【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于教学管理，具体涉及一种基于空间计算的元宇宙在线教学系统。
技术介绍
1、因传统教学方法上学生过于依赖教师的讲述，缺乏学生的主动参与和实践操作，可能抑制学生的创新和批判性思维能力；内容上过于偏重理论知识，忽视了技能和素质的培养；评估方式过于依赖单一的考试成绩，而忽视了对学生全面能力的评价；此外，传统教育还存在忽视个体差异，缺乏个性化教学的问题。随着互联网技术、虚拟现实技术和人工智能等技术的发展，为元宇宙的形成提供了技术基础。同时，解决了传统教育方式无法满足个性化、互动性强、生动有趣的学习需求，而元宇宙教育能够打破时间和空间的限制，为学习者提供更好的沉浸式的学习体验。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决以上问题，提出了一种基于空间计算的元宇宙在线教学系统。
2、本专利技术的技术方案是：一种基于空间计算的元宇宙在线教学系统包括用户信息管理单元、教师全息形象重建单元、学生元宇宙数字形象重建单元、动作姿态匹配单元和多用户数据传输单元；
3、用户信息管理单元用于通过对用户账号进行验证，使验证通过的用户登录元宇宙在线教学系统；
4、教师全息形象重建单元用于采集元宇宙在线教学系统中的教师图像，利用体积视频算法为教师图像构建三维数字形象；
5、学生元宇宙数字形象重建单元用于采集元宇宙在线教学系统中的用户图像，为用户构建三维虚拟形象；
6、动作姿态匹配单元用于采集用户的实时语音，并根据实时语音为用户的三维虚拟形象匹配动作姿态；
7、多用户数据传输单元用于将用户的三维虚拟形象、实时语音和动作姿态以及教师的三维数字形象上传至用户终端。
8、进一步地，元宇宙数字形象重建单元为用户构建三维虚拟形象的具体方法为：构建虚拟形象生成模型，将用户图像输入至虚拟形象生成模型中，为用户生成三维虚拟形象；
9、虚拟形象生成模型包括第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第一压缩层、第二压缩层、平整层和全连接层；
10、第一卷积层用于提取输入的用户图像的第一特征点；第二卷积层用于提取输入的用户图像的第二特征点；第三卷积层用于提取输入的用户图像的第三特征点；第四卷积层用于提取输入的用户图像的第四特征点；第五卷积层用于提取输入的用户图像的第五特征点；第六卷积层用于提取输入的用户图像的第六特征点；第一卷积层的输出端和第一压缩层的第一输入端连接；第二卷积层的输出端和第一压缩层的第二输入端连接；第五卷积层的输出端和第二压缩层的第一输入端连接；第六卷积层的输出端和第二压缩层的第二输入端连接；第一压缩层的输出端和平整层的第一输入层连接；第二压缩层的输出端和平整层的第二输入端连接；平整层的输出端和全连接层的第一输入端连接；第三卷积层的输出端和全连接层的第二输入端连接；第四卷积层的输出端和全连接层的第三输入端连接；全连接层的输出端作为虚拟形象生成模型的输出端。
11、上述进一步方案的有益效果是：在本专利技术中，特征点作为图像中特别的地方，更具有代表性，本专利技术通过第一卷积层采集用户左眼特征点(即第一特征点)，通过第二卷积层采集用户右眼特征点(即第二特征点)，通过第三卷积层采集用户鼻尖特征点(即第三特征点)，通过第四卷积层采集用户嘴巴特征点(即第四特征点)，通过第五卷积层采集用户左耳特征点(即第五特征点)，通过第六卷积层采集用户右眼特征点(即第六特征点)。特征点含有向量形式的描述子，描述了特征点所在关键点周围像素的信息。第一卷积层和第二卷积层提取的两个特征点具有对称性，本专利技术利用第一压缩层对两个特征点的像素信息进行压缩处理，减轻虚拟形象构建模型的运算量；第二压缩层同理。平整层对第一压缩层和第二压缩层的输出进行平整融合处理，全连接层对平整层、第三卷积层和第四卷积层的输出进行综合，确定用户的三维虚拟形象。
12、进一步地，第一压缩层的表达式为：
13、
14、式中，p1表示第一压缩层的输出，s1表示第一特征点，s2表示第二特征点，dis(·)表示特征点之间的欧式距离，z1表示第一压缩层的正则化系数，x1表示第一特征点的描述子向量，x2表示第二特征点的描述子向量，表示向量加法运算，wm表示第一卷积层中第m个卷积核的偏差，bm表示第一卷积层中第m个卷积核的步长，m表示第一卷积层的卷积核个数，wn表示第二卷积层中第n个卷积核的偏差，bn表示第二卷积层中第n个卷积核的步长，n表示第二卷积层的卷积核个数，c表示常数；
15、第二压缩层的表达式为：
16、
17、式中，p2表示第二压缩层的输出，s5表示第五特征点，s6表示第六特征点，z2表示第二压缩层的正则化系数，x5表示第五特征点的描述子向量，x6表示第六特征点的描述子向量，wk表示第五卷积层中第k个卷积核的偏差，bk表示第五卷积层中第k个卷积核的步长，k表示第五卷积层的卷积核个数，wh表示第六卷积层中第h个卷积核的偏差，bh表示第六卷积层中第h个卷积核的步长，h表示第六卷积层的卷积核个数。
18、进一步地，平整层的表达式为：
19、
20、式中，l表示平整层的输出，p1表示第一压缩层的输出，p2表示第二压缩层的输出，e表示指数，s1表示第一特征点，s2表示第二特征点，dis(·)表示特征点之间的欧式距离，s5表示第五特征点，s6表示第六特征点。
21、进一步地，全连接层的表达式为：
22、
23、式中，q表示全连接层的输出，σ(·)表示激活函数，bg表示全连接层中第g个神经元的偏置参数，qg表示全连接层中第g个神经元的权重参数，c表示常数，dis(·)表示特征点之间的欧式距离，s1表示第一特征点，s2表示第二特征点，s3表示第三特征点，s4表示第四特征点，s5表示第五特征点，s6表示第六特征点，max(·)表示最大值运算，l表示平整层的输出。
24、进一步地，动作姿态匹配单元为用户的三维虚拟形象匹配动作姿态包括以下步骤：
25、b1、采集用户的实时语音，并对实时语音进行分帧处理；
26、b2、计算各帧实时语音的动作权重值；
27、b3、提取三维虚拟形象的顶点集合，并以三维虚拟形象的重心为原点，构建三维坐标系，确定各个顶点的位置；
28、b4、根据各帧实时语音的动作权重值以及顶点集合中各个顶点的位置，在顶点集合中为各帧实时语音匹配对应的顶点序列；
29、b5、根据各帧实时语音对应的顶点序列，生成用户的动作姿态。
30、上述进一步方案的有益效果是：在本专利技术中，步骤b3中，可利用obj顶点提取技术来提取三维虚拟形象的全部顶点，obj顶点提取技术是一种三维模型处理算法，可以快速获取三维模型的顶点坐标和法向量等关键信息。在为用户匹配动作姿态的过程中，对用户的实时语音进行信号分析，根据信号分析的结果为每帧语音确定需要进行合适动作行为的顶点集合。
31、进一步地，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，包括用户信息管理单元、教师全息形象重建单元、学生元宇宙数字形象重建单元、动作姿态匹配单元和多用户数据传输单元；
2.根据权利要求1所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述元宇宙数字形象重建单元为用户构建三维虚拟形象的具体方法为：构建虚拟形象生成模型，将用户图像输入至虚拟形象生成模型中，为用户生成三维虚拟形象；
3.根据权利要求2所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述第一压缩层的表达式为：
4.根据权利要求2所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述平整层的表达式为：
5.根据权利要求2所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述全连接层的表达式为：
6.根据权利要求1所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述动作姿态匹配单元为用户的三维虚拟形象匹配动作姿态包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述B2中，第t帧实时语音的动作权重值δt的
8.根据权利要求6所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述B4中，在顶点集合中为各帧实时语音匹配对应的顶点序列的具体方法为：为各帧实时语音构建实时顶点匹配条件，将顶点集合中满足实时顶点匹配条件的所有顶点作为各帧实时语音的顶点序列。
9.根据权利要求8所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述顶点匹配条件的表达式为：
10.根据权利要求6所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述B5中，生成用户的动作姿态的具体方法为：基于各帧实时语音对应的顶点序列，利用Speech2Vedio算法为各帧实时语音生成动作姿态。
...【技术特征摘要】
1.一种基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，包括用户信息管理单元、教师全息形象重建单元、学生元宇宙数字形象重建单元、动作姿态匹配单元和多用户数据传输单元；
2.根据权利要求1所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述元宇宙数字形象重建单元为用户构建三维虚拟形象的具体方法为：构建虚拟形象生成模型，将用户图像输入至虚拟形象生成模型中，为用户生成三维虚拟形象；
3.根据权利要求2所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述第一压缩层的表达式为：
4.根据权利要求2所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述平整层的表达式为：
5.根据权利要求2所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，所述全连接层的表达式为：
6.根据权利要求1所述的基于空间计算的元宇宙在线教学系统，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪思翰，于滢，陆泳，
申请(专利权)人：成都威爱数矩科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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