智能楼宇3D可视化解决方案

什么是智能楼宇? 智能楼宇是为提高楼宇的使用合理性与效率,配置合适的建筑环境系统与楼宇自动化系统、办公自动化与管理信息系统以及先进的通信系统,并通过结构化综合布线系统集成为智能化系统的大楼。 面临的问题 信息孤岛,无法统一管理 各个子系统独立工作、独立管理,之间没有信息互通,从建设和管理的角度来看,每个系统都需要有专门的管理人员进行维护,造成资源的浪费。 缺乏高效的可视化管理手段 目前的建筑信息越来越...

Halcon3D表面平面度和缺陷检测-平面矫正法

效的避免上述情况 1.halcon程序 dev_get_window (WindowHandle)*读取3通道彩色融合图read_image (Image, 'D:/1NewWork/Halcon3D/XYZ彩色融合图.tiff')get_image_size (Image, Width, Height)*拆分3个通道decompose3 (Image, x, y, z)*将3个通道图像转...

Halcon3D倾斜平面矫正至水平面

前言 在相当多的3d检测中,由于各种因素的干扰,我们所检测的平面通常并不是一个水平面,或者被检测的面不是水平面的情况。尤其是在倾斜面的缺陷检测和平面度检测中,使用被测面与拟合基准面进行计算很难做到准确的定位到缺陷的情况,由于被测量的平面属于倾斜状态,所以,也不能直接使用点云z轴筛选的形式去完成。 所以我们需要将被检测的平面进行平面矫正,矫正为近似水平面状态,得以实现对测量的精准度。 1.halcon...

Halcon3D表面平面度检测-平面差值法

.net/m0_51559565/article/details/137146179 前言 通常我们对表面平面度进行检测时,通常使用2种方式。1:通过大卷积核的高斯滤波进行拟合平面,然后求取拟合平面与3D模型间的点间的距离。2:通过平面矫正,将被测试平面矫正到水平面后,对平面以上和平面以下的点云进行筛选。(关于平面矫正,可以点击文章开头链接查看)。 本文主要讨论通过大卷积核的高斯滤波进行平面拟合,求取...

英伟达文本生成3D模型论文:Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation解读

一、摘要  二、地址 标题:Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation 论文:https://arxiv.org/abs/2211.10440 demo展示(此地址还还可以访问):https://deepimagination.cc/Magic3D/ 三、方法  上面简单来说: 第一阶段,利用低分辨率扩散先验并优化神经场表示(颜色、密度和正...

React + three.js 3D模型骨骼绑定

系列文章目录 React 使用 three.js 加载 gltf 3D模型 | three.js 入门React + three.js 3D模型骨骼绑定React + three.js 3D模型面部表情控制 项目代码(github):https://github.com/couchette/simple-react-three-skeleton-demo 项目代码(gitcode):https://...

ArcGIS巧思制作3D景观地图

John Nelson 又制作了一个制图教程视频,我原以为只是一个简单的局部场景DEM夸张实现的3D地图。 不过细看以后…… 还就是比较简单的3D场景地图,操作不难,但是 John Nelson 就是天才。 为什么? 他使用 ArcGIS Pro,在普通的3D地图中,不仅仅是图层混合制作地形效果,还巧妙的制作出地形深度和深谷迷雾效果。 原视频操作 https://www.youtube.com/wa...

开源数据集 nuScenes 之 3D Occupancy Prediction

数据总体结构 Nuscenes 数据结构 可以看一下我的blog如何下载完整版 mmdetection3d├── mmdet3d├── tools├── configs├── data│ ├── nuscenes│ │ ├── maps│ │ ├── samples│ │ ├── sweeps│ │ ├── lidarseg (optional)│ │ ├── v1.0-test...

【机器学习系列】M3DM工业缺陷检测部署与训练

H=$PATH:~/miniconda3/binsource ~/.bashrc 4.Python 安装 建议用 conda 安装 python # 创建虚拟环境conda create -n m3dm python=3.8 # 进入虚拟环境conda activate m3dm 5.Pytorch 安装 # torch版本---github要求的pip install torch==1.9....

读《Cheating Depth: Enhancing 3D Surface Anomaly Detection via Depth Simulation》

云数据失了真,无法真实的表现现实场景?),从而导致了次优表示。此外,点云主干网大大减慢了处理速度,降低了该方法的实用性。 -》提速思路:直接把点云视作灰度图片然后用RGB训练的网络来推理(那不就丧失了3d性?) -》-》这种改进的不足:在表示对于异常检测至关重要的深度属性方面表现不足。这是因为RGB图像处理网络通常没有被设计来捕获深度信息,它们优化的是处理颜色和纹理的能力。而深度图像的结构和分布可能与...
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