Collision detection of virtual plant based on bounding volume hierarchy: A case study on virtual wheat
Notice bibliographique
Résumé
Visualization of simulated crop growth and development is of significant interest to crop research and production. This study aims to address the phenomenon of organs cross-drawing by developing a method of collision detection for improving vivid 3D visualizations of virtual wheat crops. First, the triangular data of leaves are generated with the tessellation of non-uniform rational B-splines surfaces. Second, the bounding volumes (BVs) and bounding volume hierarchies (BVHs) of leaves are constructed based on the leaf morphological characteristics and the collision detection of two leaves are performed using the Separating Axis Theorem. Third, the detecting effect of the above method is compared with the methods of traditional BVHs, Axis-Aligned Bounding Box (AABB) tree, and Oriented Bounding Box (OBB) tree. Finally, the BVs of other organs (ear, stem, and leaf sheath) in virtual wheat plant are constructed based on their geometric morphology, and the collision detections are conducted at the organ, individual and population scales. The results indicate that the collision detection method developed in this study can accurately detect collisions between organs, especially at the plant canopy level with high collision frequency. This collision detection-based virtual crop visualization method could reduce the phenomenon of organs cross-drawing effectively and enhance the reality of visualizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».