产品详细介绍                Previzion虚拟预览拍摄系统     北京欧雷新宇动画公司是Previzion虚拟预览拍摄系的代理商。 虚拟摄影棚系统是在摄影棚内通过摄影机采集绿幕前的表演作为前景视频信号，同时安装在摄影机上的定位跟踪系统实时获取摄影机的位置和姿态信息，将这些信息传送到实时抠像合成图形工作站，工作站将位置和姿态信息匹配给虚拟摄影机，实时渲染生成相对应的虚拟背景，同时将绿幕为背景拍摄的前景视频进行抠像经延时处理后与图形工作站渲染生成的三维背景同步时序工作与合成，实时产生一路合成后的视频图像信号输出。虚拟摄影棚强调实时性，演员现场的表演与计算机生成的三维场景能实时合成，这现场实时合成的画面可以及时地反馈给导演、摄影师和演员，以帮助摄影师调整拍摄、帮助演员调整表演动作。     Previzion虚拟预览拍摄系统的关键技术主要有：摄影棚坐标勘定、摄影机实时定位追踪、镜头校准、蓝绿幕拍摄、实时抠像与合成、虚拟场景制作与角色动画、实时渲染引擎等。真实摄影机拍摄画面与虚拟背景同步运动，使演员的表演能够深入到虚拟的三维场景中，并可与其中的虚拟对象交互。虚拟摄影棚的背景是通过三维软件生成，背景图像的生成是依据真实摄影机的空间位置、运动参数、镜头及感光方式等，以保证前景和背景的正常的三维透视关系、光学效果、运动速度等完全相同，达到两者完美无缺的融合。 一、Previzion的主要构成  1. 便携式系统主机 为了达到绿幕拍摄实时抠像的前景与虚拟制作的背景完美匹配，要求虚拟环境中的虚拟摄影机位置、角度和畸变都与实拍摄影机姿态及参数设置完全一致，否则虚拟的 CG 背景将无法做到与实拍的前景在透视关系上保持实时匹配，会让前景看上去像是漂浮不定的，无法实现影视特效合成所需要的效果。所以获取这些位置和姿态信息的传感器至关重要 2.光学定位传感器  3.AirTrack 惯性定位传感器      传感器采集到的数据连同前景视频通过高保真的电缆束传递至信号转换器，将各种信号数据转换分配给主机和相应的各应用处理单元。      Previzion虚拟预览拍摄系统采用光学测量原理进行虚拟摄影棚坐标系统的勘测与标定。在摄影棚顶部需要安装一系列特殊设计的图形标板，这些标板上每个圆形图案都有唯一的独立编号，圆形图案可通过图像处理技术被识别，光学定位传感器通过识别这些固定的图标计算自身的位置。  4.跟踪图标（光学定位标）位置标定系统   5.镜头标定系统 为了使前景与背景在拍摄畸变上可以无缝融合，需要把实拍摄影机的镜头畸变特性也传递给虚拟摄影机，Lightcraft Previzion 的镜头标定系统提供了一整套完善准确的方法。     Previzion系统数据流程图   三．Previzion虚拟预览拍摄系统应用及优势 1. 可视化预览     利用简单的道具和非明星演员得到关键镜头的预览画面，有助于导演对照画面进行再创作、拟定拍摄中复杂技术解决方案，从而提高效率； 2．现场提供实时的预合成画面    利用这个系统可以解决很多技术问题，比如：--摄像机的位置，镜头运动，焦距控制多，构图，场景应布置，灯光等； -- 在哪里、如何加特效， -- 指导演员相对虚拟场景和虚拟角色的运动等， -- 导演也可以利用预合成画面更直观地与包括摄影、演员、灯光包括后期等相关人员沟通。 现场就可以用预览结果进行编辑，导演在第一时间就可看到结果；在视效镜头拍摄中减少不确定因素，节省时间，保持导演对画面创作的控制。 3．精确记录每帧画面的各项相关信息虚拟摄影棚系统在拍摄的同时，精确采集记录了每帧画面的各项相关信息（摄像机参数、位置运动数据等），以及该画面中虚拟元素的位置运动数据（这些数据能够降低后期制作中的运动拟合的工作量，大大提高后期制作的效率）在虚拟摄影棚，不仅导演可以看到与最终镜头一致的合成好的预览画面，同时拍摄现场里摄像机的运动跟镜头数据都会被同步的记录下来。导演即可以根据看到的预览画面，进一步判断是否需要重拍，也可以在确认这一条拍摄通过的同时把所有数据和预览画面交给后期做精加工。 4．利用虚拟环境取代现场拍摄 利用虚拟场景替代实景拍摄，可以不受现场环境限制，避免因反复外景拍摄而产生的演员时间协调、剧组经费等问题。在节省剧组的费用和时间的同时，虚拟场景的数字资产可以长期保存、重复利用。 1）可以使导演摆脱时间、空间及场景道具方面的限制，不需要搭建真实场景，节省了电影制片成本； 2）同时也是对传统布景的想象力解放，可提高影片的创造力和质量； 3）影片拍摄过程中制作的数字资产可以重复利用，可显著提高影片生产效率，缩短制作周期；   

虚拟仿真实验项目老师可以借助恒点团队定制开发，我们拥有200余项的项目建设经验，并有专门的项目策划对接跟进，可以将老师的认知实验上升到综合设计型实验，并全面冲刺探究探索型实验。这样的实验层次有助于拓展实验教学的广度和深度、延伸实验教学的时间和空间、提升实验教学的质量和水平，获得大量在线学生的学习认可。

      云幻科教虚拟学科实验室解决方案，根据国家课程标准中的实验要求，运用虚拟仿真技术构建虚拟学科实验室，构建高度仿真的虚拟实验环境和实验操作对象，学生可以自主选择不同实验，在虚拟的环境下进行实验观摩、模拟实验、拓展训练等操作，在虚拟实验的互动体验中更深入的学习知识。虚拟学科实验室由3D教育资源云平台与虚拟现实互动设备构成，优质丰富的教学资源与先进的教学设备联合打造优质的实验教学环境。 虚拟学科实验室的分类： 虚拟化学实验室：涵盖中学化学实验100多个，如中和反应、还原反应、二氧化碳的性质、镁在空气中的燃烧等 虚拟物理实验室：涵盖中学物理实验接近200个，如摩擦力、压力、浮力、光的折射等 虚拟生物实验室：涵盖中学生物实验80多个，如动植物细胞、细菌、光合作用等。 虚拟生物实验室：涵盖中学生物实验80多个，如动植物细胞、细菌、光合作用等。 方案特点： 交互式操作，培养实践动手能力 实验素材丰富，为探索提供多种选择 虚拟实验器材，节省资源损耗 正确操作指引，规避实验风险

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：本发明提供了一种高速列车轮对的建模方法，涉及高速列车的数字化设计与制造技术领域。模型的信息集成和管理对缩短响应市场时间、提高设计效率是企业希望解决的问题。通过对所述各元参数的分析和提取，构建高速列车轮对的各元参数设计模型；利用矢量阵列对高速列车轮对的各元参数设计模型进行描述，包括以下四个步骤：各元参数初始化、各元参数数组序列化、关系元参数转化为关系矩阵、环状多边形矢量阵列描述：结合高速列车轮对的各元参数设计模型的矢量化和阵列化描述，采用环状多边形数据结构构造高速列车轮对的矢量阵列；层级对象之间通过关系元参数将各个环状多边形矢量阵列形成高速列车轮对的矢量阵列描述。主要用于高速列车设计的建模。市场前景分析：高速列车技术领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

针对油品调合过程中的关键质量指标辛烷值（马达法和研究法）和雷德蒸汽压等调合规律的非线性，建立了预测准确，结构简洁的智能调合模型。由于实际工业生产过程中存在的干扰因素很多，调合模型输出值与成品油属性在线分析仪的检测值不可避免地要产生一定的偏差，为此开发了汽油调合模型的在线优化校正技术，使调合模型适应工业过程操作特性的变化和生产工况的迁移。在建立的调合模型基础上，开发了离线和在线优化技术。离线优化技术不需要企业进行管道改造和安装在线分析仪，可在一定范围内提高调合的成功率和降低调合成本。在线调合模式基于离线模式，可动态更新和优化调合配方，从而能够进一步提高调合成功率，降低调合成本，减少质量过剩。开发的优化技术还考虑了多种可能的现场生产模式：例如：管道调合，罐式调合，罐底油补偿模式等。已汽油调合软件ECUST_BLEND工作。成品汽油调合过程的建模、模拟与离线优化技术已经成功在金陵石化完成现场应用。其中汽油辛烷值调合效应模型，将汽油调合过程中组分油表现的非线性效应定量的描述出来，进而准确的对成品汽油的关键指标辛烷值作出预测，与传统的乙基模型对比表明所建模型精度提高了约1%。在调合模型基础上开发的离线优化技术，结合了成品油生产现场的特点，能够有效的考虑罐底油、直调组分、锰剂添加量、以及库存约束等现场情况。在实际应用过程中，所完成的汽油调合工作全部一次达到国III标准。通过与传统的手调方式进行比较，优化后配方提高了一次汽油调合的成功率，稳定了汽油生产过程，并且降低了调合成本与质量过剩：质量过剩稳定在0.?以内，且研究法辛烷值在93.5-4.1之间波动。仅以离线优化为例，通过成本核算，每年的调合成本可减少1275万元左右。

针对油品调合过程中的关键质量指标辛烷值 (马达法和研究法) 和雷德蒸汽压等调合规律 的非线性，建立了预测准确、结构简洁的智能调合模型。由于实际工业生产过程中存在的干扰 因素很多，调合模型输出值与成品油属性在线分析仪的检测值不可避免地要产生一定的偏差， 为此开发了汽油调合模型的在线优化校正技术，使调合模型适应工业过程操作特性的变化和生 产工况的迁移。在建立的调合模型基础上，开发了离线和在线优化技术。离线优化技术不需要 企业进行管道改造和安装在线分析仪，可在一定范围内提高调合的成功率和降低调合成本。在 线调合模式基于离线模式，可动态更新和优化调合配方，从而能够进一步提高调合成功率，降 低调合成本，减少质量过剩。开发的优化技术还考虑了多种可能的现场生产模式。例如：管道 调合，罐式调合，罐底油补偿模式等。已汽油调合软件ECUST_BLEND工作。 成品汽油调合过程的建模、模拟与离线优化技术已经成功在金陵石化完成现场应用。其中 汽油辛烷值调合效应模型，将汽油调合过程中组分油表现的非线性效应定量的描述出来，进而 准确的对成品汽油的关键指标辛烷值作出预测，与传统的乙基模型对比表明所建模型精度提高 了约5%。在调合模型基础上开发的离线优化技术，结合了成品油生产现场的特点，能够有效 的考虑罐底油、直调组分、锰剂添加量、以及库存约束等现场情况。在实际应用过程中，所完 成的汽油调合工作全部一次达到国III标准。通过与传统的手调方式进行比较，优化后配方提 高了一次汽油调合的成功率，稳定了汽油生产过程，并且降低了调合成本与质量过剩，质量过 剩稳定在0.1以内，且研究法辛烷值在93.5-4.1之间波动。仅以离线优化为例，通过成本核算， 每年的调合成本可减少1275万元左右。

近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。

高精度物理建模和成像计算技术是一直是计算机图形学、计算机动画、科 学计算可视化、计算机辅助几何设计等领域的研究热点，近年来广泛应用在虚 拟现实、数字影视游戏、数字医疗与康复、仿生工程以及三维打印等领域。 本项目针对上述应用领域需求，开展以下几个方面的内容研究： 1）基于中间复形曲面的复杂形状逼近理论和方法； 2）基于代数曲面的高精度碰撞检测和距离计算； 3）基于中间复形网格的变形计算方法； 4）复杂拓扑物体受力分析、物体结构加固方法； 5）复杂拓扑形状的高精度绘制算法。 本项目旨在通过对上述内容的研究，为开发高度真实的三维虚拟手术模拟 系统、人体器官或软组织的高精度三维打印以及仿生装置的加工制造系统提供 51 理论和技术支持，以提升我国在上述领域的创新设计能力和国际竞争力。 本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2014.1-2018.12。