智慧隧道数字孪生
项目背景
道施工安全监测
由于隧道可以缩短里程、保护环境、改善线形、改善公路通车条件，因此，现代高速公路，遇到复杂地形和地质条件，大都采用隧道建筑。而隧道是在地下的隐蔽工程，地下地质条件复杂，存在许多潜在、无法预知的地质因素，属于线状工程，有的规模较大，可长达几公里数十公里，往往穿越许多不同的环境空域和时域，工程条件往往比较复杂，有时环境十分恶劣，稍有不甚，就会造成塌方、沉陷、突泥涌水、支护结构变形、人员和设备伤害等等，进而严重影响隧道安全。为了确保隧道工程安全、及时预报险情，除了对隧道进行加固、维护之外，对隧道工程的安全和稳定状态的监测和评估也十分重要。
隧道施工期间，为有效的了解隧道的状态，通过建立一套有效的健康监测系统，包括结构的变形、受力、施工现场温湿度环境数据、隧道内气体浓度、结构体开裂、孔隙水压力、等，通过监测数据，对隧道的健康状况给出分析评估，在灾难来临之前给出预警，提前采取相关措施，尽量减少灾害的发生。
在线监测
随着技术的进行，现代施工和养护要求的提高，对监测的需求也相应的提高了，传统的人工监测的方法越来越难以满足监测的实际需求。在线安全监测作为实时的在线监测手段，相对人工监测优势明显，传统人工监测与在线监测的各项参数对比见下表。
在线监测点
相较于传统的人工监测，在线健康监测的特点为：
1.能够实现远程自动化监控，无需人员多次进入施工现场；
2.系统可实现无线传输，无需长距离布设线缆、光缆；
3.实现测试数据信息化管理，相关人员可以通过不同权限登入以太网或者利用手机取得现场结构安全数据及安全评估信息；
4.通过传感器得到丰富的荷载效应等数据，通过系统分析，并与计算结果进行对比，可以得出结构的实际状态变化发展趋势，了解结构的安全状况；
5.当结构出现异常信息时，系统自动进行预报警，并通过短信方式将信息及时转达给相关管理人员,并提示后台及时对结构当前状态进行安全评估。
XR数字孪生大数据管理平台
技术路线
重要特性监测项
技术路线
神经网络三维重建技术
平台简介
平台基于无人机\运动相机等拍摄采集设备，多角度采集真实物理环境的实景照片或视频，应用神经辐射场等人工智能技术，完成大规模场景环境的高保真全息建模，实现大规模场景多维度、跨平台的虚拟展示和呈现，实现物理世界与数字世界的双向融合。平台的核心组成包括全真实景三维重建引擎、全真实景三维渲染SDK、全真实景三维建模管理系统。用户在该平台上，通过可视化操作，上传场景环境的实景实景照片\视频等素材数据，即可调用平台引擎，完成该场景的全真三维重建。用户可通过导出三维模型数据，在第三方平台上集成渲染交互引擎，创建带有交互式全景漫游、场景解说、数据可视化、实景空间分析等数字孪生应用，在智慧文旅、智慧城市、智慧教育等行业领域提供数字孪生服务解决方案。
技术路线
神经网络三维重建技术
1、平台背景
随着人类进入人工智能时代，元宇宙、数字孪生等概念的兴起，可以看到虚拟现实、三维视觉、认知智能等技术的变革，带来产品形态和服务模式的创新，可以催生出诸多新产品、新服务、新模式与新业态。
实景三维作为真实、立体、时序化反映人类生产、生活和生态空间的时空信息，是国家重要的新型基础设施，可以通过“人机兼容、物联感知、泛在服务”实现数字空间与现实空间的实时关联互通，为数字中国提供统一的空间定位框架和分析基础，是数字经济重要的战略性数据资源和生产要素，在文旅、科研、教育、自然资源管理等产业领域具有非常大的推动作用。
目前，实景三维的主流应用，是倾斜摄影建模的方式。该技术是利用ContextCapture等三维建模软件，从影像中提取地物空间位置、建筑结构、色彩与纹理等，然后按照统一的坐标系建立实景三维数据模型。但由于建模算法本身的限制，模型分辨率相对于实拍图像有较大差距，且对水面、镜面、树木等对象，无法提供精细的纹理细节；而其另一个致命的缺点是，呈现的景观，往往是静态的，无法为用户提供身临其境的动态
感觉。
为了获得更加准确、高分辨率的3D内容，隐式表达方式开始成为大家主要研究的方向。2020年，谷歌研究院的Pratul Srinivasan、Benjamin
Mildenhall等提出的NeRF方法引爆了整个3D重建领域。由于其在在可微渲染的视觉高保真效果，这两年成为了计算机视觉的热门技术。
在2022年5月的Google I/O大会上，谷歌利用伦敦的实际街景数据，展示了这个酷炫的应用，具有较强真实渲染感觉的3D MAP。因此，可以预见到，神经辐射场技术在未来的高保真实景、数字孪生、元宇宙等领域，将发挥巨大的作用。
因此，我们亟需构建一套完全自主的全真实景三维引擎，立足国内的数据和学术资源，基于超融合的基础架构，将计算机视觉与机器学习深度结合，提供全域多尺度泛在全真三维服务，为数字经济的产业研究和技术创新提供内生动力。
神经网络三维重建
全真实景三维重建引擎
全真实景三维重建引擎，是应用神经辐射场等AI先进技术，实现非标定相机等实景拍摄素材融合，融入深度学习技术，进行大规模场景全真三维重建和智能化处理。该引擎，支持将大规模场景分解为多个单独训练，这种分解将渲染时间与场景大小分离，使渲染能够扩展到任意大的环境，并允许对实景进行逐块更新。
全真三维渲染交互引擎主要特性
全真三维渲染交互引擎
在项目中，平台提供符合行业标准的强大的SDK、API开放集成服务，支持在web端、移动端、VR端上，确保第三方平台可以顺利集成全真实景三维模型，实现大规模三维实景的高保真渲染及交互功能，为用户提供真实的实景体验。该引擎主要特性包括：
设计思路-物联网系统
系统的可靠性和数据的真实性是这套系统的 设计关键，系统的管理和维护，在设计时也应充分考虑方便、安全、准确、可靠。
数据采集控制器控制各现场采集器完成隧道应变、振动、温度、沉降等动态响应信号的采集并存储，并将数据通过网络远距离传输至远程监控室数据中心，用户在监控室可以通过监测软件将所有数据提取并进行分析。
由于隧道比较长，防止信号长距离传输收到干扰，在被监测隧道各监测断面位置安装数据采集控制器，将传感器信号接入至此位置采集控制器后通过网络直接将数据发送至监控室服务器保存，保障了数据采集系统的可靠性。
数据展示分析
术主要特性
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