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案例 | 数字孪生5G智慧港口三维可视化系统
开发平台数字孪生智慧港口三维可视化系统依托数维图科技自主研发的可视化编辑器Sovit3D开发设计，无缝融合 2D、3D 技术，通过拖拉拽的编辑方式，建立了一个包含天空、陆地、水面、码头模型，包含;建筑、 堆场、集装箱群、集卡、场桥、岸桥、正面吊、堆高机、船舶等的三维场景。 集装箱堆存监测支持基于地理信息系统，通过数字孪生技术，直观展示集装箱堆放场地、区域、边界等信息;并可接入视频巡检、无人机以及其他传感器运行数据，通过三维建模，真实复现堆存场地环境、各集装箱外观、堆存状态等信息 5G智慧港口作为“新基建”重点推动的七大行业工程应用之一，5G智慧港口业务也几乎包括了港口主要的核心作业流程，智慧港口带来的效率提升将是我国建设国际一流现代化港口的重要力量。 本文主要介绍了Sovit3D可视化编辑器在港口智慧化场景开发中的实践应用，数维图科技只提供前端可视化开发编辑器产品，不提供行业解决方案。
2.7K30编辑于 2022-12-13 - 来自专栏好奇心Log
Python可视化 | 三维地图可视化实例
本节提要：关于如何利用matplotlib+cartopy绘制酷炫的三维地图。 ---- ---- 这是我在比较久远之前看到的问题。 那么我们是不是可以将shp文件中的geometry读取出来，转变成polygon，然后添加到三维图中呢。 这就是我理解的开发者的想法。 由于3d图的投影结构完全与当前我们的世界相符合，都是三维空间，所以3d图中的contourf与真实世界等值线相同都是立体的，这与我们平时见到的二维等值线图不一致。 利用在前面提到的zdir和offset命令，我们就可以修改三维图的等值线图变为二维等值线图，zdir通俗理解就是将传入的维度降维，offset表示降维后的等值线填色图放置的层次： ax.contourf
5.1K21发布于 2021-05-08 - 来自专栏Web行业观察
三维可视化JavaScript组件接口
三维可视化JavaScript组件接口 搭建第一个属于你的数字孪生应用 介绍 经过多个周期的研发，前端3D视频流SDK软件包已正式发布，利用WebRTC协议，视频服务器可以高效的传输低延迟视频到前端，前端也能发送任意的 WebComponents：利用HTML5的
83030发布于 2021-11-17 - 来自专栏hightopo
5G新基建到来，图扑推出智慧路灯三维可视化方案
5. 智慧交通 智慧塔杆由于点位多、距离近的优势，更有利于对道路和车辆信息的采集和管理。 代码实现 HT for Web 有着完整的基于 HTML5 的图形界面组件库，这使得应用 HT 可以轻松的构建现代化、跨桌面和移动终端的智慧灯杆管理系统。 可视化作为智能化数字化的最后一环，让复杂抽象的数据变得真正可知可感，帮助决策者发现规律，洞悉未来，为企业提速增效。 欢迎更多大佬加入，这将使得数据可视化有无限的可能。 2019 我们也更新了数百个工业互联网 2D/3D 可视化案例集，在这里你能发现许多新奇的实例，也能发掘出不一样的工业互联网：《分享数百个 HT 工业互联网 2D 3D 可视化应用案例之 2019 篇》
1.3K20发布于 2020-05-14 - 来自专栏万物皆可联
基于 HTML5 实现海上风力发电场三维可视化管理平台
研发的组件，依托于 JavaScript 和 HTML5 完成。 场景加载： 在前面部分，文章提到本案x例的场景都是通过自主研发的渲染引擎完成，那么搭建好的场景如何通过代码加载，呈现给用户呢？ 在本案例中，输电系统是使用空间管线 ht.polyline 实现的，ht.polyline 继承于 ht.shape, 支持{x: 10, y: 20, e: 30}格式的三维空间点描述。
1.5K71发布于 2020-08-17 - 来自专栏行业科技知识分享
电力变电站三维可视化
在众多的技术当中，三维可视化技术可谓一枝独秀，目前国内智慧电厂供应商均将三维可视化技术应用到实际建设中与应用中。 HT for Web 自主研发了强大的基于 HTML5 的 2D、3D 渲染引擎，为可视化提供了丰富的展示效果。 变电站三维仿真 建筑外观仿真 HT for Web 建立电厂1：1高保真模拟，通过数字电厂三维场景为基础，展现电厂各个生产厂区的建设、运行情况、安全配备以及注意事项，达到逼真震撼的视觉效果。 三维可视化系统对主控室内部结构、布局、设施设备进行可视化展示，并与其实际的位置、编号一一对应，保持与实际场景的一致。 当用户在三维可视化界面点击任意设备，视角随设备移动，并弹出数据面板，实时监控变电站内设备运行状况。
1.3K00发布于 2020-11-23 - 来自专栏HT
电力变电站三维可视化
在众多的技术当中，三维可视化技术可谓一枝独秀，目前国内智慧电厂供应商均将三维可视化技术应用到实际建设中与应用中。 HT for Web 自主研发了强大的基于 HTML5 的 2D、3D 渲染引擎，为可视化提供了丰富的展示效果。 三维可视化系统对主控室内部结构、布局、设施设备进行可视化展示，并与其实际的位置、编号一一对应，保持与实际场景的一致。 当用户在三维可视化界面点击任意设备，视角随设备移动，并弹出数据面板，实时监控变电站内设备运行状况。 ? 通过多年的积累，HT 还拥有许多其他优秀的三维可视化案例。例如 数据中心机房 等，如有兴趣，可以查看. ?
1.1K20发布于 2020-11-24 - 来自专栏好奇心Log
Python可视化 | 三维图形迁移
ax.set_zlabel('层次') ax.view_init(elev=35,azim=290)#改变绘制图像的视角,即相机的位置,azim沿着z轴旋转，elev沿着y轴 plt.title('三维 lw=0.5 ax.plot([65,65],[24,24],[1,5],c='k',lw=lw) ax.plot([105,105],[24,24],[1,5],c='k',zorder=10,lw =lw) ax.plot([105,105],[48,48],[1,5],c='k',zorder=10,lw=lw) ax.plot([65,65],[48,48],[1,5],c='k',lw=lw ],c='k',lw=lw) ax.plot([65,105],[48,48],[5,5],c='k',lw=lw) ax.plot([65,65],[24,48],[1,1],c='k',lw=lw) ([105,105],[24,48],[5,5],c='k',zorder=10,lw=lw) ax.axis('off') ax1.set_visible(False) proj_ax.set_visible
2.3K32发布于 2021-05-28 - 来自专栏行业科技知识分享
BRT 快速公交系统三维可视化
伴随着智慧城市的建设，创新和技术在城市将发挥越来越重要的作用，以IoT、5G、人工智能、大数据、云计算为代表的创新技术和应用正在成为城市“免疫系统”的新基础，智慧BRT建设自然也提上日程。 HT for Web 在这个大背景下，不止自主研发了强大的基于 HTML5 的 2D、3D 渲染引擎，还运用 HT 丰富的 2/3D 组态 ，搭建出一个HT BRT快速公交系统展示平台。 界面简介及效果预览 我们应用3D可视化技术模拟了BRT进出车站的过程，以及整个BRT站台的场景进行逼真的模拟。整体是 2D 和 3D 相结合，可视化图形丰富，打造了一个充满未来科技感的洁净风格。 具体优势如下： 1、基础设施三维数字化 利用HT的可视化技术，对BRT运营区域的道路及其附属设施、公交设施、运营设备、环境、建筑等进行三维建模，实现运营场景三维数字化。 总结 随着5G技术、自动驾驶、车辆网、人工智能等技术的发展，公交都市建设进入高质量发展阶段。
95100发布于 2020-11-23 - 来自专栏图形学与OpenGL
第5章代码-三维观察
目录 5.5 编程实例 5.5.1 二维实例——红蓝三角形 5.5.2 三维实例——立方体透视投影 5.5 编程实例 5.5.1 二维实例——红蓝三角形 #include <GL/glut.h> typedef glutCreateWindow("Triangle"); glutDisplayFunc(display); init(); glutMainLoop(); } 5.5.2 三维实例 glClearColor(1.0,1.0,1.0,0.0); /*①观察变换*/ gluLookAt (x0, y0, z0, xref, yref, zref, Vx, Vy, Vz); //指定三维观察参数
65720发布于 2020-09-19 - 来自专栏DeepHub IMBA
可视化损失函数空间三维图
损失函数三维图的有助于解释为什么神经网络可以优化极其复杂的非凸函数，以及为什么优化的最小值能够很好地被推广。 （例如，通过这种可视化观察到了对残差连接的一个有用的现象：它们可以防止模型将损失三维图变得混乱，因此在训练中很有用 [3]）。 数据集 为简单起见本文使用 MNIST 数据集，并探讨了可视化的几个方面。 但是现实将我们限制在只有三维中——至少就可视化而言。所以，我们需要减少这个维度。一种简单的方法是从欧几里得空间移动到较低维度（一维或二维）的超空间。 同样，如果我们假设 在超空间中是二维的，我们就有了一个理想的三维图。
95820发布于 2021-10-09 - 来自专栏SpringBoot教程
Mars3D三维可视化平台
我的第一个Mars3D程序 Mars3D三维可视化平台 是火星科技 (opens new window)研发的一款基于 WebGL 技术实现的三维客户端开发平台，基于 Cesium (opens new window)优化提升与B/S架构设计，支持多行业扩展的轻量级高效能GIS开发平台，能够免安装、无插件地在浏览器中高效运行，并可快速接入与使用多种GIS数据和三维模型，呈现三维空间的可视化，完成平台在不同行业的灵活应用 Mars3D平台可用于构建无插件、跨操作系统、 跨浏览器的三维 GIS 应用程序。平台使用 WebGL 来进行硬件加速图形化，跨平台、跨浏览器来实现真正的动态大数据三维可视化。 Mars3D官网 Mars3D的发展历程 2017年9月发布第一个版本，至今已发展5年多，一直在优化和迭代新版本和功能，进步永不停歇。 通过Mars3D提供的Javascript API，可以实现以下功能： 三维场景可视化 提供多种时空数据，包括影像、高程、矢量、实景、三维模型等各类数据的叠加融合、支持包括OGC、TMS、MapBox、
2.3K20编辑于 2023-02-16 - 来自专栏3D可视化
三维可视化技术应用范围及优势
3D可视化我们也称之为三维可视化，大家都知道二维，二维简单来说就是在一个平面上的点线面，没有立体感，而三维赋予了物体立体感，生命力，它可以让一栋大楼动起来，变得流光溢彩活灵活现! m=/uploads/wechat/d2FuZ2hhaWRhQHVpbm5vdmEuY29t/01E6019C019B01E401BA01ACSOHO01E601B5018101E50185018901E60195018801E6019E019C.js “园区安防管理可视化系统”是Thing JS安防行业应用系列产品之一，通过三维虚拟仿真技术还原园区真实场景，提供资产管理、安防集成、人员管理等功能模块。 粮仓3D可视化系统以3D可视化技术为基础，通过CampusBuilder构建粮库的园区、仓库、设备的逐级可视;集成粮食入库、存储、出库过程中的信息并整合到三维模型中，构建粮情数字化、标准化、智慧化、一体化的 三维可视化技术是科技进步的体现，是物联网可视化的根本需求，无论你是前端高手还是前端小白，ThingJS平台都致力于开发低门槛，轻量，高效出效果。一学就会不是吹的哦~不信你试试。。
2.9K31发布于 2019-10-11 - 来自专栏Web行业观察
三维可视化融合系统 | 像素流篇
我们的数字大桥利用Autodesk系列软件进行三维建模，再通过虚幻引擎（UE）渲染，最后将视频流通过WebRTC技术实时传输到浏览器前端展示。
1.8K20发布于 2021-09-28 报表、BI、可视化、三维可视化与数字孪生的关系解析
一、核心定义与关系概述报表、商业智能（BI）、数据可视化、三维可视化和数字孪生是数据技术演进中的关键概念，共同构成从数据采集到决策支持的全链条。 ：通过图表、仪表盘等视觉形式直观表达数据，既可独立应用（如信息图），也可作为BI的输出界面三维可视化：通过构建三维空间场景，实现物理世界（如设备结构、业务流程）的虚拟映射，增强空间关系理解数字孪生：是物理实体的实时虚拟克隆 ，通过物联网数据驱动模型动态更新，支持全生命周期模拟与预测关键区别在于：报表记录“过去”，BI分析“现在”，三维可视化增强空间表达，数字孪生实现“虚实共生”的预测与调控二、技术演进历程报表时代（1970 （2010年代-2020年代）交互式仪表盘：支持钻取、筛选、联动等动态操作大屏可视化：政府与企业采用巨屏展示关键指标移动端适配：响应式设计确保多设备兼容数字孪生与三维可视化（2020年代至今）物联网融合 、管线布局、AGV路径实时映射，支持工厂虚拟漫游与人员定位能源电力：储能电站、光伏场站、智慧矿山等生产流程三维可视化与监控五、总结与趋势展望报表、BI、可视化、三维可视化与数字孪生呈现递进关系，从静态数据记录演进至动态虚实交互
25510编辑于 2025-12-11- 来自专栏hightopo
基于 HTML5 WebGL 的计量站三维可视化监控系统 Web 组态工控应用 顶
前言 得益于 HTML5 WebGL 技术的成熟，从技术上对工控管理的可视化，数据可视化变得简单易行！ 如本案例所示，是一个基于 HTML5 WebGL 技术实现的计量站三维可视化监控系统，在本案例中，具体宏观的展示一个油田站点的整体场景，然后点击可以进入内景看到油田计量站内景的具体情况，同时可以看到各个设备的参数的当前状态 如下所示，便是本案例运行动态图： 此项目链接：基于 HTML5 WebGL 的计量站三维可视化监控系统 Web 组态工控应用 (http://www.hightopo.com/demo/metering-station 实现功能 1、 默认视角 在三维场景中，需要先设置一个默认视角，当重新打开页面时候直接回到默认视角，通过 setFar， setEye 和 setCenter 方法实现。 gv.setFar(100000); gv.setEye([1247, 600, 1972]); gv.setCenter([0, 0, 0]); 2、 视角限制 由于三维场景的特性，如果不作出视角限制
1.7K20发布于 2019-05-10 - 来自专栏单细胞天地
RunTSNE二维及三维结果可视化
可以使用t-分布邻域嵌入算法（t-SNE）或统一流形逼近与投影（UMAP）等非线性降维方法，在二维或三维图中为每个数据点提供一个位置，对高维数据进行可视化 RunTSNE()及其参数 pbmc <- RunTSNE label, aes(x = tSNE_1, y = tSNE_2, label = celltype), color = 'black', size = 5) 三维可视化 dim.embed参数可以调整TSNE的维度，所以我们可以保留三个维度来进行可视化 pbmc <- RunTSNE(pbmc, reduction = "pca ", dims = 1:10, dim.embed = 3) 三维立体图可视化就可以用到scatterplot3d——Plots a three dimensional (3D) point cloud这个包 tSNE三维可视化步骤： 提取tSNE三维坐标数据，以及细胞分群情况celltype 选择合适的配图颜色 使用scatterplot3d
1.1K10编辑于 2024-06-25 - 来自专栏算法进阶
Python中的6个三维可视化工具！
以下文章来源于pythonic生物人 ，作者pythonic生物人 Python拥有很多优秀的三维图像可视化工具，主要基于图形处理库WebGL、OpenGL或者VTK。 这些工具主要用于大规模空间标量数据、向量场数据、张量场数据等等的可视化，实际运用场景主要在海洋大气建模、飞机模型设计、桥梁设计、电磁场分析等等。 本文简单介绍几个Python三维图像可视化工具，工具都有大量demo、完善的使用文档、功能非常强大，系统学习请戳文中链接。 pyvista 专注于3D可视化和mesh分析，底层是VTKVTK: 三维图像处理和可视化利器 Orbiting1 Orbiting1 支持GIF/MP4小电影 支持多种主题配色 支持多种主题配色 Rougier，Glumpy是Python、Numpy和OpenGL的完美结合，支持GPU加速，让可视化变得快速、美观、动态、可交互等。 银河系动态模拟 3D曲面图 more......
2.3K10编辑于 2022-06-02 - 来自专栏不正经的前端
让GIS三维可视化变得简单-初识Cesium
前言 从去年开始无脑接触 Cesium 三维 GIS 可视化，入坑之后一直到到现在，其实已经写了多个项目了，中间也遇到了很多坑点，很早就想分享其中所获了，只是觉得不太专业而且没有太多时间，拖到现在 「Cesium中文网」曾发过一篇文章名叫「Cesium只剩可视化了吗」个人觉得写的很棒，虽然 Cesium 不止是可以做可视化这么简单，但是目前大部分选择投入其中的人是奔着可视化这个方向的，这点从 300 dis_k=72d097ad5d3f9966ddae5c0cf8fbcd3a&dis_t=1648462120&vid=wxv_1440227404517310464&format_id=10002&support_redirect 等没有本质的区别，只是Cesium支持三维场景等等，做的更漂亮 Cesium可以做什么 支持全球级别的高精度的地形和影像服务 支持 2D、2.5D、3D 形式的地图展示，真正的二三维一体化 支持矢量、 Cesium出的官方教程，英文的，可以翻译着看看 Cesium API英文官方文档[4] Cesium的API太多了，不过有遇到不知道API可以查一查，不过也是英文的 Cesium API中文文档[5]
4.8K32编辑于 2022-03-28 - 来自专栏毛利学Python
Python科学计算三维可视化 mayavi库使用
phi,theta] = mgrid[0:pi+dphi*1.5:dphi,0:2*pi+dtheta*1.5:dtheta] m0 = 4;m1 = 3;m2 = 2;m3 = 3;m4 = 6;m5 = 2;m6 = 6;m7 = 4 r = sin(m0*phi)**m1 + cos(m2*phi)**m3 +sin(m4*theta)**m5 + cos(m6*theta)**m7 x = r* sin(phi)*cos(theta) y = r*cos(phi) z = r*sin(phi)*sin(theta) #对数据进行三维可视化 s = mlab.mesh(x,y,z) mlab.show import numpy as np def f(x, y): return np.sin(x-y) + np.cos(x + y) x, y = np.mgrid[-7.:7.05:0.1, -5. import numpy as np x, y, z = np.ogrid[-5:5:64j, -5:5:64j, -5:5:64j] scalars = x*x + y*y + z*z obj
1.8K10编辑于 2022-08-18
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