基于大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)

張若龍

(陜西警官職業(yè)學(xué)院 警體部，西安 710021)

0 引言

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)是計(jì)算機(jī)技術(shù)，用戶在虛擬世界中通過(guò)設(shè)備和自然技能可以展開(kāi)交互控制和瀏覽，逼真性良好[1]。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)近年來(lái)在各個(gè)領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，包括娛樂(lè)領(lǐng)域、訓(xùn)練領(lǐng)域、設(shè)計(jì)領(lǐng)域和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域等，具有良好的發(fā)展前景。在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練過(guò)程中引入虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以減少訓(xùn)練經(jīng)費(fèi)，避免訓(xùn)練過(guò)程中的傷亡[2]。警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)利用網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)在實(shí)時(shí)三維場(chǎng)景中完成警務(wù)戰(zhàn)術(shù)任務(wù)，訓(xùn)練過(guò)程中警務(wù)人員的表現(xiàn)，系統(tǒng)都能夠完整記錄下來(lái)，并給出訓(xùn)練評(píng)估結(jié)果，以此提高警員的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)技能。

唐上欽等人[3]在OODA空戰(zhàn)理論的基礎(chǔ)上分析了警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)的功能需求，結(jié)合多層次模塊化技術(shù)和DDS分布式仿真技術(shù)設(shè)計(jì)了警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的整體架構(gòu)，采用C++完成系統(tǒng)軟件的開(kāi)發(fā)，該方法采集的訓(xùn)練場(chǎng)景圖像中存在大量的噪聲，圖像質(zhì)量不高，降低了三維場(chǎng)景建模的精度，用戶在系統(tǒng)中的沉浸感和體驗(yàn)感較差。于曉琳等人[4]在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中通過(guò)傳感器采集訓(xùn)練者在訓(xùn)練過(guò)程中的信號(hào)，引入視頻圖像識(shí)別技術(shù)判斷并識(shí)別訓(xùn)練者的戰(zhàn)術(shù)動(dòng)作，將訓(xùn)練者的訓(xùn)練成績(jī)通過(guò)無(wú)線傳輸方式傳輸?shù)较到y(tǒng)的后臺(tái)管理中心中，實(shí)現(xiàn)警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，該方法在系統(tǒng)中切換和調(diào)用任務(wù)所需的時(shí)間較長(zhǎng)，存在系統(tǒng)響應(yīng)效率低的問(wèn)題。

為了解決上述方法中存在的問(wèn)題，提出基于大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。在系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)中應(yīng)用了全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)，并引入大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集和預(yù)測(cè)，重構(gòu)相似塊組，提高圖像的清晰度。應(yīng)用Google SketchUp軟件構(gòu)建訓(xùn)練場(chǎng)景矢量圖，根據(jù)矢量圖數(shù)據(jù)進(jìn)行三維建模，提升軟件系統(tǒng)的響應(yīng)效率。

1 警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)

在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和設(shè)計(jì)過(guò)程中應(yīng)用云計(jì)算技術(shù)通過(guò)分解操作將網(wǎng)絡(luò)云分為多個(gè)小程序[5-6]，在小程序中利用服務(wù)器展開(kāi)數(shù)據(jù)分析，并將分析結(jié)果傳送給系統(tǒng)用戶[7]?；诖髷?shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的總體架構(gòu)，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

根據(jù)仿真系統(tǒng)總體構(gòu)架劃分警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)，構(gòu)建警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的分層模型，如圖2所示。

圖2 分層模型

1)人機(jī)交互層。用戶在人機(jī)交互層中可通過(guò)控制鼠標(biāo)或鍵盤(pán)將操作指令傳輸給系統(tǒng)，以此實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互[8-9]。根據(jù)用戶對(duì)象類(lèi)型以及控制功能間的差異性，可將人機(jī)交互層分為以下兩個(gè)部分：

(1)總體控制：初始化系統(tǒng)，確定訓(xùn)練過(guò)程中所用的道路、建筑物等場(chǎng)景，初始配置并控制場(chǎng)景中的動(dòng)態(tài)實(shí)體狀況以及環(huán)境情況。其中動(dòng)態(tài)實(shí)體狀況包括警察、車(chē)輛以及嫌疑人的位置和數(shù)量等，環(huán)境情況包括不同光照程度的環(huán)境，如黑夜、白天等。

①環(huán)境控制：將控制指令輸入至系統(tǒng)的主控制臺(tái)中，更新建筑內(nèi)部結(jié)構(gòu)、建筑分布等場(chǎng)景參數(shù)。調(diào)整犯罪分子、警員的初始位置和數(shù)量等實(shí)體情況，為情景控制模塊提供數(shù)據(jù)支持。

②運(yùn)動(dòng)控制：將控制指令傳輸?shù)较到y(tǒng)的戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練過(guò)程中，計(jì)算參加訓(xùn)練的相關(guān)人員在系統(tǒng)中產(chǎn)生的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，根據(jù)計(jì)算結(jié)果調(diào)整實(shí)體的姿態(tài)以及運(yùn)動(dòng)情況。

(2)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練：在戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練模塊終端中用戶可以通過(guò)兩種不同的方式參與訓(xùn)練：

①控制模式：用戶在控制模式下對(duì)動(dòng)態(tài)實(shí)體的視景窗展開(kāi)控制，以此觀察訓(xùn)練場(chǎng)景，利用鍵盤(pán)或鼠標(biāo)控制訓(xùn)練實(shí)體根據(jù)控制指令進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練。

②觀察模式：用戶在觀察模式下無(wú)法直接對(duì)訓(xùn)練實(shí)體展開(kāi)控制，因此利用多種視角觀察訓(xùn)練場(chǎng)景，包括警員在訓(xùn)練場(chǎng)景中的第一人稱視角，警員尾追視角以及警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景的全景視角等。

2)數(shù)據(jù)管理層。數(shù)據(jù)管理層的主要任務(wù)是處理人機(jī)交互層傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，并在外部數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上生成用于描述動(dòng)態(tài)實(shí)體和訓(xùn)練場(chǎng)景的三維數(shù)據(jù)。

(1)場(chǎng)景數(shù)據(jù)管理：根據(jù)不同的環(huán)境參數(shù)在系統(tǒng)中輸入對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景描述文件，調(diào)整場(chǎng)景的狀態(tài)，并建立對(duì)應(yīng)的模型，獲取實(shí)體在環(huán)境模型中的位置，生成任務(wù)場(chǎng)景的初始數(shù)據(jù)。

所提方法選用XML文件作為場(chǎng)景描述文件，用于管理并組織場(chǎng)景數(shù)據(jù)。在XML Schema的基礎(chǔ)上建立三維場(chǎng)景描述模型，劃分模型中存在的元素，獲得三維場(chǎng)景模型的基本節(jié)點(diǎn)，包括資源元素、警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景、場(chǎng)景光源以及警員實(shí)體等節(jié)點(diǎn)。分析上述基本節(jié)點(diǎn)之間存在層次關(guān)系，以此建立場(chǎng)景樹(shù)，進(jìn)而獲得三維場(chǎng)景數(shù)據(jù)組織模型。該模型中包含元素的幾何信息以及場(chǎng)景的抽象信息：

①幾何信息：包括方向?qū)傩浴⒎秶畔⒁约拔恢眯畔⒌?，主要用于繪制訓(xùn)練場(chǎng)景；

②抽象信息：包括運(yùn)動(dòng)狀態(tài)屬性、名稱以及自然元素節(jié)點(diǎn)等，為視景管理提供數(shù)據(jù)支持。

(2)動(dòng)態(tài)實(shí)體管理：根據(jù)運(yùn)動(dòng)控制模塊輸入的參數(shù)信息，用圖形數(shù)據(jù)代替原始的物理數(shù)據(jù)，獲取動(dòng)態(tài)實(shí)體在訓(xùn)練場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。以此為依據(jù)，調(diào)整動(dòng)態(tài)實(shí)景的空間姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)情況，結(jié)合檢測(cè)結(jié)果和指令確定訓(xùn)練場(chǎng)景中需要顯示的實(shí)體，最后向視景管理模塊傳輸轉(zhuǎn)換處理后的三維數(shù)據(jù)。

(3)視景管理：將動(dòng)態(tài)實(shí)體在訓(xùn)練場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)作為視景管理依據(jù)，三維變換處理原始的訓(xùn)練場(chǎng)景，調(diào)整視景窗口內(nèi)顯示的內(nèi)容，裁剪訓(xùn)練場(chǎng)景中的三維元素。

3)視景繪制層。該層在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)軟件中的運(yùn)行基礎(chǔ)是視景數(shù)據(jù)，該層主要的作用是繪制警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景中的案件環(huán)境以及動(dòng)態(tài)實(shí)體，并在訓(xùn)練場(chǎng)景中添加一些特效。主要采用OpenGL圖形庫(kù)[10]在視景繪制層中繪制訓(xùn)練場(chǎng)景、特效以及戰(zhàn)斗實(shí)體。

4)傳輸層。警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)利用傳輸層完成戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練模塊與主控模塊之間的數(shù)據(jù)通信與處理，該層的主要目的是確保各功能模塊在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)中的正常運(yùn)行，保證數(shù)據(jù)在各模塊間的傳輸安全。

(1)在數(shù)據(jù)初始化階段，主控模塊將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綉?zhàn)術(shù)訓(xùn)練模塊中，以此生成警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練所需的案例場(chǎng)景；

(2)在戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練階段：利用數(shù)據(jù)傳輸層將相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸?shù)较到y(tǒng)的主控模塊中。主控模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與匯總，獲得警員的訓(xùn)練成績(jī)。

5)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。該層在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)中的主要作用是存儲(chǔ)實(shí)時(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、案例數(shù)據(jù)信息、戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練方案和實(shí)體模型數(shù)據(jù)等系統(tǒng)數(shù)據(jù)。

1.1 硬件設(shè)計(jì)

警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)通過(guò)主控模塊生成可以使用仿真工具以及模擬射擊訓(xùn)練的影像訓(xùn)練平臺(tái)，為警員提供戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練方案推薦以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)分析的功能。在仿真系統(tǒng)中，警員可以逐漸掌握并熟練戰(zhàn)術(shù)的基本動(dòng)作和相關(guān)知識(shí)，在訓(xùn)練過(guò)程中結(jié)合實(shí)際情景進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練和思想判斷訓(xùn)練，提高警員的戰(zhàn)術(shù)水平。

基于大數(shù)據(jù)集及云計(jì)算技術(shù)的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)的系統(tǒng)功能模塊如下：

1)主控模塊。該模塊在系統(tǒng)中主要負(fù)責(zé)各科目的綜合訓(xùn)練以及人機(jī)交互，在該模塊中，通過(guò)添加STC15W408AS單片機(jī)控制板和ARM Cortex A8處理器，評(píng)估警員戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練的成績(jī)、設(shè)置訓(xùn)練科目、處理警務(wù)訓(xùn)練過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

2)情景控制模塊。警員在實(shí)戰(zhàn)中的武力使用包括以下4類(lèi)：武器制止；徒手制止；口頭制止；警械制止。

警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)中根據(jù)不同的武力使用情況設(shè)置了多種訓(xùn)練場(chǎng)景，警員在訓(xùn)練過(guò)程中需要綜合考慮警情敏感性、性質(zhì)、當(dāng)事人身份、涉及人數(shù)和影響范圍等因素選擇武力。

情景控制模塊在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)中具有實(shí)景編輯和實(shí)景訓(xùn)練的功能。

(1)實(shí)景訓(xùn)練。實(shí)景訓(xùn)練指的是實(shí)時(shí)播放、跳轉(zhuǎn)以及切換視頻，該功能主要通過(guò)情景控制模塊中ZigBee情景控制器和、Lumi情景開(kāi)關(guān)實(shí)現(xiàn)的。實(shí)景訓(xùn)練過(guò)程中的跳轉(zhuǎn)表編輯的功能為：劃分戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練情節(jié)，并根據(jù)不同劃分結(jié)果進(jìn)行編號(hào)處理，列出使用催淚噴射劑觸發(fā)和揮動(dòng)警棍觸發(fā)等觸發(fā)條件，對(duì)觸發(fā)后跳轉(zhuǎn)的警務(wù)訓(xùn)練情節(jié)關(guān)聯(lián)。存在多個(gè)觸發(fā)條件時(shí)，系統(tǒng)可以設(shè)置任意一個(gè)觸發(fā)、同時(shí)觸發(fā)或按順序觸發(fā)等情況，最后保存編輯后的文件，根據(jù)系統(tǒng)設(shè)定的邏輯關(guān)系在戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)不同的武力手段展開(kāi)具有情節(jié)跳轉(zhuǎn)特征的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)綜合訓(xùn)練。

(2)實(shí)景編輯。設(shè)置拍攝情景是實(shí)景編輯的基礎(chǔ)，將警察執(zhí)法過(guò)程中的實(shí)際案例作為警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)設(shè)置情景的素材，根據(jù)武力使用的等級(jí)模式、法律依據(jù)、文化背景、政策要求以及使用原則拍攝不同武力行為的視頻情景。其中，武力使用等級(jí)屬于設(shè)置視頻拍攝腳本的重要依據(jù)。在執(zhí)行任務(wù)的過(guò)程中，警員面對(duì)的違反犯罪行為人所采取的抗拒手段均不相同，與執(zhí)法環(huán)境、警察防范程度、犯罪行為人身心狀況和個(gè)性特點(diǎn)相關(guān)。因此為了合理、安全、合法地使用武力，警員需要根據(jù)法律法規(guī)分析執(zhí)法人員的行為。

3)信息采集模塊。信息采集模塊中包含ADXL345三維加速度傳感器和NI PCI-6229采集卡等硬件設(shè)備，在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)中主要用于采集語(yǔ)言控制信號(hào)、警械具和武器信號(hào)、動(dòng)態(tài)實(shí)體的躲避隱藏動(dòng)作信號(hào)。根據(jù)采集的信號(hào)判斷警員在戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練過(guò)程中戰(zhàn)術(shù)動(dòng)作、武器和警械的使用情況。

4)判定模塊。在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練過(guò)程中，警員采取的武力等級(jí)需要根據(jù)違法犯罪行為以及實(shí)際情況確定。但在實(shí)戰(zhàn)中，大部分警員都無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)作出正確的判斷。面對(duì)犯罪嫌疑人的表現(xiàn)行為，警員需要在短時(shí)間內(nèi)確定武力等級(jí)。因此，在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)中需要通過(guò)該模塊中的LM386聲音傳感器和NVIDIA Tesla圖像處理卡針對(duì)武力等級(jí)展開(kāi)判定訓(xùn)練。在判定訓(xùn)練過(guò)程中，利用主控系統(tǒng)開(kāi)展模擬訓(xùn)練，生成警械仿真與模擬射擊的訓(xùn)練平臺(tái)，在平臺(tái)中為警員推薦訓(xùn)練的相關(guān)方案，并對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)展開(kāi)分析，使警員通過(guò)判定訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)思維判斷與動(dòng)作的結(jié)合，并記錄訓(xùn)練過(guò)程中警員的行為表現(xiàn)，通過(guò)后續(xù)的成績(jī)分析結(jié)果制定相應(yīng)的調(diào)控策略。

5)信息管理模塊。信息管理模塊主要應(yīng)用IBM System x3650 M5服務(wù)器和NetApp FAS8200存儲(chǔ)設(shè)備，在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)中的主要功能是輸出警員的訓(xùn)練結(jié)果數(shù)據(jù)，該模塊由兩部分構(gòu)成，分別是統(tǒng)計(jì)查詢訓(xùn)練成績(jī)和管理受訓(xùn)者信息。在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)受訓(xùn)者的信息，系統(tǒng)用戶可以通過(guò)該模塊查詢并統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息，確認(rèn)訓(xùn)練人員的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)能力，便于教官進(jìn)行后續(xù)指導(dǎo)。

1.2 軟件設(shè)計(jì)

結(jié)合地理信息系統(tǒng)與警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)需求搭建軟件平臺(tái)，建立訓(xùn)練場(chǎng)景的三維模型，在地理信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。

主要包括警務(wù)戰(zhàn)術(shù)三維場(chǎng)景的建設(shè)、瀏覽、戰(zhàn)術(shù)仿真訓(xùn)練以及空間分析，警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)軟件流程為：采集警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練的視頻圖像，通過(guò)Google SketchUp建立訓(xùn)練區(qū)域的三維模型，利用ArcScene生成三維訓(xùn)練場(chǎng)景的sxd文檔，通過(guò)ArcScene平臺(tái)實(shí)現(xiàn)可視化操作和警務(wù)戰(zhàn)術(shù)仿真訓(xùn)練，警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)流程如圖3所示。

圖3 警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)流程圖

1.2.1 基于影像數(shù)據(jù)相似塊搜索算法的相似塊組重構(gòu)

為了提高警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景三維建模的精度，基于大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法結(jié)合全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)技術(shù)提出一種影像數(shù)據(jù)相似塊搜索算法，將馬氏距離引入孿生網(wǎng)絡(luò)以此獲取不同圖像塊的相似性[11-12]，針對(duì)噪聲相似塊與干凈相似塊，基于大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法建立了三元組損失函數(shù)，以此獲取兩者的潛在聯(lián)系，重構(gòu)相似塊組，提升圖像質(zhì)量。

用M(yr，yj)表示馬氏距離，其計(jì)算公式如下：

(1)

式中，yr、yj表示警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景圖像的圖像塊向量；∑代表的是參考圖像塊的協(xié)方差矩陣。

在獲取M(yr，yj)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景中的圖像數(shù)據(jù)，在采集的場(chǎng)景圖像中選取m幅圖像構(gòu)成孿生網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集，對(duì)圖像展開(kāi)中心裁剪，獲得H×W的場(chǎng)景圖像，分3次將高斯噪聲加入場(chǎng)景圖像中，利用干凈的場(chǎng)景圖像和含噪圖像組成一對(duì)圖像組合，通過(guò)高斯混合模型對(duì)干凈場(chǎng)景圖像中的參考?jí)K展開(kāi)分類(lèi)處理，并計(jì)算其協(xié)方差矩陣，計(jì)算干凈參考?jí)KA在圖像塊分類(lèi)搜索鄰域內(nèi)與噪聲圖像塊cx之間存在的馬氏距離，并對(duì)計(jì)算結(jié)果排序，參考?jí)K的相似塊組標(biāo)簽選取前M個(gè)相似塊。

利用圖4所示的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測(cè)cx與A的聯(lián)系度，獲取圖像參考?jí)K所對(duì)應(yīng)的相似塊組，提取不同相似塊的重構(gòu)邏輯。

圖4 全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)

圖4中，x表示戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練特征圖像塊；γ為特征提取網(wǎng)絡(luò)；*代表的是圖像塊之間的相似性度量結(jié)果，所提方法選用馬氏距離。在訓(xùn)練階段中對(duì)x輸入γ獲得對(duì)應(yīng)的特征，使特征圖中存在的點(diǎn)通過(guò)映射轉(zhuǎn)變?yōu)樵紙?chǎng)景圖像中的圖像塊，網(wǎng)絡(luò)γ提取的特征圖對(duì)應(yīng)的維度為H×W×C，其中C描述的是通道數(shù)，W為圖像對(duì)應(yīng)的寬度，H代表的是圖像對(duì)應(yīng)的高度，用w×w表示參考?jí)K對(duì)應(yīng)的鄰域，根據(jù)參考?jí)K所處位置的1×1×C通道向量以及w×w內(nèi)存在的其他圖像塊對(duì)應(yīng)的w×w×C通道確定損失函數(shù)，利用函數(shù)對(duì)全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)展開(kāi)優(yōu)化。

在測(cè)試階段，利用γ提取cx的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算參考?jí)K在1×1×C與w×w×C之間的M(yr，yj)，輸出w×w的特征圖，特征圖的值越小，表明特征圖對(duì)應(yīng)的圖像塊越接近圖像的參考?jí)K。

通過(guò)上述過(guò)程獲得圖像參考?jí)K對(duì)應(yīng)的相似塊組，采用協(xié)同搜索原則對(duì)圖像塊展開(kāi)重構(gòu)處理，并將其放到場(chǎng)景圖像的原始位置，實(shí)現(xiàn)相似塊組的重構(gòu)。

采用高斯混合模型[13-14]訓(xùn)練干凈圖像中的相似塊組，獲取其對(duì)應(yīng)的外部先驗(yàn)信息，用Yn表示噪聲相似塊組，μn表示Yn的均值，通過(guò)外部字典在每個(gè)子空間k中展開(kāi)內(nèi)部字典學(xué)習(xí)：

Dk=M(yr，yj)x[Dk，E，Dk，l]

(2)

式中，Dk，l代表的是內(nèi)部字典；Dk，E為圖像的特征向量。正交字典Dk可以獲取干凈圖像塊在場(chǎng)景圖像中的分布特點(diǎn)，但向量Dk，E不適用于原始場(chǎng)景圖像，因此基于大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法利用Yn學(xué)習(xí)Dk，l，以此補(bǔ)充特征向量Dk，E。通過(guò)下述公式求解內(nèi)部字典Dk，l：

(3)

式中，κ為正則化系數(shù)；S表示稀疏系數(shù)矩陣，通過(guò)t次迭代后獲得稀疏系數(shù)矩陣S(t)和正交字典D(t)，在此基礎(chǔ)上重構(gòu)噪聲相似塊組：

(4)

對(duì)重構(gòu)后的相似塊展開(kāi)聚合處理，獲得高質(zhì)量的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景圖像。

1.2.2 基于Google SketchUp軟件的訓(xùn)練場(chǎng)景矢量圖構(gòu)建

地理信息系統(tǒng)(Arc GIS for Desktop)由ArcGlobe、ArcMap、ArcSence和ArcCatalog構(gòu)成，用于處理地圖數(shù)據(jù)，在該系統(tǒng)中ArcMap屬于主要程序，其功能是制作和編輯訓(xùn)練場(chǎng)景地圖，同時(shí)具有分層瀏覽地圖的功能，可以編輯基本矢量圖，在ArcMap中設(shè)計(jì)警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練過(guò)程中的街區(qū)地圖。ArcMap支持不同格式的圖像文件，具有屬性查詢、縮放圖層以及圖層刪除等功能，在ArcMap中可以完成戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景區(qū)域地圖元素的添加以及圖層修改等操作。

ArcCatalog的主要用途是管理地圖數(shù)據(jù)，類(lèi)似于資源管理器。在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景三維建模過(guò)程中涉及的數(shù)據(jù)種類(lèi)多且數(shù)量大，采用ArcCatalog可有效管理數(shù)據(jù)。

ArcSence軟件具有3D可視化功能，在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)中用于對(duì)訓(xùn)練場(chǎng)景三維模型的空間分析和可視化。用戶通過(guò)ArcSence軟件可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上瀏覽和數(shù)據(jù)共享，在ArcSence軟件中可以直接轉(zhuǎn)換警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景的三維數(shù)據(jù)。

ArcToolbox中存在地理統(tǒng)計(jì)分析、三維可視化分析和空間分析這三類(lèi)擴(kuò)展模塊，可用于警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景三維空間的管理。通過(guò)上述模塊可將場(chǎng)景三維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槿S文件和TIN等數(shù)據(jù)集。

為了保障軟件系統(tǒng)的響應(yīng)效率，根據(jù)上述軟件系統(tǒng)所具有的功能，提出在獲取基本矢量圖的基礎(chǔ)上，矢量圖數(shù)據(jù)上傳至云平臺(tái)進(jìn)行高精度儲(chǔ)存，應(yīng)用Google SketchUp軟件處理基本矢量圖數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練場(chǎng)景矢量圖，根據(jù)矢量圖數(shù)據(jù)進(jìn)行三維建模。該軟件具有功能全和操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，具備生成陰影、貼圖和制作材質(zhì)等功能，適用于大規(guī)模的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景建模，可以使軟件系統(tǒng)在切換仿真場(chǎng)景的過(guò)程中，保持連貫的調(diào)用效果。該軟件可連同ArcGIS和Google Earth軟件一起使用，利用SketchUp建立的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景三維模型可以直接在Google Earth的地圖中發(fā)布[15-17]，獲得警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練的三維場(chǎng)景，為場(chǎng)景街區(qū)的建模提供數(shù)據(jù)支持。

在SketchUp軟件中可簡(jiǎn)單、高效地完成警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景中建筑的建模，符合警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練的需求[18-21]，利用該軟件建立的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景三維模型如圖5所示。

圖5 警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景三維模型

2 實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的整體有效性，需要對(duì)其展開(kāi)相關(guān)測(cè)試。在測(cè)試過(guò)程中引入文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法作為對(duì)比方法。

場(chǎng)景數(shù)據(jù)的采集質(zhì)量直接影響著場(chǎng)景建模的精度，現(xiàn)采用基于大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法展開(kāi)場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集測(cè)試，對(duì)比不同方法的數(shù)據(jù)采集質(zhì)量，結(jié)果如圖6所示。

圖6 場(chǎng)景圖像采集結(jié)果

分析圖6可知，文獻(xiàn)[3-4]方法采集的場(chǎng)景圖像存在噪聲，圖像清晰度較差，無(wú)法獲取場(chǎng)景圖像中的細(xì)節(jié)信息和紋理信息。而所提方法采集的場(chǎng)景圖像細(xì)節(jié)和紋理信息具有較高的清晰度，可完整提取場(chǎng)景中的元素，為警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景的三維建模提供了可靠依據(jù)。

為了進(jìn)一步評(píng)價(jià)上述方法的圖像采集和處理效果，在測(cè)試過(guò)程中引入峰值信噪比指標(biāo)測(cè)試圖像去噪的效果，峰值信噪比PSNR越高，表明場(chǎng)景圖像去噪后的質(zhì)量越好。峰值信噪比PSNR的計(jì)算公式如下：

(5)

式中，MSE為場(chǎng)景圖像顏色的最大值；MAX為原始場(chǎng)景圖像與去噪后圖像的均方誤差。

結(jié)構(gòu)相似度描述的是去噪后場(chǎng)景圖像與原始圖像之間的相似度，結(jié)構(gòu)相似度越高，場(chǎng)景圖像去噪效果越好。所提方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法的峰值信噪比與結(jié)構(gòu)相似度的測(cè)試結(jié)果如表1所示。

表1 不同方法圖像采集與處理效果

分析表1中的數(shù)據(jù)可知，所提方法的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度均高于其他兩種方法，表明所提方法在場(chǎng)景圖像處理過(guò)程中具有良好的去噪效果，可獲得高質(zhì)量的場(chǎng)景圖像。

三維場(chǎng)景建模是警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的關(guān)鍵，三維場(chǎng)景建模的精度直接影響著警員的戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練結(jié)果，所提方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法利用采集的場(chǎng)景圖像建立的三維模型如圖7所示。

圖7 場(chǎng)景三維建模結(jié)果

根據(jù)圖7可知，所提方法建立的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景還原度較高，完整地還原了場(chǎng)景中的細(xì)節(jié)信息，因?yàn)樗岱椒ɡ酶哔|(zhì)量的場(chǎng)景圖像在Google SketchUp軟件中完成警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景的三維建模，文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法建立的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景模型與所提方法相比缺少細(xì)節(jié)信息，無(wú)法完整還原訓(xùn)練場(chǎng)景。通過(guò)上述測(cè)試可知，所提方法具有較高的三維建模精度，可有效提高警員在警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)中的沉浸感與體驗(yàn)感，有助于優(yōu)化警員的戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練效果。

為了提高警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)的訓(xùn)練性能，系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中需要不斷調(diào)用并切換警務(wù)戰(zhàn)術(shù)任務(wù)，采用所提方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法設(shè)計(jì)的系統(tǒng)展開(kāi)警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練，測(cè)試上述方法的任務(wù)調(diào)用和任務(wù)切換時(shí)間，結(jié)果如圖8和圖9所示。

圖8 任務(wù)調(diào)用時(shí)間

圖9 任務(wù)切換時(shí)間

分析圖8和圖9可知，隨著警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)并發(fā)用戶數(shù)量的增加，所提方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法調(diào)用和切換任務(wù)所需的時(shí)間增長(zhǎng)，在相同并發(fā)用戶數(shù)量下，所提方法調(diào)用和切換任務(wù)的時(shí)間均低于文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法，表明所提方法設(shè)計(jì)的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)具有較高的響應(yīng)效率。

3 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)目前警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)存在的圖像采集質(zhì)量差、三維建模精度低和系統(tǒng)響應(yīng)效率低的問(wèn)題，提出基于大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)的警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，該方法在硬件設(shè)計(jì)過(guò)程中確定了警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的總體架構(gòu)和功能結(jié)構(gòu)，在軟件設(shè)計(jì)過(guò)程中進(jìn)行訓(xùn)練場(chǎng)景相似塊組重構(gòu)，提高了圖像的整體質(zhì)量，利用處理后的矢量圖實(shí)現(xiàn)警務(wù)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景高精度的三維建模，在訓(xùn)練任務(wù)調(diào)用和切換方面，所提方法設(shè)計(jì)的系統(tǒng)表現(xiàn)出良好的響應(yīng)性能。