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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司杭州市富阳区供电公司

摘要：本发明公开了一种基于VR模拟的电力培训警示教育系统，涉及电力培训技术领域，包括VR培训系统、培训视频生成系统；VR培训系统中，传感器模组、摄像头、VR设备、主控台、后台服务器与VR主机均设置在VR培训室内部；传感器模组、摄像头、VR设备、主控台、后台服务器分别与VR主机连接；培训视频生成系统中，历史事故收集模块、语音模组分别与VR视频生成模块连接；VR视频生成模块与处理器连接；处理器与后台服务器信号连接。本发明通过把培训过程中的重点场景，自动建模生产对应的事故场景与衍生的次级事故场景，从而将抽象化概念形象化，便于待培训人员更直观了解事故的产生，提高警示的作用。

主权项：1.一种基于VR模拟的电力培训警示教育系统，其特征在于，包括：VR培训系统、培训视频生成系统；所述VR培训系统包括VR培训室、传感器模组、摄像头、VR设备、VR主机、主控台、后台服务器；所述传感器模组、所述摄像头、所述VR设备、所述主控台、所述后台服务器与所述VR主机均设置在所述VR培训室内部；所述传感器模组、所述摄像头、所述VR设备、所述主控台、所述后台服务器分别与所述VR主机连接；所述培训视频生成系统包括历史事故收集模块、语音模组、VR视频生成模块、处理器，所述历史事故收集模块、所述语音模组分别与所述VR视频生成模块连接；所述VR视频生成模块与所述处理器连接；所述处理器与所述后台服务器信号连接；所述历史事故收集模块收集历史事故视频，所述语音模组收集培训人员培训过程中的音频数据，所述VR视频生成模块用于将所述语音模组收集的音频数据和历史事故收集模块收集的历史事故视频进行处理叠加，生产VR视频，处理器接收VR视频并进行压缩处理，生成加密的数据包，并传输至所述后台服务器；所述后台服务器对所述数据包进行解密，并根据所述数据包建立树状拓扑图，根据事件类型建立标签，每个所述标签对应一种历史主事故，每个所述历史主事故对应至少一个次事故分支；所述VR主机包括：主事故生成模块、次事故衍生模块，所述主控台根据所述后台服务器中的标签选择所述历史主事故，所述VR设备通过所述主事故生成模块接收所述历史主事故进行建模，所述传感器模组设置于待培训人员身体各处，收集所述待培训人员身体数据；所述次事故衍生模块包括动作预测模块、次事故选择模块；所述动作预测模块根据所述身体数据与所述摄像头采集的培训过程中的运动轨迹数据预测待培训人员的固定时间后的关键动作，所述次事故选择模块根据所述关键动作选择所述历史主事故对应的次事故分支，添加至所述固定时间后的历史主事故的建模中；所述动作预测模块具体包括：动作描述模块，依据待培训人员的所述运动轨迹数据，通过包含视觉、运动、VR历史主事故环境和语音的多模态信息构建时空算子，利用构建的时空算子描述所述VR历史主事故环境中待培训人员的相关动作，相关动作分别为所述待培训人员与所述VR历史主事故环境间的交互关系以及行人在所述VR培训室内的运动方向，再以标准化的向量形式表示；待培训人员与VR历史主事故环境间的交互关系主要通过待培训人员和历史主事故环境边界框的拓扑关系来表示，相交或包含关系表示两者间存在交互行为，通过IoU表示： 界定模块，根据VR历史主事故环境中待培训人员相关动作的描述，采用所述传感器组记录待培训人员与VR历史主事故环境交互以及待培训人员在所述VR培训室内的运动方向，实现动作检测和时间边界界定；环境状态变化检测模块，检测VR历史主事故环境时的光线强度，通过光线强度的瞬时变化间接判断主事故发生行为，基于亮度值动态更新环境的明暗边界，实现环境状态变化检测；关键动作提取模块，通过统计视频片段环境状态变化前的动作集合，聚类出不同片段间存在的共同事件，即为关键动作，具体为：采用基于密度的聚类算法，将簇定义为密度相连的点的最大集合，在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，基于密度对动作向量进行聚类，一个对象在其指定半径内含有超过指定数目的点，则该对象为核心点，将动作向量划分为以关键动作向量为核心点的簇和噪声点。

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