申请/专利权人：长江大学

申请日：2023-10-09

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN117351796B

主分类号：G09B5/14

分类号：G09B5/14;G09B5/02;G06T17/20;G06F30/20;G06T17/05;G06F16/29

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2024.01.23#实质审查的生效;2024.01.05#公开

摘要：本发明公开了基于数字孪生技术的野外地质露头场景教学系统，包括：孪生模型构建子系统以及教学子系统；所述孪生模型构建子系统，用于构建野外地质露头场景的数字孪生模型；所述教学子系统，用于基于所述数字孪生模型，进行野外地质露头教学。孪生模型构建子系统包括信息采集模块、信息处理模块、模型构建模块以及模型库构建模块。基于数字孪生技术，将野外地质露头场景真实的反映在课堂上，实现了智慧课堂，便于学生更加直观的学习野外地质露头的相关知识。

主权项：1.一种基于数字孪生技术的野外地质露头场景教学系统，其特征在于，包括：孪生模型构建子系统以及教学子系统；所述孪生模型构建子系统，用于构建野外地质露头场景的数字孪生模型；所述教学子系统，用于基于所述数字孪生模型，进行野外地质露头教学；所述孪生模型构建子系统包括信息采集模块、信息处理模块、模型构建模块以及模型库构建模块；所述信息采集模块，用于采集野外地质露头的相关数据，并基于摄影测量，获得影像密集匹配三维点云；所述信息处理模块，用于预处理所述相关数据，并对所述三维点云进行分割以及滤波处理，分类获取地面点；所述模型构建模块，用于基于预处理后的所述相关数据，构建数据模型；基于所述地面点，构建野外地质露头场景三维模型；基于所述数据模型以及所述三维模型，构建地质露头数字孪生模型；所述模型库构建模块，用于存储地质露头数字孪生模型，构建模型库；影像密集匹配三维点云的获得过程为：基于摄影测量，获得待匹配影像；基于所述待匹配影像，获得待匹配像素；基于半全局影像密集匹配算法，获得所述待匹配像素的最优视差；基于所述最优视差，获得所述三维点云；具体的，将待匹配影像定义为一个无向图G＝V,ε，每一个待匹配像素P∈V即为一个随机变量，视差dp∈Σ为该随机变量的一个候选值，Σ为待匹配像素p所有候选视差的集合；影像密集匹配SGM表示为D∈ΣV，即为每个待匹配像素寻找一个视差的过程，其中最优视差集D*应使得以下能量函数能量值最低： 其中，第一项为匹配代价，在SGM中被定义为互信息，第二项为路径代价，在SGM中与两个邻接待匹配像素视差的变化有关，当视差变化较大时，该路径代价的值较大，当视差变化较小时，该路径代价的值较小；路径代价的设计，使得SGM对于野外地质露头真实场景中表面的微小起伏给予了一个较低的惩罚、表面的剧烈起伏给予了一个较高的惩罚；因此，SGM能够适应场景中视差的连续缓慢变化，也能够保留视差断裂；SGM将传统格网优化问题分解为16个一维方向的动态规划，各方向动态规划独立进行，记录每个方向动态规划的路径代价并累加这些路径代价，最后将路径累加结果最小的视差选为最优视差；对所述三维点云进行分割的过程包括：将所述三维点云构建规则格网索引；基于道格拉斯普克算法，对规则格网进行行列分割；基于交叉线元探测方法，合并行列分割结果，实现所述三维点云的分割。

全文数据：

权利要求：

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