Разработка модуля сохранения датасета для обнаружения столкновений с использованием полигональной сетки и нейронных сетей
Аннотация
Дата поступления статьи: 03.06.2024Данная статья посвящена разработке методики обнаружения столкновений с использованием полигональной сетки и нейронных сетей. Столкновения являются важным аспектом реалистичного моделирования физического взаимодействия. Традиционные методы обнаружения столкновений имеют определенные ограничения, связанные с точностью вычислений и вычислительной сложностью. Предлагается новый подход, основанный на использовании нейронных сетей для обнаружения столкновений с полигональными сетками. Нейронные сети показали отличные результаты в различных задачах компьютерного зрения и обработки изображений, и в данном контексте они могут быть эффективно применены для анализа полигональных моделей и выявления столкновений. Основная идея методики заключается в обучении нейронной сети на большом наборе данных, содержащем информацию о геометрии объектов и их движении для автоматического обнаружения столкновений. Для обучения сети необходимо создать специальный модуль, ответственный за хранение и подготовку датасета. Этот модуль будет обеспечивать сбор, структурирование и хранение данных о полигональных моделях, их движениях и столкновениях. Работа включает разработку и апробацию алгоритма обучения нейронной сети на созданном датасете, а также оценку качества предсказаний сети в контролируемой среде с различными условиями столкновения.
Ключевые слова: моделирование, методика обнаружения столкновений с использованием полигональной сетки и нейронных сетей, датасет, оценка качества предсказаний сети
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
.