Oracle 11g点云数据类型的构建和检索脚本

UE5集成高斯泼溅渲染:从数据到实时交互的完整实践指南 三维场景表示与渲染技术是计算机图形学的核心领域,旨在高效、逼真地重建与呈现三维世界。其原理通常涉及从离散采样数据中重建连续场景表示,并通过渲染方程进行可视化。这项技术的价值在于能够将真实世界数据快速转化为可交互的数字资产,极大提升了数字孪生、虚拟制片和游戏内容创作的效率。高斯泼溅作为一种新兴的神经辐射场技术,通过可学习的高斯球体表示场景,实现了高质量的实时渲染。本文聚焦于将高斯泼溅模型集成到Unreal Engine 5这一具体应用场景,详细拆解了从Python环境配置、模型训练与数据导出,到在UE5中通过 阅读详情

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1Point3D

1.1增加一个SDO_PC类型的列用于存储点云数据

CREATE TABLE pc_tab (pc SDO_PC);

1.2创建pc_blktab表作为点云数据的分块表

CREATE TABLE pc_blktab AS SELECT * FROM MDSYS.SDO_PC_BLK_TABLE;

1.3查看用于存储输入的点集的表的结构

DESC INPTAB;

1.4创建三维点数据的结果表

CREATE TABLE restab (ptn_id NUMBER, point_id NUMBER,
rid VARCHAR2(24), val_d1 NUMBER, val_d2 NUMBER, val_d3 NUMBER);

1.5使用一个输入的点集初始化、插入、填充一个点云

-- Initialize a PointCloud object and populate it using the points in INPTAB.
DECLARE
pc sdo_pc;
BEGIN
-- Initialize the point cloud object.
pc := SDO_PC_PKG.INIT(
'PC_TAB', -- Table that has the SDO_POINT_CLOUD column defined
'PC', -- Column name of the SDO_POINT_CLOUD object
'PC_BLKTAB', -- Table to store blocks of the point cloud
'blk_capacity=50', -- max # of points per block
SDO_GEOMETRY(2003, 8307, NULL,
-- Extent: 2 in 2003 in preceding line indicates that
-- ptn_dimensionality is 2. This means only the first 2 dimensions are
-- used in partitioning the input point set. The index on the block table
-- will also have a dimensionality of 2 in this case.
--
SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1,1003,3),
SDO_ORDINATE_ARRAY(-180, -90, 180, 90)
),
0.5, -- Tolerance for point cloud
3, -- Total number of dimensions is 3; the third dimension is stored
-- but not used for partitioning
NULL -- This parameter is for enabling compression but always set to
-- NULL in Oracle 11gR1;
);
-- Insert the point cloud object into the "base" table.
INSERT INTO pctab (pc) VALUES (pc);
-- Create the blocks for the point cloud.
SDO_PC_PKG.CREATE_PC(
pc, -- Initialized PointCloud object
'INPTAB' -- Name of input table to ingest into the point cloud
'RESTAB' -- Name of output table that stores the points
-- (with addl. Columns ptn_id,pt_id) );
END;
/

1.6查看存储输入的点集的表的记录数(点的个数)

SELECT count(*) FROM INPTAB;

1.7验证点云中点的个数(联合分块表)

SELECT sum(num_points) FROM pc_blktab;

1.8查询一个点云对象

CREATE TABLE qryres AS SELECT * FROM MDSYS.SDO_PC_BLK_TABLE;
-- Query
DECLARE
inp sdo_pc;
BEGIN
SELECT pc INTO inp FROM pc_tab WHERE rownum=1;
INSERT INTO qryres
SELECT * FROM
TABLE(SDO_PC_PKG.CLIP_PC
(
inp, -- Input point cloud object
SDO_GEOMETRY(2003, 8307, NULL,
SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1, 1003, 3),
SDO_ORDINATE_ARRAY(-74.1, -73.9, 39.99999,40.00001)
), -- QUERY
NULL, NULL, NULL, NULL));
END;
/

1.9获取各分块的点作为多点集合SDO_GEOMETRY

SELECT blk_id, SDO_PC_PKG.TO_GEOMETRY(
r.points, -- LOB containing the points
r.num_points, -- # of points in the LOB
3, -- Total dimensionality of the points in the LOB
8307 -- SRID
) FROM qryres r;

1.10选择各分块的点的ID作为一个以ptn_id, point_id为键值对的数组

SELECT SDO_PC_PKG.GET_PT_IDS(
r.points, -- LOB containing the points
r.num_points, -- # of points in the LOB
3 -- Total dimensionality of the points in the LOB
) FROM resqry r WHERE num_points >0;

2Point7D

2.1SDO_PC预处理

DROP TABLE SDO_PC_STRAIGHT7D;
CREATE TABLE SDO_PC_STRAIGHT7D (RID VARCHAR2(24),VAL_D1 NUMBER,VAL_D2 NUMBER,VAL_D3
NUMBER,VAL_D4 NUMBER,VAL_D5 NUMBER,VAL_D6 NUMBER,VAL_D7 NUMBER,VAL_D8 NUMBER);
DROP SEQUENCE RID_SEQ;
CREATE SEQUENCE RID_SEQ INCREMENT BY 1 START WITH 1 ORDER;
INSERT INTO SDO_PC_STRAIGHT7D (RID,VAL_D1,VAL_D2,VAL_D3,VAL_D4,VAL_D5,VAL_D6,VAL_D7)
SELECT RID_SEQ.nextval,X,Y,Z,I,R,G,B FROM STRAIGHT7D;
DROP INDEX SDO_PC_idx;
CREATE INDEX SDO_PC_idx ON SDO_PC_STRAIGHT7D (VAL_D1,VAL_D2);

2.2SDO_PC创建

DROP TABLE PC_BASE;
CREATE TABLE PC_BASE (PNTCLOUD SDO_PC);
DROP TABLE PC_BLOCK;
CREATE TABLE PC_BLOCK AS SELECT * FROM MDSYS.SDO_PC_BLK_TABLE;

2.3SDO_PC填充

DECLARE
DIM NUMBER := 7;
TOL NUMBER := 0.001;
PTN_PARAMS VARCHAR2(80) := 'BLK_CAPACITY=<max_points_per_record>';
EXTENT SDO_GEOMETRY;
PC SDO_PC;
BEGIN
EXTENT :=
SDO_GEOMETRY(2003,28992,NULL,SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1,1003,3),SDO_ORDINATE_ARRAY(1,2,3,4)
);
SELECT MIN(VAL_D1),MIN(VAL_D2),MAX(VAL_D1),MAX(VAL_D2) INTO
EXTENT.SDO_ORDINATES(1),EXTENT.SDO_ORDINATES(2),EXTENT.SDO_ORDINATES(3),EXTENT.SDO_ORD
INATES(4) FROM SDO_PC_STRAIGHT7D;
PC :=
SDO_PC_PKG.INIT('PC_BASE','PNTCLOUD','PC_BLOCK',PTN_PARAMS,EXTENT,TOL,DIM,NULL,NULL,NU
LL);
INSERT INTO PC_BASE VALUES (PC);
COMMIT;
SDO_PC_PKG.CREATE_PC(PC,'SDO_PC_STRAIGHT7D',NULL);
END;
/

2.4SDO_PC查询

DROP TABLE RESULT_QUERY_SDO_PC;
CREATE TABLE RESULT_QUERY_SDO_PC AS SELECT * FROM TABLE(SDO_PC_PKG.CLIP_PC((SELECT
PNTCLOUD FROM PC_BASE WHERE
ROWNUM=1),SDO_GEOMETRY(2003,28992,NULL,MDSYS.SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1,1003,4),MDSYS.SDO_O
RDINATE_ARRAY(<x>-<distance>,<y>, <x>,<y>-<distance>, <x>+<distance>,<y>)), NULL, NULL,
NULL));
SELECT COUNT(*) FROM RESULT_QUERY_SDO_PC;
DROP TABLE RESULT_QUERY;
CREATE TABLE RESULT_QUERY AS SELECT
SDO_PC_PKG.TO_GEOMETRY(A.POINTS,A.NUM_POINTS,7,28992,NULL) GEOM FROM
RESULT_QUERY_SDO_PC A WHERE A.NUM_POINTS>0;
SELECT COUNT(*) FROM RESULT_QUERY;
SELECT * FROM RESULT_QUERY WHERE ROWNUM < 2;
SELECT COUNT(*) FROM PC_BLOCK;
SELECT SUM(NUM_POINT) FROM PC_BLOCK;
SELECT * FROM PC_BASE;
ANALYZE TABLE PC_BLOCK COMPUTE STATISTICS;
ANALYZE TABLE PC_BASE COMPUTE STATISTICS;

AI技术在智能农业中的应用与核心技术解析 人工智能技术正在深刻改变传统农业的生产方式,通过计算机视觉、深度学习和物联网等核心技术实现精准农业管理。智能农业系统利用传感器网络和无人机采集作物生长数据,结合机器学习模型进行病虫害识别、水肥优化和产量预测。这些技术不仅能显著提升农业生产效率(如节水30-40%、增产15-25%),还能减少农药使用量,实现可持续发展。典型的应用场景包括智能选种、精准灌溉和自动化采收,其中ResNet50、YOLOv5等模型在图像识别任务中表现优异。随着边缘计算和5G技术的发展,农业AI系统正朝着实时化、轻量化和自主化方向演 阅读详情

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