高、運(yùn)行速度快，容易在圖像級(jí)實(shí)現(xiàn)并行，能真實(shí)的還原場(chǎng)景模型，非常適合大場(chǎng)景三維重建。

本發(fā)明公開了一種利用諧波幅值判定飽和的高動(dòng)態(tài)三維測(cè)量方法。使用投影裝置向三維目標(biāo)投射多組結(jié)構(gòu)光圖案序列，并用攝像裝置進(jìn)行同步拍攝，通過控制掃描參數(shù)獲取具有不同的亮度的結(jié)構(gòu)光圖像組，對(duì)每組圖像分別計(jì)算其時(shí)間序列的非主頻成分幅值，把非主頻成分幅值小于一定閾值的像素區(qū)域?yàn)榕卸榉橇炼蕊柡蛥^(qū)域，對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)在該點(diǎn)未飽和的圖像組中找到亮度最大的一組，并用這組圖像計(jì)算該像素點(diǎn)的相位，最后根據(jù)相位和系統(tǒng)標(biāo)定參數(shù)計(jì)算出物體表面的三維坐標(biāo)。本發(fā)明可用于測(cè)量反射率變化大的物體的三維面形。本發(fā)明能精確穩(wěn)定地判定飽和區(qū)域，達(dá)到較高的三維測(cè)量精度。

本發(fā)明公開了一種水下航行器三自由度姿態(tài)模擬裝置，該姿態(tài)模擬裝置由下而上依次包括基座、偏航機(jī)構(gòu)、俯仰機(jī)構(gòu)和橫滾機(jī)構(gòu)；偏航機(jī)構(gòu)包括第一電機(jī)、第一減速箱和第一轉(zhuǎn)軸，用于模擬偏航運(yùn)動(dòng)；俯仰機(jī)構(gòu)包括第二電機(jī)、第二減速箱、轉(zhuǎn)動(dòng)座和電機(jī)座，用于模擬俯仰運(yùn)動(dòng)；橫滾機(jī)構(gòu)包括第三電機(jī)、第三減速箱、聯(lián)軸器、第二轉(zhuǎn)軸、安裝板和磁羅盤，用于模擬橫滾運(yùn)動(dòng)。本發(fā)明中的姿態(tài)模擬裝置其偏航、俯仰以及橫滾運(yùn)動(dòng)均由電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)的，相對(duì)其他的模擬裝置，減小了傳動(dòng)環(huán)節(jié)，因此提高了傳動(dòng)的精度以及姿態(tài)模擬的可靠性；并且，能夠準(zhǔn)確模擬單一自由度的

本實(shí)用新型公開了一種水下航行器三自由度姿態(tài)模擬裝置，該姿態(tài)模擬裝置由下而上依次包括偏航機(jī)構(gòu)、俯仰機(jī)構(gòu)和橫滾機(jī)構(gòu)；偏航機(jī)構(gòu)包括第一電機(jī)、第一減速箱和第一轉(zhuǎn)軸，用于模擬偏航運(yùn)動(dòng)；俯仰機(jī)構(gòu)包括第二電機(jī)、第二減速箱、轉(zhuǎn)動(dòng)座和電機(jī)座，用于模擬俯仰運(yùn)動(dòng)；橫滾機(jī)構(gòu)包括第三電機(jī)、第三減速箱、聯(lián)軸器、第二轉(zhuǎn)軸、安裝板和磁羅盤，用于模擬橫滾運(yùn)動(dòng)。本實(shí)用新型中的姿態(tài)模擬裝置其偏航、俯仰以及橫滾運(yùn)動(dòng)均由電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)的，相對(duì)其他的模擬裝置，減小了傳動(dòng)環(huán)節(jié)，因此提高了傳動(dòng)的精度以及姿態(tài)模擬的可靠性；并且，能夠準(zhǔn)確模擬單一自由度

面向機(jī)器人的智能視覺環(huán)境感知及三維場(chǎng)景重建? 面向機(jī)器人視覺的自然場(chǎng)景理解是近年來的研究熱點(diǎn)和重要挑戰(zhàn)之一，其目標(biāo)是對(duì)自然場(chǎng)景圖像及視頻的內(nèi)容作出有效分析、認(rèn)知與表達(dá)，目前相關(guān)理論和算法正處于初期探索階段。我們的研究成果表明，從場(chǎng)景視覺語義推理、場(chǎng)景目標(biāo)識(shí)別和場(chǎng)景行為模式檢測(cè)三個(gè)環(huán)節(jié)展開研究，有助于構(gòu)建自然場(chǎng)景理解的創(chuàng)新機(jī)制，進(jìn)一步開發(fā)機(jī)器人

1. 痛點(diǎn)問題 我們生活在一個(gè)真實(shí)的三維世界中，二維環(huán)境感知是遠(yuǎn)無法滿足我們的實(shí)際需求。在諸如自動(dòng)駕駛、機(jī)器人抓取和三維目標(biāo)識(shí)別等應(yīng)用中（如圖1），我們經(jīng)常需要推理三維空間中物體之間的位置關(guān)系，從而能夠理解真實(shí)三維場(chǎng)景并做出進(jìn)一步的決策行為。 圖1 自動(dòng)駕駛、視覺抓取、物體識(shí)別 2. 解決方案 本技術(shù)成果提出了一種三維視覺目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別方法。在三維視覺目標(biāo)檢測(cè)方面，提出了一種基于關(guān)系推理網(wǎng)絡(luò)的單目三維物體檢測(cè)方法，方法流程圖如圖2所示。方法提出了一種新的單目三維物體檢測(cè)架構(gòu)，訓(xùn)練了一個(gè)深度關(guān)系推理網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)三維候選和真實(shí)物體之間的空間位置關(guān)系，通過測(cè)量投影結(jié)果和真實(shí)物體之間的視覺擬合度來實(shí)現(xiàn)高精的三維空間定位。 圖2 三維目標(biāo)檢測(cè)的流程圖 在三維視覺目標(biāo)識(shí)別方法，提出了一種基于球面分形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維點(diǎn)云識(shí)別技術(shù)，方法流程圖如圖3所示。方法通過引入球面分形結(jié)構(gòu)，將原始三維點(diǎn)云通過可學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投影到球面，使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以高效處理三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征特征，同時(shí)通過設(shè)計(jì)基于分形結(jié)構(gòu)的層次化學(xué)習(xí)框架，提高了三維點(diǎn)云物體識(shí)別的精度，實(shí)現(xiàn)了對(duì)于三維點(diǎn)云目標(biāo)在旋轉(zhuǎn)條件下特征表示的魯棒性。 合作需求 尋求在人工智能、智能機(jī)器人、智慧城市等領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)開發(fā)、市場(chǎng)推廣經(jīng)驗(yàn)，能推進(jìn)本技術(shù)落地的高科技企業(yè)，可以進(jìn)行深度合作。本技術(shù)成果有望在自動(dòng)駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)等場(chǎng)景進(jìn)行落地應(yīng)用。

本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字指紋技術(shù)的三維模型版權(quán)保護(hù)方法。以三維網(wǎng)格模型的重心為原點(diǎn)建立球面坐標(biāo)系得到每個(gè)頂點(diǎn)的球面坐標(biāo)，對(duì)球面坐標(biāo)的經(jīng)緯角數(shù)據(jù)聚類，得到三維網(wǎng)格模型分塊特征矩陣；將該分塊特征矩陣進(jìn)行離散小波變換得到低頻系數(shù)，對(duì)低頻系數(shù)作奇異值分解，同時(shí)對(duì)指紋信息做數(shù)字全息變換后置亂，并將置亂的信息進(jìn)行奇異值分解，將得到的奇異值加性嵌入到分塊特征矩陣的奇異值上，作相應(yīng)的逆變換得到含指紋信息的分塊特征矩陣；計(jì)算各塊內(nèi)頂