CN115937425B - 一种室内地震避难混合现实演练方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种室内地震避难混合现实演练方法及系统，包括下述步骤：根据实际场景的数据获取构件的几何信息和空间信息，建立室内三维场景模型；根据室内三维场景模型生成震害场景全息影像，将震害场景全息影像投放至实际场景中形成混合现实震害场景；识别混合现实震害场景中的安全区域和危险区域，对安全区域和危险区域进行标注，用于指引演练人员避难；演练人员佩戴混合现实设备在混合现实震害场景中进避难演练；捕捉演练人员的行为并进行记录和评估。本发明利用扫描设备构建了合理、真实的室内震害场景，实现震害场景混合现实展示，使演练人员高效地学习到正确的避难策略，有效提升人员室内地震避难能力，降低人员伤亡。

Description

一种室内地震避难混合现实演练方法及系统

技术领域

本发明涉及防灾减灾领域，特别涉及一种室内地震避难混合现实演练方法及系统。

背景技术

随着建筑结构的抗震设计能力及建造水平的提升，由地震引起的建筑结构倒塌得到了有效的控制，非结构构件破坏逐渐成为地震人员伤亡的主要原因。较强的地震作用下，建筑可以实现“大震不倒”，但建筑室内非结构构件破坏依旧严重，造成严重的人员伤亡，给人们带来了不可避免的灾难和教训。因此，地震中的人员避难问题仍是地震灾害中保障人员生命安全、降低人员伤亡率至关重要的一环。

目前常见的地震人员避难演练有传统避难演练和虚拟模拟平台两种方式。传统避难演练无法展示地震场景，难以使人员产生地震避难的紧张感，存在训练效果不理想、避难动作不规范等问题。虚拟模拟平台受设备、场地限制，会使人员的感官降低，缺乏真实性。因此，需要进行实地，同时有真实感场景的地震灾害人员避难演练。

混合现实技术(MixedRealityTechnique，MR)使得现实环境与虚拟情景在同一视觉空间中融合显示，为地震避难演练提供了新思路。目前，已有一些研究将混合现实技术应用于应急疏散、安全培训当中。但是较少有将混合现实技术应用于室内地震避难的研究。

发明内容

本发明针对上述技术问题，提供了一种室内地震避难混合现实演练方法及系统，能够在真实环境中为演练人员展示地震震害场景，提供更加真实的灾害体验，为室内地震避难演练提供强有力的支持。

本发明一方面提供了一种室内地震避难混合现实演练方法，包括如下步骤：

S1、根据实际场景的数据获取非结构构件的几何信息和空间信息，建立室内三维场景模型；

S2、根据所述室内三维场景模型生成震害场景全息影像，将所述震害场景全息影像投放至所述实际场景中形成混合现实震害场景；

S3、识别所述混合现实震害场景中的安全区域和危险区域，对所述安全区域和所述危险区域进行标注，用于指引所述演练人员避难；

S4、所述演练人员佩戴混合现实设备在所述混合现实震害场景中进避难演练；

S5、捕捉所述演练人员的行为并进行记录和评估。

优选的，所述根据实际场景数据获取非结构构件的几何信息和空间信息，建立室内三维场景模型包括：

S101、扫描设备扫描实际场景并识别所述实际场景所有表面信息，所述扫描设备实时查询所述实际场景所有表面信息，所述扫描设备对所述实际场景的空间信息变化进行处理并保存，生成所述实际场景的三维点云模型；

S102、对所述实际场景的三维点云模型进行非结构构件分割，识别所述非结构构件的类型，通过平面计算提取所述非结构构件的几何数据与空间坐标数据；

S103、对所述非结构构件的几何数据与空间坐标数据进行参数化建模，建立所述室内三维场景模型。

优选的，所述根据所述室内三维场景模型生成震害场景全息影像，将所述震害场景全息影像投放至所述实际场景中包括：

S201、根据所述室内三维场景模型的震动参数和物理引擎搭建室内地震震害场景；

S202、通过混合现实配置和所述室内地震震害场景生成震害场景全息影像；

S203、匹配所述震害场景全息影像与所述实际场景的特征，直至所述震害场景全息影像能够与所述实际场景完全叠加。

优选的，所述根据震动参数与物理引擎搭建室内地震震害场景包括：

S2011、根据所述室内三维场景模型信息确定物理参数；

S2012、对所述实际场景所处室内的震动参数进行提取，所述震动参数包括：地震动作用下楼层加速度的时程信息和房间在地震作用下的运动状态；

S2013、查询所述非结构构件，将所述房间的震动参数赋予所述非结构构件，利用物理引擎得到所述非结构构件的震害结果，通过所述非结构构件的震害结果得到所述室内地震震害场景。

优选的，所述识别所述混合现实震害场景中的安全区域和危险区域，对所述安全区域和所述危险区域进行标注包括：

S301、根据获取的所述非结构构件的模型尺寸和所述非结构构件运动过程中的中心坐标，得到所述非结构构件运动过程中的角点坐标，获取所述非结构构件的运动区域；

S302、根据预设的安全区域判别条件对所述混合现实震害场景进行判断，识别出所述安全区域；

S303、将符合所述安全区域判别条件的非结构构件运动区域确定为安全的避难区，并显示为绿色，将不满足安全判别条件的非结构构件运动区域确定为危险区域，并显示为红色。

优选的，所述安全区域判别条件的规则包括同时满足条件1、条件2和条件3：

条件1：家具在震害中能够保持稳定，不发生倾覆现象；

条件2：所述非结构构件内部存在可躲避空间；

条件3：躲避空间的尺寸满足人体平均躲避尺寸。

优选的，所述捕捉所述演练人员的行为并进行记录和评估包括：

所述混合现实设备采集所述演练人员的三维运动轨迹；

所述混合现实设备采集所述演练人员对所述非结构构件的注意力参数；

根据所述演练人员的三维运动轨迹评估避难效率；

根据所述非结构构件的注意力参数评估所述演练人员的注意力集中点。

本发明另一方面还提供一种室内地震避难混合现实演练系统，包括：

场景构建模块，所述场景构建模块用于根据实际场景构建室内三维场景模型；

以及，与所述场景构建模块连接的混合现实震害展示模块，所述混合现实震害展示模块根据所述室内三维场景模型生成震害场景全息影像，所述混合现实震害展示模块在所述实际场景中搭建混合现实震害场景；

以及，与所述混合现实震害展示模块连接的避难指引模块，所述避难指引模块用于识别和显示所述混合现实震害场景中的安全区域和危险区域；

以及，分别与所述避难指引模块和所述混合现实震害展示模块连接的避难演练模块，所述避难演练模块用于形成地震避难演练方案，所述避难演练模块指挥演练人员根据所述地震避难演练方案进行混合现实演练；

以及，与所述避难演练模块连接的行为反馈模块，所述行为反馈模块用于对所述演练人员的行为进行捕捉和记录，所述行为反馈模块根据所述演练人员的行为对演练效果进行评估。

优选的，所述场景构建模块包括：

场景数据获取单元，所述场景数据获取单元用于对实际场景进行扫描、识别所述实际场景的表面信息、不断发送查询指令、对空间信息变化进行处理并生成实际场景三维点云模型；

以及，与所述场景数据获取单元连接的场景数据计算单元，所述场景数据计算单元用于对所述实际场景三维点云模型进行非结构构件分割、识别非结构构件的类型和通过平面计算提取所述非结构构件的几何数据与空间坐标数据；

以及，与所述场景数据计算单元连接的场景模型生成单元，所述场景模型生成单元用于根据所述非结构构件的几何数据与空间坐标数据进行参数化建模，建立所述室内三维场景模型。

优选的，所述混合现实震害展示模块包括：

震害场景生成单元，所述震害场景生成单元用于根据所述室内三维场景模型的震动参数和物理引擎搭建室内地震震害场景；

以及，与所述震害场景生成单元连接的全息影像生成单元，所述全息影像生成单元用于通过混合现实配置和所述室内地震震害场景生成震害场景全息影像；

以及与所述震害场景生成单元连接的定位单元，所述定位单元用于匹配所述震害场景全息影像与所述实际场景的特征，直至所述震害场景全息影像能够与所述实际场景完全叠加。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

本发明实施例中，本发明提供的技术方案能够充分利用扫描设备进行室内环境的三维扫描，构建了合理、真实感的室内震害场景，实现震害场景混合现实展示，并给出了室内震害危险区识别与安全避难区指引方法，获取了人员避难路径轨迹、注意力等关键数据。本发明能使人员高效地学习到正确的避难策略，有效提升人员室内地震避难能力，进而降低人员伤亡，为地震避难演练提供了新思路。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的室内地震避难混合现实演练方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的室内地震避难混合现实演练系统结构示意图；

图3是本发明实施例提供的室内三维场景模型示意图；

图4是本发明实施例提供的混合现实震害场景初始状态示意图；

图5是本发明实施例提供的混合现实震害场景结束状态示意图；

图6是本发明实施例提供的地震避难指引的示意图；

图7是本发明实施例提供的避难演练系统方案的示意图；

图8是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

由于现有技术中，没有关于混合现实技术在地震演练方面的分析和研究，所以演练人员无法在演练时对地震演练有身临其境的感受，让演练人员无法感到紧张感，存在训练效果不理想、避难动作不规范等问题。

如图1，基于上述问题，本发明提供了一种室内地震避难混合现实演练方法，包括如下步骤：

S1、根据实际场景的数据获取非结构构件的几何信息和空间信息，建立室内三维场景模型，主要通过对实际场景进行场景扫描，获得实际场景数据，对实际场景数据进行计算，获得非结构构件的相关信息来建立室内三维场景模型；其中，根据实际场景数据获取非结构构件的几何信息和空间信息，建立室内三维场景模型包括：

S101、扫描设备扫描实际场景并识别实际场景所有表面信息，扫描设备实时查询实际场景所有表面信息，扫描设备对实际场景的空间信息变化进行处理并保存，生成实际场景的三维点云模型；扫描设备扫描识别到实际场景信息后，扫描设备通过实时查询所扫描的信息来确定信息的属性和变化，并将所扫描到的信息进行存储，这里的处理是是指生成三维点云模型的相关计算，该部分具体形成三维点云模型的技术手段为现有技术，另外，这里的扫描设备为现有技术，可以为三维激光扫描等，本发明不做具体解说。

S102、对实际场景的三维点云模型进行非结构构件分割，识别非结构构件的类型，通过平面计算提取非结构构件的几何数据与空间坐标数据。

其中，非结构构件分割用于对实际场景的三维点云模型进行计算，一般具体操作为提取实际场景中三维点云的所有平面信息，然后根据所有平面信息得到每一个非结构构件的点云模型，也就得到了每一个非结构构件的几何数据和空间坐标数据。

S103、对非结构构件的几何数据与空间坐标数据进行参数化建模，建立室内三维场景模型。这里的参数化建模用于根据非结构构件的类型匹配建筑信息模型族库、赋予非结构构件的几何尺寸、调整非结构构件大小和指定非结构构件的空间坐标，从而自动生成对应实际场景的建筑信息模型，也就是室内三维场景模型。

S2、根据室内三维场景模型生成震害场景全息影像，将震害场景全息影像投放至实际场景中形成混合现实震害场景，主要根据室内三维场景模型建立室内地震震害场景，根据室内地震震害场景生成震害场景全息影像，并在实际场景中搭建混合现实震害场景，混合现实震害场景为生成的震害场景全息影像投放至实际场景中的结果。

其中，根据室内三维场景模型生成震害场景全息影像，将震害场景全息影像投放至实际场景中包括：

S201、根据室内三维场景模型的震动参数和物理引擎搭建室内地震震害场景；

其中，根据震动参数与物理引擎搭建室内地震震害场景具体包括：

S2011、根据室内三维场景模型信息确定物理参数，其中，物理参数为构件的重力、摩擦力等。

S2012、对实际场景所处室内的震动参数进行提取，震动参数包括：地震动作用下楼层加速度的时程信息和房间在地震作用下的运动状态；具体操作为：读取地震动作用下实际场景所处楼层的加速度时程信息，并将加速度时程信息储存在相关列表中，通过每帧循环执行读取数值、赋值的过程，展示实际场景所处房间在地震作用下的运动状态，其目的主要在读取实际场景所处环境的震动参数；

其中，读取地震动作用下实际场景所处楼层的加速度时程信息主要根据建筑结构模型进行弹塑性时程分析计算，得到工程需求参数如最大层间位移角、楼层峰值加速度、楼层峰值速度等数据；

S2013、查询非结构构件，将房间的震动参数赋予给非结构构件，利用物理引擎得到非结构构件的震害结果，通过所述非结构构件的震害结果得到所述室内地震震害场景。

S202、通过混合现实配置和室内地震震害场景生成震害场景全息影像，其中，混合现实配置包括搭建混合现实平台、设置混合现实场景坐标与环境信息从而使全息影像在空间中保持稳定、设置混合现实渲染效率及性能等，混合现实配置为一种程序设定，为现有技术，这里，结合室内地震震害场景并通过混合现实配置生成与实际场景匹配的震害场景全息影像；

S203、匹配震害场景全息影像与实际场景的特征，直至震害场景全息影像能够与实际场景完全叠加。

S3、识别混合现实震害场景中的安全区域和危险区域，对安全区域和危险区域进行标注，用于指引演练人员避难，混合现实配置的程序中设置有相关程序，该程序可通过相关判定条件驱动混合现实设备识别安全区域和危险区域；

其中，识别混合现实震害场景中的安全区域和危险区域，对安全区域和危险区域进行标注具体包括：

S301、根据获取非结构构件的模型尺寸和非结构构件运动过程中的中心坐标，得到非结构构件运动过程中的角点坐标，获取非结构构件的运动区域；

S302、根据预设的安全区域判别条件对混合现实震害场景进行判断，识别出安全区域；其中，安全区域判别条件的规则包括同时满足条件1、条件2和条件3：

条件1：家具在震害中能够保持稳定，不发生倾覆现象：通过获取模型的中心坐标位移量、旋转角度以及家具尺寸，当旋转角大于家具深高比L/H时，则视家具为倒塌状态，否则，视为不发生倾覆现象；

条件2：非结构构件内部存在可躲避空间：利用碰撞检测，从地面向上发射检测射线，若检测到射线与遮挡平面发生碰撞，而不是与物体底面碰撞，则视为该区域存在躲避空间；

条件3：躲避空间的尺寸满足人体平均躲避尺寸：通过获取的检测射线长度，计算预躲避区域的三维尺寸，判断距离以及平面尺寸，当满足高度大于0.7m，且长、宽均大于0.5m时，则视为符合避难区域的范围。

S303、将符合安全区域判别条件的非结构构件运动区域确定为安全区域的避难区，并显示为绿色，将不满足安全区域判别条件的非结构构件运动区域确定为危险区域，并显示为红色。

S4、演练人员佩戴混合现实设备在混合现实震害场景中进避难演练。

S5、捕捉演练人员的行为并进行记录和评估。具体包括：

混合现实设备采集演练人员的三维运动轨迹，其中，三维运动轨迹包括以演练人员的头部为原点且以演练人员的头所处的水平面方向上的二维坐标变化所记录的演练人员的头部移动轨迹为演练人员的避难路径、演练人员在竖直方向上的高度变化以表示演练人员蹲起等躲避行为。

混合现实设备采集演练人员对非结构构件的注意力参数，注意力参数包括被凝视物体的名称、凝视次数以及对于该物体总的凝视时长，并统计所有被统计物体的总凝视次数以及总凝视时间。

根据演练人员的三维运动轨迹结合避难时长评估避难效率；

根据非结构构件的注意力参数评估演练人员的注意力集中点，其中，可统计演练人员对安全区域和危险区域的注意次数和注视时长，从而可对演练人员的避难行为进行分析。

下面以一实际应用实例来进一步说明本实施例方法的实施过程。

如图3至图7所示，以某教学楼某间办公室为例。佩戴混合现实设备HoloLens2后在场景中不断移动，调整视线，对场景进行扫描、计算重建。为了保证室内扫描的完整性，需要对未显示可视化网格的位置反复扫描，从而得到三维点云模型。对获取的三维点云模型进行计算，得到的计算结果如表1所示。

表1

构件	长度(m)	宽度(m)	高度(m)
				房间	5.844	3.063	2.465
办公桌	1.610	0.765	0.749
				柜子1	1.798	0.446	1.805
柜子2	0.791	0.446	0.627
				柜子3	0.898	0.560	1.168
茶几	1.190	0.557	0.450
				沙发	1.941	0.983	0.906

将获取的数据导入建筑信息模型中进行参数化建模。获得建筑室内的建筑信息模型如图3所示，可以看出建立的建筑信息模型能够还原室内三维场景，为后续震害提供精细化模型。

将建筑信息模型导入Unity中，布置好震害场景，应用物理引擎对室内非结构构件震害进行模拟。在Unity中构建好震害场景后，将程序搭载到HoloLens2上以实现混合现实震害展示。图4为混合现实震害场景初始状态；图5为混合现实震害场景结束状态。由图4和图5可以看出，混合现实震害展示可以十分逼真地展示室内地震时的情景，为演练人员提供直观的地震感受。

图6为地震避难指引的示意图。可以看出，红色区域为地震避难的危险区域，而绿色区域则为地震避难的安全区域，可以在此区域进行地震避难。通过颜色的区分，可以达到指引演练人员避难的目的。

图7为避难演练系统方案的示意图。演练人员通过手部触碰按压与混合现实中的全息影像交互，点击菜单上的“First Drill”按钮开始第一次演练。演练开始后，开始菜单将消失，展示在演练人员眼前的是真实环境与室内非结构构件的全息影像叠加的混合现实场景。演练人员可以在房间中随意走动。通过警铃声发布地震预警，共持续5秒钟。演练人员在接受到地震预警后，将根据自己的地震避难经验进行地震避难。在演练人员进行地震演练的过程中，HoloLens将记录人员的实时坐标变化以及眼动视线所触及到的非结构构件，并将数据写入本地文件中。

地震演练结束后，将提示演练人员“地震演练结束”，菜单重新出现。演练人员返回初始位置，依次点击“SecondDrill”以及“ThirdDrill”按钮，开展第二次与第三次地震避难演练。在第二次地震演练时，地震预警结束后室内的等全息影像展示地震震害场景，演练人员在看到震害场景后将做出避难反应，震动停止后本轮地震演练结束。在第三次地震演练时，地震预警开始时将为演练人员展示地震避难指引，演练人员将根据地震指引快速到达安全避难区进行避难，震动停止后本轮地震演练结束。演练完成后人员将返回点击菜单的“Finish”按钮，完成所有的室内地震避难演练流程。

如图2，本发明另一方面还提供一种室内地震避难混合现实演练系统，包括：

场景构建模块100，场景构建模块100用于根据实际场景构建室内三维场景模型；

以及，与场景构建模块连接的混合现实震害展示模块200，混合现实震害展示模块200根据室内三维场景模型生成震害场景全息影像，混合现实震害展示模块200在实际场景中搭建混合现实震害场景；

以及，与混合现实震害展示模块连接的避难指引模块300，避难指引模块300用于识别和显示混合现实震害场景中的安全区域和危险区域；

以及，分别与避难指引模块300和混合现实震害展示模块200连接的避难演练模块400，避难演练模块400用于形成地震避难演练方案，避难演练模块400指挥演练人员根据地震避难演练方案进行混合现实演练；

以及，与避难演练模块400连接的行为反馈模块500，行为反馈模块500用于对演练人员的行为进行捕捉和记录，行为反馈模块500根据演练人员的行为对演练效果进行评估。

场景构建模块100包括：

场景数据获取单元110，场景数据获取单元110用于对实际场景进行扫描、识别实际场景的表面信息、不断发送查询指令、对空间信息变化进行处理并生成实际场景三维点云模型；

以及，与场景数据获取单元110连接的场景数据计算单元120，场景数据计算单元120用于对实际场景三维点云模型进行非结构构件分割、识别非结构构件类型和通过平面计算提取非结构构件的几何数据与空间坐标数据；

以及，与场景数据计算单元120连接的场景模型生成单元130，场景模型生成单元130用于根据非结构构件的几何数据与空间坐标数据进行参数化建模，建立室内三维场景模型。

混合现实震害展示模块200包括：

震害场景生成单元210，震害场景生成单元210用于根据室内三维场景模型的震动参数和物理引擎搭建室内地震震害场景；

以及，与震害场景生成单元210连接的全息影像生成单元220，全息影像生成单元220用于通过混合现实配置和室内地震震害场景生成震害场景全息影像；

以及与震害场景生成单元220连接的定位单元230，定位单元用于匹配全息影像与实际场景的特征，直至全息影像能够与实际场景完全叠加。

避难指引模块300包括：

运动区域获取单元310，运动区域获取单元310根据获取非结构构件的模型尺寸和非结构构件运动过程中的中心坐标，得到非结构构件运动过程中的角点坐标，获取非结构构件的运动区域；

以及，与运动区域获取单元310连接的避难区识别单元320，避难区识别单元32根据预设的安全区域判别条件对混合现实震害场景进行判断，识别出安全区域；

以及，与避难区识别单元320连接的标识指引单元330，标识指引单元330将符合安全区域判别条件的非结构构件运动区域确定为安全的避难区，并显示为绿色，将不满足安全区域判别条件的非结构构件运动区域确定为危险区域，并显示为红色。

安全区域判别条件的规则包括同时满足条件1、条件2和条件3：

条件1：家具在震害中能够保持稳定，不发生倾覆现象：通过获取模型的中心坐标位移量、旋转角度以及家具尺寸，当旋转角大于家具深高比L/H时，则视家具为倒塌状态，否则，视为不发生倾覆现象；

条件2：非结构构件内部存在可躲避空间：利用碰撞检测，从地面向上发射检测射线，若检测到射线与遮挡平面发生碰撞，而不是与物体底面碰撞，则视为该区域存在躲避空间；

条件3：躲避空间的尺寸满足人体平均躲避尺寸：通过获取的检测射线长度，计算预躲避区域的三维尺寸，判断距离以及平面尺寸，当满足高度大于0.7m，且长、宽均大于0.5m时，则视为符合避难区域的范围。

行为反馈模块500包括：

运动捕捉单元510，捕捉单元510用于采集演练人员的三维运动轨迹，其中，三维运动轨迹包括以演练人员的头部为原点且以演练人员的头所处的水平面方向上的二维坐标变化所记录的演练人员的头部移动轨迹为演练人员的避难路径、演练人员在竖直方向上的高度变化以表示演练人员蹲起等躲避行为；

以及，与捕捉单元510连接的注意力捕捉单元520，注意力捕捉单元520用于采集演练人员对非结构构件的注意力参数，注意力参数包括被凝视物体的名称、凝视次数以及对于该物体总的凝视时长，并统计所有被统计物体的总凝视次数以及总凝视时间。

根据非结构构件的注意力参数评估演练人员的注意力集中点，其中，可统计演练人员对安全区域和危险区域的注意次数和注视时长，从而可对演练人员的避难行为进行分析。综上，本发明提出的室内地震避难混合现实演练方法及系统能够充分利用扫描设备进行室内环境的三维扫描，构建了合理、真实感的室内震害场景，实现震害场景混合现实展示，并给出了室内震害危险区识别与安全避难区指引方法，获取了人员避难路径轨迹、注意力等关键数据。本发明能使人员高效地学习到正确的避难策略，有效提升人员室内地震避难能力，进而降低人员伤亡，为地震避难演练提供了新思路。

图8是本发明实施例提供的一种电子设备600的结构示意图，该电子设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(centralprocessingunits，CPU)610和一个或一个以上的存储器620，其中，存储器620中存储有至少一条指令，至少一条指令由处理器610加载并执行以实现上述一种室内地震避难混合现实演练系统的步骤。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由终端中的处理器执行以完成上述一种室内地震避难混合现实演练系统。例如，计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

以上实施例不局限于该实施例自身的技术方案，实施例之间可以相互结合成新的实施例。以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而并非对其进行限制，凡未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明技术方案的范围内。

Claims (7)

1.一种室内地震避难混合现实演练方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、根据实际场景的数据获取非结构构件的几何信息和空间信息，建立室内三维场景模型；

S2、根据所述室内三维场景模型生成震害场景全息影像，将所述震害场景全息影像投放至所述实际场景中形成混合现实震害场景；

S3、识别所述混合现实震害场景中的安全区域和危险区域，对所述安全区域和所述危险区域进行标注，用于指引演练人员避难；

S4、所述演练人员佩戴混合现实设备在所述混合现实震害场景中进避难演练；

S5、捕捉所述演练人员的行为并进行记录和评估；

所述根据实际场景数据获取非结构构件的几何信息和空间信息，建立室内三维场景模型包括：

S101、扫描设备扫描实际场景并识别所述实际场景所有表面信息，所述扫描设备实时查询所述实际场景所有表面信息，所述扫描设备对所述实际场景的空间信息变化进行处理并保存，生成所述实际场景的三维点云模型；

S102、对所述实际场景的三维点云模型进行非结构构件分割，识别非结构构件的类型，通过平面计算提取所述非结构构件的几何数据与空间坐标数据；

S103、对所述非结构构件的几何数据与空间坐标数据进行参数化建模，建立所述室内三维场景模型；

所述识别所述混合现实震害场景中的安全区域和危险区域，对所述安全区域和所述危险区域进行标注包括：

S301、根据获取的所述非结构构件的模型尺寸和所述非结构构件运动过程中的中心坐标，得到所述非结构构件运动过程中的角点坐标，获取所述非结构构件的运动区域；

S302、根据预设的安全区域判别条件对所述混合现实震害场景进行判断，识别出所述安全区域；

S303、将符合所述安全区域判别条件的非结构构件运动区域确定为安全的避难区，并显示为绿色，将不满足安全区域判别条件的非结构构件运动区域确定为危险区域，并显示为红色；

所述捕捉所述演练人员的行为并进行记录和评估包括：

所述混合现实设备采集所述演练人员的三维运动轨迹；

所述混合现实设备采集所述演练人员对所述非结构构件的注意力参数；

根据所述演练人员的三维运动轨迹评估避难效率；

根据所述非结构构件的注意力参数评估所述演练人员的注意力集中点。

2.根据权利要求1所述的室内地震避难混合现实演练方法，其特征在于，所述根据所述室内三维场景模型生成震害场景全息影像，将所述震害场景全息影像投放至所述实际场景中包括：

S201、根据所述室内三维场景模型的震动参数和物理引擎搭建室内地震震害场景；

S202、通过混合现实配置和所述室内地震震害场景生成震害场景全息影像；

S203、匹配所述震害场景全息影像与所述实际场景的特征，直至所述震害场景全息影像能够与所述实际场景完全叠加。

3.根据权利要求2所述的室内地震避难混合现实演练方法，其特征在于，根据所述室内三维场景模型的震动参数和物理引擎搭建室内地震震害场景包括：

S2011、根据所述室内三维场景模型信息确定物理参数；

S2012、对所述实际场景所处室内的震动参数进行提取，所述震动参数包括：地震动作用下楼层加速度的时程信息和房间在地震作用下的运动状态；

S2013、查询所述非结构构件，将所述房间的震动参数赋予所述非结构构件，利用物理引擎得到所述非结构构件的震害结果，通过所述非结构构件的震害结果得到所述室内地震震害场景。

4.根据权利要求1所述的室内地震避难混合现实演练方法，其特征在于，所述安全区域判别条件的规则包括同时满足条件1、条件2和条件3：

条件1：家具在震害中能够保持稳定，不发生倾覆现象；

条件2：所述非结构构件内部存在可躲避空间；

条件3：躲避空间的尺寸满足人体平均躲避尺寸。

5.一种室内地震避难混合现实演练系统，其特征在于，包括：

场景构建模块，所述场景构建模块用于根据实际场景构建室内三维场景模型；

以及，与所述场景构建模块连接的混合现实震害展示模块，所述混合现实震害展示模块根据所述室内三维场景模型生成震害场景全息影像，所述混合现实震害展示模块在所述实际场景中搭建混合现实震害场景；

以及，与所述混合现实震害展示模块连接的避难指引模块，所述避难指引模块用于识别和显示所述混合现实震害场景中的安全区域和危险区域；

以及，分别与所述避难指引模块和所述混合现实震害展示模块连接的避难演练模块，所述避难演练模块用于形成地震避难演练方案，所述避难演练模块指挥演练人员根据所述地震避难演练方案进行混合现实演练；

以及，与所述避难演练模块连接的行为反馈模块，所述行为反馈模块用于对所述演练人员的行为进行捕捉和记录，所述行为反馈模块根据所述演练人员的行为对演练效果进行评估；

扫描设备扫描实际场景并识别所述实际场景所有表面信息，所述扫描设备实时查询所述实际场景所有表面信息，所述扫描设备对所述实际场景的空间信息变化进行处理并保存，生成所述实际场景的三维点云模型；

对所述实际场景的三维点云模型进行非结构构件分割，识别非结构构件的类型，通过平面计算提取所述非结构构件的几何数据与空间坐标数据；

对所述非结构构件的几何数据与空间坐标数据进行参数化建模，建立所述室内三维场景模型；

所述识别所述混合现实震害场景中的安全区域和危险区域，对所述安全区域和所述危险区域进行标注包括：

根据获取的所述非结构构件的模型尺寸和所述非结构构件运动过程中的中心坐标，得到所述非结构构件运动过程中的角点坐标，获取所述非结构构件的运动区域；

根据预设的安全区域判别条件对所述混合现实震害场景进行判断，识别出所述安全区域；

将符合所述安全区域判别条件的非结构构件运动区域确定为安全的避难区，并显示为绿色，将不满足安全区域判别条件的非结构构件运动区域确定为危险区域，并显示为红色；

所述捕捉所述演练人员的行为并进行记录和评估包括：

所述混合现实设备采集所述演练人员的三维运动轨迹；

所述混合现实设备采集所述演练人员对所述非结构构件的注意力参数；

根据所述演练人员的三维运动轨迹评估避难效率；

根据所述非结构构件的注意力参数评估所述演练人员的注意力集中点。

6.根据权利要求5所述的室内地震避难混合现实演练系统，其特征在于，所述场景构建模块包括：

场景数据获取单元，所述场景数据获取单元用于对实际场景进行扫描、识别所述实际场景的表面信息、不断发送查询指令、对空间信息变化进行处理并生成实际场景三维点云模型；

以及，与所述场景数据获取单元连接的场景数据计算单元，所述场景数据计算单元用于对所述实际场景三维点云模型进行非结构构件分割、识别非结构构件的类型和通过平面计算提取所述非结构构件的几何数据与空间坐标数据；

以及，与所述场景数据计算单元连接的场景模型生成单元，所述场景模型生成单元用于根据所述非结构构件的几何数据与空间坐标数据进行参数化建模，建立所述室内三维场景模型。

7.根据权利要求5所述的室内地震避难混合现实演练系统，其特征在于，所述混合现实震害展示模块包括：

震害场景生成单元，所述震害场景生成单元用于根据所述室内三维场景模型的震动参数和物理引擎搭建室内地震震害场景；

以及，与所述震害场景生成单元连接的全息影像生成单元，所述全息影像生成单元用于通过混合现实配置和所述室内地震震害场景生成震害场景全息影像；

以及与所述震害场景生成单元连接的定位单元，所述定位单元用于匹配所述震害场景全息影像与所述实际场景的特征，直至所述震害场景全息影像能够与所述实际场景完全叠加。