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申请/专利权人：陕西星辰时代科技发展有限公司
摘要：本发明涉及作战场景可视化生成技术领域，具体为一种自适应作战场景的可视化生成方法，包括以下步骤：S1，基于作战区域的建模，采用网格简化算法对区域进行处理，通过调用作战区域的多边形网格参数，进行几何形态的简化和调整，删除冗余顶点和边缘，合并相邻多边形面片，生成粗略模型。本发明采用网格简化算法处理作战区域，删除冗余顶点和边缘，合并相邻多边形面片，提高计算效率和处理速度。调用细分曲面技术对初始模型进行插值和重新分配，增强细节和精度，提升场景真实感。拉普拉斯平滑算法进一步优化模型，调整顶点位置，消除尖锐角和噪声，改善视觉效果和精确度。
主权项：1.一种自适应作战场景的可视化生成方法，其特征在于，包括以下步骤：基于作战区域的建模，采用网格简化算法对区域进行处理，通过调用作战区域的多边形网格参数，进行几何形态的简化和调整，删除冗余顶点和边缘，合并相邻多边形面片，生成粗略模型；基于所述粗略模型，进行细化处理，通过调用细分曲面技术，将初始模型的顶点和边进行插值和重新分配，增加模型的顶点和边的数量，形成多边形网格结构，得到细化模型；基于所述细化模型，进行优化处理，通过调用拉普拉斯平滑算法，对模型顶点进行迭代调整，计算每个顶点的邻域顶点位置，将顶点位置移向其邻域顶点的平均位置，消除网格中的尖锐角和噪声，得到优化模型；基于所述优化模型，进行跨域知识迁移，调用预训练模型和微调技术，将预训练模型的权重加载到新的模型架构中，采用作战场景数据进行微调训练，调整模型的参数匹配新任务，获取迁移模型；基于所述迁移模型，进行稀疏矩阵分解，构建稀疏矩阵表示作战场景数据，通过非负矩阵分解技术，将稀疏矩阵分解为基础特征矩阵和组合权重矩阵，优化计算复杂度，利用分解后的稀疏矩阵重构出具有关键特征的作战场景数据，得到重构场景数据。
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权利要求：
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