全数字投影多媒体沙盘

AR-HUD增加的驾驶员视线追踪技术，可以实现人眼、HUD、道路始终保持三点一线，以实现其稳定性。而驾驶员无论是在体型、座椅高低调节等方面，都有所不同，所以，要实现将驾驶员视线追踪和HUD显示，对于算法和能力来说，都有很大的挑战。

第一，尽可能不让建筑模型放置在室外,猛烈的太阳经过日积月累的扫射必会将建筑模型的内部结构晒变化，到时，建筑模型也就毁了。

传统HUD技术通常在微型显示屏上生成图像，然后投影到固定的焦点平面上，这种技术光损率太高，在光线传播过程中通常会浪费90%光源，不仅功耗更高而且发热量还会大一些。激光HUD是将图像直接生成在挡风玻璃上，而不是PGU里。因此激光HUD具备无与伦比的性能和效率优势。比如FOV，顶级AR-HUD的FOV仅10X5°，而激光HUD可以达到180度。对比度和亮度方面，激光更是具备压倒性的优势，分辨率方面，可以做到4K级的分辨率，DLP或TFT要做到的话，成本会高出激光不少。光机引擎方面，采用MEMS扫描的光机引擎体积非常小，远低于DLP或TFT-LCD。捷豹路虎（就是Envisics供应的）和日本先锋在2014年曾经推出过激光HUD，限于当时的技术条件，AR全息技术当时远未达实用地步，传统HUD完全无法发挥激光HUD的优势。如今AR全息已经成熟。激光HUD差不多是公认的未来方向。日本企业尤其积极，矢崎、ALPS阿尔派、松下、瑞萨、理光、先锋、电装都有不少激光HUD专利和相关产品。其最大缺点是成本太高，当然了，成本是可以降低的。还有一个缺点是激光二极管发热量大，可能需要水冷。

紧接此定义，《SE愿景2020》有如下解释：MBSE是向以模型为中心的一系列方法转变这一长期趋势的一部分，这些方法被应用于机械、电子和软件等工程领域，以期望取代原来系统工程师们所擅长的以文档为中心的方法，并通过完全融入系统工程过程来影响未来系统工程的实践。

我认为其实这种模拟，无论是哪种模型，都是指向设计架构的模拟，而不是模仿其原型。和图纸、模型、扫描一样——作为一种结构的再现与抽离，它既不是为了复刻某一种既有的原型，而是通过概念的转换生成新的事物。充分研究和提炼这些规则，也是为了设计而做的准备。

当我听说伯纳黛特要成为一部电影时，我很兴奋。每当我在Twitter上分享其进展的消息时，其他建筑界的女性也都很兴奋。伯纳黛特对我们所有人都意味着什么。但是什么？

卫星遥感影象的色彩，经过合理的波段组合和时相选取，可以模拟实地景观，如同身临其境。

传统的实体沙盘只能在固定的比例下向参观者展示，参观者无法走进沙盘模型中，而模型中央内容往往会被周围的模型阻挡视线，让参观者无法了解沙盘的完整信息内容；

来自维基百科，通过同行评审的Springer期刊，机器学习：

在传统电子沙盘的基础上，通过计算机多媒体控制技术，控制声音，视频等同步显示，既可通过遥控、手控、感应式控制，也可以通过多媒体控制;既可数码显示、单点显示、组合显示、动态显示等，具有操作灵活、简单、便于维护和修改等特点。

考虑到这个“奔放狂野”的艺术机构怪异的建筑造型，设计师决定通过一个详细的剖切模型来表达建筑内部，使人们放下心来，了解狂野外表之下内部空间设计的逻辑。

所谓投影沙盘就是以计算机技术为核心的现代高科技手段生成逼真的三维图像模型，借助投影显示设备或其他显示设备把计算机上的三维或四维图形图像模型显示到台面上。

一些规模比较大的小区中，沙盘模型上都会标明楼栋号，方便购房者区分建筑主体和周边的配套。首先购房者要根据建筑主体来判断小区的规模大小，其次购房者在观察沙盘模型的时候要注意楼栋的建筑设计上是否存在问题，比如楼栋的各个结构拼接处有没有打磨和接缝的痕迹，观察这些建筑是否完全按照施工图或CAD来实施。

日本曾经有这个历史机会超越这一切，但他们压根儿就没想过要做这些事情。历史不会是碰运气，一个民族的历史机遇同样只垂青于有准备的头脑。

(1) 首先，系统工程和MBSE的应用领域从人工物理系统（类似于我们常说的技术系统）向人工抽象系统（如商业系统、法律、政治等）、进而向更广泛的人工系统和社会系统（图10）挺进，开始关注社会、经济、生态环境等人类可持续发展的重大议题，正在成为新一轮科技革命和产业革命所导向的智能社会所需的若干基础设施（如物联网、赛博物理系统、智能制造、正向设计和增材制造等先进设计制造一体化技术等）的关键使能技术。

随着5G时代到来，人工智能(AI)、机器学习与5G相关技术逐步进入各个产业，尤其工业领域，进一步让工业4.0旨在打造自动化工厂，更加智能化，促进『智能智造』进一步的实践。

同年，谷歌在CPVR 2019上首次发布了在线即时手部追踪工具，供开发者们研究探索。据称，这种方法可以通过机器实现高保真的手部和手指追踪，仅从一帧图像就可以推断出手部的21个三维“关键点”。谷歌研究工程师Valentin Bazarevsky表示，谷歌未来的研究计划将放在手部追踪方面，探索更强大和更稳定的追踪功能，并希望扩充可以检测到的手势数量。

针对户外环境干扰多和建筑物外轮廓明显等特点，本文构建了混合跟踪技术，即将基于移动设备GNSS的定位信息和陀螺仪姿态信息作为增强现实的主要融合匹配项，利用计算机视觉跟踪技术对建筑物外轮廓边缘跟踪作为辅助修正项的图像注册方法。