【技术实现步骤摘要】
一种元宇宙聚合方法及平台
[0001]本专利技术涉及虚拟现实技术,尤其涉及一种元宇宙聚合方法及平台。
技术介绍
[0002]当下的信息技术日新月异,虚拟现实、增强现实等技术已经成为了业界的热点话题。同时,随着人工智能的发展,各种智能算法和技术也逐渐应用到了各个领域。元宇宙作为一个虚拟的世界,作为虚拟世界的扩展和进化已经成为了未来数字世界的一个重要趋势,为人们提供了更加广阔的创造和交流空间,同时也对各种技术提出了更高的要求。元宇宙不仅仅是一个虚拟空间,更是一种包含人类经验、知识、文化和情感等多种要素的综合体,可以帮助人类实现数字孪生、智能交互、虚实融合等重要目标。为了建立一个高效、智能、统一的元宇宙聚合平台,需要利用前沿的计算机科学、人工智能、虚拟现实、区块链等技术,实现多维度、多模式的数据融合、语义分析、情感理解、虚实交互等复杂任务,使得元宇宙可以真正成为一个具有高度自主性和可扩展性的数字生态系统,服务于人类智能化和数字化发展的需要。然而,传统的元宇宙聚合方法不能保障用户对账号的安全性管理,用户在虚拟世界中的进行交易时也不能有很好的安全性交易规则及保障,并且在虚拟世界中的地图及生物只是按照规律性的变化,使得虚拟世界中整体环境不够真实,无法使用户有良好的元宇宙沉浸式体验。
技术实现思路
[0003]基于此,本专利技术提供一种元宇宙聚合方法及平台,以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的,一种元宇宙聚合方法,所述方法包括以下步骤:
[0005]步骤S1:利用网络爬虫技术对云 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种元宇宙聚合方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤S1:利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集处理,从而生成元宇宙的建模数据,其中建模数据包括:地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据;步骤S2:获取用户虹膜数据;对用户虹膜数据进行生物特征加密处理,生成加密虹膜数据;根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理,生成初始虚拟角色数据;利用实体图像建模数据与实体信息建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象动作构建处理,生成元宇宙的角色数据;基于角色数据进行用户操作角色指令构建处理,生成用户操作指令,从而将用户操作指令传送至终端;步骤S3:利用预构建的区块链网络进行用户安全交易平台构建处理,生成元宇宙的安全交易平台;步骤S4:对地图建模数据进行地形镜像重合处理,生成地形重合数据;利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理,生成地形重合特征数据;利用地形重合特征数据进行元宇宙地图三维建模处理,从而生成元宇宙的地图数据;步骤S5:利用实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理,生成元宇宙的实体架构模型;通过深度神经网络算法对实体信息建模数据进行实体情绪特征提取处理,生成实体情绪特征数据;利用实体情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理,生成元宇宙的实体模型;步骤S6:利用卷积神经网络算法对实体信息建模数据进行实体流程动作分析处理,生成实体流程分析数据;利用实体流程分析数据对实体模型进行实体模型自动化操控处理,生成智能实体模型;将角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型进行数据整合处理,以实现元宇宙聚合作业。2.根据权利要求1所述的元宇宙聚合方法,其特征在于,步骤S1包括以下步骤:步骤S11:利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集,生成现实世界数据;步骤S12:对现实世界信息数据进行数据清洗处理,生成清洗现实世界数据;步骤S13:将清洗现实世界数据进行建模数据格式转换处理,生成元宇宙的建模数据,其中建模数据包括:地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据。3.根据权利要求2所述的元宇宙聚合方法,其特征在于,步骤S2包括以下步骤:步骤S21:获取用户虹膜数据;步骤S22:利用生物特征信息加密算法对用户虹膜数据进行生物特征加密处理,生成加密虹膜数据;步骤S23:根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理,生成初始虚拟角色数据;步骤S24:利用实体图像建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象构建处理,生成虚拟形象数据;步骤S25:获取人体脑神经电信号数据;步骤S26:通过随机森林算法对人体脑神经电信号数据与实体信息建模数据进行人体动作行为特征分析处理,生成行为特征分析数据;步骤S27:基于行为特征分析数据进行虚拟角色智能行为操作数据构建处理,生成智能
操作数据;步骤S28:利用智能操作数据对虚拟形象数据进行智能行为操作数据融合处理,生成元宇宙的角色数据;步骤S29:根据角色数据进行用户操作虚拟角色指令构建处理,生成用户操作指令,将用户操作指令传送至终端。4.根据权利要求3所述的元宇宙聚合方法,其特征在于,步骤S22中的生物特征信息加密算法如下所示:式中,D表示为加密虹膜数据,Z表示为加密虹膜数据系数,FFT
n
表示为对第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据利用快速傅里叶变化,AES
k2
表示为利用获取的k2密钥对数据进行AES加密算法的加密处理,...
【专利技术属性】
技术研发人员:高新良,王萌,赵中坤,
申请(专利权)人:深圳星火互娱数字科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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