CN117576965A - 一种基于神经网络和虚拟现实技术的校园多场景地震逃生演练系统 - Google Patents
一种基于神经网络和虚拟现实技术的校园多场景地震逃生演练系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117576965A CN117576965A CN202311396237.1A CN202311396237A CN117576965A CN 117576965 A CN117576965 A CN 117576965A CN 202311396237 A CN202311396237 A CN 202311396237A CN 117576965 A CN117576965 A CN 117576965A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- campus
- earthquake
- exercise
- scene
- escape
- 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
Links
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000005553 drilling Methods 0.000 title claims abstract description 8
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000007654 immersion Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 51
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 16
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims description 6
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 claims description 3
- 208000014674 injury Diseases 0.000 claims description 3
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 230000009429 distress Effects 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 abstract description 5
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 abstract description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 12
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 6
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 230000003631 expected effect Effects 0.000 description 1
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000036544 posture Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B9/00—Simulators for teaching or training purposes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/006—Mixed reality
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
- G09B5/06—Electrically-operated educational appliances with both visual and audible presentation of the material to be studied
- G09B5/065—Combinations of audio and video presentations, e.g. videotapes, videodiscs, television systems
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
-
- 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
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
Abstract
本发明为一种基于神经网络和虚拟现实技术的校园多场景地震逃生演练系统及其工作方法。所述的系统包括VR设备,校园防震演练系统服务器,校园防震演练系统信息数据库。学生输入位置信息及校园图片数据于地震逃生演练系统信息数据库后可进行地震逃生演练。本发明除利用虚拟现实技术提供地震逃生演练之外,还提供了逃生演练考核与评价模块,通过对不同震级和情景下的逃生演练,加强学生的避震生存技能。结合神经网络算法模型,利用深度学习技术根据学生输入的位置信息及校园图片数据生成符合学习生活实际的逃生演练场景。该演练系统沉浸感高,交互性强,让学生在不同的校园场景中进行逃生演练,有效提高安全教育的效率和效果。
Description
技术领域
本发明涉及抗震防灾安全教育领域,具体涉及一种基于神经网络和虚拟现实技术的校园多场景地震逃生演练系统。
背景技术
我国属于地震多发国家,地震的突发性强、防御难度大。人民的性命和财产因此受到极大的威胁。作为人才储备,年轻人聚集的主要区域,校园安全日益受到重视,校园抗震防灾已成为一项重要研究课题。正确引导学生学习地震安全知识是学校安全教育工作的重要一部分。
然而传统理论说教式的避震宣传与低频次的集体避震演练由于体验感差、次数少等问题不能达到预期效果。地震安全知识仅仅通过教师口中获取或者一些简单的教学多媒体,从效果上来看,不足以引起学生的重视。校园地震安全演练的时间成本高,人员安排复杂,而且在演练中途还要保障学生逃生时的安全,万不能发生踩踏之类的教育教学事故。
神经网络(Neural Network)是一种热门的机器学习方法,它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。近年来,神经网络的研究工作不断深入,已经取得了很大的进展,其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。利用神经网络在图像处理及预测估计的良好表现,结合校园场景和地震事件,合理的根据校园安全教育学习要求,设置地震坍塌、变形、坠落等危害要素和书包,墙角,铁棒等互动自救要素。从而提高演练的互动感和真实性。
虚拟现实技术(Virtual Reality,简称VR)是一种可以创建和体验三维虚拟世界的计算机系统,由计算机及外围接口设备组成,用户可以通过外部设备与虚拟环境中的对象进行交互,从而产生身临其境的体验。具有沉浸性、交互性、想象性等特点。利用这些特点,可以让学生身临其境般感受地震时的复杂环境,低成本进行地震逃生交互演练,对增强自我保护意识和提高避震生存技能具有重要教育意义。
发明内容
基于背景技术存在的问题,本发明提出了一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统,目的是解决现存避震宣传与安全演练体验感差、安全度低、时间成本高、人员安排复杂等问题。提升校园内师生地震安全教育的参与度,低成本进行地震逃生交互演练,增强自我保护意识,熟悉避震生存技能,促进学生防灾、减灾应急能力提升。
本发明提出的一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统包括:
VR设备。VR设备包括:VR头盔显示器,用于接收生成的模拟场景信息和用户与场景的交互信息。VR定位器,用于追踪用户在现实中手部以及头部位置使其与虚拟场景中的手部与头部位置保持一致,增加用户沉浸感。与VR头盔显示器连接的入耳式耳机或头戴式耳机。VR控制手柄,用于用户与场景进行交互。
神经网络。提出将深度学习方法中的神经网络算法应用于校园地震逃生交互系统,对国内各地区不同建筑特点和所处地震带位置的校园环境自动设计符合使用者的校园地震场景。对国内不同地震带的校园典型建筑和场景进行信息标注,建筑信息标注所在位置和使用年限,场景信息标注历史发生地震的各等级及次数。收集国内各地区校园的典型建筑图片和场景图片,为其进行信息标注,利用神经网络算法对输入的建筑和场景图片进行迭代训练,数据量越大,输出的信息准确率越高。利用神经网络对学生提供的图片和位置进行地震场景信息自动生成,符合学生日常生活学习的建筑风格和较可能发生的地震等级,使得演练更有沉浸感和针对性,加深学生的印象,提高学生的学习效率。
校园防震演练系统服务器,其包括校园防震演练系统中所有的场景及场景中物体3D建模信息,所有人机交互信息以及展示模块,流程控制模块,并使用VR软件将视频信号进行处理,并生成虚拟视频数据,将其传输至VR眼镜中并显示出来。
所述流程控制模块,包括VR校园场景生成与选择模块,VR校园地震逃生安全教育模块,VR校园地震逃生交互模块以及VR校园避震演练评价与考核模块。
所述VR校园场景生成与选择模块,其运用神经网络算法,根据用户提交的所在位置信息和校园典型建筑图片生成场景数据与震级信息,再利用VR技术,搭建相应的虚拟校园生活学习场景。包括教学楼,自习室,实验室,寝室等。用户通过使用VR设备选择场景,可以根据场景的简介和图像选择贴合实际学习生活的场景。
所述VR校园地震逃生安全教育模块,其运用VR技术,模拟了校园内的各种生活场景不同震级的地震安全逃生动画。包括震前场景应急区域选择,震时就近躲避措施,震后迅速撤离方案,受伤应急处理方法,被埋自救脱险策略。用户通过使用VR设备来观看学习正确的地震逃生知识方法。
所述VR校园地震逃生交互模块,其运用VR技术,设置地震坍塌、变形、坠落等危害互动要素和书包,桌腿,铁棒等自救互动要素。学生在地震演练时需要躲避危害互动要素,合理运用自救互动要素保护自身安全,成功撤离至室外开阔地带。
所述VR校园避震演练评价与考核模块,其设置了五级地震发生的教学楼三层某间教室的场景,窗外发生地震光,台灯、风扇等晃动,广播发出“地震警报”信号,学生需就近采用合理方式躲避危险保护自身,一分钟后选择合适路线避开建筑和电线到达空旷开阔的安全疏散区域,对受伤的同学采用正确的急救措施。
所述VR校园避震演练评价与考核模块。同时设置了七级地震后学生被埋压在倒塌的房屋内,学生需注意观察周围环境,合理运用工具扩大活动空间,寻找安全通道,设法爬出废墟,无法爬出时,敲击出声,向外界传递求救信息。
校园防震演练系统信息数据库,包括姓名,年龄,地理位置,场景信息,地震等级信息,考核要求,考核评价信息。
此时,学生便可通过VR眼镜进行模拟安全教育演练。通过VR设备学习校园防震知识技巧,练习震时逃生技能,震后自救措施。切身体会地震的突发性和危险性,提高心理素质,保持冷静的头脑。接受地震发生后该如何正确采取应急措施的考核。切实的学习相关避震逃生知识,增强自我保护意识和提高避震生存实践技能。
附图说明
图1示出了校园地震逃生交互演练系统的结构示意图。
图2示出了校园场景生成与选择模块的模块流程图。
图3示出了校园地震逃生安全教育模块的模块流程图。
图4示出了校园地震逃生交互模块的模块流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
实施例1:设置一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统,所述一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统包括VR设备、校园防震演练系统服务器、校园防震演练系统信息数据库。所述VR设备包括,VR头盔显示器,用于接收校园防震演练系统服务器所生成的模拟场景信息和用户与场景的交互信息。VR定位器,用于追踪用户在现实中手部以及头部位置使其与虚拟场景中的手部与头部位置保持一致,增加用户沉浸感。与VR头盔显示器连接的入耳式耳机或头戴式耳机,用于播放防震演练与安全教育发出的提示音与背景音。VR控制手柄,用于用户与场景进行交互。所述校园防震演练系统服务器包括校园地震逃生交互演练系统中所有的场景及场景中物体3D建模信息,所有人机交互信息以及校园场景生成与选择模块,校园地震逃生安全教育模块,校园地震逃生交互模块,校园防震演练评价与考核模块。所述校园防震演练系统信息数据库,包括姓名,年龄,地理位置,场景信息,地震等级信息,考核要求,考核评价信息。本发明具体可用于对在校学生进行防震自救安全教育演练。
根据图2,学生佩戴好VR眼镜和耳机,站在VR定位器的覆盖范围之内。通过系统提示进行身份信息、校园建筑特征和位置信息的输入并进入校园场景生成与选择模块。此时学生将进入一个模拟的校园多场景菜单中,系统会显示并播放语音来提示学生选择最贴合实际的具体场景。学生通过VR手柄点击按钮打开校园场景系列窗口,选择需要演练的具体场景。之后学生就会进入校园地震逃生安全教育模块中的该虚拟场景,在这里系统会通过三维图像和语音对学生培训在该类型场景下遇到地震时的应急措施,包括心理建设,震前预警,震时躲避,震后撤离,受伤时急救和被埋压时的自救。学生将通过语音引导和系统中的UI提示来互动式的学习如何在地震中保护自己和他人。
实施例2:设置一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统,所述一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统包括VR设备、校园防震演练系统服务器、校园防震演练系统信息数据库。所述VR设备包括,VR头盔显示器,用于接收校园防震演练系统服务器所生成的模拟场景信息和用户与场景的交互信息。VR定位器,用于追踪用户在现实中手部以及头部位置使其与虚拟场景中的手部与头部位置保持一致,增加用户沉浸感。与VR头盔显示器连接的入耳式耳机或头戴式耳机,用于播放防震演练与安全教育发出的提示音与背景音。VR控制手柄,用于用户与场景进行交互。所述校园防震演练系统服务器包括校园地震逃生交互演练系统中所有的场景及场景中物体3D建模信息,所有人机交互信息以及校园场景生成与选择模块,校园地震逃生安全教育模块,校园地震逃生交互模块,校园防震演练评价与考核模块。所述校园防震演练系统信息数据库,包括姓名,年龄,地理位置,场景信息,地震等级信息,考核要求,考核评价信息。本发明具体可用于对在校学生进行虚拟交互式防震自救演练。
根据图3,学生佩戴好VR眼镜和耳机,站在VR定位器的覆盖范围之内。通过系统提示进行身份信息、校园建筑特征和位置信息的输入并进入校园地震逃生交互模块。进入逃生交互模块后,系统将学生置入地震中的指定校园场景内,先播放校园环境和场景设施的过场动画,然后天空出现地震光、广播发出“地震警报”信号,场景内建筑发生晃动,部分设施变形坠落。学生需要在一分钟内保持冷静,合理利用书包等可交互物体保护自身,防止收到砸伤,选择合适位置躲避室内设施的挤压。地震停止后学生需观察周围环境躲避电线、树木、和建筑,选择恰当的路线到达空旷开阔的安全疏散区域。可以通过与场景内的物体交互式演练,锻炼实践能力,沉浸式的提升学生的心理素质和面对地震灾害的自救生存技能。
实施例3:设置一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统,所述一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统包括VR设备、校园防震演练系统服务器、校园防震演练系统信息数据库。所述VR设备包括,VR头盔显示器,用于接收校园防震演练系统服务器所生成的模拟场景信息和用户与场景的交互信息。VR定位器,用于追踪用户在现实中手部以及头部位置使其与虚拟场景中的手部与头部位置保持一致,增加用户沉浸感。与VR头盔显示器连接的入耳式耳机或头戴式耳机,用于播放防震演练与安全教育发出的提示音与背景音。VR控制手柄,用于用户与场景进行交互。所述校园防震演练系统服务器包括校园地震逃生交互演练系统中所有的场景及场景中物体3D建模信息,所有人机交互信息以及校园场景生成与选择模块,校园地震逃生安全教育模块,校园地震逃生交互模块,校园防震演练评价与考核模块。所述校园防震演练系统信息数据库,包括姓名,年龄,地理位置,场景信息,地震等级信息,考核要求,考核评价信息。本发明具体可用于对在校学生面对中等地震的防震知识和急救技能的虚拟考核。
根据图4,学生佩戴好VR眼镜和耳机,站在VR定位器的覆盖范围之内。通过系统提示进行身份信息、校园建筑特征和位置信息的输入并进入校园防震评价与考核模块。此时学生将处于发生五级地震的教学楼三层某间教室的场景,窗外发生地震光,台灯、风扇等晃动,广播发出“地震警报”信号,学生需就近采用合理方式躲避危险保护自身,此时系统将会根据学生采用的方法是否合适、行动是否迅速、避险位置和姿态是否正确对其进行评分。一分钟后学生需选择合适路线避开建筑和电线到达空旷开阔的安全疏散区域,此时系统会对其选择的路线是否合理进行评分。之后学生会遇见并采用急救措施帮助受伤的同学,此时系统会根据学生采用的急救方法是否恰当进行评分。最后将会判定该学生是否考核通过,最终结果将会与该学生其他信息一同保存在校园防震演练系统信息数据库中。
实施例4:设置一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统,所述一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统包括VR设备、校园防震演练系统服务器、校园防震演练系统信息数据库。所述VR设备包括,VR头盔显示器,用于接收校园防震演练系统服务器所生成的模拟场景信息和用户与场景的交互信息。VR定位器,用于追踪用户在现实中手部以及头部位置使其与虚拟场景中的手部与头部位置保持一致,增加用户沉浸感。与VR头盔显示器连接的入耳式耳机或头戴式耳机,用于播放防震演练与安全教育发出的提示音与背景音。VR控制手柄,用于用户与场景进行交互。所述校园防震演练系统服务器包括校园地震逃生交互演练系统中所有的场景及场景中物体3D建模信息,所有人机交互信息以及校园场景生成与选择模块,校园地震逃生安全教育模块,校园地震逃生交互模块,校园防震演练评价与考核模块。所述校园防震演练系统信息数据库,包括姓名,年龄,地理位置,场景信息,地震等级信息,考核要求,考核评价信息。本发明具体可用于对在校学生面对严重地震的心理素质和自救技能的虚拟考核。
根据图4,学生佩戴好VR眼镜和耳机,站在VR定位器的覆盖范围之内。通过系统提示进行身份信息、校园建筑特征和位置信息的输入并进入校园防震评价与考核模块。此时学生将处于发生七级地震的教学楼三层某间教室的场景,窗外发生地震光,台灯、风扇等晃动,广播发出“地震警报”信号,学生需就近采用合理方式躲避危险保护自身,此时系统将会根据学生采用的方法是否合适、行动是否迅速、避险位置和姿态是否正确对其进行评分。一分钟后,学生不幸被埋压在倒塌的房屋内,学生需注意观察周围环境,合理运用工具扩大活动空间,寻找安全通道,设法爬出废墟,此时系统将会根据学生工具选用是否恰当、安全通道的寻找是否仔细对其进行评分。无法爬出时,学生需利用敲击出声,向外界传递求救信息,此时系统将会根据学生发声的方式和发声时机的把握情况进行评分。最后将会判定该学生是否考核通过,最终结果将会与该学生其他信息一同保存在校园防震演练系统信息数据库中。
Claims (8)
1.一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统,该系统包括VR设备、校园防震演练系统服务器、校园防震演练系统信息数据库。
所述VR设备包括,VR头盔显示器,用于接收校园防震演练系统服务器所生成的模拟场景信息和用户与场景的交互信息。VR定位器,用于追踪用户在现实中手部以及头部位置使其与虚拟场景中的手部与头部位置保持一致,增加用户沉浸感。与VR头盔显示器连接的入耳式耳机或头戴式耳机,用于播放防震演练与安全教育发出的提示音与背景音。VR控制手柄,用于用户与场景进行交互。
所述VR设备通过5G路由器与校园防震演练系统服务器相连接。校园防震演练系统服务器与校园防震演练系统信息数据库之间没有通信联系装置。
所述校园防震演练系统服务器,其特征在于,其包含校园地震逃生交互演练系统中所有的场景及场景中物体3D建模信息,所有人机交互信息以及演练模块,流程控制模块,并使用VR软件将视频信号进行处理,并生成和传输虚拟视频数据,所述VR软件包括SteamVR,Unreal Engine等。
所述校园防震演练系统信息数据库,包括姓名,年龄,地理位置,场景信息,地震等级信息,考核要求,考核评价信息。
2.根据权利1所述的一种基于神经网络和VR技术的校园地震逃生交互演练系统,其特征在于:所述校园防震演练系统服务器的流程控制模块,还包括VR校园场景生成与选择模块,VR校园地震逃生安全教育模块,VR校园地震逃生交互模块的模块与VR校园防震演练评价与考核模块。
3.根据权利2所述的VR校园场景生成与选择模块,其特征在于:运用神经网络算法,根据用户提交的所在位置信息和校园典型建筑图片生成多个符合用户数据特征的场景数据与震级信息。
4.根据权利3所述的VR校园场景生成与选择模,其特征在于:利用VR技术,搭建相应的虚拟校园生活学习场景。包括教学楼,自习室,实验室,寝室等。用户通过使用VR设备选择场景,可以根据场景的简介和图像选择贴合实际学习生活的场景。
5.根据权利2所述的VR校园地震逃生安全教育模块,其特征在于:运用VR技术,模拟了校园内的各种生活场景不同震级的地震安全逃生动画。包括震前场景应急区域选择,震时就近躲避措施,震后迅速撤离方案,受伤应急处理方法,被埋自救脱险策略。用户通过使用VR设备来观看学习正确的地震逃生知识方法。
6.根据权利2所述的VR校园地震逃生交互模块,其特征在于:运用VR技术,设置地震坍塌、变形、坠落等危害互动要素和书包,桌腿,铁棒等自救互动要素。学生在地震演练时需要躲避危害互动要素,合理运用自救互动要素保护自身安全,成功撤离至室外开阔地带。
7.根据权利2所述的与VR校园防震演练评价与考核模块,其特征在于:设置了五级地震发生的教学楼三层某间教室的场景,窗外发生地震光,台灯、风扇等晃动,广播发出“地震警报”信号,学生需就近采用合理方式躲避危险保护自身,一分钟后选择合适路线避开建筑和电线到达空旷开阔的安全疏散区域,对受伤的同学采用正确的急救措施。若学生按照演练要求完成考核,系统将根据学生表现情况在评分系统中进行更加细致的评分。评分的结果将上传至信息数据库。
8.根据权利7所述的与VR校园防震演练评价与考核模块,其特征在于:设置了七级地震后学生被埋压在倒塌的房屋内,学生需注意观察周围环境,合理运用工具扩大活动空间,寻找安全通道,设法爬出废墟,无法爬出时,敲击出声,向外界传递求救信息。若学生按照演练要求完成考核,系统将根据学生表现情况在评分系统中进行更加细致的评分。评分的结果将上传至信息数据库。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311396237.1A CN117576965A (zh) | 2023-10-25 | 2023-10-25 | 一种基于神经网络和虚拟现实技术的校园多场景地震逃生演练系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311396237.1A CN117576965A (zh) | 2023-10-25 | 2023-10-25 | 一种基于神经网络和虚拟现实技术的校园多场景地震逃生演练系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117576965A true CN117576965A (zh) | 2024-02-20 |
Family
ID=89883337
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311396237.1A Pending CN117576965A (zh) | 2023-10-25 | 2023-10-25 | 一种基于神经网络和虚拟现实技术的校园多场景地震逃生演练系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117576965A (zh) |
-
2023
- 2023-10-25 CN CN202311396237.1A patent/CN117576965A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Zhu et al. | Virtual and augmented reality technologies for emergency management in the built environments: A state-of-the-art review | |
KR102045260B1 (ko) | 증강현실과 가상현실을 이용한 훈련용 응급처치 시뮬레이션 방법 | |
CN108876046B (zh) | 沉浸式虚拟现实灾害求生救援的最优路径选择系统 | |
IJsselsteijn et al. | Fun and sports: Enhancing the home fitness experience | |
CN103226390B (zh) | 全景式火灾紧急逃生的虚拟现实系统 | |
CN102842258B (zh) | 一种交互式电力安全培训系统及其培训方法 | |
CN206558017U (zh) | 一种应急安全演练宣教设备 | |
CN107516448A (zh) | 一种公共安全虚拟仿真平台 | |
CN110147232B (zh) | 构建多人在线安全教育虚拟平台的方法、装置及系统 | |
CN108874147A (zh) | 一种vr-box体验互动装置 | |
Iguchi et al. | Evacuation instruction training system using augmented reality and a smartphone-based head mounted display | |
Li et al. | Feasibility analysis of vr technology in physical education and sports training | |
Tepe et al. | Integration of Virtual Reality Fire Drill Application into Authentic Learning Environments. | |
Backlund et al. | SIDH: a game-based architecture for a training simulator | |
KR20180097343A (ko) | 심폐 소생술 훈련 시스템 | |
Mitsuhara et al. | Comparative experiments on simulated tornado experience via virtual reality and augmented reality | |
CN206421641U (zh) | 一种虚拟现实安全体验馆 | |
CN117576965A (zh) | 一种基于神经网络和虚拟现实技术的校园多场景地震逃生演练系统 | |
KR20180097334A (ko) | 심폐 소생술 훈련 시뮬레이션 방법 | |
CN212302548U (zh) | 一种应用vr技术进行消防安全实景培训的系统 | |
CN114170048A (zh) | 一种基于vr的交互式安全教育系统 | |
Jones et al. | An optimized spatial audio system for virtual training simulations: Design and evaluation | |
CN114937385A (zh) | 一种基于vr技术的油井安全教育演练系统 | |
CN115569341B (zh) | 一种基于虚拟现实的多人协同消防训练方法与系统 | |
Meiliang et al. | Design of safety education system for children based on virtual reality technology |
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 |