CN116524125A - 一种元宇宙聚合方法及平台 - Google Patents

一种元宇宙聚合方法及平台 Download PDF

Info

Publication number
CN116524125A
CN116524125A CN202310481014.9A CN202310481014A CN116524125A CN 116524125 A CN116524125 A CN 116524125A CN 202310481014 A CN202310481014 A CN 202310481014A CN 116524125 A CN116524125 A CN 116524125A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
entity
processing
generate
meta
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.)
Pending
Application number
CN202310481014.9A
Other languages
English (en)
Inventor
高新良
王萌
赵中坤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Xinghuo Mutual Entertainment Digital Technology Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Xinghuo Mutual Entertainment Digital Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Xinghuo Mutual Entertainment Digital Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Xinghuo Mutual Entertainment Digital Technology Co ltd
Priority to CN202310481014.9A priority Critical patent/CN116524125A/zh
Publication of CN116524125A publication Critical patent/CN116524125A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/602—Providing cryptographic facilities or services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T13/00—Animation
    • G06T13/20—3D [Three Dimensional] animation
    • G06T13/40—3D [Three Dimensional] animation of characters, e.g. humans, animals or virtual beings
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/005—General purpose rendering architectures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/04—Texture mapping
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/50—Lighting effects
    • G06T15/506—Illumination models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/50—Lighting effects
    • G06T15/60—Shadow generation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/05—Geographic models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/761—Proximity, similarity or dissimilarity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/762—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using clustering, e.g. of similar faces in social networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/174—Facial expression recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/193—Preprocessing; Feature extraction
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明涉及虚拟现实技术，尤其涉及一种元宇宙聚合方法及平台。所述方法包括以下步骤：利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集处理，从而生成元宇宙的建模数据，其中建模数据包括：地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据；获取用户虹膜数据；对用户虹膜数据进行生物特征加密处理，生成加密虹膜数据；根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据；利用实体图像建模数据与实体信息建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象动作构建处理，生成元宇宙的角色数据；基于角色数据进行用户操作角色指令构建处理，生成用户操作指令。本发明通过构建虚拟世界各个部分，以实现元宇宙聚合方法的过程。

Description

一种元宇宙聚合方法及平台
技术领域
本发明涉及虚拟现实技术，尤其涉及一种元宇宙聚合方法及平台。
背景技术
当下的信息技术日新月异，虚拟现实、增强现实等技术已经成为了业界的热点话题。同时，随着人工智能的发展，各种智能算法和技术也逐渐应用到了各个领域。元宇宙作为一个虚拟的世界，作为虚拟世界的扩展和进化已经成为了未来数字世界的一个重要趋势，为人们提供了更加广阔的创造和交流空间，同时也对各种技术提出了更高的要求。元宇宙不仅仅是一个虚拟空间，更是一种包含人类经验、知识、文化和情感等多种要素的综合体，可以帮助人类实现数字孪生、智能交互、虚实融合等重要目标。为了建立一个高效、智能、统一的元宇宙聚合平台，需要利用前沿的计算机科学、人工智能、虚拟现实、区块链等技术，实现多维度、多模式的数据融合、语义分析、情感理解、虚实交互等复杂任务，使得元宇宙可以真正成为一个具有高度自主性和可扩展性的数字生态系统，服务于人类智能化和数字化发展的需要。然而，传统的元宇宙聚合方法不能保障用户对账号的安全性管理，用户在虚拟世界中的进行交易时也不能有很好的安全性交易规则及保障，并且在虚拟世界中的地图及生物只是按照规律性的变化，使得虚拟世界中整体环境不够真实，无法使用户有良好的元宇宙沉浸式体验。
发明内容
基于此，本发明提供一种元宇宙聚合方法及平台，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种元宇宙聚合方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集处理，从而生成元宇宙的建模数据，其中建模数据包括：地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据；
步骤S2：获取用户虹膜数据；对用户虹膜数据进行生物特征加密处理，生成加密虹膜数据；根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据；利用实体图像建模数据与实体信息建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象动作构建处理，生成元宇宙的角色数据；基于角色数据进行用户操作角色指令构建处理，生成用户操作指令，从而将用户操作指令传送至终端；
步骤S3：利用预构建的区块链网络进行用户安全交易平台构建处理，生成元宇宙的安全交易平台；
步骤S4：对地图建模数据进行地形镜像重合处理，生成地形重合数据；利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，生成地形重合特征数据；利用地形重合特征数据进行元宇宙地图三维建模处理，从而生成元宇宙的地图数据；
步骤S5：利用实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理，生成元宇宙的实体架构模型；通过深度神经网络算法对实体信息建模数据进行实体情绪特征提取处理，生成实体情绪特征数据；利用实体情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，生成元宇宙的实体模型；
步骤S6：利用卷积神经网络算法对实体信息建模数据进行实体流程动作分析处理，生成实体流程分析数据；利用实体流程分析数据对实体模型进行实体模型自动化操控处理，生成智能实体模型；将角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型进行数据整合处理，以实现元宇宙聚合作业。
本发明网络爬虫技术能够快速获取云服务器上的现实世界信息数据，减少人力物力成本，采集到的地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据能够为元宇宙的建模提供丰富的数据支持，使得元宇宙的表现更加逼真，实现元宇宙中实体的虚拟仿真，提高元宇宙的仿真度；通过获取用户虹膜数据，用于建立用户的唯一标识，以此进行创建账号，保障了账号的安全性；对用户虹膜数据进行生物特征加密处理可以确保用户隐私安全；根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据构建出用户在虚拟世界中入口门票，以此保障用户可以再虚拟世界进行活动；利用实体图像建模数据与实体信息建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象动作构建处理，生成元宇宙的角色数据可以使虚拟角色的形象更加真实，增强用户代入感，提高虚拟角色的真实性和个性化，增加用户使用的乐趣；基于角色数据进行用户操作角色指令构建处理，生成用户操作指令，从而将用户操作指令传送至终端可以使用户能够更加方便地操作虚拟角色，提高用户体验；利用预构建的区块链网络进行用户安全交易平台构建处理，区块链技术可以通过去中心化的方式确保交易的安全性，防止交易被篡改或者攻击，保障用户的数字资产安全，区块链技术可以记录所有的交易信息，包括交易的时间、地点、参与者等，这些信息都是公开可查的，用户可以随时查看交易记录，提高了交易的透明度，区块链技术可以通过去中心化的方式降低交易的中间环节和手续费，减少交易成本，提高了用户的交易体验；通过对地形建模数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，并利用支持向量机进行处理，获得更加精细的地形特征数据，生成更加精细的元宇宙地图数据；利用地形重合特征数据进行元宇宙地图三维建模处理，提高元宇宙地图的视觉效果，使用户在元宇宙中的感官体验更加真实和沉浸；通过生成更加精细和真实的地图数据，提高元宇宙的可操作性，使用户能够更加自由地探索和利用元宇宙的资源；通过实体图像建模数据和实体信息建模数据，实现元宇宙实体的三维建模和情感特征提取，更加真实地反映现实世界中的实体；利用深度神经网络算法进行实体情绪特征提取，提高情感特征的准确度和可靠性；将实体情感特征赋能于元宇宙实体架构模型，使元宇宙中的实体更加生动、具有情感共鸣，提升用户体验和参与度；利用卷积神经网络算法对实体信息建模数据进行实体流程动作分析处理，使得分析及预测出实体的动作流程，为后续步骤提供数据基础；利用实体流程分析数据对实体模型进行实体模型自动化操控处理，使得实体模型更加真实，具有更加真实的情绪数据，使得实体模型实现自主运动和交互能力，增加了元宇宙的趣味性和可玩性，提高了用户体验，让用户可以在元宇宙中进行更加丰富、多样的活动；将角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型进行数据整合处理，以实现元宇宙聚合作业，使得整个元宇宙各个设备具有完整性，使用户可通过终端设备访问元宇宙，进入虚拟空间进行交互、游戏等活动。因此，本发明的元宇宙聚合方法及平台能够保障用户对账号的安全性管理，用户在虚拟世界中的进行交易时能够有很好的安全性交易规则及保障，并且在虚拟世界中的地图及生物只是有自己的成长性变化与情绪特征，使得虚拟世界中整体环境真实，能够使用户有很好的元宇宙沉浸式体验。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集，生成现实世界数据；
步骤S12：对现实世界信息数据进行数据清洗处理，生成清洗现实世界数据；
步骤S13：将清洗现实世界数据进行建模数据格式转换处理，生成元宇宙的建模数据，其中建模数据包括：地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据。
本发明利用高效的网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集处理，提高数据采集的效率和准确性，从而生成现实世界数据；对现实世界信息数据进行深入的数据清洗处理，通过数据去噪、数据缺失填充、数据归一化等技术手段，进一步提高清洗现实世界数据的质量和准确性，利用先进的建模数据格式转换技术对清洗现实世界数据进行建模数据格式转换处理，生成元宇宙的建模数据，其中包括地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据。这些建模数据可以被进一步用于元宇宙的构建和应用场景的开发。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：获取用户虹膜数据；
步骤S22：利用生物特征信息加密算法对用户虹膜数据进行生物特征加密处理，生成加密虹膜数据；
步骤S23：根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据；
步骤S24：利用实体图像建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象构建处理，生成虚拟形象数据；
步骤S25：获取人体脑神经电信号数据；
步骤S26：通过随机森林算法对人体脑神经电信号数据与实体信息建模数据进行人体动作行为特征分析处理，生成行为特征分析数据；
步骤S27：基于行为特征分析数据进行虚拟角色智能行为操作数据构建处理，生成智能操作数据；
步骤S28：利用智能操作数据对虚拟形象数据进行智能行为操作数据融合处理，生成元宇宙的角色数据；
步骤S29：根据角色数据进行用户操作虚拟角色指令构建处理，生成用户操作指令，将用户操作指令传送至终端。
本发明获取用户虹膜数据，用户的虹膜图像可以用于验证用户身份，因为每个人的虹膜都是唯一的；生物特征加密算法是将虹膜数据进行加密处理，将原始虹膜数据转化为加密虹膜数据，这种加密方式比传统密码更安全，因为生物特征是固有的，不同于密码可以被猜测或破解；根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据，虚拟角色是基于用户的虹膜数据创建的，代表用户的数字化形象，这种技术可以用于游戏、虚拟现实、社交媒体等应用程序中；利用实体图像建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象构建处理，生成虚拟形象数据，这种技术将虚拟角色的形象从平面图像转化为3D模型，使得虚拟角色更加逼真；获取人体脑神经电信号数据是通过使用脑电图技术，将用户的脑电信号采集下来，脑电信号可以用于分析用户的大脑活动模式，从而识别用户的意图和行为；通过随机森林算法对人体脑神经电信号数据与实体信息建模数据进行人体动作行为特征分析处理，生成行为特征分析数据，这种技术可以将脑电信号与其他实体信息(如用户的年龄、性别、身体姿态等)结合起来，分析用户的行为模式，以便为下一步操作提供参考；基于行为特征分析数据进行虚拟角色智能行为操作数据构建处理，生成智能操作数据，这种技术可以通过分析用户的行为模式，为虚拟角色提供智能行为操作，使得虚拟角色更加自然和智能；根据角色数据进行用户操作虚拟角色指令构建处理，生成用户操作指令，将用户操作指令传送至终端，可以让用户通过自己的行为操作虚拟角色，实现与元宇宙的互动，提高用户参与度和体验感。
优选地，步骤S22中的生物特征信息加密算法如下所示：
式中，D表示为加密虹膜数据，Z表示为加密虹膜数据系数，FFTn表示为对第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据利用快速傅里叶变化，AESk2表示为利用获取的k2密钥对数据进行AES加密算法的加密处理，an表示为第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据，b表示为根据用户虹膜数据历史变化产生的调整项，τ表示为根据人体虹膜形成的综合权重信息，q表示为用户潜在虹膜特征信息，∈表示为加密虹膜数据的异常调整值。
本发明提供了一种生物特征信息加密算法，该算法充分考虑了加密虹膜数据系数Z、对第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据利用快速傅里叶变化FFTn、利用获取的k2密钥对数据进行AES加密算法的加密处理AESk2、第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据an、根据用户虹膜数据历史变化产生的调整项b、根据人体虹膜形成的综合权重信息τ、用户潜在虹膜特征信息q以及函数之间的相互作用关系，形成函数关系实现了对用户虹膜数据加密的详细过程，生成加密虹膜数据。对人体虹膜形成的过程和虹膜特征数据之间的相关性进行分析，能够更准确地进行虹膜数据加密和调整，加密过程中利用对数函数、正选函数以及指数函数根据第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据以及各参数打乱用户虹膜数据的特征数据，增加加密虹膜数据的安全性和难度，使得黑客很难通过破解算法来获取用户的生物特征信息。AES算法被用于对提取出的虹膜纹理特征数据进行加密处理。加密时使用的密钥k2是一个保密的密钥，只有授权的用户才能访问。利用快速傅里叶变化再对数据进行加密处理，以转换成为频域上的信号，保护用户的生物特征数据，保障数据的稳定性和安全性，确保用户数据的高度保密性。并利用加密虹膜数据的异常调整值∈对函数关系进行修正，减少异常数据带来的误差影响，从而更准确第生成加密虹膜数据D，提高了对加密虹膜数据的准确性和可靠性。同时，该公式中的权重信息、调整项以及密钥可以根据实际情况进行调整，应用于不同的用户虹膜数据，提高了算法的灵活性与适用性。
优选地，其中预构建的区块链网络包括数据传输节点以及配置函数节点，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：根据数据传输节点进行用户交易数据传输通道构建处理，生成交易数据传输通道；
步骤S32：根据配置函数节点进行用户安全交易规则映射关系的智能合约配置处理，生成交易规则智能合约；
步骤S33：通过交易数据传输通道与交易规则智能合约进行用户安全交易平台构建处理，生成元宇宙的安全交易平台。
本发明户交易数据传输通道的构建是通过数据传输节点实现的，在这个过程中，数据传输节点使用加密技术来保证数据的机密性和完整性，用户可以安心地传输交易数据，而不必担心数据被窃取或篡改；配置函数节点使用智能合约来配置用户安全交易规则的映射关系，智能合约是一种自动化的合约，自动执行规则，并将结果记录在区块链上，通过智能合约，配置函数节点可以确保用户遵守交易规则，从而防止欺诈和不当行为的发生，智能合约也可以自动处理一些简单的交易，从而提高交易的效率；交易数据传输通道和交易规则智能合约协同工作，构建了一个安全可靠的交易平台，该平台可以确保交易的机密性、完整性和可靠性，用户可以在该平台上安全地进行交易，并得到保障。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对地图建模数据进行地形镜像重合处理，生成地形重合数据；
步骤S42：利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，生成地形重合特征数据；
步骤S43：利用地形重合特征数据进行元宇宙地形三维建模处理，生成初始地形数据；
步骤S44：获取地图渲染数据；
步骤S45：利用地图渲染数据对初始地图进行地图真实情境渲染处理，生成元宇宙的地图数据。
本发明进行地形镜像重合处理，可以消除地图中不同地形之间的断裂，提高地形的连续性，生成地形重合数据，因为地形不连续会对地图的真实感产生负面影响，例如在飞行或行走时，突然出现断层或者崩塌等情况，会让用户感到非常不舒服，该步骤可以改善上述问题，使用户有舒适的地形感受；利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，这个过程主要是通过机器学习算法，从地形数据中提取地形的纹理和高度特征，这些特征对于后续的三维建模和渲染非常关键，因为它们可以用来描述地形的细节和质感，利用地形重合特征数据进行元宇宙地形三维建模处理，将提取到的地形特征应用于三维建模中，生成初始的地形数据。这个过程可以让地图看起来更加真实，因为它考虑了地形的细节和质感，获取地图渲染数据，这个过程主要是获取用于地图渲染的纹理和贴图等数据，利用地图渲染数据对初始地图进行地图真实情境渲染处理，生成元宇宙的地图数据，这个过程主要是利用渲染技术，将地图数据转换为用户可以看到和交互的形式，给地图加点烟雾粒子、飞沙走石等效果，使场景更加真实，满足用户在虚拟世界中真实的体验感受。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理，生成初始实体架构模型；
步骤S52：利用K-近邻算法对实体图像建模数据与实体信息建模数据进行实体变化过程特征分析处理，生成实体变化特征数据；
步骤S53：根据实体变化特征数据对初始实体架构模型进行实体模型架构变更处理，生成元宇宙的架构模型；
步骤S54：通过深度神经网络算法对实体信息建模数据进行实体情绪特征提取处理，生成实体情绪特征数据；
步骤S55：利用情绪特征损失函数优化算法对实体情绪特征数据进行特征数据误差优化处理，生成优化情绪特征数据；
步骤S56：利用优化情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，生成元宇宙的实体模型。
本发明通过实体图像建模数据，准确地捕捉元宇宙实体的外观特征，包括形状、颜色和纹理等方面，为后续实体变化分析和情感赋能提供了可靠的基础数据，初始实体架构模型的生成为后续实体变化分析和情感赋能奠定了坚实的基础，也为元宇宙实体的建模和演化提供了必要的参考；K-近邻算法通过对实体图像建模数据和实体信息建模数据进行聚类和相似度匹配，捕捉元宇宙实体的变化过程特征，为后续实体情感赋能提供了重要的分析依据，更好地了解元宇宙实体的变化规律和趋势，有助于实现元宇宙实体的智能化演化和情感赋能；实体变化特征数据为实体模型架构变更提供了有力的支持，有助于在元宇宙实体演化过程中更准确地实现实体架构的变更和优化，从而提高元宇宙实体的表现能力和互动性，为后续实体情感赋能提供了必要的基础，也为元宇宙实体的建模和演化提供了更加灵活和高效的方式；深度神经网络算法可以更加准确地捕捉元宇宙实体的情感特征，为后续实体情感赋能提供了更加可靠和精确的分析依据，有助于实现元宇宙实体的情感赋能和实体个性化定义；利用情绪特征损失函数优化算法对实体情绪特征数据进行特征数据误差优化处理，可以使实体情感特征更加真实、准确地表现在元宇宙实体模型上；利用优化情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，生成元宇宙的实体模型，使得元宇宙中的实体模型具有更加真实的情感表达和交互功能，增强用户的沉浸感和参与度，提高元宇宙的情感共鸣和用户体验。
优选地，步骤S55中的情绪特征损失函数优化算法如下所示：
式中，L表示为情绪特征损失函数的优化指数，N表示为实体情绪特征数据的特征数据，M表示为实体情绪特征数据的样本数据，α表示为实体情绪特征数据的误差调整项，ωj表示为实体情绪特征数据的权重信息，yi，j表示为实体信息建模数据，表示为实体情绪特征数据，β表示为情绪特征损失函数优化算法的算法超参数，γ表示为情绪特征损失函数的优化指数的异常调整值。
本发明提供一种情绪特征损失函数优化算法，该算法充分考虑了实体情绪特征数据的特征数据N、实体情绪特征数据的样本数据M、实体情绪特征数据的误差调整项α、实体情绪特征数据的权重信息ωj、实体信息建模数据yi，j、实体情绪特征数据情绪特征损失函数优化算法的算法超参数β以及函数之间的相互关系，以形成函数关系 该公式中主要包括误差项与正则化项对实体情绪特征数据进行优化，平方误差项表示实体信息建模数据与实体情绪特征数据之间的误差，对数损失项通过惩罚预测与真实值之间的差异来确保模型在分类问题上的性能。正则化项降低数据的拟合程度，防止数据过拟合现象，它通过对权重信息进行惩罚来降低复杂度，避免模型在训练数据上表现良好但在测试数据上表现糟糕。本发明提高了模型的泛化能力，并且节约了算力，保证数据准确的情况下加快了数据处理的速度，降低硬件处理数据的压力。在该目标函数中，实体情绪特征数据的权重信息被视为模型的参数，通过梯度下降等优化算法来最小化目标函数，以获得最优的权重信息，优化该目标函数可以提高元宇宙的实体模型的情感表达能力，使其更符合人类感知和情感表达方式。并利用情绪特征损失函数的优化指数的异常调整值γ对函数关系式进行修正，减少异常数据带来的误差影响，从而更准确地生成情绪特征损失函数的优化指数L，提高了对实体情绪特征数据进行特征数据误差优化处理的准确性和可靠性。同时，该公式中的权重信息、调整项以及超参数可以根据实际情况进行调整，应用于不同将要构建的实体模型的实体情绪特征数据，提高了算法的灵活性与适用性。
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：利用卷积神经网络算法对实体信息建模数据进行实体流程动作分析处理，生成实体流程分析数据；
步骤S62：利用实体流程分析数据对实体模型进行实体模型自动化操控处理，生成智能实体模型；
步骤S63：将角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型进行数据整合处理，以实现元宇宙聚合作业。
本发明卷积神经网络算法可以提高实体流程动作分析的精度和准确性，生成更加精细和准确的实体流程分析数据，为后续的智能实体模型的创建和自动化操控提供更加可靠和有效的基础；智能实体模型的创建和自动化操控将实现对元宇宙中实体的智能化控制，大大提高元宇宙的可操作性和互动性，同时，为元宇宙的商业化应用和价值实现提供更加可持续和高效的支持，元宇宙聚合作业将实现角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型的高度整合，创造出一个多功能的元宇宙环境，为用户提供更加丰富和全面的虚拟体验和服务，进一步提高元宇宙的价值和影响力。
在本说明书中，提供一种元宇宙聚合平台，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的元宇宙聚合方法。
本申请的有益效果在于，本发明不同来源和类型的数据和信息可以在一个平台上集成和共享，从而实现信息共享和交互的无缝衔接，使得信息能够更加高效、便捷地被获取和利用；采用卷积神经网络、K-近邻算法等机器学习算法提取的关键信息，利用该关键信息对实体数据进行处理和三维建模，从而提取出实体的关键特征和属性信息，进而生成实体的三维模型和情感特征数据，使得实体在元宇宙中的表现更加丰富、真实和具有感染力；通过元宇宙聚合方法生成的智能实体模型，能够自动识别和响应用户的指令和操作，从而实现实体模型的智能化操控和操作，提升了元宇宙中实体模型的交互性、可玩性和实用性；在安全交易平台的基础上，实现了元宇宙中数据的安全交换和隐私保护，保证了用户的数据和信息不会被非法获取和使用，从而增强了用户对元宇宙的信任和满意度。本发明的元宇宙聚合方法及平台提高了元宇宙的整体运行效率和用户体验，促进了元宇宙中实体的真实性、智能化和情感化表现，同时也保障了用户的安全和隐私权利。
附图说明
图1为本发明一种元宇宙聚合方法的步骤流程示意图；
图2为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图3为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图；
图4为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、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。基于本发明中的实施例，本领域所属的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，都属于本发明保护的范围。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
本申请实施例提供一种元宇宙聚合方法及平台，所述地图建模数据包括但不限于：山林地图图像数据，河流地图图像数据，山丘地图图像数据，平地地图图像数据等至少一种。所述实体图像建模数据包括但不限于：人体图像、海洋生物图像、陆地生物图像等至少一种。所述实体信息建模图像包括但不限于：人体行为信息、海洋生物行为信息、陆地生物行为信息等至少一种。
为实现上述目的，请参阅图1至图4，一种元宇宙聚合方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集处理，从而生成元宇宙的建模数据，其中建模数据包括：地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据；
步骤S2：获取用户虹膜数据；对用户虹膜数据进行生物特征加密处理，生成加密虹膜数据；根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据；利用实体图像建模数据与实体信息建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象动作构建处理，生成元宇宙的角色数据；基于角色数据进行用户操作角色指令构建处理，生成用户操作指令，从而将用户操作指令传送至终端；
步骤S3：利用预构建的区块链网络进行用户安全交易平台构建处理，生成元宇宙的安全交易平台；
步骤S4：对地图建模数据进行地形镜像重合处理，生成地形重合数据；利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，生成地形重合特征数据；利用地形重合特征数据进行元宇宙地图三维建模处理，从而生成元宇宙的地图数据；
步骤S5：利用实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理，生成元宇宙的实体架构模型；通过深度神经网络算法对实体信息建模数据进行实体情绪特征提取处理，生成实体情绪特征数据；利用实体情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，生成元宇宙的实体模型；
步骤S6：利用卷积神经网络算法对实体信息建模数据进行实体流程动作分析处理，生成实体流程分析数据；利用实体流程分析数据对实体模型进行实体模型自动化操控处理，生成智能实体模型；将角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型进行数据整合处理，以实现元宇宙聚合作业。
本发明网络爬虫技术能够快速获取云服务器上的现实世界信息数据，减少人力物力成本，采集到的地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据能够为元宇宙的建模提供丰富的数据支持，使得元宇宙的表现更加逼真，实现元宇宙中实体的虚拟仿真，提高元宇宙的仿真度；通过获取用户虹膜数据，用于建立用户的唯一标识，以此进行创建账号，保障了账号的安全性；对用户虹膜数据进行生物特征加密处理可以确保用户隐私安全；根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据构建出用户在虚拟世界中入口门票，以此保障用户可以再虚拟世界进行活动；利用实体图像建模数据与实体信息建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象动作构建处理，生成元宇宙的角色数据可以使虚拟角色的形象更加真实，增强用户代入感，提高虚拟角色的真实性和个性化，增加用户使用的乐趣；基于角色数据进行用户操作角色指令构建处理，生成用户操作指令，从而将用户操作指令传送至终端可以使用户能够更加方便地操作虚拟角色，提高用户体验；利用预构建的区块链网络进行用户安全交易平台构建处理，区块链技术可以通过去中心化的方式确保交易的安全性，防止交易被篡改或者攻击，保障用户的数字资产安全，区块链技术可以记录所有的交易信息，包括交易的时间、地点、参与者等，这些信息都是公开可查的，用户可以随时查看交易记录，提高了交易的透明度，区块链技术可以通过去中心化的方式降低交易的中间环节和手续费，减少交易成本，提高了用户的交易体验；通过对地形建模数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，并利用支持向量机进行处理，获得更加精细的地形特征数据，生成更加精细的元宇宙地图数据；利用地形重合特征数据进行元宇宙地图三维建模处理，提高元宇宙地图的视觉效果，使用户在元宇宙中的感官体验更加真实和沉浸；通过生成更加精细和真实的地图数据，提高元宇宙的可操作性，使用户能够更加自由地探索和利用元宇宙的资源；通过实体图像建模数据和实体信息建模数据，实现元宇宙实体的三维建模和情感特征提取，更加真实地反映现实世界中的实体；利用深度神经网络算法进行实体情绪特征提取，提高情感特征的准确度和可靠性；将实体情感特征赋能于元宇宙实体架构模型，使元宇宙中的实体更加生动、具有情感共鸣，提升用户体验和参与度；利用卷积神经网络算法对实体信息建模数据进行实体流程动作分析处理，使得分析及预测出实体的动作流程，为后续步骤提供数据基础；利用实体流程分析数据对实体模型进行实体模型自动化操控处理，使得实体模型更加真实，具有更加真实的情绪数据，使得实体模型实现自主运动和交互能力，增加了元宇宙的趣味性和可玩性，提高了用户体验，让用户可以在元宇宙中进行更加丰富、多样的活动；将角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型进行数据整合处理，以实现元宇宙聚合作业，使得整个元宇宙各个设备具有完整性，使用户可通过终端设备访问元宇宙，进入虚拟空间进行交互、游戏等活动。因此，本发明的元宇宙聚合方法及平台能够保障用户对账号的安全性管理，用户在虚拟世界中的进行交易时能够有很好的安全性交易规则及保障，并且在虚拟世界中的地图及生物只是有自己的成长性变化与情绪特征，使得虚拟世界中整体环境真实，能够使用户有很好的元宇宙沉浸式体验。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种元宇宙聚合方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述元宇宙聚合方法的步骤包括：
步骤S1：利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集处理，从而生成元宇宙的建模数据，其中建模数据包括：地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据；
本发明实施例中，利用网络爬虫技术对现实世界中的云服务器进行信息采集，包括地图数据、实体图像建模数据和实体信息建模数据，其中爬虫程序如：Java爬虫、Python爬虫等爬虫程序，爬虫程序可以根据云服务器的IP地址访问其网站或API，从而收集所需的数据，在这个过程中，需要注意保护云服务器的隐私和安全。
步骤S2：获取用户虹膜数据；对用户虹膜数据进行生物特征加密处理，生成加密虹膜数据；根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据；利用实体图像建模数据与实体信息建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象动作构建处理，生成元宇宙的角色数据；基于角色数据进行用户操作角色指令构建处理，生成用户操作指令，从而将用户操作指令传送至终端；
本发明实施例中，获取用户的虹膜数据，通过获取使用虹膜识别仪或手机摄像头等设备得来的虹膜数据。虹膜数据需要进行生物特征加密处理，以保护用户隐私。加密算法采用基于AES的非对称加密方式进行加密。加密后的虹膜数据可以用于创建虚拟角色，在创建角色时，需要使用实体图像建模数据和实体信息建模数据对角色进行三维形象动作构建处理，生成有样式并且能够进行智能控制的角色数据。接着，需要基于角色数据进行用户操作角色指令构建处理，生成用户操作指令，从而将用户操作指令传送至终端。
步骤S3：利用预构建的区块链网络进行用户安全交易平台构建处理，生成元宇宙的安全交易平台；
本发明实施例中，在安全交易平台的构建过程中，可以选择使用预构建的区块链网络。这可以确保交易的安全性和匿名性，在区块链网络上，通过节点之间设置数据传输通道与创建智能合约来执行交易和其他操作。同时，还需要考虑平台的可扩展性和用户友好性。
步骤S4：对地图建模数据进行地形镜像重合处理，生成地形重合数据；利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，生成地形重合特征数据；利用地形重合特征数据进行元宇宙地图三维建模处理，从而生成元宇宙的地图数据；
本发明实施例中，在地形镜像重合处理中，需要对地图建模数据进行分析和处理，以确保地形重合的准确性和可视性，可以使用GIS软件或其他地图软件来完成此过程。在特征提取和三维建模处理中，可以使用支持向量机和其他机器学习算法来提取和分析数据，并在构建三维建模还可以加入烟雾粒子效果来使地图数据更加真实，并处理好地形特征的细节和真实感。
步骤S5：利用实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理，生成元宇宙的实体架构模型；通过深度神经网络算法对实体信息建模数据进行实体情绪特征提取处理，生成实体情绪特征数据；利用实体情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，生成元宇宙的实体模型；
本发明实施例中，利用实体图像建模数据进行元宇宙三维架构构建，该实体图像建模数据如老虎图像建模数据，通过Unity对老虎图像建模数据进行老虎架构设计，从而构建出实体架构模型。在实体情绪特征提取处理中，需要使用深度神经网络算法来分析实体信息建模数据，可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现，例如对老虎信息建模数据进行清洗特征提取，分析老虎生物的在什么情况下的情绪变化，以此获得情绪特征数据。在实体情感赋能处理中，需要将情绪特征数据应用于元宇宙实体架构模型中，以赋予实体情感和行为，需要考虑实体的真实性。
步骤S6：利用卷积神经网络算法对实体信息建模数据进行实体流程动作分析处理，生成实体流程分析数据；利用实体流程分析数据对实体模型进行实体模型自动化操控处理，生成智能实体模型；将角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型进行数据整合处理，以实现元宇宙聚合作业。
本发明实施例中，我们可以将该老虎的运动轨迹数据输入到卷积神经网络中进行训练，并通过该神经网络生成实体流程分析数据，包括老虎的动作序列和动作特征等信息，生成实体流程分析数据。将老虎的动作序列和动作特征输入到老虎实体模型中，使老虎实体模型能够按照预先设定的动作序列执行动作，从而生成智能实体模型；将构建出的角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型全部进行整合，以构建出完整的元宇宙，用户可以操控直接的角色数据在元宇宙中体验感受。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集，生成现实世界数据；
步骤S12：对现实世界信息数据进行数据清洗处理，生成清洗现实世界数据；
步骤S13：将清洗现实世界数据进行建模数据格式转换处理，生成元宇宙的建模数据，其中建模数据包括：地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据。
本发明利用高效的网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集处理，提高数据采集的效率和准确性，从而生成现实世界数据；对现实世界信息数据进行深入的数据清洗处理，通过数据去噪、数据缺失填充、数据归一化等技术手段，进一步提高清洗现实世界数据的质量和准确性，利用先进的建模数据格式转换技术对清洗现实世界数据进行建模数据格式转换处理，生成元宇宙的建模数据，其中包括地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据。这些建模数据可以被进一步用于元宇宙的构建和应用场景的开发。
本发明实施例中，使用网络爬虫工具，如Python、Java等构建出的爬虫程序，通过爬虫程序，对目标网站进行数据爬取，获取现实世界的相关信息数据，如地理信息、生物图像信息、生物行为信息、气象信息等。对采集到的数据进行详细的筛选和整理，根据数据类型和具体需求进行分类、归纳，对数据进行深度清洗处理，如数据格式规范化、缺失数据填充、异常数据处理等，根据建模数据的需求，对数据进行二次处理，如数据标准化、数据降维、数据变换等，以便于后续建模处理。根据元宇宙建模需求，将清洗后的现实世界数据进行格式转换，如将文本数据转换为结构化数据、将图片数据转换为向量数据等，将转换后的数据整合起来，生成元宇宙的建模数据，包括地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：获取用户虹膜数据；
步骤S22：利用生物特征信息加密算法对用户虹膜数据进行生物特征加密处理，生成加密虹膜数据；
步骤S23：根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据；
步骤S24：利用实体图像建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象构建处理，生成虚拟形象数据；
步骤S25：获取人体脑神经电信号数据；
步骤S26：通过随机森林算法对人体脑神经电信号数据与实体信息建模数据进行人体动作行为特征分析处理，生成行为特征分析数据；
步骤S27：基于行为特征分析数据进行虚拟角色智能行为操作数据构建处理，生成智能操作数据；
步骤S28：利用智能操作数据对虚拟形象数据进行智能行为操作数据融合处理，生成元宇宙的角色数据；
步骤S29：根据角色数据进行用户操作虚拟角色指令构建处理，生成用户操作指令，将用户操作指令传送至终端。
本发明获取用户虹膜数据，用户的虹膜图像可以用于验证用户身份，因为每个人的虹膜都是唯一的；生物特征加密算法是将虹膜数据进行加密处理，将原始虹膜数据转化为加密虹膜数据，这种加密方式比传统密码更安全，因为生物特征是固有的，不同于密码可以被猜测或破解；根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据，虚拟角色是基于用户的虹膜数据创建的，代表用户的数字化形象，这种技术可以用于游戏、虚拟现实、社交媒体等应用程序中；利用实体图像建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象构建处理，生成虚拟形象数据，这种技术将虚拟角色的形象从平面图像转化为3D模型，使得虚拟角色更加逼真；获取人体脑神经电信号数据是通过使用脑电图技术，将用户的脑电信号采集下来，脑电信号可以用于分析用户的大脑活动模式，从而识别用户的意图和行为；通过随机森林算法对人体脑神经电信号数据与实体信息建模数据进行人体动作行为特征分析处理，生成行为特征分析数据，这种技术可以将脑电信号与其他实体信息(如用户的年龄、性别、身体姿态等)结合起来，分析用户的行为模式，以便为下一步操作提供参考；基于行为特征分析数据进行虚拟角色智能行为操作数据构建处理，生成智能操作数据，这种技术可以通过分析用户的行为模式，为虚拟角色提供智能行为操作，使得虚拟角色更加自然和智能；根据角色数据进行用户操作虚拟角色指令构建处理，生成用户操作指令，将用户操作指令传送至·
步骤S28：利用智能操作数据对虚拟形象数据进行智能行为操作数据融合处理，生成元宇宙的角色数据；
本发明实施例中，利用智能操作数据对虚拟形象数据进行智能行为操作数据融合处理，生成元宇宙的角色数据，包括虚拟角色的外观、属性、位置、动作以及情感状态等信息。
步骤S29：根据角色数据进行用户操作虚拟角色指令构建处理，生成用户操作指令，将用户操作指令传送至终端。
本发明实施例中，根据角色数据进行用户操作虚拟角色指令构建处理，生成用户操作指令，包括用户的动作行为、情感表达、语音交互等信息，将用户操作指令传送至终端，完成用户与元宇宙的互动。
优选地，步骤S22中的生物特征信息加密算法如下所示：
式中，D表示为加密虹膜数据，Z表示为加密虹膜数据系数，FFTn表示为对第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据利用快速傅里叶变化，AESk2表示为利用获取的k2密钥对数据进行AES加密算法的加密处理，an表示为第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据，b表示为根据用户虹膜数据历史变化产生的调整项，τ表示为根据人体虹膜形成的综合权重信息，q表示为用户潜在虹膜特征信息，∈表示为加密虹膜数据的异常调整值。
本发明提供了一种生物特征信息加密算法，该算法充分考虑了加密虹膜数据系数Z、对第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据利用快速傅里叶变化FFTn、利用获取的k2密钥对数据进行AES加密算法的加密处理AESk2、第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据an、根据用户虹膜数据历史变化产生的调整项b、根据人体虹膜形成的综合权重信息τ、用户潜在虹膜特征信息q以及函数之间的相互作用关系，形成函数关系实现了对用户虹膜数据加密的详细过程，生成加密虹膜数据。对人体虹膜形成的过程和虹膜特征数据之间的相关性进行分析，能够更准确地进行虹膜数据加密和调整，加密过程中利用对数函数、正选函数以及指数函数根据第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据以及各参数打乱用户虹膜数据的特征数据，增加加密虹膜数据的安全性和难度，使得黑客很难通过破解算法来获取用户的生物特征信息。AES算法被用于对提取出的虹膜纹理特征数据进行加密处理。加密时使用的密钥k2是一个保密的密钥，只有授权的用户才能访问。利用快速傅里叶变化再对数据进行加密处理，以转换成为频域上的信号，保护用户的生物特征数据，保障数据的稳定性和安全性，确保用户数据的高度保密性。并利用加密虹膜数据的异常调整值∈对函数关系进行修正，减少异常数据带来的误差影响，从而更准确第生成加密虹膜数据D，提高了对加密虹膜数据的准确性和可靠性。同时，该公式中的权重信息、调整项以及密钥可以根据实际情况进行调整，应用于不同的用户虹膜数据，提高了算法的灵活性与适用性。/>
优选地，其中预构建的区块链网络包括数据传输节点以及配置函数节点，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：根据数据传输节点进行用户交易数据传输通道构建处理，生成交易数据传输通道；
步骤S32：根据配置函数节点进行用户安全交易规则映射关系的智能合约配置处理，生成交易规则智能合约；
步骤S33：通过交易数据传输通道与交易规则智能合约进行用户安全交易平台构建处理，生成元宇宙的安全交易平台。
本发明户交易数据传输通道的构建是通过数据传输节点实现的，在这个过程中，数据传输节点使用加密技术来保证数据的机密性和完整性，用户可以安心地传输交易数据，而不必担心数据被窃取或篡改；配置函数节点使用智能合约来配置用户安全交易规则的映射关系，智能合约是一种自动化的合约，自动执行规则，并将结果记录在区块链上，通过智能合约，配置函数节点可以确保用户遵守交易规则，从而防止欺诈和不当行为的发生，智能合约也可以自动处理一些简单的交易，从而提高交易的效率；交易数据传输通道和交易规则智能合约协同工作，构建了一个安全可靠的交易平台，该平台可以确保交易的机密性、完整性和可靠性，用户可以在该平台上安全地进行交易，并得到保障。
本发明实施例中，数据传输节点可以采用区块链网络中的P2P协议，利用加密技术对用户交易数据进行安全传输，确保交易数据的隐私安全，通过节点之间的交互，建立起用户交易数据传输通道，使用户能够安全、高效地进行交易操作。配置函数节点可以采用Solidity语言编写智能合约代码，并利用区块链网络中的智能合约功能进行部署和执行，在智能合约中定义用户安全交易规则映射关系，确保用户在交易平台上进行交易时，交易规则的可靠性和安全性。通过将交易数据传输通道与交易规则智能合约进行集成，建立安全交易平台，在该平台上，用户可以进行交易操作，智能合约将自动检查交易规则是否满足条件，并自动执行交易操作，同时，该平台还可以通过区块链技术保障交易数据的不可篡改性，确保交易的安全性和可靠性。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对地图建模数据进行地形镜像重合处理，生成地形重合数据；
步骤S42：利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，生成地形重合特征数据；
步骤S43：利用地形重合特征数据进行元宇宙地形三维建模处理，生成初始地形数据；
步骤S44：获取地图渲染数据；
步骤S45：利用地图渲染数据对初始地图进行地图真实情境渲染处理，生成元宇宙的地图数据。
本发明进行地形镜像重合处理，可以消除地图中不同地形之间的断裂，提高地形的连续性，生成地形重合数据，因为地形不连续会对地图的真实感产生负面影响，例如在飞行或行走时，突然出现断层或者崩塌等情况，会让用户感到非常不舒服，该步骤可以改善上述问题，使用户有舒适的地形感受；利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，这个过程主要是通过机器学习算法，从地形数据中提取地形的纹理和高度特征，这些特征对于后续的三维建模和渲染非常关键，因为它们可以用来描述地形的细节和质感，利用地形重合特征数据进行元宇宙地形三维建模处理，将提取到的地形特征应用于三维建模中，生成初始的地形数据。这个过程可以让地图看起来更加真实，因为它考虑了地形的细节和质感，获取地图渲染数据，这个过程主要是获取用于地图渲染的纹理和贴图等数据，利用地图渲染数据对初始地图进行地图真实情境渲染处理，生成元宇宙的地图数据，这个过程主要是利用渲染技术，将地图数据转换为用户可以看到和交互的形式，给地图加点烟雾粒子、飞沙走石等效果，使场景更加真实，满足用户在虚拟世界中真实的体验感受。
作为本发明的一个实例，参考图3所示，为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S4包括：
步骤S41：对地图建模数据进行地形镜像重合处理，生成地形重合数据；
本发明实施例中，可以采用高精度GPS测量技术、卫星图像遥感技术等手段获取地形建模数据，然后通过专业的地形镜像重合技术对地形数据进行处理，得到地形重合数据。
步骤S42：利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，生成地形重合特征数据；
本发明实施例中，利用支持向量机(SVM)算法对地形重合数据进行分类，将地形重合数据中的重合部分纹理与高度特征进行提取，以生成地形重合特征数据。
步骤S43：利用地形重合特征数据进行元宇宙地形三维建模处理，生成初始地形数据；
本发明实施例中，利用Unity软件对地形重合特征数据进行元宇宙地形三维建模处理，构建出元宇宙地图的地形框架，如河流、山丘等，已生成初始地形数据。
步骤S44：获取地图渲染数据；
本发明实施例中，利用现代计算机图形学技术，通过计算机生成器生成地图渲染数据，包括光照、阴影、材质、烟雾粒子等。
步骤S45：利用地图渲染数据对初始地图进行地图真实情境渲染处理，生成元宇宙的地图数据。
本发明实施例中，利用地图渲染数据对初始地图进行地图真实情境渲染处理，将烟雾粒子加入，如火山附近、潮湿天气、河流溅起的小分子水雾等，也可利用光照以及阴影对河流、山丘等进行渲染，以构建出更加真实的元宇宙的地图数据。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理，生成初始实体架构模型；
步骤S52：利用K-近邻算法对实体图像建模数据与实体信息建模数据进行实体变化过程特征分析处理，生成实体变化特征数据；
步骤S53：根据实体变化特征数据对初始实体架构模型进行实体模型架构变更处理，生成元宇宙的架构模型；
步骤S54：通过深度神经网络算法对实体信息建模数据进行实体情绪特征提取处理，生成实体情绪特征数据；
步骤S55：利用情绪特征损失函数优化算法对实体情绪特征数据进行特征数据误差优化处理，生成优化情绪特征数据；
步骤S56：利用优化情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，生成元宇宙的实体模型。
本发明通过实体图像建模数据，准确地捕捉元宇宙实体的外观特征，包括形状、颜色和纹理等方面，为后续实体变化分析和情感赋能提供了可靠的基础数据，初始实体架构模型的生成为后续实体变化分析和情感赋能奠定了坚实的基础，也为元宇宙实体的建模和演化提供了必要的参考；K-近邻算法通过对实体图像建模数据和实体信息建模数据进行聚类和相似度匹配，捕捉元宇宙实体的变化过程特征，为后续实体情感赋能提供了重要的分析依据，更好地了解元宇宙实体的变化规律和趋势，有助于实现元宇宙实体的智能化演化和情感赋能；实体变化特征数据为实体模型架构变更提供了有力的支持，有助于在元宇宙实体演化过程中更准确地实现实体架构的变更和优化，从而提高元宇宙实体的表现能力和互动性，为后续实体情感赋能提供了必要的基础，也为元宇宙实体的建模和演化提供了更加灵活和高效的方式；深度神经网络算法可以更加准确地捕捉元宇宙实体的情感特征，为后续实体情感赋能提供了更加可靠和精确的分析依据，有助于实现元宇宙实体的情感赋能和实体个性化定义；利用情绪特征损失函数优化算法对实体情绪特征数据进行特征数据误差优化处理，可以使实体情感特征更加真实、准确地表现在元宇宙实体模型上；利用优化情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，生成元宇宙的实体模型，使得元宇宙中的实体模型具有更加真实的情感表达和交互功能，增强用户的沉浸感和参与度，提高元宇宙的情感共鸣和用户体验。
作为本发明的一个实例，参考图4所示，为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S5包括：
步骤S51：利用实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理，生成初始实体架构模型；
本发明实施例中，利用Unity软件对实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理，如对陆地生物物体进行样式设计，构建出三维的陆地生物物体样式，从而生成初始实体架构模型。
步骤S52：利用K-近邻算法对实体图像建模数据与实体信息建模数据进行实体变化过程特征分析处理，生成实体变化特征数据；
本发明实施例中，根据陆地生物从幼年期到成长期的图像样式变化数据与幼年期到成长期的所需要的时间信息的变化数据，收集这些变化数据，利用K-近邻算法对变化数据进行实体变化过程特征分析处理，生成实体变化特征数据。
步骤S53：根据实体变化特征数据对初始实体架构模型进行实体模型架构变更处理，生成元宇宙的架构模型；
本发明实施例中，根据实体变化特征数据对初始实体架构模型进行变更处理，例如增加、删除或改变实体的形状、大小、颜色等属性，生成元宇宙的架构模型。
步骤S54：通过深度神经网络算法对实体信息建模数据进行实体情绪特征提取处理，生成实体情绪特征数据；
本发明实施例中，使用深度神经网络算法对实体信息建模数据进行训练，提取实体情绪特征，例如喜怒哀乐、紧张、平静等情绪特征，生成实体情绪特征数据。
步骤S55：利用情绪特征损失函数优化算法对实体情绪特征数据进行特征数据误差优化处理，生成优化情绪特征数据；
本发明实施例中，利用情绪特征损失函数优化算法对实体情绪特征数据进行特征数据误差优化处理，该情绪特征损失函数可以更加精准的得出实体情绪的变化过程，例如在未利用优化情绪特征损失函数优化算法之前，对嘴角向下的角度判别的实体信息建模数据中的生物面部表情可能识别为难过，但经过优化算法后，可精准分析出该嘴角向下角度与眼角角度变化识别为愤怒，从而生成优化情绪特征数据
步骤S56：利用优化情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，生成元宇宙的实体模型。
本发明实施例中，根据优化情绪特征数据，对元宇宙的架构模型进行情感赋能处理，例如将实体赋予积极、消极、中性等情感属性，生成元宇宙的实体模型。
优选地，步骤S55中的情绪特征损失函数优化算法如下所示：
式中，L表示为情绪特征损失函数的优化指数，N表示为实体情绪特征数据的特征数据，M表示为实体情绪特征数据的样本数据，α表示为实体情绪特征数据的误差调整项，ωj表示为实体情绪特征数据的权重信息，yi，j表示为实体信息建模数据，表示为实体情绪特征数据，β表示为情绪特征损失函数优化算法的算法超参数，γ表示为情绪特征损失函数的优化指数的异常调整值。
本发明提供一种情绪特征损失函数优化算法，该算法充分考虑了实体情绪特征数据的特征数据N、实体情绪特征数据的样本数据M、实体情绪特征数据的误差调整项α、实体情绪特征数据的权重信息ωj、实体信息建模数据yi，j、实体情绪特征数据情绪特征损失函数优化算法的算法超参数β以及函数之间的相互关系，以形成函数关系 该公式中主要包括误差项与正则化项对实体情绪特征数据进行优化，平方误差项表示实体信息建模数据与实体情绪特征数据之间的误差，对数损失项通过惩罚预测与真实值之间的差异来确保模型在分类问题上的性能。正则化项降低数据的拟合程度，防止数据过拟合现象，它通过对权重信息进行惩罚来降低复杂度，避免模型在训练数据上表现良好但在测试数据上表现糟糕。本发明提高了模型的泛化能力，并且节约了算力，保证数据准确的情况下加快了数据处理的速度，降低硬件处理数据的压力。在该目标函数中，实体情绪特征数据的权重信息被视为模型的参数，通过梯度下降等优化算法来最小化目标函数，以获得最优的权重信息，优化该目标函数可以提高元宇宙的实体模型的情感表达能力，使其更符合人类感知和情感表达方式。并利用情绪特征损失函数的优化指数的异常调整值γ对函数关系式进行修正，减少异常数据带来的误差影响，从而更准确地生成情绪特征损失函数的优化指数L，提高了对实体情绪特征数据进行特征数据误差优化处理的准确性和可靠性。同时，该公式中的权重信息、调整项以及超参数可以根据实际情况进行调整，应用于不同将要构建的实体模型的实体情绪特征数据，提高了算法的灵活性与适用性。/>
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：利用卷积神经网络算法对实体信息建模数据进行实体流程动作分析处理，生成实体流程分析数据；
步骤S62：利用实体流程分析数据对实体模型进行实体模型自动化操控处理，生成智能实体模型；
步骤S63：将角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型进行数据整合处理，以实现元宇宙聚合作业。
本发明卷积神经网络算法可以提高实体流程动作分析的精度和准确性，生成更加精细和准确的实体流程分析数据，为后续的智能实体模型的创建和自动化操控提供更加可靠和有效的基础；智能实体模型的创建和自动化操控将实现对元宇宙中实体的智能化控制，大大提高元宇宙的可操作性和互动性，同时，为元宇宙的商业化应用和价值实现提供更加可持续和高效的支持，元宇宙聚合作业将实现角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型的高度整合，创造出一个多功能的元宇宙环境，为用户提供更加丰富和全面的虚拟体验和服务，进一步提高元宇宙的价值和影响力。
本发明实施例中，我们可以将该老虎的运动轨迹数据输入到卷积神经网络中进行训练，并通过该神经网络生成实体流程分析数据，包括老虎的动作序列和动作特征等信息，生成实体流程分析数据。将老虎的动作序列和动作特征输入到老虎实体模型中，使老虎实体模型能够按照预先设定的动作序列执行动作，从而生成智能实体模型；将构建出的角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型全部进行整合，以构建出完整的元宇宙，用户可以操控直接的角色数据在元宇宙中体验感受。
在本说明书中，提供一种元宇宙聚合平台，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的元宇宙聚合方法。
本申请的有益效果在于，本发明不同来源和类型的数据和信息可以在一个平台上集成和共享，从而实现信息共享和交互的无缝衔接，使得信息能够更加高效、便捷地被获取和利用；采用卷积神经网络、K-近邻算法等机器学习算法提取的关键信息，利用该关键信息对实体数据进行处理和三维建模，从而提取出实体的关键特征和属性信息，进而生成实体的三维模型和情感特征数据，使得实体在元宇宙中的表现更加丰富、真实和具有感染力；通过元宇宙聚合方法生成的智能实体模型，能够自动识别和响应用户的指令和操作，从而实现实体模型的智能化操控和操作，提升了元宇宙中实体模型的交互性、可玩性和实用性；在安全交易平台的基础上，实现了元宇宙中数据的安全交换和隐私保护，保证了用户的数据和信息不会被非法获取和使用，从而增强了用户对元宇宙的信任和满意度。本发明的元宇宙聚合方法及平台提高了元宇宙的整体运行效率和用户体验，促进了元宇宙中实体的真实性、智能化和情感化表现，同时也保障了用户的安全和隐私权利。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种元宇宙聚合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集处理，从而生成元宇宙的建模数据，其中建模数据包括：地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据；
步骤S2：获取用户虹膜数据；对用户虹膜数据进行生物特征加密处理，生成加密虹膜数据；根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据；利用实体图像建模数据与实体信息建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象动作构建处理，生成元宇宙的角色数据；基于角色数据进行用户操作角色指令构建处理，生成用户操作指令，从而将用户操作指令传送至终端；
步骤S3：利用预构建的区块链网络进行用户安全交易平台构建处理，生成元宇宙的安全交易平台；
步骤S4：对地图建模数据进行地形镜像重合处理，生成地形重合数据；利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，生成地形重合特征数据；利用地形重合特征数据进行元宇宙地图三维建模处理，从而生成元宇宙的地图数据；
步骤S5：利用实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理，生成元宇宙的实体架构模型；通过深度神经网络算法对实体信息建模数据进行实体情绪特征提取处理，生成实体情绪特征数据；利用实体情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，生成元宇宙的实体模型；
步骤S6：利用卷积神经网络算法对实体信息建模数据进行实体流程动作分析处理，生成实体流程分析数据；利用实体流程分析数据对实体模型进行实体模型自动化操控处理，生成智能实体模型；将角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型进行数据整合处理，以实现元宇宙聚合作业。
2.根据权利要求1所述的元宇宙聚合方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：利用网络爬虫技术对云服务器进行现实世界信息数据采集，生成现实世界数据；
步骤S12：对现实世界信息数据进行数据清洗处理，生成清洗现实世界数据；
步骤S13：将清洗现实世界数据进行建模数据格式转换处理，生成元宇宙的建模数据，其中建模数据包括：地图建模数据、实体图像建模数据以及实体信息建模数据。
3.根据权利要求2所述的元宇宙聚合方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：获取用户虹膜数据；
步骤S22：利用生物特征信息加密算法对用户虹膜数据进行生物特征加密处理，生成加密虹膜数据；
步骤S23：根据加密虹膜数据进行虚拟角色创建处理，生成初始虚拟角色数据；
步骤S24：利用实体图像建模数据对初始虚拟角色数据进行虚拟角色三维形象构建处理，生成虚拟形象数据；
步骤S25：获取人体脑神经电信号数据；
步骤S26：通过随机森林算法对人体脑神经电信号数据与实体信息建模数据进行人体动作行为特征分析处理，生成行为特征分析数据；
步骤S27：基于行为特征分析数据进行虚拟角色智能行为操作数据构建处理，生成智能操作数据；
步骤S28：利用智能操作数据对虚拟形象数据进行智能行为操作数据融合处理，生成元宇宙的角色数据；
步骤S29：根据角色数据进行用户操作虚拟角色指令构建处理，生成用户操作指令，将用户操作指令传送至终端。
4.根据权利要求3所述的元宇宙聚合方法，其特征在于，步骤S22中的生物特征信息加密算法如下所示：
式中，D表示为加密虹膜数据，Z表示为加密虹膜数据系数，FFTn表示为对第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据利用快速傅里叶变化，AESk2表示为利用获取的k2密钥对数据进行AES加密算法的加密处理，an表示为第n个用户虹膜数据的虹膜纹理特征数据，b表示为根据用户虹膜数据历史变化产生的调整项，τ表示为根据人体虹膜形成的综合权重信息，q表示为用户潜在虹膜特征信息，∈表示为加密虹膜数据的异常调整值。
5.根据权利要求3所述的元宇宙聚合方法，其特征在于，其中区块链网络包括数据传输节点以及配置函数节点，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：根据数据传输节点进行用户交易数据传输通道构建处理，生成交易数据传输通道；
步骤S32：根据配置函数节点进行用户安全交易规则映射关系的智能合约配置处理，生成交易规则智能合约；
步骤S33：通过交易数据传输通道与交易规则智能合约进行用户安全交易平台构建处理，生成元宇宙的安全交易平台。
6.根据权利要求5所述的元宇宙聚合方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对地图建模数据进行地形镜像重合处理，生成地形重合数据；
步骤S42：利用支持向量机对地形重合数据进行地形重合纹理高度特征提取处理，生成地形重合特征数据；
步骤S43：利用地形重合特征数据进行元宇宙地形三维建模处理，生成初始地形数据；
步骤S44：获取地图渲染数据；
步骤S45：利用地图渲染数据对初始地图进行地图真实情境渲染处理，生成元宇宙的地图数据。
7.根据权利要求6所述的元宇宙聚合方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用实体图像建模数据进行元宇宙实体三维模型架构构建处理，生成初始实体架构模型；
步骤S52：利用K-近邻算法对实体图像建模数据与实体信息建模数据进行实体变化过程特征分析处理，生成实体变化特征数据；
步骤S53：根据实体变化特征数据对初始实体架构模型进行实体模型架构变更处理，生成元宇宙的架构模型；
步骤S54：通过深度神经网络算法对实体信息建模数据进行实体情绪特征提取处理，生成实体情绪特征数据；
步骤S55：利用情绪特征损失函数优化算法对实体情绪特征数据进行特征数据误差优化处理，生成优化情绪特征数据；
步骤S56：利用优化情绪特征数据对元宇宙架构模型进行实体情感赋能处理，生成元宇宙的实体模型。
8.根据权利要求7所述的元宇宙聚合方法，其特征在于，步骤S55中的情绪特征损失函数优化算法如下所示：
式中，L表示为情绪特征损失函数的优化指数，N表示为实体情绪特征数据的特征数据，M表示为实体情绪特征数据的样本数据，α表示为实体情绪特征数据的误差调整项，ωj表示为实体情绪特征数据的权重信息，yi,j表示为实体信息建模数据，表示为实体情绪特征数据，β表示为情绪特征损失函数优化算法的算法超参数，γ表示为情绪特征损失函数的优化指数的异常调整值。
9.根据权利要求8所述的元宇宙聚合方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：利用卷积神经网络算法对实体信息建模数据进行实体流程动作分析处理，生成实体流程分析数据；
步骤S62：利用实体流程分析数据对实体模型进行实体模型自动化操控处理，生成智能实体模型；
步骤S63：将角色数据、安全交易平台、地图数据以及智能实体模型进行数据整合处理，以实现元宇宙聚合作业。
10.一种元宇宙聚合平台，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至9中任一项所述的元宇宙聚合方法。
CN202310481014.9A 2023-04-28 2023-04-28 一种元宇宙聚合方法及平台 Pending CN116524125A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310481014.9A CN116524125A (zh) 2023-04-28 2023-04-28 一种元宇宙聚合方法及平台

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310481014.9A CN116524125A (zh) 2023-04-28 2023-04-28 一种元宇宙聚合方法及平台

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116524125A true CN116524125A (zh) 2023-08-01

Family

ID=87393599

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310481014.9A Pending CN116524125A (zh) 2023-04-28 2023-04-28 一种元宇宙聚合方法及平台

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116524125A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116881951A (zh) * 2023-09-07 2023-10-13 北京分享时代科技股份有限公司 基于三维技术实现元宇宙的数据建模方法及系统
CN117349484A (zh) * 2023-12-06 2024-01-05 四川物通科技有限公司 一种基于元宇宙的虚实融合方法及其系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116881951A (zh) * 2023-09-07 2023-10-13 北京分享时代科技股份有限公司 基于三维技术实现元宇宙的数据建模方法及系统
CN116881951B (zh) * 2023-09-07 2024-02-02 北京分享时代科技股份有限公司 基于三维技术实现元宇宙的数据建模方法及系统
CN117349484A (zh) * 2023-12-06 2024-01-05 四川物通科技有限公司 一种基于元宇宙的虚实融合方法及其系统
CN117349484B (zh) * 2023-12-06 2024-02-27 四川物通科技有限公司 一种基于元宇宙的虚实融合方法及其系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113688855B (zh) 数据处理方法、联邦学习的训练方法及相关装置、设备
CN110717977B (zh) 游戏角色脸部处理的方法、装置、计算机设备及存储介质
CN116524125A (zh) 一种元宇宙聚合方法及平台
CN108154075A (zh) 经由单次学习的群体分析法
CN112949535B (zh) 一种基于生成式对抗网络的人脸数据身份去识别方法
CN111461089A (zh) 一种人脸检测的方法、人脸检测模型的训练方法及装置
Ogiela et al. Cognitive keys in personalized cryptography
CN114330312B (zh) 标题文本处理方法、装置、存储介质和程序
CN106462743A (zh) 用于向安全移动通信使用眼睛信号的系统和方法
CN112052761A (zh) 一种对抗人脸图像的生成方法和装置
CN114387647B (zh) 对抗扰动生成方法、装置及存储介质
CN112801054B (zh) 人脸识别模型的处理方法、人脸识别方法及装置
CN113435365B (zh) 人脸图像迁移方法及装置
CN112990053A (zh) 图像处理方法、装置、设备及存储介质
CN110427864B (zh) 一种图像处理方法、装置及电子设备
CN114783017A (zh) 基于逆映射的生成对抗网络优化方法及装置
CN117972766A (zh) 一种基于多模态联邦学习的反演攻击方法
Meng et al. De-anonymization attacks on metaverse
CN114612991A (zh) 攻击人脸图片的转换方法及装置、电子设备及存储介质
CN115708135A (zh) 人脸识别模型的处理方法、人脸识别方法及装置
CN117011449A (zh) 三维面部模型的重构方法和装置、存储介质及电子设备
CN115482481A (zh) 单视角三维人体骨骼关键点检测方法、装置、设备及介质
CN114422862A (zh) 服务视频生成方法、装置、设备、存储介质和程序产品
CN114004265A (zh) 一种模型训练方法及节点设备
CN114663929A (zh) 基于人工智能的脸部识别方法、装置、设备和存储介质

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