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住宅建模方法

住宅建模方法
住宅建模方法

住宅建模方法

无论什么类型的住宅,它都是有一定的规律。住宅的形体都是由标准层组成,再根据各建筑师的设计要求而产生的立面的处理和变化,再加上层顶的最生设计就构成一栋住宅。

住宅的类型按层数来分,可分为低层住宅(1-7层),多层住宅(1-12层),高层住宅(12层以上)。安平面分,又可分为一梯两户、一梯三、四或多等类型。

对于一般的住宅我们都采用平面竖墙叠加标准层,最后封顶,加饰线的方法,这种方法第一步根据标准层平面在设有开窗洞、阳台的实墙线上勾线,竖起标准层实墙;第二步完成标准层的各个构件,例如:阳台凹窗、凸窗,落地窗、百叶等基本构件,还有窗台墙高、窗等等;第三步把标准层组一个组,根据标准层层数关联复制,竖立标准层。第四步,如有复式层根据标准层的各构件修建复式的变化层;第五步封顶,加女儿墙,楼梯井、构架等;第六步,如底层有架空层,就要架空加柱,加装饰线、分层线等。这样就完成一栋住宅了。下面就详细讲述一下各个步骤要留意的问题和建模方法:

第一步:要看住宅墙面有没有分色,我们在竖立墙时就应该注意按怎样的分层来建墙。

第二步:标准层的做法。

百叶:厚度在50-20mm,宽50-100mm,间距80-100mm,通常在建模时都是画50

×100的矩形,再拉伸,设计所需的长度,再自制个数。如采用贴图在立面上,或

平面上,根据百叶大小尺寸画一个矩形,赋上一个百叶的贴图,贴图形式在材质表

面贴图上Bark的贴图,黑白相间,再在opacity与Bump上给上Beyk,在这个负

了百叶的贴图的矩形给一个unwrap的命令,调节百叶的粗细,这样就完成一个贴

图的做法。

阳台:阳台分为内阳台和外阳台,主要都是由阳台梁、阳台饰线、阳台玻璃、阳台

栏杆、阳台板等组成。阳台梁300-500高,200-400厚,阳台饰线100X100,阳台

玻璃厚10-20 mm。高900-1100mm,栏杆50X50mm,高900-1100mm,做法各异

而定,阳台板100mm厚。

窗:玻璃10-20厚,窗框30-50厚,玻璃与窗框贴图(box加个窗框贴图如百叶一

样做)要留10-20mm的缝,靠在墙内或墙中线处。飘窗(凸窗)一般飘出300-500mm

的窗台,窗台线100厚。

接下来先导CAD--对位—冻结---隐藏立暂时不需要的CAD,(做法各异,按各人爱好

而定)。建模前先弄清模型的层高、层数、如何分色和部分结构,CAD是一般有讲

明。先将CAD是不必要的图层隐藏,然后将平面将还将平面、立面各自导出CAD,再在MAX导入刚导出的CAD,成组改名,对好位就开始建模了。

在建每一个物体都要注意省面材质,省面可以减少电脑所需要的资源,加快了运行

建度和减少渲染时间。弧形特物体要控制面数,尺度较小的圆弧尽量减少数。

要注意层高,住宅的层高通常都是一样,除做首层架空外,建模时要准确,每样构件能够捕捉对齐的一定要对齐,这样模型的线会整齐很多,也会方便今后修改的。有标准层的模只要将标准层的构件建出来后,按层高阵列上去,一栋楼就差不多完成了,到屋顶的层面的要copy一层楼板的上面贴一个顶面贴图。

对于低层或甲方特殊要求的住宅,住宅的标准层基本构件一般都采用建模,对于多层或高层的住宅,为了减低建模工作量和减少模型的面数,加快效率,一般采用百叶、窗框、栏杆贴图的方法建模。住宅通常都是一个小区,这时,这种建模方法是必要的。

数学建模知识及常用方法

数学建模知识——之新手上路 一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明:数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析。例题:一个笼子里装有鸡和兔若干只,已知它们共有 8 个头和 22 只脚,问该笼子中有多少只鸡和多少只兔?解:设笼中有鸡 x 只,有兔 y 只,由已知条件有 x+y=8 2x+4y=22 求解如上二元方程后,得解 x=5,y=3,即该笼子中有鸡 5 只,有兔 3 只。将此结果代入原题进行验证可知所求结果正确。根据例题可以得出如下的数学建模步骤: 1)根据问题的背景和建模的目的做出假设(本题隐含假设鸡兔是正常的,畸形的鸡兔除外) 2)用字母表示要求的未知量 3)根据已知的常识列出数学式子或图形(本题中常识为鸡兔都有一个头且鸡有 2 只脚,兔有 4 只脚) 4)求出数学式子的解答 5)验证所得结果的正确性这就是数学建模的一般步骤三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛一般偏重理论知识,它要考查的内容单一,数据简单明确,不允许用计算器完成。对此而言,数模竞赛题是一个“课题”,大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中,它是一个综合性的问题,数据庞大,需要用计算机来完成。其答案往往不是唯一的(数学模型是实际的模拟,是实际问题的近似表达,它的完成是在某种合理的假设下,因此其只能是较优的,不唯一的),呈报的成果是一篇论文。由此可见“数模竞赛”偏重于应用,它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。四、竞赛中的常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分: 1. 实际问题背景涉及面宽——有社会,经济,管理,生活,环境,自然现象,工程技术,现代科学中出现的新问题等。一般都有一个

浅谈几种变形分析与建模方法

浅谈几种变形分析与建模方法 姓名: 学号: 班级: 指导老师: 成绩: 2014年6月26 日

变形是自然界普遍存在的现象,它是指变形体在各种荷载作用下,其形状,大小,及位置在时间域和空间域中的变化。变形体的变形在一定范围里被认为是允许的,如果超出允许值,则可能引发灾害,自然界的变形危害现象时很普遍的,如地震,滑坡,崩塌,地表沉降,火山爆发,溃坝,桥梁与建筑物的倒塌等。 通过这学期的学习我们知道所谓变形监测,就是利用测量和专用仪器及方法对变形体的变形现象进行监视观测的工作。其任务是确定在各种荷载和外动力作用下,变形体的形状,大小及位置变化的空间状态和时间特征。变形监测工作是人们通过变形现象获得科学认识,检验理论和假设的必要手段。 变形体的范畴可以大到整个地球,小到一个工程建筑物的块体,它包括自然和人工的构造物。根据变形体的研究范围,可以将变形监测研究对象分为三类: (1)全球性变形研究,如监测全球板块运动,地极移动,地球自转速率变化,低潮等; (2)区域性变形研究,如地壳变形监测,城市地面沉降等; (3)工程和局部性变形研究,如监测工程建筑物的三维变形,滑坡体的滑动,地下开采引起的地表移动和下沉等。 在紧密工程测量中,具有代表性的变形体有大坝,桥梁,矿区,高层建筑物,防护堤,边坡,隧道,地铁,地表沉降等。 随着现代科学技术的发展和计算机应用水平的提高,各种理论和方法为变形分析和变形预报提供了广泛的研究途径。由于变形体变形机理的复杂性和多样性,对变形分析与建模理论和方法的研究,需要结合地质、力学、水文等相关学科的信息和方法,引入数学、数字信号处理、系统科学以及非线性科学的理论,采用数学模型来逼近、模拟和揭示变形体的变形规律和动态特征,为工程设计和灾害防治提供科学的依据。 在日常施工和运营过程中,因不同的地质条件和土壤性质,地下水位和大气温度的变化。建筑物荷载和外力作用等影响,建筑会产生一定的变形,因此需要对重要的建筑物和发现已变形的建筑物进行变形监测及预测,掌握其变形的发展规律以及趋势,以确保该建筑物的施工安全和使用安全-在测量中有很多种分析建筑物变形的方法,通常采用统计分析法,确定函数法及混合模型法。统计分析法主要是采用数学处理方法,如回归分析法,频谱分析法,滤波模型法,Asaoka法,时间序列分析模型,灰色系统分析模型和人工神经网络模型等本文结合工程实例,在传统灰色预测模型GM的基础上,加以卡尔曼滤波法的辅助,对建筑物变形进行定量分析和预测,为建筑物变形观测研究提供更加可靠的观测数据-本文介绍的是本学期学过的几种变形分析与建模的理论与方法。 回归分析法作为一种统计分析方法,需要效应量和环境量具有较长且一致性较好的观测值序列。这种函数关系可以解释变形产生的主要原因,也可以进行预报,同时也给出估计精度。 多元线性回归是研究一个变量与多个因子之间非确定关系的最基本方法。其数学模型是: (1)

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 [学习目标] 1.能表述建立数学模型的方法、步骤; 2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非 预制性、条理性、技艺性和局限性等特点;; 3.能表述数学建模的分类; 4.会采用灵活的表述方法建立数学模型; 5.培养建模的想象力和洞察力。 一、建立数学模型的方法和步骤 —般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法.机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(System Identification).将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构,用系统辨识确定模型的参数. 可以看出,用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的.如果掌握了机理方面的一定知识,模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主.当然,若需要模型参数的具体数值,还可以用系统辨识或其他统计方法得到.如果对象的内部机理基本上没掌握,模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报,则可以系统辩识方法为主.系统辨识是一门专门学科,需要一定的控制理论和随机过程方面的知识.以下所谓建模方法只指机理分析。 建模要经过哪些步骤并没有一定的模式,通常与实际问题的性质、建模的目的等有关,从 §16.2节的几个例子也可以看出这点.下面给出建模的—般步骤,如图16-5所示. 图16-5 建模步骤示意图 模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等,尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型,总之是做好建模的准备工作.情况明才能方法对,这一步一定不能忽视,碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教,尽量掌握第一手资料. 模型假设根据对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言做出假设,可以说是建模的关键一步.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识,又要充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化、均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样.

业务流程管理中建模方法比较研究

业务流程管理中建模方法比较研究 在当今经济迅速发展的时代,企业需要面对瞬息万变的市场,重新梳理自 己的业务流程。造就卓越的流程,凝练出自己的核心竞争力,于是出现了业务 流程管理热潮。 业务流程再造/重组(business process reengineering,BPR)理论由迈克尔·哈默首先于1990年提出以来受到广为关注。BPR的实质是对业务流程的一种系统变革,其根本目标就是要对被专业分工和官僚体制分割得支离破碎的流 程进行重新设计和再造。由于BPR项目实施的成功率较低,据统计70%的BPR项目五年后均归于失败,所以人们把目光渐渐转向业务流程管理,它更强调循环的、可持续的方法论,更包含了BPR的思想。 1业务流程管理的概念 流程管理(process management),是一种以规范化的构造端到端的卓越 业务流程为中心,以持续的提高组织业务绩效为目的的系统化方法。 流程管理的核心是流程,流程管理的本质就是构造卓越的业务流程。流程管理首先保证了流程是厩向客户的流程,流程中的活动都应该是增值的活动,从而保证了流程中的每个活动都是经过深思熟虑后的结果,且活动之间相互配合。 与BPR的定义相似,流程管理的定义也包含了几个关键词:规范化、流程、持续性和系统化。可以看出,流程管理将原来BPR定义中的彻底性、根本性融

进了规范化、系统化中,指出不一定全是彻底的重新设计业务流程,而是应该规范的对流程进行设计,需要进行重新设计的就进行重新设计,不需要的就进行改进。 要想进行业务流程管理,企业需要对流程的描述、分析、再设计及优化等进行研究,而解决这些问题的前提之一就是对流程进行建模,从而对流程有清晰的理解,为以后的分析和优化工作提供很好的帮助。现在实践中存在的对于流程分析和建模的方法体系不健全,分析工具使用的不得力,或者选择不得体,这些都是业务流程管理实施的障碍。因此,本文从业务流程建模方法出发,对几种常用的建模方法先进行简单介绍后,选择3种经典的方法对其进行着重分析,最后综合比较几种常用建模方法,力求推进业务流程管理更好地实施。 2业务流程建模方法概述 企业利用业务流程建模思想,用图形化的语言来描述业务过程,通过建立图形化的业务流程模型,使企业各层次的人员都能够很清楚的了解企业的业务流程,使他们能参与到业务过程变革中,为变革提出自己的想法。 业务流程模型的主要目的是建立结构化模型元素及规范,使其能够对复杂的流程结构与关系予以抽象表达,并通过所建模型使读者可对业务流程达成一致的理解。目前常用于流程管理的建模方法有:①流程图建模法(process map modeling)是一种传统的流程表达方式,它经过扩展后可以显示流程各环节的部门属性及性能。该方法优点在于可理解性好,但同时存在不确定性太大,无法清楚界定流程界限等缺点,特别是流程图中的输入、输出不能模型化,所以可能失去关于流程的细节信息。②角色行为图(roleactivitty diagram,RAD)方法的原型是由美国学者Holt等提出的,用以表述协同工作中存在的问题。

视频背景建模调研报告

视频背景建模调研 报告

视频背景建模调研报告 一、背景与重要意义 运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,是各种后续高级处理,如目标分类、行为理解等的基础,在安全监控、智能交通等领域都有着广泛的应用。而在计算机视觉以及智能视频监控等领域,背景建模是一项关键技术,是实现运动目标检测及跟踪的基础。因此,对于视频背景建模的研究有着重要的意义。 背景建模是序列图像分析的基础性工作,是当今国内外学者研究的热点问题。建模的结果将对视频图像的运动检测、运动目标分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响。可是由于实际应用环境的不同和背景的多样性,难以建立良好的背景样本。因此,在实际应用中需要经过不同的算法来优化设计方案,才能得到较好的成果。 二、国内外研究现状( ~ ): 期刊论文 1.杨敏 杨敏( 1969 - ) ,男,安徽泾县人。南京邮电大学自动化学院副教授。主要研究方向为计算机视觉和图像理解。

[1]杨敏, 安振英. 基于低秩矩阵恢复的视频背景建模[J]. 南京邮电大学学报: 自然科学版, , 33(2): 86-89. [2] 杨敏,安振英. 基于低秩矩阵恢复的视频背景建模 [J]. 南京邮电大学学报(自然科学版). (02) 2.李峰:中国科学技术大学自动化系 [1] 李峰. 智能视频监控系统中的行人运动分析研究 [D]. 中国科学技术大学. 3.龚大墉:重庆理工大学,信号与信息处理,,硕士 [1] 龚大墉. 数字视觉视频运动目标检测及其交通信息获取应用研究 [D]. 重庆理工大学. 4.刘亚利:北方工业大学,控制理论与控制工程,,硕士 [1] 刘亚利. 背景建模技术的研究与实现 [D]. 北方工业大学. 5.孙吉花:国防科学技术大学,控制科学与工程,,硕士 [1]孙吉花,刘肖琳.一种新的基于统计的背景减除方法 [J]. 计算机工程与应用. (22) 6.孙猛:北京交通大学电子信息工程学院 [1] 孙猛,袁小龙,王丽红. 基于FPGA的混合高斯背景建模实现 [J]. 电子技术应用. (09) 7.代科学:国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系 [1] 代科学, 李国辉, 涂丹, 等. 监控视频运动目标检测减背景技术的研究现状和展望[J]. 中国图象图形学报, , 11(7): 919-927. 8.林洪文:国防科技大学管理科学与工程系多媒体实验室

【CN109800536A】一种基于Revit与Dynamo参数化隧道模型快速建模方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910118687.1 (22)申请日 2019.02.17 (71)申请人 四川汶马高速公路有限责任公司 地址 610000 四川省成都市武侯区二环路 西一段90号12楼B1205 申请人 成都能信工程管理有限公司  四川高路建设咨询有限责任公司 (72)发明人 牟力 魏厚超 张文居 彭森林  孙家升 范存磊 莫飞 李斌  徐振 孙义军 李炜 陈严  (51)Int.Cl. G06F 17/50(2006.01) G06T 17/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于Revit与Dynamo参数化隧道模型快 速建模方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于Revit与Dynamo参数 化隧道模型快速建模方法,通过利用可视化编程 软件Dynamo+Revit建立隧道参数化BIM模型,有 如下几个特点:实现快速精准建立模型,并达到 很好的可视化,提高工作效率;本参数化隧道建 模体系构建的隧道主体构造物模型可以实现每 个部件的可控,可以实现对部件材质、体积、尺寸 等全部参数的可读、可改,是真正意义上的数字 信息模型,为后续隧道的深入设计中工程量的提 取,受力的计算与分析、预制构件定制等方面提 供了极大的便利和可能。权利要求书1页 说明书3页 附图4页CN 109800536 A 2019.05.24 C N 109800536 A

权 利 要 求 书1/1页CN 109800536 A 1.一种基于Revit与Dynamo参数化隧道模型快速建模方法,其特征在于,包括以下步骤: S1、整理隧道的Excel数据源和族库数据,所述Excel数据源包括:隧道实际路线、桩号、三维点坐标、围岩级别、衬砌类型;族库数据内容包括:隧道衬砌族、排水系统族、通风照明系统族、附属设施族; S2、依据设计图纸,在Civil 3d创建设计线,导出设计线线坐标及高程数据以及设计线平面线型dwg文件,按照隧道施工工艺及纵断面创建衬砌分段数据表; S3、通过平曲线和竖曲线的参数化设计,建立真实的三维路线空间线:将路线文件输出为Landxml模式,通过Revit插件Extensions与Civil 3d进行交互,将三维路线导入Revit 中,通过Dynamo识别三维曲线进行后续设计; S4、通过Dynamo软件创建隧道节点包,所述隧道节点包包括: Spline from excel,该节点用于读取excel坐标信息,生成与之对应的三维路线曲线,并进行实时修改和调整; tangent and coordinate system,该节点用于生成三维曲线上的截面卡迪尔坐标体系,提供衬砌断面族文件定位的基础信息; spline and coordinate system分段与衬砌断面族定位,该节点用于根据参数数据的输入,对路线进行分段处理,并与相应的衬砌断面组文件形成一一对应关系; 分组分段放样sweep,该节点用于实现基于路线的断面放样; 分组分段融合loft,该节点用于实现不同衬砌断面件的放样融合; 实体剪切trim,该节点用于完成隧道主体的开洞和剪切; 隧道洞门及其他常规模型族文件定位,该节点用于常规模型族文件的放置和定位; 模型输出,该节点用于Dynamo与Revit数据的互通; S5、基于设计图纸对隧道不同衬砌类型的衬砌、边沟、路面的截面进行参数化轮廓线创建,建立合理的参数,实现模型的参数化驱动修改,将创建好的轮廓族按构件类型分别导入结构框架族、常规模型族,利用拉伸、放样融合命令功能创建好类型构件,并赋予相应的尺寸、高程、坐标参数; S6、基于S1-S5,利用Dynamo软件读取隧道的Excel基础数据源、隧道族库数据源后建立节点包文件,再结合Revit软件建立隧道BIM参数化模型;将隧道的Excel基础数据源表格中的坐标、高程等数据链接到Dynamo节点Spline from excel、tangent and coordinate system、spline and coordinate system分段与衬砌断面族定位中,再在将创建好的轮廓族按构件类型分别导入结构框架族、常规模型族链接到Dynamo中节点分组分段放样sweep、分组分段融合loft、实体剪切trim、隧道洞门及其他常规模型族文件定位中;最后使用Dynamo中节点模型输出创建隧道参数化模型。 2

数学建模方法详解种最常用算法

数学建模方法详解--三种最常用算法 一、层次分析法 层次分析法[1] (analytic hierarchy process,AHP)是美国著名的运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代初首先提出的一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法[2,3,4].该方法是社会、经济系统决策的有效工具,目前在工程计划、资源分配、方案 排序、政策制定、冲突问题、性能评价等方面都有广泛的应用. (一) 层次分析法的基本原理 层次分析法的核心问题是排序,包括递阶层次结构原理、测度原理和排序原理[5].下面分别予以介绍. 1.递阶层次结构原理 一个复杂的结构问题可以分解为它的组成部分或因素,即目标、准则、方案等.每一个因素称为元素.按照属性的不同把这 些元素分组形成互不相交的层次,上一层的元素对相邻的下一层的全部或部分元素起支配作用,形成按层次自上而下的逐层支配 关系.具有这种性质的层次称为递阶层次. 2.测度原理 决策就是要从一组已知的方案中选择理想方案,而理想方案一般是在一定的准则下通过使效用函数极大化而产生的.然而对 于社会、经济系统的决策模型来说,常常难以定量测度.因此,层次分析法的核心是决策模型中各因素的测度化.3.排序原理

层次分析法的排序问题,实质上是一组元素两两比较其重要性,计算元素相对重要性的测度问题.(二) 层次分析法的基本步骤 层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一致的[1] . 1.成对比较矩阵和权向量 为了能够尽可能地减少性质不同的诸因素相互比较的困难,提高结果的准确度.T .L .Saaty 等人的作法,一是不把所有因 素放在一起比较,而是两两相互对比,二是对比时采用相对尺度. 假设要比较某一层n 个因素n C C ,,1对上层一个因素O 的影响,每次取两个因素i C 和j C ,用ij a 表示i C 和j C 对O 的影响之比, 全部比较 结 果 可 用 成 对 比 较 阵 1 ,0,ij ij ji n n ij A a a a a 表示,A 称为正互反矩阵.一般地,如果一个正互反阵 A 满足: , ij jk ik a a a ,,1,2,,i j k n (1) 则A 称为一致性矩阵,简称一致阵.容易证明n 阶一致阵A 有下列性质: ①A 的秩为1,A 的唯一非零特征根为n ;②A 的任一列向量都是对应于特征根 n 的特征向量. 如果得到的成对比较阵是一致阵,自然应取对应于特征根n 的、归一化的特征向量(即分量之和为1)表示诸因素n C C ,, 1对 上层因素O 的权重,这个向量称为权向量.如果成对比较阵A 不是一致阵,但在不一致的容许范围内,用对应于A 最大特征根(记

目标检测中背景建模方法

目标检测中背景建模方法 2012-11-19 10:29 5451人阅读评论(0) 收藏举报 分类:运动检测(7) 背景建模或前景检测的算法主要有: 1. Single Gaussian (单高斯模型) Real-time tracking of the human body(人体的实时跟踪) 2. 混合高斯模型(Mixture of Gaussian Model) An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection (一种改进的自适应背景混合模型与阴影实时跟踪检测) 3. 滑动高斯平均(Running Gaussian average)---Single Gaussian Real-time tracking of the human body 对于单高斯和混合高斯估计大家都熟悉,这里不再累述(混合高斯在现有的背景建模算法中应该算是比较好的,很多新的算法或改进的算法都是基于它的一些原理的不同变体,但混合高斯算法的缺点是计算量相对比较大,速度偏慢,对光照敏感); 4. 码本(CodeBook) Real-time foreground–background segmentation using codebook model Real-time foreground-background segmentation using a modified(改进的)codebook model 对与Codebook算法,曾经做过实验,效果还可以,后来也有多种变体,没有进一步的进行研究,但算法对光照也敏感; 5. 自组织背景检测( SOBS-Self-organization background subtraction) A self-Organizing approach to background subtraction for+visual surveillance(背景减法的自组织方法+视觉监视) 对于自组织背景建模算法即SOBS算法,该算法对光照有一定的鲁棒性,但MAP的模型比输入图片大,计算量比较大,但是可以通过并行处理来解决算法的速度问题,可以进行尝试; 6. 样本一致性背景建模算法(SACON) sample consensus A consensus-based method for tracking A consensus-based method for tracking-Modelling background scenario(背景场景)and foreground appearance SACON-Background subtraction based on a robust consensus method SACON算法是基于统计的知识,代码实现过,并做过实验,效果还可以,但没有进一步的分析; 7. VIBE算法 ViBeA Universal Background Subtraction(一个通用的背景差方法) VIBE算法是B哥的一个大作,网上有现成的算法可用,但已申请了专利,用于做研究还是可以的,该算法速度非常快,计算量比较小,而且对噪声有一定的鲁棒性,检测效果不错;VIBE算法的详细版解释https://www.wendangku.net/doc/5812994301.html,/stellar0/article/details/8777283

数学建模常用的十种解题方法

数学建模常用的十种解题方法 摘要 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言,把它表述为数学式子,也就是数学模型,然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题,并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。数学建模的十种常用方法有蒙特卡罗算法;数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法;解决线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题的数学规划算法;图论算法;动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法;最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法;网格算法和穷举法;一些连续离散化方法;数值分析算法;图象处理算法。 关键词:数学建模;蒙特卡罗算法;数据处理算法;数学规划算法;图论算法 一、蒙特卡罗算法 蒙特卡罗算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法。在工程、通讯、金融等技术问题中, 实验数据很难获取, 或实验数据的获取需耗费很多的人力、物力, 对此, 用计算机随机模拟就是最简单、经济、实用的方法; 此外, 对一些复杂的计算问题, 如非线性议程组求解、最优化、积分微分方程及一些偏微分方程的解⑿, 蒙特卡罗方法也是非常有效的。 一般情况下, 蒙特卜罗算法在二重积分中用均匀随机数计算积分比较简单, 但精度不太理想。通过方差分析, 论证了利用有利随机数, 可以使积分计算的精度达到最优。本文给出算例, 并用MA TA LA B 实现。 1蒙特卡罗计算重积分的最简算法-------均匀随机数法 二重积分的蒙特卡罗方法(均匀随机数) 实际计算中常常要遇到如()dxdy y x f D ??,的二重积分, 也常常发现许多时候被积函数的原函数很难求出, 或者原函数根本就不是初等函数, 对于这样的重积分, 可以设计一种蒙特卡罗的方法计算。 定理 1 )1( 设式()y x f ,区域 D 上的有界函数, 用均匀随机数计算()??D dxdy y x f ,的方法: (l) 取一个包含D 的矩形区域Ω,a ≦x ≦b, c ≦y ≦d , 其面积A =(b 一a) (d 一c) ; ()j i y x ,,i=1,…,n 在Ω上的均匀分布随机数列,不妨设()j i y x ,, j=1,…k 为落在D 中的k 个随机数, 则n 充分大时, 有

数据建模目前有两种比较通用的方式

数据建模目前有两种比较通用的方式1983年,数学建模作为一门独立的课程进入我国高等学校,在清华大学首次开设。1987年高等教育出版社出版了国内第一本《数学模型》教材。20多年来,数学建模工作发展的非常快,许多高校相继开设了数学建模课程,我国从1989年起参加美国数学建模竞赛,1992年国家教委高教司提出在全国普通高等学校开展数学建模竞赛,旨在“培养学生解决实际问题的能力和创新精神,全面提高学生的综合素质”。近年来,数学模型和数学建模这两个术语使用的频率越来越高,而数学模型和数学建模也被广泛地应用于其他学科和社会的各个领域。本文主要介绍了数学建模中常用的方法。 一、数学建模的相关概念 原型就是人们在社会实践中所关心和研究的现实世界中的事物或对象。模型是指为了某个特定目的将原型所具有的本质属性的某一部分信息经过简化、提炼而构造的原型替代物。一个原型,为了不同的目的可以有多种不同的模型。数学模型是指对于现实世界的某一特定对象,为了某个特定目的,进行一些必要的抽象、简化和假设,借助数学语言,运用数学工具建立起来的一个数学结构。 数学建模是指对特定的客观对象建立数学模型的过程,是现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示,常常是形象化的或符号的表示,是构造刻画客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。 二、教学模型的分类 数学模型从不同的角度可以分成不同的类型,从数学的角度,按建立模型的数学方法主要分为以下几种模型:几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。 三、数学建模的常用方法 1.类比法 数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后,用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题,而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上,通过联想、归纳对各因素进行分析,并且与已知模型比较,把未知关系化为已知关系,

数学建模的基本步骤

数学建模的基本步骤 一、数学建模题目 1)以社会,经济,管理,环境,自然现象等现代科学中出现的新问题为背景,一般都有一个比较确切的现实问题。 2)给出若干假设条件: 1. 只有过程、规则等定性假设; 2. 给出若干实测或统计数据; 3. 给出若干参数或图形等。 根据问题要求给出问题的优化解决方案或预测结果等。根据问题要求题目一般可分为优化问题、统计问题或者二者结合的统计优化问题,优化问题一般需要对问题进行优化求解找出最优或近似最优方案,统计问题一般具有大量的数据需要处理,寻找一个好的处理方法非常重要。 二、建模思路方法 1、机理分析根据问题的要求、限制条件、规则假设建立规划模型,寻找合适的寻优算法进行求解或利用比例分析、代数方法、微分方程等分析方法从基本物理规律以及给出的资料数据来推导出变量之间函数关系。 2、数据分析法对大量的观测数据进行统计分析,寻求规律建立数学模型,采用的分析方法一般有: 1). 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式。 2). 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据,又称为过程统计方法。 3)、多元统计分析(聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析)。 3、计算机仿真(又称统计估计方法):根据实际问题的要求由计算机产生随机变量对动态行为进行比较逼真的模仿,观察在某种规则限制下的仿真结果(如蒙特卡罗模拟)。 三、模型求解: 模型建好了,模型的求解也是一个重要的方面,一个好的求解算法与一个合

适的求解软件的选择至关重要,常用求解软件有matlab,mathematica,lingo,lindo,spss,sas等数学软件以及c/c++等编程工具。 Lingo、lindo一般用于优化问题的求解,spss,sas一般用于统计问题的求解,matlab,mathematica功能较为综合,分别擅长数值运算与符号运算。 常用算法有:数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法,通常使用spss、sas、Matlab作为工具. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划、动态规划等通常使用Lindo、Lingo,Matlab软件。 图论算法,、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法, 模拟退火法、神经网络、遗传算法。 四、自学能力和查找资料文献的能力: 建模过程中资料的查找也具有相当重要的作用,在现行方案不令人满意或难以进展时,一个合适的资料往往会令人豁然开朗。常用文献资料查找中文网站:CNKI、VIP、万方。 五、论文结构: 0、摘要 1、问题的重述,背景分析 2、问题的分析 3、模型的假设,符号说明 4、模型的建立(局部问题分析,公式推导,基本模型,最终模型等) 5、模型的求解 6、模型检验:模型的结果分析与检验,误差分析 7、模型评价:优缺点,模型的推广与改进 8、参考文献 9、附录 六、需要重视的问题 数学建模的所有工作最终都要通过论文来体现,因此论文的写法至关重要:

融合光流速度与背景建模的目标检测方法_张水发

第16卷 第2期2011年2月 中国图象图形学报J o u r n a l o f I m a g e a n d G r a p h i c s V o l .16,N o .2 F e b .,2011 中图法分类号:T P 391.41 文献标志码:A 文章编号:1006-8961(2011)02-0236-08 论文索引信息:张水发,张文生,丁欢,杨柳.融合光流速度与背景建模的目标检测方法[J ].中国图象图形学报,2011,16(2):236-243 收稿日期:2009-09-08;修回日期:2009-12-11 基金项目:国家基础研究发展计划项目(973)(2004C B 318103);国家高技术研究发展计划项目(863)(2007A A 012138578);国家自然科学基金项目(60033020);中国科学院海外杰出人才研究计划项目(06S 3011S 01);软件工程国家重点实验室开放基金支持项目(S K L S E 2008-07-19)。 第一作者简介:张水发(1985— ),男。现为中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室模式识别与智能系统专业硕士研究生,主要研究方向为图像处理、行为识别。E -m a i l :z h a n g s f 85@g m a i l .c o m 。 融合光流速度与背景建模的目标检测方法 张水发,张文生,丁欢,杨柳 (中国科学院自动化研究所,北京 100190) 摘 要:为了克服传统基于像素的背景建模方法不能很好地描述背景运动的问题,提出了一种融合光流速度与背景建模的目标检测方法。结合像素的灰度信息、空间信息和时间信息计算出每个像素的光流速度,利用光流速度在时间域上的统计信息为背景建立光流速度场模型。利用建立的背景模型快速、准确地实现运动目标的检测。实验结果表明,融合光流速度的背景建模方法能有效地描述背景的运动,显著降低运动背景产生的噪音,鲁棒地实现运动目标检测。 关键词:背景建模;光流法;目标检测;混合高斯 B a c k g r o u n d m o d e l i n g a n do b j e c t d e t e c t i n g b a s e d o n o p t i c a l f l o wv e l o c i t y f i e l d Z h a n g S h u i f a ,Z h a n g W e n s h e n g ,D i n g H u a n ,Y a n g L i u (I n s t i t u t e o f A u t o m a t i o n ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100190C h i n a ) A b s t r a c t :T h e t r a d i t i o n a l p i x e l -b a s e d b a c k g r o u n d m o d e l c a n n o t r e p r e s e n t t h e b a c k g r o u n dm o t i o n e f f i c i e n t l y .I n t h i s p a p e r ,an o v e l s t r a t e g y i s p r o p o s e d t o m o d e l b a c k g r o u n da n d t r a c km o v i n g o b j e c t s b a s e d o n o p t i c a l f l o wv e l o c i t y f i e l d .S t a t i s t i c s o n i n t e n s i t y ,s p a t i a l a n dt e m p o r a l i n f o r m a t i o no f p i x e l sa r ee x t r a c t e dt og e n e r a t et h eo p t i c a l f l o wf i e l d ,w h i c hi su s e dt o f o r m u l a t ean o v e lb a c k g r o u n dm o d e l f o rt r a c k i n gm o v i n go b j e c t se f f i c i e n t l ya n d e x a c t l y .T h i so p t i c a l -f l o w -f i e l d -b a s e d s t r a t e g y c a n r e d u c e n o i s e g e n e r a t e db y b a c k g r o u n dm o t i o n s i g n i f i c a n t l y a n d t r a c k m o v i n g o b j e c t s r o b u s t l y ,a s i l l u s t r a t e d i n o u r e x p e r i m e n t s .K e y w o r d s :b a c k g r o u n d m o d e l i n g ;o p t i c a l f l o w ;o b j e c t d e t e c t i n g ;m i x t u r e o f G a u s s 0 引 言 运动目标检测是从图像序列中提取运动目标,有效分割运动目标对目标的分类、跟踪及行为理解等后期处理具有非常重要的意义。由于实际场景中,背景受光照、天气或其他因素影响,并不能保证完全静止,导致背景物体以及前景物体的运动同时 存在于待检测图片中,使运动目标检测成为一项相 当困难的工作,成为目前计算机视觉和图像理解研究的难点和热点问题之一。 背景减除法[1-6] 是目前最常用的运动目标检测 方法,通过对背景的学习得到背景模型,通过当前帧与背景模型比较,将不符合背景模型分布的部分判定为运动目标。理想情况下,背景完全静止,可表示为一帧背景图像;但大多数情况下,由于边缘像素抖

数学建模常用方法

数学建模常用方法 建模常用算法,仅供参考: 1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必 用的方法) 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具) 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通 常使用L i n d o、L i n g o软件实现) 4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备) 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中) 6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用) 7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种 暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具) 8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计 算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的) 9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用) 10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文 中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理) 一、在数学建模中常用的方法: 1.类比法 2.二分法 3.量纲分析法 4.差分法 5.变分法 6.图论法 7.层次分析法 8.数据拟合法 9.回归分析法 10.数学规划(线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划) 11.机理分析 12.排队方法

常见的目标检测中的背景建模方法漫谈

常见的目标检测中的背景建模方法漫谈 最近一直在做前景检测方面的研究,刚开始主要是做一些工程性的应用,为了解决工程方面的问题,下了不少功夫,也看了不少最近国内外的文章。一直想做个总结,拖着拖着,终究却写成这篇极不成功的总结。 背景建模或前景检测的算法主要有: 1. Single Gaussian (单高斯模型) Real-time tracking of the human body 2. 混合高斯模型(Mixture of Gaussian Model) An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection 3. 滑动高斯平均(Running Gaussian average)---Single Gaussian Real-time tracking of the human body 4. 码本 (CodeBook) Real-time foreground–background segmentation using codebook model Real-time foreground-background segmentation using a modified codebook model 5. 自组织背景检测( SOBS-Self-organization background subtraction) A self-Organizing approach to background subtraction for+visual surveillance 6. 样本一致性背景建模算法 (SACON) A consensus-based method for tracking A consensus-based method for tracking-Modelling background scenario and foreground appearance SACON-Background subtraction based on a robust consensus method 7. VIBE算法 vibe ViBe-A Universal Background Subtraction 8. 基于颜色信息的背景建模方法(Color) A statistical approach for real-time robust background subtraction and shadow detection 9. 统计平均法

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