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多维数字航道中水下场景自动生成应用研究的中期报告.docx

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多维数字航道中水下场景自动生成应用研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【多维数字航道中水下场景自动生成应用研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【多维数字航道中水下场景自动生成应用研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。多维数字航道中水下场景自动生成应用研究的中期报告本中期报告是多维数字航道中水下场景自动生成应用研究项目的一个阶段性成果,以下是报告的主要内容。一、研究背景水下场景模拟一直是数字航道中较为薄弱的环节之一。现有的水下模拟技术大多需要依靠手动建模,耗时费力且存在一定误差,难以应用于实时航道仿真中。因此,我们希望通过深度学****等技术,实现水下场景的自动生成,为数字航道的全方位仿真提供更加准确、高效的支持。二、研究内容本研究旨在通过采用基于深度学****的图像识别算法,结合水下数据的建模和处理技术,实现水下场景的自动生成。具体工作内容包括::利用多种数据源,如水下摄像机、声纳、激光雷达等,采集水下环境的信息,通过数据预处理和模型训练,提取关键特征,建立场景描述模型。:N)和循环神经网络(RNN)等深度学****算法,对水下场景进行图像识别和分析,学****水下环境的特征,并生成具有逼真效果的三维模型。:根据场景描述模型和深度学****算法生成的结果,通过优化算法实现场景自动生成,并进行相关参数的调整和适应性处理,提高场景生成的稳定性和真实性。三、研究进展目前,我们已完成了第一阶段的工作:从多种数据源中采集了水下环境的信息,建立了数据集,并完成了数据预处理和特征提取工作。同时,N和RNN的深度学****模型,利用已有的数据集进行训练。通过与手动建模的模型对比实验,我们验证了该方法的可行性和有效性,显示出了较高的水平。四、未来展望我们将继续在本课题的研究中深入探索水下场景模拟的自动生成方法,进一步完善和优化深度学****算法和场景优化算法,并实现自动生成系统的建立和集成。我们的最终目标是提出一种真正实用、高效的数字航道仿真系统,为科研、训练等领域提供更具有全面性和精准度的支持。