虚拟现实动态建模的设计与实现OA

针对服务于智能驾驶的虚拟现实动态建模,基于点云数据的四面体剖分进行优化研究。整个过程包括点云数据抽取、数据增强、多层卷积、多层感知、智能决策支持、数据桥接和动态建模。在分类识别阶段,针对激光雷达点云数据的稀疏性,通过Delaunay四面体剖分结合旋转和缩放进行数据增强,采用PointNet深度神经网络进行模型训练。测试结果表明经过数据增强后的分类准确度可以提高到90.6%。在动态建模阶段,在分类识别的基础上,通过CAD模型辅助建模,采用Delaunay四面体剖分建立立体模型,2个阶段通过数据库相耦合。动态建模结果验证了该方案的可行性。