CN114332368B - 一种基于多源时空数据的场景孪生方法 - Google Patents
一种基于多源时空数据的场景孪生方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114332368B CN114332368B CN202111622144.7A CN202111622144A CN114332368B CN 114332368 B CN114332368 B CN 114332368B CN 202111622144 A CN202111622144 A CN 202111622144A CN 114332368 B CN114332368 B CN 114332368B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- physical space
- module
- scene
- construction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请提供了一种基于多源时空数据的场景孪生方法，将物理空间多源数据检索模块与物理空间数据分析模块数据连接，所述物理空间数据分析模块与物理空间数据提取模块数据连接，所述物理空间数据提取模块与物理空间数据场景模块数据连接，所述物理空间数据场景模块与物理空间孪生模型模块数据连接，所述物理空间孪生模型模块与物理空间数据场景重构模型数据连接，所述物理空间数据场景重构模型与物理空间数据构建模块数据连接，所述物理空间数据构建模块与物理空间构建反馈模块数据连接，所述物理空间构建反馈模块与物理空间构建修建模块数据连接，所述物理空间构建修建模块与所述物理空间数据构建模块数据连接。
Description
技术领域
本发明涉及多源时空数据场景构建领域，具体而言，涉及一种基于多源时空数据的场景孪生方法。
背景技术
现有的数据在进行处理的过程中存在一些不足之处需要进行改进，首先就是现有的数据在处理的过程中缺少一种对多源时空的数据进行场景构建的方法，因此我们对此做出改进，提出一种基于多源时空数据的场景孪生方法。
发明内容
本发明的目的在于：针对目前存在的背景技术提出的问题，为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：一种基于多源时空数据的场景孪生方法，以改善上述问题，本申请具体是这样的：包括以下步骤，S1将物理空间多源数据检索模块进行检索并通过物理空间数据分析模块进行分析，S2将所述物理空间数据分析模块分析后的数据导入物理空间数据提取模块中进行提取，S3将所述物理空间数据提取模块提取后的数据通过物理空间数据场景模块进行建立数据场景，S4将所述物理空间数据场景模块中的数据场景导入到物理空间孪生模型模块中进行三维建模，S5将所述物理空间孪生模型模块建好的孪生模型导入物理空间数据场景重构模型中进行模拟，S6将所述物理空间数据场景重构模型模拟后的场景数据导入到物理空间数据构建模块中进行物理空间数据建模，S7所述物理空间数据构建模块的物理空间数据建模导入到物理空间构建反馈模块中进行反馈，S8将所述物理空间构建反馈模块出现反馈错误的通过物理空间构建修建模块数据连接进行修改，S9通过所述物理空间构建修建模块修改完成的数据导入到所述物理空间数据构建模块数据连接。
作为本申请优选的技术方案，所述S1中通过物理空间多源数据检索模块进行多源数据检索，并通过物理空间数据分析模块进行数据分析，所述物理空间数据分析模块包括源代码分析单元和采集数据分析单元，所述源代码分析单元与所述采集数据分析单元数据连接。
作为本申请优选的技术方案，所述S2中将所述物理空间数据分析模块分析后的数据通过所述物理空间数据提取模块进行数据提取，所述物理空间数据提取模块包括物理空间数据代码提取单元和物理空间数据信息提取单元，所述物理空间数据代码提取单元与所述物理空间数据信息提取单元数据连接。
作为本申请优选的技术方案，所述S3中将所述物理空间数据提取模块中提取的数据导入到物理空间数据场景模块中进行场景建模，所述物理空间数据场景模块包括纹理数据场景单元和物理空间组织场景单元，所述纹理数据场景单元和所述物理空间组织场景单元数据连接。
作为本申请优选的技术方案，所述S4中所述物理空间数据场景模块的数据场景导入到物理空间孪生模型模块中进行建立物理空间三维数据场景模型。
作为本申请优选的技术方案，所述S5中所述物理空间孪生模型模块建立物理空间三维数据场景模型通过物理空间数据场景重构模型数据连接进行场景的模拟。
作为本申请优选的技术方案，所述S6中所述物理空间数据场景重构模型进行场景的模拟后通过物理空间数据构建模块进行构建出多源时空数据场景。
作为本申请优选的技术方案，所述S7中所述物理空间数据构建模块构建出多源时空数据场景通过物理空间构建反馈模块进行数据的反馈。
作为本申请优选的技术方案，所述S8中所述物理空间构建反馈模块进行数据的反馈后发现错误数据通过物理空间构建修建模块进行数据的修建。
作为本申请优选的技术方案，所述S9中将所述物理空间构建修建模块修建的数据再重新导入到所述物理空间数据构建模块中进行物理空间数据构建。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
在本申请的方案中：
1.通过过物理空间多源数据检索模块进行多源数据检索，并通过物理空间数据分析模块进行数据分析，物理空间数据分析模块包括源代码分析单元和采集数据分析单元，源代码分析单元与采集数据分析单元数据连接，物理空间数据分析模块与物理空间数据提取模块数据连接，通过将物理空间数据分析模块分析后的数据通过物理空间数据提取模块进行数据提取，物理空间数据提取模块包括物理空间数据代码提取单元和物理空间数据信息提取单元，物理空间数据代码提取单元与物理空间数据信息提取单元数据连接；
2.通过将物理空间数据提取模块中提取的数据导入到物理空间数据场景模块中进行场景建模，物理空间数据场景模块包括纹理数据场景单元和物理空间组织场景单元，纹理数据场景单元和物理空间组织场景单元数据连接，物理空间数据场景模块与物理空间孪生模型模块数据连接，中物理空间数据场景模块的数据场景导入到物理空间孪生模型模块中进行建立物理空间三维数据场景模型；
3.通过物理空间孪生模型模块与物理空间数据场景重构模型数据连接，物理空间孪生模型模块建立物理空间三维数据场景模型通过物理空间数据场景重构模型数据连接进行场景的模拟，物理空间数据场景重构模型与物理空间数据构建模块数据连接，中物理空间数据场景重构模型进行场景的模拟后通过物理空间数据构建模块进行构建出多源时空数据场景；
4.通过物理空间数据构建模块与物理空间构建反馈模块数据连接，物理空间数据构建模块构建出多源时空数据场景通过物理空间构建反馈模块进行数据的反馈，物理空间构建反馈模块与物理空间构建修建模块数据连接，物理空间构建反馈模块进行数据的反馈后发现错误数据通过物理空间构建修建模块进行数据的修建，物理空间构建修建模块与物理空间数据构建模块数据连接，中将物理空间构建修建模块修建的数据再重新导入到物理空间数据构建模块中进行物理空间数据构建。
附图说明：
图1为本申请提供的基于多源时空数据场景构建方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。
因此，以下对本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的部分实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征和技术方案可以相互组合，应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
如图1，本实施方式提出一种基于多源时空数据的场景孪生方法，包括以下步骤，S1将物理空间多源数据检索模块进行检索并通过物理空间数据分析模块进行分析，S2将所述物理空间数据分析模块分析后的数据导入物理空间数据提取模块中进行提取，S3将所述物理空间数据提取模块提取后的数据通过物理空间数据场景模块进行建立数据场景，S4将所述物理空间数据场景模块中的数据场景导入到物理空间孪生模型模块中进行三维建模，S5将所述物理空间孪生模型模块建好的孪生模型导入物理空间数据场景重构模型中进行模拟，S6将所述物理空间数据场景重构模型模拟后的场景数据导入到物理空间数据构建模块中进行物理空间数据建模，S7所述物理空间数据构建模块的物理空间数据建模导入到物理空间构建反馈模块中进行反馈，S8将所述物理空间构建反馈模块出现反馈错误的通过物理空间构建修建模块数据连接进行修改，S9通过所述物理空间构建修建模块修改完成的数据导入到所述物理空间数据构建模块数据连接。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，S1中通过物理空间多源数据检索模块进行多源数据检索，并通过物理空间数据分析模块进行数据分析，物理空间数据分析模块包括源代码分析单元和采集数据分析单元，源代码分析单元与采集数据分析单元数据连接。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，S2中将物理空间数据分析模块分析后的数据通过物理空间数据提取模块进行数据提取，物理空间数据提取模块包括物理空间数据代码提取单元和物理空间数据信息提取单元，物理空间数据代码提取单元与物理空间数据信息提取单元数据连接。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，S3中将物理空间数据提取模块中提取的数据导入到物理空间数据场景模块中进行场景建模，物理空间数据场景模块包括纹理数据场景单元和物理空间组织场景单元，纹理数据场景单元和物理空间组织场景单元数据连接。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，S4中物理空间数据场景模块的数据场景导入到物理空间孪生模型模块中进行建立物理空间三维数据场景模型。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，S5中物理空间孪生模型模块建立物理空间三维数据场景模型通过物理空间数据场景重构模型数据连接进行场景的模拟。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，S6中物理空间数据场景重构模型进行场景的模拟后通过物理空间数据构建模块进行构建出多源时空数据场景。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，S7中物理空间数据构建模块构建出多源时空数据场景通过物理空间构建反馈模块进行数据的反馈。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，S8中物理空间构建反馈模块进行数据的反馈后发现错误数据通过物理空间构建修建模块进行数据的修建。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，S9中将物理空间构建修建模块修建的数据再重新导入到物理空间数据构建模块中进行物理空间数据构建。
一种基于多源时空数据的场景孪生方法在使用时：S1将物理空间多源数据检索模块与物理空间数据分析模块数据连接，S1中通过物理空间多源数据检索模块进行多源数据检索，并通过物理空间数据分析模块进行数据分析，物理空间数据分析模块包括源代码分析单元和采集数据分析单元，源代码分析单元与采集数据分析单元数据连接，S2物理空间数据分析模块与物理空间数据提取模块数据连接，S2中将物理空间数据分析模块分析后的数据通过物理空间数据提取模块进行数据提取，物理空间数据提取模块包括物理空间数据代码提取单元和物理空间数据信息提取单元，物理空间数据代码提取单元与物理空间数据信息提取单元数据连接，S3物理空间数据提取模块与物理空间数据场景模块数据连接，S3中将物理空间数据提取模块中提取的数据导入到物理空间数据场景模块中进行场景建模，物理空间数据场景模块包括纹理数据场景单元和物理空间组织场景单元，纹理数据场景单元和物理空间组织场景单元数据连接，S4物理空间数据场景模块与物理空间孪生模型模块数据连接，S4中物理空间数据场景模块的数据场景导入到物理空间孪生模型模块中进行建立物理空间三维数据场景模型，S5物理空间孪生模型模块与物理空间数据场景重构模型数据连接，S5中物理空间孪生模型模块建立物理空间三维数据场景模型通过物理空间数据场景重构模型数据连接进行场景的模拟，S6物理空间数据场景重构模型与物理空间数据构建模块数据连接，S6中物理空间数据场景重构模型进行场景的模拟后通过物理空间数据构建模块进行构建出多源时空数据场景，S7物理空间数据构建模块与物理空间构建反馈模块数据连接，S7中物理空间数据构建模块构建出多源时空数据场景通过物理空间构建反馈模块进行数据的反馈，S8物理空间构建反馈模块与物理空间构建修建模块数据连接，S8中物理空间构建反馈模块进行数据的反馈后发现错误数据通过物理空间构建修建模块进行数据的修建，S9物理空间构建修建模块与物理空间数据构建模块数据连接，S9中将物理空间构建修建模块修建的数据再重新导入到物理空间数据构建模块中进行物理空间数据构建。
以上实施例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案，尽管本说明书参照上述的各个实施例对本发明已进行了详细的说明，但本发明不局限于上述具体实施方式，因此任何对本发明进行修改或等同替换；而一切不脱离发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (6)
1.一种基于多源时空数据的场景孪生方法，其特征在于，包括以下步骤，S1通过物理空间多源数据检索模块进行检索并通过物理空间数据分析模块进行分析，S2将所述物理空间数据分析模块分析后的数据导入物理空间数据提取模块中进行提取，S3将所述物理空间数据提取模块提取后的数据通过物理空间数据场景模块进行建立数据场景，S4将所述物理空间数据场景模块中的数据场景导入到物理空间孪生模型模块中进行三维建模，S5将所述物理空间孪生模型模块建好的孪生模型导入物理空间数据场景重构模型中进行模拟，S6将所述物理空间数据场景重构模型模拟后的场景数据导入到物理空间数据构建模块中进行物理空间数据建模，S7所述物理空间数据构建模块的物理空间数据建模导入到物理空间构建反馈模块中进行反馈，S8将所述物理空间构建反馈模块出现反馈错误的通过物理空间构建修建模块数据连接进行修改，S9通过所述物理空间构建修建模块修改完成的数据导入到所述物理空间数据构建模块数据连接，所述S1中通过物理空间多源数据检索模块进行多源数据检索，并通过物理空间数据分析模块进行数据分析，所述物理空间数据分析模块包括源代码分析单元和采集数据分析单元，所述源代码分析单元与所述采集数据分析单元数据连接，所述S2中将所述物理空间数据分析模块分析后的数据通过所述物理空间数据提取模块进行数据提取，所述物理空间数据提取模块包括物理空间数据代码提取单元和物理空间数据信息提取单元，所述物理空间数据代码提取单元与所述物理空间数据信息提取单元数据连接，所述S3中将所述物理空间数据提取模块中提取的数据导入到物理空间数据场景模块中进行场景建模，所述物理空间数据场景模块包括纹理数据场景单元和物理空间组织场景单元，所述纹理数据场景单元和所述物理空间组织场景单元数据连接，所述S4中所述物理空间数据场景模块的数据场景导入到物理空间孪生模型模块中进行建立物理空间三维数据场景模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于多源时空数据的场景孪生方法，其特征在于，所述S5中所述物理空间孪生模型模块建立物理空间三维数据场景模型通过物理空间数据场景重构模型数据连接进行场景的模拟。
3.根据权利要求2所述的一种基于多源时空数据的场景孪生方法，其特征在于，所述S6中所述物理空间数据场景重构模型进行场景的模拟后通过物理空间数据构建模块进行构建出多源时空数据场景。
4.根据权利要求3所述的一种基于多源时空数据的场景孪生方法，其特征在于，所述S7中所述物理空间数据构建模块构建出多源时空数据场景通过物理空间构建反馈模块进行数据的反馈。
5.根据权利要求4所述的一种基于多源时空数据的场景孪生方法，其特征在于，所述S8中所述物理空间构建反馈模块进行数据的反馈后发现错误数据通过物理空间构建修建模块进行数据的修建。
6.根据权利要求5所述的一种基于多源时空数据的场景孪生方法，其特征在于，所述S9中将所述物理空间构建修建模块修建的数据再重新导入到所述物理空间数据构建模块中进行物理空间数据构建。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111622144.7A CN114332368B (zh) | 2021-12-28 | 2021-12-28 | 一种基于多源时空数据的场景孪生方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111622144.7A CN114332368B (zh) | 2021-12-28 | 2021-12-28 | 一种基于多源时空数据的场景孪生方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114332368A CN114332368A (zh) | 2022-04-12 |
| CN114332368B true CN114332368B (zh) | 2023-03-24 |
Family
ID=81014765
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111622144.7A Active CN114332368B (zh) | 2021-12-28 | 2021-12-28 | 一种基于多源时空数据的场景孪生方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114332368B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110851966A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-28 | 同济大学 | 一种基于深度神经网络的数字孪生模型修正方法 |
| CN112084675A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-15 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种gis设备的数字孪生体的构建方法、装置及存储介质 |
| CN113011837A (zh) * | 2021-03-03 | 2021-06-22 | 江苏杰瑞信息科技有限公司 | 一种基于微服务的数字孪生管控平台 |
| CN113642177A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-12 | 清华大学 | 数字孪生虚实多车混行仿真方法及装置 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111161410B (zh) * | 2019-12-30 | 2021-10-12 | 中国矿业大学(北京) | 一种矿井数字孪生模型及其构建方法 |
| CN112634110A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-04-09 | 浙江安防职业技术学院 | 基于cim技术的数字孪生时空大数据平台 |
| CN112950758B (zh) * | 2021-01-26 | 2023-07-21 | 长威信息科技发展股份有限公司 | 一种时空孪生可视化构建方法及系统 |
| CN113065000B (zh) * | 2021-03-29 | 2021-10-22 | 泰瑞数创科技(北京)有限公司 | 一种基于地理实体的多源异构数据融合方法 |
| CN113344505A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-09-03 | 广东省科学院智能制造研究所 | 一种基于数字孪生的卫陶产品装配生产管理系统及方法 |
| CN113673948A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-19 | 江苏杰瑞信息科技有限公司 | 一种基于工业互联网的数字孪生基础开发平台 |
| CN113628314B (zh) * | 2021-08-30 | 2022-09-23 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种虚幻引擎中摄影测量模型的可视化方法、装置和设备 |
-
2021
- 2021-12-28 CN CN202111622144.7A patent/CN114332368B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110851966A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-28 | 同济大学 | 一种基于深度神经网络的数字孪生模型修正方法 |
| CN112084675A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-15 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种gis设备的数字孪生体的构建方法、装置及存储介质 |
| CN113011837A (zh) * | 2021-03-03 | 2021-06-22 | 江苏杰瑞信息科技有限公司 | 一种基于微服务的数字孪生管控平台 |
| CN113642177A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-12 | 清华大学 | 数字孪生虚实多车混行仿真方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114332368A (zh) | 2022-04-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111079532B (zh) | 一种基于文本自编码器的视频内容描述方法 | |
| CN109063164A (zh) | 一种基于深度学习的智能问答方法 | |
| CN107729363B (zh) | 基于GoogLeNet网络模型鸟类种群识别分析方法 | |
| CN111753207B (zh) | 一种基于评论的神经图协同过滤方法 | |
| CN108573020B (zh) | 融合装配信息的三维装配模型检索方法 | |
| CN117056867B (zh) | 一种可用于数字孪生的多源异构数据融合方法及系统 | |
| CN109189930A (zh) | 文本特征提取及提取模型优化方法以及介质、装置和设备 | |
| CN115795081A (zh) | 一种基于多通道融合的跨域残缺足迹图像检索系统 | |
| CN116776872A (zh) | 医疗数据结构化归档系统 | |
| CN114218763A (zh) | 一种基于数字孪生的产线动态虚拟重组方法 | |
| CN114332368B (zh) | 一种基于多源时空数据的场景孪生方法 | |
| CN113657272B (zh) | 一种基于缺失数据补全的微视频分类方法及系统 | |
| CN112582073B (zh) | 医疗信息获取方法、装置、电子设备和介质 | |
| CN111651826A (zh) | 一种基于建筑信息模型技术的建筑工业化系统 | |
| JP2023542665A (ja) | モデルデータ処理方法、装置、電子機器、コンピュータ可読媒体およびコンピュータプログラム | |
| CN113989911A (zh) | 一种基于三维人脸特征重建和图深度学习的真实环境面部表情识别方法 | |
| CN110852937A (zh) | 基于内容与样式解耦的形变物品图像生成方法 | |
| CN115238805B (zh) | 异常数据识别模型的训练方法及相关设备 | |
| CN110276053A (zh) | 自定义编码格式的数据的显示方法、装置与电子设备 | |
| CN116757190B (zh) | 一种基于双向树型标注方法的实体关系联合抽取方法 | |
| CN117747089A (zh) | 动态脑部功能的确定方法及相关装置 | |
| EP4002327A1 (en) | Time-of-flight simulation data training circuitry, time-of-flight simulation data training method, time-of-flight simulation data output method, time-of-flight simulation data output circuitry | |
| CN116089650A (zh) | 一种数据处理、存储系统及其处理、存储方法 | |
| CN117667909A (zh) | 一种基于大语言模型的机电运维管理专业知识库系统 | |
| CN117576267A (zh) | 基于llm和ann的数字人生成方法及其在云视频的应用 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |