【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能殡葬服务，特别是一种基于数字孪生场景的殡葬服务全链智控云脑平台。
技术介绍
1、在殡葬服务领域，现有技术通常采用多模态数据采集与经验模型相结合的方式实现遗体状态监测与服务流程规划。常规方法通过医学影像设备获取遗体结构数据，结合温湿度传感器监测环境参数，并基于历史经验数据建立线性回归模型预测腐败进程。在数据处理层面，传统方法主要采用三维重建算法构建遗体几何模型，通过有限元分析模拟组织变化，并基于预设阈值触发服务流程调整。这类技术方案能够实现基础层面的遗体状态监测与流程管理，满足殡葬服务的基本需求。
2、然而，现有方法在时空维度耦合与多尺度建模方面存在明显局限。传统线性回归模型难以精确表征腐败进程的非线性时空演化特性，尤其在处理蛋白质分子运动与宏观组织变化的跨尺度关联时精度不足。经验阈值触发机制无法动态适应个体遗体的生物特征差异，且缺乏对遗传因素与环境参数交互作用的量化分析。此外，常规三维重建算法对分子级介电特性变化的解析能力有限，导致蛋白质分布热力图的空间分辨率不足，影响腐败预测的准确性。
【技术保护点】
1.一种基于数字孪生场景的殡葬服务全链智控云脑平台，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于数字孪生场景的殡葬服务全链智控云脑平台，其特征在于：所述采用PointNet++构建三维生物组织模型是指通过PointNet++进行采样和分组操作，逐步捕获从局部到全局的点云特征，并通过FP进行插值上采样和跨层特征拼接，生成稠密特征点云数据，同时采用动态图卷积神经网络进行点云语义分割，并结合泊松表面重建算法生成三维生物组织模型。
3.如权利要求2所述的基于数字孪生场景的殡葬服务全链智控云脑平台，其特征在于：所述基于介电常数分布数据构建蛋白质分布热力...
【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生场景的殡葬服务全链智控云脑平台，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于数字孪生场景的殡葬服务全链智控云脑平台，其特征在于：所述采用pointnet++构建三维生物组织模型是指通过pointnet++进行采样和分组操作，逐步捕获从局部到全局的点云特征，并通过fp进行插值上采样和跨层特征拼接，生成稠密特征点云数据，同时采用动态图卷积神经网络进行点云语义分割，并结合泊松表面重建算法生成三维生物组织模型。
3.如权利要求2所述的基于数字孪生场景的殡葬服务全链智控云脑平台，其特征在于：所述基于介电常数分布数据构建蛋白质分布热力图，最终生成初始数据集，步骤如下，
4.如权利要求1所述的基于数字孪生场景的殡葬服务全链智控云脑平台，其特征在于：所述采用lstm-分子动力学联合预测方法建立腐败扩散方程，生成包含时空维度的腐败进程预测矩阵，步骤如下，
5.如权利要求4所述的基于数字孪生场景的殡葬服务全链智控云脑平台，其特征在于：所述通过hinton生成动态腐败热力图，并编码为腐败进程四维张量，步骤如下，
【专利技术属性】
技术研发人员：姜智新，杜洋洋，余一涛，李志豪，韩业创，潘慧玲，
申请(专利权)人：江西云牛科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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