Qualcomm_Snapdragon_VR_SDK SvrPlugin脚本简介(5)

在SvrPlugin中提供了两个虚方法动态设置当前的VR模式

  public virtual void SetTrackingMode(TrackingMode mode) { }
  public virtual int GetTrackingMode() { return 0; }

方法SetTrackingMode为设置当前的VR模式,GetTrackingMode为获取当前的VR模式。

这两个方法会在子类SvrPluginAndroid以及SvrPluginWin中重写,具体的重写代码如下:

SvrpluginAndroid:

 public override void SetTrackingMode(TrackingMode mode)
    {
        SvrSetTrackingModeEventData((int)mode);
		IssueEvent (RenderEvent.SetTrackingMode);
    }
    public override int GetTrackingMode()
    {
        return SvrGetTrackingMode();
    }

SvrPluginWin中并未重写这两个方法,因此获取SvrPluginWin脚本中的两个方法默认调用了SvrPlugin基类中的方法。

具体SvrPluginAndroid脚本中两个方法的实现会在后面的方法中进行介绍。

此外SvrPlugin中还定义了一个结构体类型:

 public struct ViewFrustum
    {
        public float left;           //!< Left Plane of Frustum
        public float right;          //!< Right Plane of Frustum
        public float top;            //!< Top Plane of Frustum
        public float bottom;         //!< Bottom Plane of Frustum

        public float near;           //!< Near Plane of Frustum
        public float far;            //!< Far Plane of Frustum (Arbitrary)
    }

ViewFrustum表示的是当前视窗体的数据值。这些数据值被应用在DeviceInfo的结构体当中:

public struct DeviceInfo
	{
		public int 		displayWidthPixels;
		public int    	displayHeightPixels;
		public float  	displayRefreshRateHz;
		public int    	targetEyeWidthPixels;
		public int    	targetEyeHeightPixels;
		public float  	targetFovXRad;
		public float  	targetFovYRad;
        public ViewFrustum targetFrustumLeft;
        public ViewFrustum targetFrustumRight;
	}

根据设备配置的不同读取当前设备的对应的SDK 视窗体数据。





基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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