一种利用计算机多维空间的数学建模系统

1.本发明属于数学建模技术领域，尤其涉及一种利用计算机多维空间的数学建模系统。


背景技术：

2.数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。数学模型(mathematical model)是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模；然而，现有利用计算机多维空间的数学建模系统构建的三维模型不准确；同时，模型的识别率差。
3.通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
4.(1)现有利用计算机多维空间的数学建模系统构建的三维模型不准确。
5.(2)模型的识别率差。


技术实现要素：

6.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种利用计算机多维空间的数学建模系统。
7.本发明是这样实现的，一种利用计算机多维空间的数学建模系统包括：
8.数据采集模块、主控模块、三维建模模块、渲染模块、模拟模块、修正模块、云存储模块、显示模块；
9.数据采集模块，与主控模块连接，用于采集目标对象数据信息及图像信息；
10.主控模块，与数据采集模块、三维建模模块、渲染模块、模拟模块、修正模块、云存储模块、显示模块连接，用于控制各个模块正常工作；
11.三维建模模块，与主控模块连接，用于根据目标对象数据信息及图像信息构建目标对象三维模型；
12.渲染模块，与主控模块连接，用于通过渲染程序对目标对象三维模型进行渲染；
13.模拟模块，与主控模块连接，用于通过模型程序对目标对象进行模拟；
14.所述模拟模块通过模型程序对目标对象进行模拟包括：
15.(1)构建适用于目标对象三维空间特征的三维空间方程包括：
16.17.其中n为曼宁粗糙系数；
18.或者：
19.τ1＝cbρ
mixture
(u2 v2)，
20.其中cb为无量纲参数，ρ
mixture
多个目标物布置空间间距；
21.τ2＝ρghβctan(φ)；
22.其中βc为目标物交叉率；φ为交叉角；
23.若目标物交叉中交叉率小于10％：
[0024][0025]
上式中d
50
为设定的中值交叉率；ρs,ρw为三维空间中固定目标和流动目标布置距离；
[0026]
若交叉率大于10％：
[0027]
τ2＝6.8(pi)
1.68
p-1.73
e-0.97
tan(φ)；
[0028]
其中pi为交叉指数；p为交叉率；e为交叉比；
[0029]
(2)构建非交叉格式的中心交叉差分数值方法，包括：采用非交错格式有限差分进行离散，变量上标n表示计算所在时间步；下标i,j为x,y方向上空间网格节点号，如果为整数则为非交错式矩形网格，如果为则为交错式网格；δx,δy表示x,y方向上空间步长；δt代表时间步长；
[0030]
具体离散后方程如下：
[0031]
直接将连续性方程和动量方程通过交错格式中心差分法离散：
[0032][0033]
将离散后迭代方程进行van-lee型插值：
[0034][0035]
其中
[0036]
将离散方程在区间
[0037]
进行多重积分：
[0038][0039]
其中：
[0040][0041]
代表t
n 1
，tn变量交错格式单元平均；
[0042][0043]
其中，流动目标采用：
[0044][0045][0046]
将交错格式离散后方程组转化为非交错格式离散方程：
[0047]
；
[0048]
迭代特定时间步长后，输出结果为：特定精度网格下网格各离散点处三维空间交叉程度h,x方向空间交叉程度u,y方向空间交叉程度v。
[0049]
修正模块，与主控模块连接，用于通过修正程序对目标对象模型进行修正；
[0050]
云存储模块，与主控模块连接，用于通过云服务器对目标对象数据、模型进行云存储；
[0051]
显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示目标对象数据、模型。
[0052]
进一步，所述三维建模模块建模方法如下：
[0053]
(1)获取待重建目标对象多个角度的图像数据；对图像进行去噪增强处理；基于所述图像数据，确定所述待重建目标对象对应的三维模型空间；
[0054]
(2)根据预设的模型重建精度划分所述三维模型空间，得到多个三维子空间；计算所述三维子空间的角点坐标对应的有向距离值；
[0055]
(3)基于各角点坐标对应的有向距离值，在所述三维模型空间中形成所述待重建目标对象与所述三维子空间相交的至少一个三角面；基于形成的三角面，构建所述待重建目标对象的三维模型。
[0056]
进一步，所述计算所述三维子空间的角点坐标对应的有向距离值，包括：
[0057]
获取所述待重建目标对象在预设相机下的三维坐标；
[0058]
确定预设相机的焦距和主点；
[0059]
根据所述三维坐标、预设相机的焦距和主点，计算所述三维子空间的角点在预设相机平面内的二维坐标；
[0060]
根据所述二维坐标以及预设相机平面所有像素的有向距离值，确定所述三维子空间的角点坐标在预设相机平面内的有向距离值。
[0061]
进一步，所述根据所述二维坐标以及预设相机平面所有像素的有向距离值，确定所述三维子空间的角点坐标对应的有向距离值，包括：
[0062]
根据所述二维坐标以及预设相机平面所有像素的有向距离值，得到所述三维子空间的角点坐标在每个预设相机平面内的平面有向距离值；
[0063]
基于所述平面有向距离值，确定所述三维子空间的角点坐标对应的有向距离值。
[0064]
进一步，所述获取所述待重建目标对象在预设相机下的三维坐标，包括：
[0065]
确定所述三维子空间的角点对应的参考三维坐标；
[0066]
对所述参考三维坐标进行转置，得到所述三维子空间的角点在预设相机下的三维坐标。
[0067]
进一步，所述根据预设的模型重建精度划分所述三维模型空间，得到多个三维子空间，包括：
[0068]
获取预设的模型重建精度；
[0069]
对所述三维模型空间进行划分，得到与所述模型重建精度对应数量的三维子空间。
[0070]
进一步，所述基于各角点坐标对应的有向距离值，在所述三维模型空间中形成所述待重建目标对象与所述三维子空间相交的至少一个三角面，包括：
[0071]
基于各角点坐标对应的有向距离值，确定每个三维子空间与所述待重建目标对象相交的情况；
[0072]
根据每个三维子空间与所述待重建目标对象相交的情况，在所述三维模型空间中形成所述待重建目标对象与所述三维子空间相交的至少一个三角面。
[0073]
进一步，所述修正模块修正方法如下：
[0074]
1)从目标对象图像中采集数据信息，所述数据信息包括对象参数数据和模型识别数据一致的正确数据信息，以及对象参数数据和模型识别数据不一致的错误数据信息；
[0075]
2)判断所述错误数据信息是否为模型识别错误，若是，则进入下一步；
[0076]
3)根据所述错误数据信息，进行模型反义，并自动打标，训练模型。
[0077]
9、如权利要求8所述利用计算机多维空间的数学建模系统，其特征在于，所述进行模型反义，包括：
[0078]
将数据信息生成字段信息；
[0079]
从所述字段信息查找标记为错误的模型数据信息；
[0080]
根据所述标记为错误的模型数据信息，还原成带坐标的通用文字识别结果。
[0081]
进一步，所述自动打标，训练模型，包括：
[0082]
根据所述带坐标的通用文字识别结果，在目标对象图像中对应的坐标处，标记出正确数据信息和错误数据信息；
[0083]
利用所述正确数据信息调整所述错误数据信息所属模型。
[0084]
进一步，所述利用所述正确数据信息调整所述错误数据信息所属模型，包括：
[0085]
记录坐标信息；
[0086]
根据所述错误数据信息对应的坐标信息，用正确的数据信息原框还原错误数据信息，并且保持坐标信息不变。
[0087]
结合上述的技术方案和解决的技术问题，请从以下几方面分析本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
[0088]
第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本发明技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
[0089]
本发明通过三维建模模块根据预设的模型重建精度将三维模型空间划分成多个三维子空间，并在三维模型空间中形成待重建目标对象与三维子空间相交的至少一个三角面，以此构建三维模型，可见，在构建三维模型时，利用有向距离值确定待重建目标对象与三维子空间之间相交的情况，确定待重建目标对象各部分的形状，因此，不会因为原始数据特征的问题，导致构建的三维模型缺失待重建目标对象中的某些信息；有效解决现有方法中构建的三维模型不准确的技术问题；同时，通过修正模块可以提高模型的识别率。
[0090]
第二，把技术方案看做一个整体或者从产品的角度，本发明所要保护的技术方案具备的技术效果和优点，具体描述如下：
[0091]
本发明通过三维建模模块根据预设的模型重建精度将三维模型空间划分成多个三维子空间，并在三维模型空间中形成待重建目标对象与三维子空间相交的至少一个三角面，以此构建三维模型，可见，在构建三维模型时，利用有向距离值确定待重建目标对象与三维子空间之间相交的情况，确定待重建目标对象各部分的形状，因此，不会因为原始数据特征的问题，导致构建的三维模型缺失待重建目标对象中的某些信息；有效解决现有方法中构建的三维模型不准确的技术问题；同时，通过修正模块可以提高模型的识别率。
[0092]
本发明所述模拟模块通过模型程序对目标对象进行模拟包括：构建适用于目标对象三维空间特征的三维空间方程、构建非交叉格式的中心交叉差分数值方法可获得逼真图像。
附图说明
[0093]
图1是本发明实施例提供的利用计算机多维空间的数学建模系统结构框图。
[0094]
图2是本发明实施例提供的三维建模模块建模方法流程图。
[0095]
图3是本发明实施例提供的修正模块修正方法流程图。
[0096]
图1中：1、数据采集模块；2、主控模块；3、三维建模模块；4、渲染模块；5、模拟模块；6、修正模块；7、云存储模块；8、显示模块。
具体实施方式
[0097]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0098]
一、解释说明实施例。为了使本领域技术人员充分了解本发明如何具体实现，该部分是对权利要求技术方案进行展开说明的解释说明实施例。
[0099]
如图1所示，本发明实施例提供的利用计算机多维空间的数学建模系统包括：数据采集模块1、主控模块2、三维建模模块3、渲染模块4、模拟模块5、修正模块6、云存储模块7、显示模块8。
[0100]
数据采集模块1，与主控模块2连接，用于采集目标对象数据信息及图像信息；
[0101]
主控模块2，与数据采集模块1、三维建模模块3、渲染模块4、模拟模块5、修正模块6、云存储模块7、显示模块8连接，用于控制各个模块正常工作；
[0102]
三维建模模块3，与主控模块2连接，用于根据目标对象数据信息及图像信息构建目标对象三维模型；
[0103]
渲染模块4，与主控模块2连接，用于通过渲染程序对目标对象三维模型进行渲染；
[0104]
模拟模块5，与主控模块2连接，用于通过模型程序对目标对象进行模拟；
[0105]
所述模拟模块通过模型程序对目标对象进行模拟包括：
[0106]
(1)构建适用于目标对象三维空间特征的三维空间方程包括：
[0107][0108]
其中n为曼宁粗糙系数；
[0109]
或者：
[0110]
τ1＝cbρ
mixture
(u2 v2)，
[0111]
其中cb为无量纲参数，ρ
mixture
多个目标物布置空间间距；
[0112]
τ2＝ρghβctan(φ)；
[0113]
其中βc为目标物交叉率；φ为交叉角；
[0114]
若目标物交叉中交叉率小于10％：
[0115][0116]
上式中d
50
为设定的中值交叉率；ρs,ρw为三维空间中固定目标和流动目标布置距离；
[0117]
若交叉率大于10％：
[0118]
τ2＝6.8(pi)
1.68
p-1.73
e-0.97
tan(φ)；
[0119]
其中pi为交叉指数；p为交叉率；e为交叉比；
[0120]
(2)构建非交叉格式的中心交叉差分数值方法，包括：采用非交错格式有限差分进行离散，变量上标n表示计算所在时间步；下标i,j为x,y方向上空间网格节点号，如果为整数则为非交错式矩形网格，如果为则为交错式网格；δx,δy表示x,y方向上空间步长；δt代表时间步长；
[0121]
具体离散后方程如下：
[0122]
直接将连续性方程和动量方程通过交错格式中心差分法离散：
[0123][0124]
将离散后迭代方程进行van-lee型插值：
[0125][0126]
其中
[0127]
将离散方程在区间
[0128]
进行多重积分：
[0129][0130]
其中：
[0131][0132]
代表t
n 1
，tn变量交错格式单元平均；
[0133][0134]
其中，流动目标采用：
[0135][0136][0137]
将交错格式离散后方程组转化为非交错格式离散方程：
[0138]
；
[0139]
迭代特定时间步长后，输出结果为：特定精度网格下网格各离散点处三维空间交叉程度h,x方向空间交叉程度u,y方向空间交叉程度v。
[0140]
修正模块6，与主控模块2连接，用于通过修正程序对目标对象模型进行修正；
[0141]
云存储模块7，与主控模块2连接，用于通过云服务器对目标对象数据、模型进行云存储；
[0142]
显示模块8，与主控模块2连接，用于通过显示器显示目标对象数据、模型。
[0143]
如图2所示，本发明提供的三维建模模块3建模方法如下：
[0144]
s101，获取待重建目标对象多个角度的图像数据；对图像进行去噪增强处理；基于所述图像数据，确定所述待重建目标对象对应的三维模型空间；
[0145]
s102，根据预设的模型重建精度划分所述三维模型空间，得到多个三维子空间；计算所述三维子空间的角点坐标对应的有向距离值；
[0146]
s103，基于各角点坐标对应的有向距离值，在所述三维模型空间中形成所述待重建目标对象与所述三维子空间相交的至少一个三角面；基于形成的三角面，构建所述待重建目标对象的三维模型。
[0147]
本发明提供的计算所述三维子空间的角点坐标对应的有向距离值，包括：
[0148]
获取所述待重建目标对象在预设相机下的三维坐标；
[0149]
确定预设相机的焦距和主点；
[0150]
根据所述三维坐标、预设相机的焦距和主点，计算所述三维子空间的角点在预设相机平面内的二维坐标；
[0151]
根据所述二维坐标以及预设相机平面所有像素的有向距离值，确定所述三维子空间的角点坐标在预设相机平面内的有向距离值。
[0152]
本发明提供的根据所述二维坐标以及预设相机平面所有像素的有向距离值，确定所述三维子空间的角点坐标对应的有向距离值，包括：
[0153]
根据所述二维坐标以及预设相机平面所有像素的有向距离值，得到所述三维子空间的角点坐标在每个预设相机平面内的平面有向距离值；
[0154]
基于所述平面有向距离值，确定所述三维子空间的角点坐标对应的有向距离值。
[0155]
本发明提供的获取所述待重建目标对象在预设相机下的三维坐标，包括：
[0156]
确定所述三维子空间的角点对应的参考三维坐标；
[0157]
对所述参考三维坐标进行转置，得到所述三维子空间的角点在预设相机下的三维坐标。
[0158]
本发明提供的根据预设的模型重建精度划分所述三维模型空间，得到多个三维子空间，包括：
[0159]
获取预设的模型重建精度；
[0160]
对所述三维模型空间进行划分，得到与所述模型重建精度对应数量的三维子空间。
[0161]
本发明提供的基于各角点坐标对应的有向距离值，在所述三维模型空间中形成所述待重建目标对象与所述三维子空间相交的至少一个三角面，包括：
[0162]
基于各角点坐标对应的有向距离值，确定每个三维子空间与所述待重建目标对象相交的情况；
[0163]
根据每个三维子空间与所述待重建目标对象相交的情况，在所述三维模型空间中形成所述待重建目标对象与所述三维子空间相交的至少一个三角面。
[0164]
如图3所示，本发明提供的修正模块6修正方法如下：
[0165]
s201，从目标对象图像中采集数据信息，所述数据信息包括对象参数数据和模型识别数据一致的正确数据信息，以及对象参数数据和模型识别数据不一致的错误数据信息；
[0166]
s202，判断所述错误数据信息是否为模型识别错误，若是，则进入下一步；
[0167]
s203，根据所述错误数据信息，进行模型反义，并自动打标，训练模型。
[0168]
本发明提供的进行模型反义，包括：
[0169]
将数据信息生成字段信息；
[0170]
从所述字段信息查找标记为错误的模型数据信息；
[0171]
根据所述标记为错误的模型数据信息，还原成带坐标的通用文字识别结果。
[0172]
本发明提供的自动打标，训练模型，包括：
[0173]
根据所述带坐标的通用文字识别结果，在目标对象图像中对应的坐标处，标记出正确数据信息和错误数据信息；
[0174]
利用所述正确数据信息调整所述错误数据信息所属模型。
[0175]
本发明提供的利用所述正确数据信息调整所述错误数据信息所属模型，包括：
[0176]
记录坐标信息；
[0177]
根据所述错误数据信息对应的坐标信息，用正确的数据信息原框还原错误数据信息，并且保持坐标信息不变。
[0178]
二、应用实施例。为了证明本发明的技术方案的创造性和技术价值，该部分是对权利要求技术方案进行具体产品上或相关技术上的应用实施例。
[0179]
本发明工作时，首先，通过数据采集模块1采集目标对象数据信息及图像信息；其次，主控模块2通过三维建模模块3根据目标对象数据信息及图像信息构建目标对象三维模型；通过渲染模块4利用渲染程序对目标对象三维模型进行渲染；通过模拟模块5利用模型程序对目标对象进行模拟；通过修正模块6利用修正程序对目标对象模型进行修正；然后，通过云存储模块7利用云服务器对目标对象数据、模型进行云存储；最后，通过显示模块8利用显示器显示目标对象数据、模型。
[0180]
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电
子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
[0181]
三、实施例相关效果的证据。本发明实施例在研发或者使用过程中取得了一些积极效果，和现有技术相比的确具备很大的优势，下面内容结合试验过程的数据、图表等进行描述。
[0182]
本发明通过三维建模模块根据预设的模型重建精度将三维模型空间划分成多个三维子空间，并在三维模型空间中形成待重建目标对象与三维子空间相交的至少一个三角面，以此构建三维模型，可见，在构建三维模型时，利用有向距离值确定待重建目标对象与三维子空间之间相交的情况，确定待重建目标对象各部分的形状，因此，不会因为原始数据特征的问题，导致构建的三维模型缺失待重建目标对象中的某些信息；有效解决现有方法中构建的三维模型不准确的技术问题；同时，通过修正模块可以提高模型的识别率。
[0183]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。