Qualcomm_Snapdragon_VR_SDK SvrPluginAndroid脚本简介(3)

SvrPluginAndroid SDK 方法详解
本文详细介绍了SvrPluginAndroid SDK中几个关键方法的功能及其使用方式,包括设置VR运行模式、调整性能等级、获取预测姿态等。

本文将继续介绍SvrPluginAndroid中调用的SDK中dll方法及作用:

[DllImport("svrplugin")]
private static extern void SvrSetTrackingModeEventData(int mode);

[DllImport("svrplugin")]
private static extern void SvrSetPerformanceLevelsEventData(int newCpuPerfLevel, int newGpuPerfLevel);

在这段代码中方法SvrSetTrackingModeEventData的作用在上一篇文章中已经提到,是设置底层SDK的VR运行模式。

其中mode的值分为3Dof和6Dof两种。


而方法SvrSetPerformanceLevelsEventData的作用是设置SDK中VR模式运行过程中的CPU和GPU的运行等级,具体的使用在前面的文章中也已经介绍了。

    [DllImport("svrplugin")]
	private static extern int SvrGetPredictedPose(ref float rx,
	                                               ref float ry,
	                                               ref float rz,
	                                               ref float rw,
							ref float px,
						        ref float py,
							ref float pz,
                                                   int frameIndex);

方法SvrGetPredictedPose的作用是从SDK底层中读取当前头部的位置和朝向信息。

返回值int如果是1表示当前读取头部数据正常,如果返回为0代表当前读取头部数据异常。

而在传入的参数中rx,ry,rz,rw,px,py,pz的变量前都添加了ref标记,表示当前参数以引用变量的方式传入。

其中rx,ry,rz,rw表示当前头部朝向的四元数数值,可以直接在unity中用于Transform.rotation的赋值上。

px,py,pz表示当前头部位置信息的坐标值,可用于Transform.position变量的赋值上。

frameIndex表示当前SDK的运行帧数,方法的作用也是读取frameIndex当前帧的头部位置和朝向数据。

[DllImport("svrplugin")]
    private static extern bool SvrRecenterTrackingPose();

    [DllImport("svrplugin")]
    private static extern int SvrGetTrackingMode();

方法SvrRecenterTrackingPose表示调用底层dll中重置头部朝向数据的方法。

SvrGetTrackingMode返回的是当前SDK中运行的VR模式。



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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