教育展示用的模型演示方法及系统技术方案

本发明专利技术提出教育展示用的模型演示方法及系统，包括：教师端将投影数据上传至云服务器；云服务器提取投影数据中特征点位数据；将特征点位数据输入顶端投影设备，根据特征点位数据基于密集点云模型投影至模型组；所述密集点云模型基于三维线段的匹配投影至模型组，先对特征点位数据在各视图中的二维线段进行线段提取；将密集点云重投影回各视图中获得线段的匹配关系；再使用空间直线与空间平面相交建立三维线段，通过对模型的投影贴合三维成像，使学生能够实际接触到准确的地理信息模型，增强投影的精确性。影的精确性。影的精确性。

【技术实现步骤摘要】
教育展示用的模型演示方法及系统


[0001]本专利技术涉及投影演示
，尤其涉及教育展示用的模型演示方法及系统。

技术介绍

[0002]地理信息是地理数据所蕴含和表达的地理含义，是与地理环境要素有关的物质的数量、质量、性质、分布特征、联系和规律的数字、文字、图像和图形等的总称，地理信息属于空间信息，其位置的识别是与数据联系在一起的，应用投影模型方式进行教学演示，能够给学生提供更丰富的教学内容，让学生看到地理知识形成的过程，学生能够从中发展问题和思考问题，进而解决问题，培养了学生的思维能力；
[0003]现有技术CN109856946B公开了一种激光全息投影沙盘制作方法，属于沙盘制作
，包括以下步骤：构建激光全息投影沙盘预测模型，并进行训练；利用训练好的模型实时调整激光全息投影仪投影参数；激光全息投影仪根据上述投影参数数值进行沙盘投影成像；
[0004]存在以下问题：
[0005](1)沙盘在水平面上部署，投射介质面积和沙盘比例尺成正比，即越精细的局部展示需要越大的投射介质面积，面积越大观看距离越远越难看到全貌，很难做到投射介质面积、沙盘比例尺和观感的协调；
[0006](2)同时由于观察者通常在屏幕边缘观看沙盘，观察视野形成一个斜视锥，沙盘内容会形成不同的透视变形，达不到真正的三维观感，体验感较差。

技术实现思路

[0007]为了解决上述问题，本专利技术提出教育展示用的模型演示方法及系统，以更加确切地解决上述所述的问题。
[0008]本专利技术通过以下技术方案实现的：
[0009]S1：教师端将投影数据上传至云服务器；
[0010]S2：云服务器提取投影数据中特征点位数据；
[0011]S3：将特征点位数据输入顶端投影设备，根据特征点位数据基于密集点云模型投影至模型组；
[0012]所述密集点云模型基于三维线段的匹配投影至模型组；其中密集点云模型包括：根据特征点位数据在各视图中的二维线段进行线段提取；将密集点云重投影回各视图中获得线段的匹配关系；使用空间直线与空间平面相交建立三维线段。
[0013]进一步的，所述教育展示用的模型演示方法，所述根据特征点位数据在各视图中的二维线段进行线段提取的步骤中，包括：
[0014]特征点位数据根据LSD线特征提取算法获取二维线段的端点坐标和外接矩形；通过图像中特征点位数据与基准线夹角确定基准线长度，然后利用区域生长算法合并特征点位数据区域，从而得到线段支持域；每一个线段支持域对应一条二维线段，需要根据矩形支
持域进行判断；通过矩形支持域区域内特征点位数据的像素点密度大小决定是否将矩形支持域区域断开成多个矩形区域；最后保留满足条件的外接矩阵得到二维线段端点坐标；所述区域生长算法通过判断区域内像素点容忍度r对特征点区域进行合并，容忍度表示二维线段支持域矩形方向与像素点之间的误差值。
[0015]进一步的，所述教育展示用的模型演示方法，所述将密集点云重投影回各视图中获得线段的匹配关系的步骤中，包括：
[0016]对获取的二维线段进行双层匹配，双层匹配包括弱匹配和精匹配；若重投影点x在某一线段l的支持域内x∈l，则此三维点X关联该线段，若重投影点不在任何线段的支持域内，则三维点X不关联任何线段；
[0017]三维点X在各视图中的重投影点为x
i
＝P
i
x，P
i
是第i幅视图的投影矩阵，x
i
表示第i幅视图重投影点；设置outX表示三维点X的线段集合，根据弱匹配关系原理，该集合内的线段存在弱匹配关系；记outl表示二维线段l
e
的空间点集合，visX
i
表示x
i
的三维可视视图集合，将x
i
投影到visX
i
包含的视图中，在各视图中检查重投影点x
i
是否属于某一线段，并将符合条件的重投影点x
i
加入空间点集合outl，线段加入outX。
[0018]进一步的，所述教育展示用的模型演示方法，所述精匹配，包括：
[0019]在outX中得到在各视图中具有弱匹配关系的所有二维线段，在outl中可提供各视图中匹配线段的统计信息；对二维线段的匹配次数进行统计，在各视图中选取匹配正确次数最多的线段为该视图中正确匹配的线段；记σ为计算得到的所有匹配线段组的集合，计算σ的步骤如下：
[0020]步骤1：取outl中的一个三维点X，以各视图基准线投影点为原点，取outX中的二维线段设置描述向量，根据线段结构的描述向量与各视图中的线段结构夹角进行匹配；
[0021]步骤2：对outl中的所有三维点X重复步骤1，得到与三维线段存在匹配关系的所有二维线段的匹配计数；
[0022]步骤3：取匹配计数最大即匹配程度最高的线段为视图中唯一匹配的线段；
[0023]步骤4：在所有视图中重复步骤3，获得n个视图中与l
e
匹配的线段组s，并将s中的所有线段标记为已匹配；
[0024]步骤5：更新σ；σ∪s；
[0025]步骤6：对所有标记为未匹配的二维线段，重复执行上述步骤1
‑
步骤5，获得匹配线段组集合σ。
[0026]进一步的，所述教育展示用的模型演示方法，所述获得匹配线段组集合σ的步骤后，包括：
[0027]根据匹配线段组集合σ采用空间直线与空间平面相交法计算三维线段；将线段重投影回匹配线段组对应的各视图中，计算各视图中重投影线段与原始匹配线段的重合程度；在视图中，重投影线段与原始匹配线重合，则此线段的模型贴合精度准确；而杂线的重投影线段在视图中与原始匹配线段不重合；三维线段的重合次数越大代表它的模型贴合精度越高；计算匹配线段组内所有三维线段和它的重合计数；取重合计数最高的三维线段为该匹配线段组对应的三维线段；
[0028]判断候选三维线段l是否为模型贴合误差最大的杂线，首先将l重投影到匹配线段l所在的视图中，得到重投影线段l
p
，当同时满足以下2个条件时判定l与l
p
重合：
[0029]l两端点到l
p
的距离小于阈值d；
[0030]l
p
与l的长度比例大于阈值δ，即
[0031]将l重投影回匹配线段组各视图中，并累计l的重合计数；若重合计数最小，表明候选三维线段存在估计误差，而重合计数越大表明候选三维线段的模型贴合精度越高，所以保留重合计数最大的三维线段，并记与此三维线段重投影线段重合的匹配线段集为visL，设置误匹配线段集visE，重投影误差最大的误匹配线段保留在visE，当投影过程中出现线段缺失，则在线段缺失位置根据visE中进行再次匹配。
[0032]进一步的，所述教育展示用的模型演示方法，所述根据匹配线段组集合σ采用空间直线与空间平面相交法计算三维线段的步骤后，包括：
[0033]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.教育展示用的模型演示方法，其特征在于，包括：S1：教师端将投影数据上传至云服务器；S2：云服务器提取投影数据中特征点位数据；S3：将特征点位数据输入顶端投影设备，根据特征点位数据基于密集点云模型投影至模型组；所述密集点云模型基于三维线段的匹配投影至模型组；其中密集点云模型包括：根据特征点位数据在各视图中的二维线段进行线段提取；将密集点云重投影回各视图中获得线段的匹配关系；使用空间直线与空间平面相交建立三维线段。2.根据权利要求1所述教育展示用的模型演示方法，其特征在于，所述根据特征点位数据在各视图中的二维线段进行线段提取的步骤中，包括：特征点位数据根据LSD线特征提取算法获取二维线段的端点坐标和外接矩形；通过图像中特征点位数据与基准线夹角确定基准线长度，然后利用区域生长算法合并特征点位数据区域，从而得到线段支持域；每一个线段支持域对应一条二维线段，需要根据矩形支持域进行判断；通过矩形支持域区域内特征点位数据的像素点密度大小决定是否将矩形支持域区域断开成多个矩形区域；最后保留满足条件的外接矩阵得到二维线段端点坐标；所述区域生长算法通过判断区域内像素点容忍度r对特征点区域进行合并，容忍度表示二维线段支持域矩形方向与像素点之间的误差值。3.根据权利要求1所述教育展示用的模型演示方法，其特征在于，所述将密集点云重投影回各视图中获得线段的匹配关系的步骤中，包括：对获取的二维线段进行双层匹配，双层匹配包括弱匹配和精匹配；若重投影点x在某一线段l的支持域内x∈l，则此三维点X关联该线段，若重投影点不在任何线段的支持域内，则三维点X不关联任何线段；三维点X在各视图中的重投影点为x
i
＝P
i
x，P
i
是第i幅视图的投影矩阵，x
i
表示第i幅视图重投影点；设置outX表示三维点X的线段集合，根据弱匹配关系原理，该集合内的线段存在弱匹配关系；记outl表示二维线段l
e
的空间点集合，visX
i
表示x
i
的三维可视视图集合，将x
i
投影到visX
i
包含的视图中，在各视图中检查重投影点x
i
是否属于某一线段，并将符合条件的重投影点x
i
加入空间点集合outl，线段加入outX。4.根据权利要求3所述教育展示用的模型演示方法，其特征在于，所述精匹配，包括：在outX中得到在各视图中具有弱匹配关系的所有二维线段，在outl中可提供各视图中匹配线段的统计信息；对二维线段的匹配次数进行统计，在各视图中选取匹配正确次数最多的线段为该视图中正确匹配的线段；记σ为计算得到的所有匹配线段组的集合，计算σ的步骤如下：步骤1：取outl中的一个三维点X，以各视图基准线投影点为原点，取outX中的二维线段设置描述向量，根据线段结构的描述向量与各视图中的线段结构夹角进行匹配；步骤2：对outl中的所有三维点X重复步骤1，得到与三维线段存在匹配关系的所有二维线段的匹配计数；步骤3：取匹配计数最大即匹配程度最高的线段为视图中匹配的线段；步骤4：在所有视图中重复步骤3，获得n个视图中与l
e
匹配的线段组s，并将s中的所有线段标记为已匹配；

【专利技术属性】
技术研发人员：朱鸿琛，向开兵，谢清辉，李婷，
申请(专利权)人：深圳市科路教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：