【技术实现步骤摘要】
一种全景可视化数字孪生应用的方法
[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别是一种全景可视化数字孪生应用的方法。
技术介绍
[0002]目前智慧建筑、智慧园区、智慧港口等各行业的数字可视化管理系统的发展，趋向于所见即所得的需求。随着IOT技术(传感器、移动网络、通讯标准、技术平台)和AI(芯片、算法)的发展，智能设备越来越普及，并且在AIOT的支持下，智能设备也增加了更多智能功能。
[0003]现有的数字孪生处理过程中，对于720度全景可视化数字孪生应用还是空白，传统的人工建模和数字孪生应用，三维建模的工作量大且投入资金多，导致资源利用率高，同时对于不同设备的可视化展示往往需要人工进行操作调整，来达到想要的展示结果，智能化程度一般；难以根据预设结果，自动智能的进行相应的移动路线可视化展示，功能性一般。现在的全景可视化数字孪生应用承载所需的资源利用率高以及智能化程度一般等问题，导致建模要求种类繁多，功能单一。为此，提供一种全景可视化数字孪生应用的方法来完善现有技术中数字孪生所存在的问题。
技术实现思路
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种全景可视化数字孪生应用的方法，其特征在于，包括：步骤S1，目标场景720度全景可视域的孪生数据输入，所述孪生数据为目标场景区域内动态的内外部大数据；步骤S2，设置目标场景基础单位空间数据，将所述目标场景区域内动态的内外部大数据中目标场景空间数据生成相应的孪生相空间数据，并与所述目标场景基础单位空间数据关联，具体如下：步骤S201，设定孪生相空间的基础空间模型，即设定基础空间模型的X轴、Y轴以及Z轴，并设定X轴、Y轴以及Z轴的划分单位，再设定动量参数的划分单位，即将X轴、Y轴以及Z轴的划分单位的数值与动量参数的划分单位的数值进行对应；步骤S202，将所述目标场景基础单位空间数据导入至孪生相空间的基础空间模型，生成目标场景基础单位全景象素坐标；步骤S203，根据所述目标场景基础单位全景象素坐标形成对应的目标虚拟标签的坐标，对应的目标虚拟标签的坐标通过孪生相空间的基础空间模型预设的720度旋转矩阵算法实现定位与关联；步骤S3，基于所述孪生相空间的基础空间模型的目标场景基础单位的移动路线模型训练，即根据所述孪生相空间的基础空间模型中相应的移动路线模型，目标场景基础单位在可视化展示时根据预设的移动路线模型数据，进行相应的移动路线可视化展示；基于所述孪生相空间的基础空间模型的目标场景基础单位的移动路线模型训练，具体地包括基于目标场景基础单位动量参数的训练内容和训练步骤，训练内容主要分为参数输入训练、模型关系训练和结果输出训练三类，并形成三者的相互迭代训练，训练步骤如下：步骤S301，准备目标场景基础单位动量参数训练的数据集；步骤S302，训练目标场景基础单位的移动路线类型；步骤S303，训练目标场景基础单位移动路线类型与当前目标场景基础单位动量参数的关系；步骤S304，训练目标场景基础单位动量参数的控制参数以支持更复杂的参数输入和更新战略类型；步骤S305，测试训练结果与迭代优化，目标场景基础单位的移动路线模型输出，并进行相应的移动路线可视化展示的模拟结果；步骤S4，目标场景区域内动态的内外部大数据，以及完成步骤S305中相应的移动路线可视化展示的模拟结果的结果输出，模型训练后形成目标场景结果数据，同时通过oracle数据库的可视化功能对目标场景结果数据进行直感交互和可视化管理。2.如权利要求1所述的一种全景可视化数字孪生应用的方法，其特征在于，所述对应的目标虚拟标签的坐标通过孪生相空间的基础空间模型预设的720度旋转矩阵算法实现定位与关联，如下式：其中，a为第一一维卷积核在方向上的宽度、F(a)为第一一维卷积核参数向量、为与卷积核函数运算的720度旋转向量矩阵，为第一一维卷积核的尺寸，表示所述目标虚拟标签的坐标的输入向量；基于所述孪生相空间的基础空间模型的目标场景基础单位的移动路线模型训练，如下
式：其中，b为第二一维卷积核在 方向上的宽度、F(b)为第二一维卷积核参数向量、为与卷积核函数运算的移动路线模型向量矩阵，m为第二一维卷积核的尺寸，Y表示目标场景基础单位的移动路线所匹配的目标虚拟标签的坐标的输入向量。3.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：尤万成，郑良章，王承天，
申请(专利权)人：江苏星湖科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。