基于样本的植物模型合成及重建技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61202224
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Since plants are among most common elements that constitute the nature world, the three-dimensional models of plants are extensively used in nearly all types of computer graphics application such as animated movies and video games. These applications require large amount of detailed and realistic 3D plant models. In recent years, some techniques can generate 3D representations of plants from free hand sketching or images or scans. However, it is a cumbersome and time-consuming work to create each plant manually in a gigantic virtual environment. Other approaches use rule-systems or procedural modes to generate new plants from initial state. However, a certain professional knowledge is demanded for 3D modelers. This project explores an example-based modeling technique designed for a single plant and flora models. A small example model is provided first, and then the algorithm generates a large model with similar styles and structures that resemble the example model. The geometry of plants is determined by its branching structure, and other organs. And the models of plant contain rich visual information and sematic global context. Based on the observations above, the research involves geometric analysis for the example, branching structure synthesis, organ synthesis, interactive controlling and plant reconstruction from point clouds and examples. The research emphasizes on two aspects: a proper definition of local similarity between skeletal structures of plants in a continuous space; global constrains extracted from the example to guarantee the consistence between results and examples. This major contribution of the research is to develop an example-based algorithm that generates 3D models by resembling an input model, which could generate a variety of complex and rich environments simply and effectively.
目前电影游戏等应用对植物模型的需求量越来越大,而植物形态的复杂性和种类的多样性给植物建模方法带来了很大的挑战。目前的建模方法,利用事先构建植物模型库或结合植物生长规律,基于规则文法、草绘图或真实数据(图片或者点云)来构建植物模型。植物个体和植物群体都具有自相似性和生长性的典型特点,因此,单个植物模型样本具有丰富的信息,能合成类似风格和结构的多个模型。项目拟解决两个关键科学问题:量化植物结构之间的局部相似性、定义约束使合成结果与样本的保持全局一致性。本项目的研究内容包括:分析样本的枝干结构等几何信息,根据提取的枝干结构合成新的枝干结构,将细枝、叶花等植物器官添加到合成的枝干上来构建完整模型,定义合成空间的形状和特征等交互式控制方式,基于真实数据和样本重建三维植物模型。本项目旨在研究基于样本的植物建模技术、用于从样本中合成或重建相同风格和结构的模型,为种类繁杂的复杂植物场景构建提供技术基础。

结项摘要

围绕着基于样本的植物模型合成技术研究,从精细植物样本的获取和重建、骨架结构的分析与合成、植物器官(花朵)的开放过程三个方面展开了系统性的研究,取得了一系列创新性成果,相关成果发表在图形学领域国际会议和期刊(Eurographics, Computer Graphics Forum)上,申请了多项发明专利和软件著作权,顺利完成了预期目标。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Full 3D Plant Reconstruction via Intrusive Acquisition
通过侵入式采集进行完整 3D 工厂重建
  • DOI:
    10.1111/cgf.12724
  • 发表时间:
    2016-02
  • 期刊:
    Computer Graphics Forum
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Kangxue Yin;Hui Huang;Minglun Gong;Andrei Sharf;Alexei Gaissinski
  • 通讯作者:
    Alexei Gaissinski
点云驱动的计算机图形学综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    伍龙华;黄惠
  • 通讯作者:
    黄惠

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其他文献

遥感订正作物种植结构数据对提高灌区SWAT模型精度的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王维刚;史海滨;李仙岳;郑倩;张文聪;孙亚楠
  • 通讯作者:
    孙亚楠
基于激光超声二次谐波技术检测纤维增强树脂复合材料加固混凝土结构剥离损伤
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    复合材料学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许颖;郑倩;王帅
  • 通讯作者:
    王帅
宁波地区围绝经期妇女睡眠质量调查及影响因素分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    浙江大学学报(医学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    毛雪锋;邵璐;赵鑫;卢小情;郑倩;张金堂;王伟;董长征
  • 通讯作者:
    董长征
含盐土壤水-氮耦合与油葵优质品质指标间典型相关性分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    内蒙古农业大学学报( 自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    史海滨;梁建财;郑倩;徐昭
  • 通讯作者:
    徐昭
海南岛植被覆盖变化驱动因子及相对作用评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    国土资源遥感
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗红霞;戴声佩;李茂芬;李玉萍;郑倩;胡盈盈
  • 通讯作者:
    胡盈盈

其他文献

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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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