复杂环境下的大规模人群模拟
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 路径规划 | 第11页 |
| 1.2.2 碰撞避免 | 第11-12页 |
| 1.3 论文内容与创新 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 文章创新点 | 第13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 视频轨迹提取技术与碰撞避免的理论基础 | 第14-33页 |
| 2.1 视频稳定技术 | 第14-18页 |
| 2.1.1 基于特征的视频稳定技术 | 第14-16页 |
| 2.1.2 全帧视频运动修复视频稳定技术 | 第16-18页 |
| 2.2 单眼图像深度预测 | 第18-22页 |
| 2.2.1 单眼图像深度预测难点 | 第18-19页 |
| 2.2.2 单眼图像深度预测相关工作 | 第19-20页 |
| 2.2.3 单眼图像深度预测架构 | 第20页 |
| 2.2.4 全局粗算网络 | 第20-21页 |
| 2.2.5 局部细化网络 | 第21-22页 |
| 2.3 视频追踪器 | 第22-28页 |
| 2.3.1 KCF追踪器 | 第22-25页 |
| 2.3.1.1 KCF的线性回归 | 第23页 |
| 2.3.1.2 KCF的循环位移 | 第23-24页 |
| 2.3.1.3 KCF的循环矩阵 | 第24页 |
| 2.3.1.4 KCF方法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 ASMS追踪器 | 第25-28页 |
| 2.3.2.1 ASMS追踪器背景 | 第25-26页 |
| 2.3.2.2 ASMS追踪器算法 | 第26-28页 |
| 2.4 RVO2碰撞避免方法 | 第28-30页 |
| 2.5 数据驱动的运动模拟方法 | 第30-32页 |
| 2.5.1 模拟初始化 | 第30-31页 |
| 2.5.2 群体模拟 | 第31页 |
| 2.5.3 基因算法 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 真实视频的路径提取与情绪模拟的路径规划 | 第33-44页 |
| 3.1 真实视频提取三维运动轨迹的方法 | 第33-37页 |
| 3.1.1 深度预测的映射 | 第34-35页 |
| 3.1.2 正规化 | 第35页 |
| 3.1.3 逆透视 | 第35-37页 |
| 3.2 带情绪模拟的路径规划方法 | 第37-41页 |
| 3.2.1 人物情绪仿真 | 第37页 |
| 3.2.2 人物路径规划 | 第37-41页 |
| 3.3 基于机器学习的人物碰撞避免方法 | 第41-42页 |
| 3.3.1 神经网络 | 第41-42页 |
| 3.3.2 从预测数据生成用户碰撞避免力 | 第42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 复杂环境下大规模人群仿真系统设计 | 第44-48页 |
| 4.1 需求分析 | 第44-45页 |
| 4.2 总体设计 | 第45-47页 |
| 4.2.1 视频稳定 | 第45-46页 |
| 4.2.2 人物选择 | 第46页 |
| 4.2.3 人物追踪 | 第46页 |
| 4.2.4 深度预测 | 第46-47页 |
| 4.2.5 正规化、逆透视 | 第47页 |
| 4.2.6 机器学习 | 第47页 |
| 4.2.7 路径规划 | 第47页 |
| 4.2.8 三维呈现 | 第47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 复杂环境下大规模人群仿真系统实现 | 第48-71页 |
| 5.1 三维路径提取 | 第48-54页 |
| 5.1.1 视频稳定 | 第49-51页 |
| 5.1.2 视频追踪 | 第51-54页 |
| 5.1.2.1 目标选取 | 第51-52页 |
| 5.1.2.2 ASMS追踪器实现 | 第52页 |
| 5.1.2.3 深度预测 | 第52-54页 |
| 5.1.2.4 获取三维路径 | 第54页 |
| 5.2 3D场景模拟器 | 第54-67页 |
| 5.2.1 驱动库 | 第54-56页 |
| 5.2.2 操作模式 | 第56页 |
| 5.2.3 场景建模 | 第56-61页 |
| 5.2.3.1 物理仿真 | 第56-59页 |
| 5.2.3.2 地形与建筑物 | 第59页 |
| 5.2.3.3 人物基本属性 | 第59页 |
| 5.2.3.4 人物路径规划 | 第59-60页 |
| 5.2.3.5 人物行为树 | 第60-61页 |
| 5.2.4 建立3D场景 | 第61-62页 |
| 5.2.5 将3D场景导入Ogre | 第62-64页 |
| 5.2.5.1 模型标记工具 | 第62-64页 |
| 5.2.6 指定疏散点 | 第64页 |
| 5.2.7 灾难仿真 | 第64-67页 |
| 5.3 复杂环境下大规模人群仿真系统测试 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 本文总结 | 第71-72页 |
| 6.2 未来研究工作展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
