【技術實現步驟摘要】
本申請涉及數字孿生，且更為具體地，涉及一種基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統及方法。
技術介紹
1、由于文化遺產的獨特性和不可再生性，傳統的旅游景點管理方式在文化遺產的保護、展示和教育等方面存在諸多挑戰。例如，在文化遺產實體展示中，過度的游客流量可能導致文化遺產的物理損壞，而僅依賴于單一的圖像展示方式又無法為游客提供全方位、多角度的感知體驗，無法充分傳達文化遺產的多元價值。
2、因此，為了滿足游客的觀賞需求，同時又能夠實現對文化遺產的有效保護和管理，期待一種基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統及方法。
技術實現思路
1、為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統及方法，其采用基于深度學習的計算機視覺技術對文化遺產對象的多個局部視角圖像進行圖像處理，以提取出各個局部視角下的文化遺產視覺特征，進而通過對多個局部視角的文化遺產視覺特征進行特征聚合分析，以獲得文化遺產對象的全景信息，從而生成相應的文化遺產對象三維模型，并通過數字孿生技術進行模型展示，能夠為游客提供沉浸式、多維度的觀賞體驗，并提供了一個虛擬與現實相結合的平臺，以實現對文化遺產的精細管理和保護。
2、相應地，根據本申請的一個方面，提供了一種基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其包括：
3、文化遺產對象多角度圖像獲取模塊，用于獲取由攝像頭從多個角度采集的被監控文化遺產對象的多個局部視角圖像；
4、局部視角圖像特征挖掘模塊，用
5、局部視角特征聚合模塊，用于對多個所述強化文化遺產局部視角特征圖進行特征反向聚合以得到全景文化遺產對象表示特征向量；
6、三維模型生成模塊，用于基于所述全景文化遺產對象表示特征向量，生成文化遺產對象三維模型；
7、數字孿生展示模塊，用于通過數字孿生模塊顯示所述文化遺產對象三維模型。
8、在上述基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統中，所述局部視角圖像特征挖掘模塊，包括：圖像特征提取單元，用于將多個所述局部視角圖像分別輸入包含主干網絡和邊界特征提取分支的mbcnet模型以得到多個文化遺產局部視角特征圖；特征選擇強化單元，用于將多個所述文化遺產局部視角特征圖分別輸入特征選擇強化的壓縮-抑制注意力模塊以得到多個所述強化文化遺產局部視角特征圖。
9、在上述基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統中，所述mbcnet模型中的主干網絡包括多個基于5x5卷積核的卷積層，基于relu激活函數的激活層和池化層；所述mbcnet模型中的邊界特征提取分支包括點卷積層，基于sigmoid的激活層和上采樣層。
10、在上述基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統中，所述特征選擇強化單元，包括：全局均值池化子單元，用于計算所述文化遺產局部視角特征圖的沿通道維度的各個特征矩陣的全局均值以得到文化遺產局部視角特征壓縮信息表示向量；通道信息關聯交互子單元，用于對所述文化遺產局部視角特征壓縮表示向量進行一維卷積編碼以得到文化遺產局部視角特征壓縮信息間關聯表示特征向量；多尺度融合子單元，用于將所述文化遺產局部視角特征壓縮信息表示向量和所述文化遺產局部視角特征壓縮信息間關聯表示特征向量進行級聯以得到文化遺產局部視角特征壓縮信息多尺度表示向量；多尺度關聯特征提取子單元，用于將所述文化遺產局部視角特征壓縮信息多尺度表示向量輸入包含兩個全連接層和silu激活函數的壓縮信息特征提取模塊以得到文化遺產局部視角特征壓縮信息多尺度關聯特征向量；特征選擇子單元，用于基于所述文化遺產局部視角特征壓縮信息多尺度關聯特征向量，對所述文化遺產局部視角特征圖進行特征選擇以得到所述強化文化遺產局部視角特征圖。
11、在上述基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統中，所述特征選擇子單元，用于：使用sigmoid函數對所述文化遺產局部視角特征壓縮信息多尺度關聯特征向量進行歸一化操作以得到文化遺產局部視角權重特征向量；以所述文化遺產局部視角權重特征向量的各個特征值作為權重，對所述文化遺產局部視角特征圖的各個特征通道進行特征放大和抑制操作以得到所述強化文化遺產局部視角特征圖。
12、在上述基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統中，所述局部視角特征聚合模塊，包括：特征形狀重塑單元，用于將多個所述強化文化遺產局部視角特征圖進行特征形狀重塑以得到多個強化文化遺產局部視角特征向量；反向掩碼聚合單元，用于將多個所述強化文化遺產局部視角特征向量輸入特征分布反向掩碼聚合網絡以得到所述全景文化遺產對象表示特征向量。
13、在上述基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統中，所述反向掩碼聚合單元，包括：特征聚類子單元，用于對多個所述強化文化遺產局部視角特征向量進行聚類以得到聚類中心向量；語義相關系數計算子單元，用于計算多個所述強化文化遺產局部視角特征向量中的各個強化文化遺產局部視角特征向量與所述聚類中心向量之間的語義相關系數以得到語義相關系數的序列；語義反相關系數計算子單元，用于取所述語義相關系數的序列中的各個語義相關系數的倒數以得到語義反相關系數的序列；歸一化子單元，用于使用sigmoid函數對所述語義反相關系數的序列進行歸一化處理以得到語義反相關權重系數的序列；反向加權子單元，用于以所述語義反相關權重系數的序列中的各個語義反相關權重系數作為權重，對多個所述強化文化遺產局部視角特征向量中的各個強化文化遺產局部視角特征向量進行加權以得到多個抑制文化遺產局部視角特征向量；按位置差分子單元，用于計算多個所述強化文化遺產局部視角特征向量與多個所述抑制文化遺產局部視角特征向量之間的按位置差分以得到多個優化文化遺產局部視角特征向量；全景聚合子單元，用于計算多個所述優化文化遺產局部視角特征向量的按位置均值向量以得到所述全景文化遺產對象表示特征向量。
14、在上述基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統中，所述語義相關系數計算子單元，用于：計算所述強化文化遺產局部視角特征向量的轉置向量與所述聚類中心向量之間的向量乘積以得到語義關聯因子；計算所述強化文化遺產局部視角特征向量的長度與所述聚類中心向量的長度之間的乘積以得到尺度相關因子；將所述語義關聯因子除以所述尺度相關因子以得到所述語義相關系數。
15、在上述基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統中，所述三維模型生成模塊，用于：將所述全景文化遺產對象表示特征向量輸入基于擴散模型的三維模型生成器以得到所述文化遺產對象三維模型。
16、根據本申請的另一個方面，提供了一種基于物聯網的旅游景點數字孿生管理方法，其包括：
17、獲取由攝像頭從多個角度采集的被監控文化遺產對象的多個局部視角圖像；
18、對多個所述局部視角圖像分別進行圖像特征提取和特征選擇強化以得到多個強化文化遺產局部視角特征圖；
19、對多個所述強化文化遺產局部視角特征圖進行特征反向聚合以得本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，所述局部視角圖像特征挖掘模塊，包括：
3.根據權利要求2所述的基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，所述MBCNet模型中的主干網絡包括多個基于5x5卷積核的卷積層，基于ReLU激活函數的激活層和池化層；所述MBCNet模型中的邊界特征提取分支包括點卷積層，基于Sigmoid的激活層和上采樣層。
4.根據權利要求3所述的基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，所述特征選擇強化單元，包括：
5.根據權利要求4所述的基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，所述特征選擇子單元，用于：
6.根據權利要求5所述的基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，所述局部視角特征聚合模塊，包括：
7.根據權利要求6所述的基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，所述反向掩碼聚合單元，包括：
8.根據權利要求7所述的基于物聯網的旅游景點數
9.根據權利要求8所述的基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，所述三維模型生成模塊，用于：
10.基于物聯網的旅游景點數字孿生管理方法，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，所述局部視角圖像特征挖掘模塊，包括：
3.根據權利要求2所述的基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，所述mbcnet模型中的主干網絡包括多個基于5x5卷積核的卷積層，基于relu激活函數的激活層和池化層；所述mbcnet模型中的邊界特征提取分支包括點卷積層，基于sigmoid的激活層和上采樣層。
4.根據權利要求3所述的基于物聯網的旅游景點數字孿生管理系統，其特征在于，所述特征選擇強化單元，包括：
5.根據權利要求4所述的基...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李俊，唐健，陳金鴿，張艷超，王國釗，劉云鶴，張琳，
申請(專利權)人：陜西天潤科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。