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申请/专利权人：江西科骏实业有限公司

摘要：本发明公开了一种实时构建实训数字孪生模型的方法，包括：通过通用型移动设备的惯性测量单元，利用VisualInertialOdometry技术实时恢复目标物体的三维特征，得到目标物体的实际三维大小，并建立相应的三维网格模型；通过可微渲染器对三维网格模型进行纹理贴图渲染，得到带有纹理信息的三维网格模型；利用三维网格模型几何与纹理信息以及用户交互提供的感兴趣区域信息，构建图割算法中的代价函数，对三维网格模型中的所有片面进行判别，以去除三维网格模型的杂质；在实训工作中，通过实时拍摄采集目标物体，并通过一致性验证来判断是否检测到目标物体的缺失部分，若是，则对缺失部分建模，并映射到之前的三维网格模型中。该方法具有普适性、易用性及精确性的优点。

主权项：1.一种实时构建实训数字孪生模型的方法，其特征在于，包括：步骤1、通过通用型移动设备内置的惯性测量单元采集拍摄目标物体时的姿态信息，从而估算目标物体的三维特征，并利用VisualInertialOdometry技术实时恢复目标物体的三维特征，得到目标物体的实际三维大小，进而建立相应的三维网格模型；步骤2、通过可微渲染器对三维网格模型进行纹理贴图渲染，得到带有纹理信息的三维网格模型；步骤3、利用三维网格模型几何与纹理信息以及用户交互提供的感兴趣区域信息，构建图割算法中的代价函数，对三维网格模型中的所有片面进行判别，以判别含有杂质的片面，并从三维网格模型中去除，获得优化后的三维网格模型；步骤4、在实训工作中，通过通用型移动设备实时拍摄采集目标物体，并通过一致性验证来判断是否检测到目标物体的缺失部分，若是，则对缺失部分采用步骤1～步骤3的方式建模，并映射到之前获得的优化后的三维网格模型中；其中，所述估算目标物体的三维特征的步骤包括：步骤11、通过通用型移动设备；根据姿态信息计算每一个连续影像帧拍摄时的位置与旋转角度，同时抽取连续影像帧的特征点，并计算出目标物体相应特征点的三维坐标，异步构建连续影像帧的特征点数据库；步骤12、判断从目标物体中提取的特征点总数目是否达到要求，若是，则转入步骤15；若否，则转入步骤13；步骤13、通过后处理计算程序根据姿态信息计算离散影像帧的拍摄时的位置与旋转角度，同时抽取离散影像帧的高维特征点，并计算出目标物体相应特征点的三维坐标，构建离散影像帧的特征点数据库；步骤14、将离散影像帧的特征点数据库与连续影像帧的特征点数据库匹配并合并，获得合并后的特征点数据库；步骤15、通过VisualInertialOdometry技术，结合获得的特征点数据库，恢复目标物体的三维特征，得到目标物体的实际三维大小，进而建立相应的三维网格模型。

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