基于无人机倾斜摄影技术和CIM的智慧博物馆云旅游平台工作方法技术

基于无人机倾斜摄影技术和CIM的智慧博物馆云旅游平台工作方法，利用Unity渲染，真实再现智慧博物馆及周边景色。同时为了贯彻智慧博物馆“以人为本”的观念，平台设立自主游览和模糊PI

【技术实现步骤摘要】
基于无人机倾斜摄影技术和CIM的智慧博物馆云旅游平台工作方法


[0001]本专利技术涉及云旅游
，特别是涉及基于无人机倾斜摄影技术和CIM的智慧博物馆云旅游平台工作方法。

技术介绍

[0002]目前主流的智慧博物馆大多单独划出的，脱离传统陈列而单独存在的。智慧是一种思维，而用这种思维去掌控高端技术，在陈列与观众互动方面是要去弥补传统陈列的不足。其次，智慧博物馆的理念是以人为本，强调观众的个性化需求。以人为本不是说把和观众互动的游戏做的多么高科技，而是要把这种理念，想办法贯穿到观众的整个参观过程中来。
[0003]从数字博物馆到智慧博物馆的发展是以人为本理念在博物馆领域深入实践和物联网等新枝术在博物馆应用普及的必然结果。智慧博物馆是传统实体博物馆发展到一定阶段所产生的一种新的博物馆高级形态，具有主体的人本性、资源的整合性和数据的再生产性等基本特征。与数字博物馆相比,智慧博物馆的"智慧化"主要体现在数据来源的多样性、数据传输的多向性和数据交换的普遍性上。

技术实现思路

[0004]为解决上述问题，本专利技术提出了基于无人机倾斜摄影技术和CIM的智慧博物馆云旅游平台工作方法，具体步骤如下，其特征在于：
[0005]步骤1，通过无人机倾斜摄影技术创建实景三维模型，并与CIM相结合，利用Unity渲染，真实再现智慧博物馆及周边景色；
[0006]步骤2，平台设立自主游览和无人机直播的两种模式，供不同的用户选择，在自主游览模式中，用户可通过点击藏品来获得相关信息，若途中迷失或搜寻不到藏品时，上位机或App会进行A*算法的最佳路径导航；
[0007]步骤3，在无人机直播模式中，用户可以选择规定的路径，在线观看博物馆直播，实时游览博物馆藏品信息和景色动态，同时可获取博物馆的相关环境参数，进而控制博物馆的相关设备，以此来弥补目前云旅游市场的泛娱乐化、单一化以及缺少人性化的问题。
[0008]进一步，步骤1中实景三维模型真实再现智慧博物馆及周边景色的过程可以表示为：
[0009]通过DJI无人机对博物馆进行航拍，在航拍过程中应飞到所拍摄最高建筑上方20m，利用交叠环绕法和田字法对博物馆进行全面、全方位的拍摄，并对照片进行去模糊化处理，将处理后的照片导入CC master软件中，对照片的经纬度、高度等信息进行空三测量，导出CIM格式为3mx的模型，导入Unity3D中进行渲染，并且利用Unity引擎对CIM进行二次开发，Unity可以将地理信息系统(GIS)、建筑信息模型(BIM)等数据导入统一的数字孪生平台处理，通过Unity定制开发的数字孪生应用可以接入实时物联网(IoT)数据等城市感知数
据，整合多维多尺度信息模型数据，最终在多个终端平台实现“一次构建，多次部署”。
[0010]进一步，步骤1中照片进行去模糊化处理的过程可以表示为：
[0011]通过构建生成器和判别器对模糊图像进行清晰化处理；
[0012]步骤1.1构建生成器，生成器在将模糊图像生成复原图像的过程分为两部分：特征提取和上采样；其中生成器的特征提取模块由卷积层、残差模块、Droupout网络组成，上采样模块由反卷积层、亚像素卷积层和全连接神经网络等组成；
[0013]步骤1.2构建判别器，判别器主要由卷积层、归一化函数、激活函数和损失函数等组成；
[0014]步骤1.3设计生成对抗网络的目标损失函数：
[0015]V(D,G)＝E
x～μ
[logD(x)]+E
z～γ
[log(1
‑
D(G(z)))][0016]式中E是分布期望，x是训练样本，μ是训练样本x的概率分布，z是生成器的随机样本，γ是随机样本z的概率分布，D(x)是判别器的鉴别函数，G(z)是生成器的生成样本；生成对抗网络的提升网络性能的目标是：
[0017][0018]在优化生成器时，要使得目标函数值最小，在优化判别器时，要使得目标函数值最大。
[0019]步骤1.4初始化生成器和判别器网络参数；
[0020]步骤1.5固定生成器参数，从训练样本中抽取n个模糊图像样本，输入到生成器中，来训练判别器；
[0021]步骤1.6当循环更新判别器后，开始更新一次生成器，使得判别器无法分别生成器输出的复原图像和清晰图像；
[0022]步骤1.7重复步骤1.5和步骤1.6，使得满足目标损失函数的优化目标，令判别器判别复原图像和清晰图像的概率为0.5，完成改进的生成对抗网络模糊图像复原模型训练。
[0023]进一步，步骤1中将物联网感知信息到Unity实现的过程可以表示为：
[0024]选择STM32F103RCT6作为终端节点和协调器的控制器，在控制器上接上传感器实现数据的测量，连接上ESP8266与Onenet云平台的通信，主要完成环境数据的测量与控制执行元件的运动，Unity平台可通过Onenet云平台获取博物馆信息和进行博物馆相关设备控制；通过Zigbee节点管理器完成的各节点之间的通信建立，PC机作为数据接受终端，数据测量终端作为从机挂载到ZigBee网络中，其中博物馆环境传感器选型为：
[0025](1)温湿度传感器DHT11
[0026]温湿度传感器使用DHT11模块，通过单总线协议通信，可采集到当前环境的温度和湿度数据；
[0027](2)气敏传感器MQ
‑
2、危险气体传感器MQ7
[0028]气敏传感器使用MQ
‑
2，可采集当前室内多种气体，例如烟雾、酒精、液化气等，传感器数字量引脚输出高低电平表示当前浓度是否超过设定值；危险气体传感器使用MQ
‑
7对环境中的一氧化碳浓度进行检测，工作原理与MQ
‑
2大致相同；
[0029](3)OpenCV
[0030]本项目使用OpenCV结合火源识别中常用的RGB+HSI判据对藏品实时采集的图像信息进行火源检测；
[0031](4)火焰传感器
[0032]火焰传感器用于检测是否发生火灾，辅助OpenCV进行火焰识别，当探测到前方发生火灾时，传感器引脚输出高电平。
[0033]进一步，步骤2中平台自主游览的过程可以表示如下：
[0034]根据智慧博物馆的CIM模型，在Unity平台中建立智慧博物馆内部BIM模型，进行简单渲染，再调用Unity提供的可以实现移动的组件角色控制器CharacterController，便可以以第一视角在建筑内部实现自主浏览。
[0035]进一步，步骤2中A*算法藏品信息导航的过程可以表示如下：
[0036]当用户在博物馆需要找到相关藏品的时候，可借助UWB定位模块对藏品所在博物馆的位置进行定位，再结合自身所处的位置，根据A*算法，为用户规划路径，寻找藏品：
[0037]首先在相关藏品的附近安装UWB定位模块和5G通信模块，定位信息会通过5G网络传输到上位机和APP，上位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于无人机倾斜摄影技术和CIM的智慧博物馆云旅游平台工作方法，具体步骤如下，其特征在于：步骤1，通过无人机倾斜摄影技术创建实景三维模型，并与CIM相结合，利用Unity渲染，真实再现智慧博物馆及周边景色；步骤2，平台设立自主游览和无人机直播的两种模式，供不同的用户选择，在自主游览模式中，用户通过点击藏品来获得相关信息，若途中迷失或搜寻不到藏品时，上位机或App会进行A*算法的最佳路径导航；步骤3，在无人机直播模式中，用户选择规定的路径，在线观看博物馆直播，实时游览博物馆藏品信息和景色动态，同时可获取博物馆的相关环境参数，进而控制博物馆的相关设备。2.根据权利要求1所述的基于无人机倾斜摄影技术和CIM的智慧博物馆云旅游平台工作方法，其特征在于：步骤1中实景三维模型真实再现智慧博物馆及周边景色的过程表示为：通过DJI无人机对博物馆进行航拍，在航拍过程中应飞到所拍摄最高建筑上方20m，利用交叠环绕法和田字法对博物馆进行全面、全方位的拍摄，并对照片进行去模糊化处理，将处理后的照片导入CC master软件中，对照片的经纬度、高度等信息进行空三测量，导出CIM格式为3mx的模型，导入Unity3D中进行渲染，并且利用Unity引擎对CIM进行二次开发，Unity将地理信息系统GIS和建筑信息模型BIM数据导入统一的数字孪生平台处理，通过Unity定制开发的数字孪生应用可以接入实时物联网IoT数据城市感知数据，整合多维多尺度信息模型数据，最终在多个终端平台实现一次构建，多次部署。3.根据权利要求1所述的基于无人机倾斜摄影技术和CIM的智慧博物馆云旅游平台工作方法，其特征在于：步骤1中通过构建生成器和判别器对实景三维模型的模糊图像进行清晰化处理；步骤1.1构建生成器，生成器在将模糊图像生成复原图像的过程分为两部分：特征提取和上采样；其中生成器的特征提取模块由卷积层、残差模块、Droupout网络组成，上采样模块由反卷积层、亚像素卷积层和全连接神经网络等组成；步骤1.2构建判别器，判别器主要由卷积层、归一化函数、激活函数和损失函数组成；步骤1.3设计生成对抗网络的目标损失函数：V(D,G)＝E
x～μ
[logD(x)]+E
z～γ
[log(1
‑
D(G(z)))]式中E是分布期望，x是训练样本，μ是训练样本x的概率分布，z是生成器的随机样本，γ是随机样本z的概率分布，D(x)是判别器的鉴别函数，G(z)是生成器的生成样本；生成对抗网络的提升网络性能的目标是：在优化生成器时，要使得目标函数值最小，在优化判别器时，要使得目标函数值最大。步骤1.4初始化生成器和判别器网络参数；步骤1.5固定生成器参数，从训练样本中抽取n个模糊图像样本，输入到生成器中，来训练判别器；步骤1.6当循环更新判别器后，开始更新一次生成器，使得判别器无法分别生成器输出
的复原图像和清晰图像；步骤1.7重复步骤1.5和步骤1.6，使得满足目标损失函数的优化目标，令判别器判别复原图像和清晰图像的概率为0.5，完成改进的生成对抗网络模糊图像复原模型训练。4.根据权利要求2所述的基于无人机倾斜摄影技术和CIM的智慧博物馆云旅游平台工作方法，其特征在于：步骤1中将物联网IoT数据城市感知数据信息到Unity实现的过程表示为：选择STM32F103RCT6作为终端节点和协调器的控制器，在控制器上接上传感器实现数据的测量，连接上ESP8266与Onenet云平台的通信，完成环境数据的测量与控制执行元件的运动，Unity平台通过Onenet云平台获取博物馆信息和进行博物馆相关设备控制；通过Zigbee节点管理器完成的各节点之间的通信建立，PC机作为数据接受终端，数据测量终端作为从机挂载到ZigBee网络中，其中博物馆环境传感器选型为：(1)温湿度传感器DHT11；温湿度传感器使用DHT11模块，通过单总线协议通信，采集到当前环境的温度和湿度数据；(2)气敏传感器MQ
‑
2、危险气体传感器MQ7；气敏传感器使用MQ
‑
2，可采集当前室内气体，包括烟雾、酒精和液化气，传感器数字量引脚输出高低电平表示当前浓度是否超过设定值；危险气体传感器使用MQ
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7对环境中的一氧化碳浓度进行检测，工作原理与MQ
‑
2大致相同；(3)OpenCV；使用OpenCV结合火源识别中常用的RGB+HSI判据对藏品实时采集的图像信息进行火源检测；(4)火焰传感器；火焰传感器用于检测是否发生火灾，辅助OpenCV进行火焰识别，当探测到前方发生火灾时，传感器引脚输出高电平。5.根据权利要求1所述的基于无人机倾斜摄影技术和CIM的智慧博物馆云旅游平台...

【专利技术属性】
技术研发人员：李永琳，李浩然，姜玉东，王贵，管兆昶，韩修磊，王翠红，杨庆凤，辛玉红，李子文，张嘉，周星辰，
申请(专利权)人：金陵科技学院，
类型：发明
国别省市：