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点渲染方式对量化点云主观质量的影响及算法优化
1
作者
陈章
尹宇杰
+1 位作者
冯芸
万帅
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期32-40,共9页
为探究点渲染方式对量化点云主观质量的影响并优化渲染算法,设计了不同基础几何体类型和渲染半径计算方式的点云主观质量评价实验。通过威尔科克森符号秩检验和双独立样本T检验,分析了基础几何体类型和最近邻渲染算法对几何和属性量化...
为探究点渲染方式对量化点云主观质量的影响并优化渲染算法,设计了不同基础几何体类型和渲染半径计算方式的点云主观质量评价实验。通过威尔科克森符号秩检验和双独立样本T检验,分析了基础几何体类型和最近邻渲染算法对几何和属性量化失真点云主观质量的影响。实验结果表明:基础几何体类型由于混叠程度不同而对主观质量影响不同,基础几何体混叠面积越大则主观质量越低;最近邻渲染算法对主观质量影响不显著,该算法减少了点云渲染后空洞的产生,却增大了混叠程度。在属性失真较小时,最近邻渲染算法效果优于渲染半径固定算法;在属性失真较大时,则劣于渲染半径固定的算法。结合主观实验结果,建立了混叠、空洞失真和基础几何体渲染半径的数学模型,在几何量化采用八叉树剪枝的基础上,通过空间相似性对模型参数进行简化并求解,提出一种利用几何量化参数计算基础几何体渲染半径的算法。与最近邻渲染算法相比,所提算法节省了52%的时间复杂度,渲染点云峰值信噪比提升了12.3%,主观质量分数提升了0.5。研究减少了计算资源,提高了渲染效率,可为渲染器的设计和优化提供参考。
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关键词
点云
质量评价
主观实验
点渲染
量化失真
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职称材料
离散四水库问题基准下基于n步Q-learning的水库群优化调度
被引量：
5
2
作者
胡鹤轩
钱泽宇
+1 位作者
胡强
张晔
《中国水利水电科学研究院学报（中英文）》
北大核心
2023年第2期138-147,共10页
水库优化调度问题是一个具有马尔可夫性的优化问题。强化学习是目前解决马尔可夫决策过程问题的研究热点,其在解决单个水库优化调度问题上表现优异,但水库群系统的复杂性为强化学习的应用带来困难。针对复杂的水库群优化调度问题,提出...
水库优化调度问题是一个具有马尔可夫性的优化问题。强化学习是目前解决马尔可夫决策过程问题的研究热点,其在解决单个水库优化调度问题上表现优异,但水库群系统的复杂性为强化学习的应用带来困难。针对复杂的水库群优化调度问题,提出一种离散四水库问题基准下基于n步Q-learning的水库群优化调度方法。该算法基于n步Q-learning算法,对离散四水库问题基准构建一种水库群优化调度的强化学习模型,通过探索经验优化,最终生成水库群最优调度方案。试验分析结果表明,当有足够的探索经验进行学习时,结合惩罚函数的一步Q-learning算法能够达到理论上的最优解。用可行方向法取代惩罚函数实现约束,依据离散四水库问题基准约束建立时刻可行状态表和时刻状态可选动作哈希表,有效的对状态动作空间进行降维,使算法大幅度缩短优化时间。不同的探索策略决定探索经验的有效性,从而决定优化效率,尤其对于复杂的水库群优化调度问题,提出了一种改进的ε-greedy策略,并与传统的ε-greedy、置信区间上限UCB、Boltzmann探索三种策略进行对比,验证了其有效性,在其基础上引入n步回报改进为n步Q-learning,确定合适的n步和学习率等超参数,进一步改进算法优化效率。
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关键词
水库优化调度
强化学习
Q学习
惩罚函数
可行方向法
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职称材料
题名
点渲染方式对量化点云主观质量的影响及算法优化
1
作者
陈章
尹宇杰
冯芸
万帅
机构
西北工业
大学
电子
信息
学院
河海大学信息学部计算机与信息学院
皇家墨尔本理工
大学
工程
学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期32-40,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62171353)
国家自然科学基金资助项目(62101409)。
文摘
为探究点渲染方式对量化点云主观质量的影响并优化渲染算法,设计了不同基础几何体类型和渲染半径计算方式的点云主观质量评价实验。通过威尔科克森符号秩检验和双独立样本T检验,分析了基础几何体类型和最近邻渲染算法对几何和属性量化失真点云主观质量的影响。实验结果表明:基础几何体类型由于混叠程度不同而对主观质量影响不同,基础几何体混叠面积越大则主观质量越低;最近邻渲染算法对主观质量影响不显著,该算法减少了点云渲染后空洞的产生,却增大了混叠程度。在属性失真较小时,最近邻渲染算法效果优于渲染半径固定算法;在属性失真较大时,则劣于渲染半径固定的算法。结合主观实验结果,建立了混叠、空洞失真和基础几何体渲染半径的数学模型,在几何量化采用八叉树剪枝的基础上,通过空间相似性对模型参数进行简化并求解,提出一种利用几何量化参数计算基础几何体渲染半径的算法。与最近邻渲染算法相比,所提算法节省了52%的时间复杂度,渲染点云峰值信噪比提升了12.3%,主观质量分数提升了0.5。研究减少了计算资源,提高了渲染效率,可为渲染器的设计和优化提供参考。
关键词
点云
质量评价
主观实验
点渲染
量化失真
Keywords
point clouds
quality evaluation
subjective experiments
point-based rendering
quantization distortion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
离散四水库问题基准下基于n步Q-learning的水库群优化调度
被引量：
5
2
作者
胡鹤轩
钱泽宇
胡强
张晔
机构
河海大学
水利部水利大数据重点实验室
河海大学信息学部计算机与信息学院
西藏农牧
学院
电气工程
学院
出处
《中国水利水电科学研究院学报（中英文）》
北大核心
2023年第2期138-147,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0407904)。
文摘
水库优化调度问题是一个具有马尔可夫性的优化问题。强化学习是目前解决马尔可夫决策过程问题的研究热点,其在解决单个水库优化调度问题上表现优异,但水库群系统的复杂性为强化学习的应用带来困难。针对复杂的水库群优化调度问题,提出一种离散四水库问题基准下基于n步Q-learning的水库群优化调度方法。该算法基于n步Q-learning算法,对离散四水库问题基准构建一种水库群优化调度的强化学习模型,通过探索经验优化,最终生成水库群最优调度方案。试验分析结果表明,当有足够的探索经验进行学习时,结合惩罚函数的一步Q-learning算法能够达到理论上的最优解。用可行方向法取代惩罚函数实现约束,依据离散四水库问题基准约束建立时刻可行状态表和时刻状态可选动作哈希表,有效的对状态动作空间进行降维,使算法大幅度缩短优化时间。不同的探索策略决定探索经验的有效性,从而决定优化效率,尤其对于复杂的水库群优化调度问题,提出了一种改进的ε-greedy策略,并与传统的ε-greedy、置信区间上限UCB、Boltzmann探索三种策略进行对比,验证了其有效性,在其基础上引入n步回报改进为n步Q-learning,确定合适的n步和学习率等超参数,进一步改进算法优化效率。
关键词
水库优化调度
强化学习
Q学习
惩罚函数
可行方向法
Keywords
reservoir optimal operation
reinforcement learning
Q-learning algorithm
penalty function
method of feasible direction
分类号
TV697.1 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
点渲染方式对量化点云主观质量的影响及算法优化
陈章
尹宇杰
冯芸
万帅
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
离散四水库问题基准下基于n步Q-learning的水库群优化调度
胡鹤轩
钱泽宇
胡强
张晔
《中国水利水电科学研究院学报（中英文）》
北大核心
2023
5
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职称材料
已选择
0
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