基于大數(shù)據(jù)的智慧校園系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

摘" 要：針對(duì)智慧校園中的信息孤島問(wèn)題與智慧決策、數(shù)據(jù)不統(tǒng)一、無(wú)法與擬真環(huán)境聯(lián)動(dòng)等問(wèn)題，該文利用數(shù)字孿生技術(shù)及OpenCV與CNC算法技術(shù)，以?xún)A斜攝影實(shí)景三維建模技術(shù)為基礎(chǔ)，通過(guò)虛幻引擎5軟件構(gòu)建藍(lán)圖，以南寧某大學(xué)為研究原型進(jìn)行三維還原，完成數(shù)據(jù)可視化與虛擬現(xiàn)實(shí)交互功能的構(gòu)建。基于大數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)進(jìn)行虛擬環(huán)境信息創(chuàng)建，從而實(shí)現(xiàn)校園的信息化管理構(gòu)建，動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)展示校園數(shù)據(jù)，在數(shù)字化戰(zhàn)略導(dǎo)向下為智慧校園平臺(tái)搭建提供技術(shù)參考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；三維可視化技術(shù)；智慧校園；虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)；系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311.52" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2025）05-0062-06

Abstract： Aiming at the problems of information islands in smart campuses， smart decision-making， inconsistent data， and inability to interact with virtual environments， this paper uses digital twin technology， as well as OpenCV and CNC algorithm technologies， based on tilt photography real-life three-dimensional modeling technology， and uses Unreal Engine 5 software to build a blueprint， using a university in Nanning as a research prototype for three-dimensional restoration， completing the construction of data visualization and virtual reality interactive functions. Based on big data， virtual environment information is created in the research area， thereby realizing the informatization management and construction of the campus， dynamically displaying campus data in real time， and providing technical reference for the construction of smart campus platforms under the guidance of digitalization strategy.

Keywords： big data; 3D visualization technology; smart campus; virtual reality technology; system development

習(xí)近平總書(shū)記在主持中央政治局第五次集體學(xué)習(xí)時(shí)指出：“教育數(shù)字化是我國(guó)開(kāi)辟教育發(fā)展新賽道和塑造教育發(fā)展新優(yōu)勢(shì)的重要突破口。”習(xí)近平總書(shū)記的重要論述，深刻揭示了教育數(shù)字化的關(guān)鍵作用，為本研究建設(shè)教育強(qiáng)國(guó)指明了方向和路徑。目前，在廣西地區(qū)，以及其他一些經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后、數(shù)字化落實(shí)相對(duì)匱乏的地區(qū)，可能尚未有明確的政策與實(shí)施方案來(lái)推廣和應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)[1]。本文以南寧理工學(xué)院為例，使用OpenCV計(jì)算人員分布算法，克服了重復(fù)統(tǒng)計(jì)和誤報(bào)問(wèn)題、實(shí)時(shí)性檢測(cè)和準(zhǔn)確性問(wèn)題等困難，完成了OpenCV計(jì)算人員分布算法，搭建出了南寧理工學(xué)院數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

1" 數(shù)字孿生走進(jìn)校園

校園發(fā)展模式正在從傳統(tǒng)校園演變成智慧校園[2]，數(shù)字孿生是一個(gè)集成了人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)的綜合性系統(tǒng)，它已經(jīng)在交通、軍事等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域中展現(xiàn)了顯著的應(yīng)用成效，尤其在智能安防和智能交通管理方面，其應(yīng)用設(shè)計(jì)已經(jīng)相當(dāng)成熟，并擁有較為完善的框架體系。然而，在校園可視化數(shù)據(jù)系統(tǒng)方面，數(shù)字孿生的應(yīng)用尚不廣泛，這限制了其將真實(shí)環(huán)境聯(lián)動(dòng)的沉浸性?xún)?yōu)勢(shì)應(yīng)用于校園數(shù)據(jù)可視化的潛力。盡管如此，這一領(lǐng)域的研究前景依然十分廣闊。在數(shù)據(jù)處理效率方面，數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)OpenCV等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的快速處理和分析。

在校園可視化數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地收集和整理來(lái)自各個(gè)校園系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，如教學(xué)、管理、后勤等，為決策者提供全面、及時(shí)的信息支持。此外，通過(guò)OpenCV技術(shù)，智慧校園還能夠自動(dòng)識(shí)別和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)可視化方面，數(shù)字孿生技術(shù)能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)信息以直觀、易于理解的形式展現(xiàn)出來(lái)，可以呈現(xiàn)為三維校園場(chǎng)景、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)圖表、動(dòng)態(tài)交互地圖等。這些可視化工具不僅能夠讓校園管理者更直觀地了解校園的運(yùn)行狀況，還能夠?yàn)閹熒峁└颖憬莸男畔⒎?wù)，如課程安排、資源預(yù)約等。數(shù)字孿生技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)與真實(shí)環(huán)境的聯(lián)動(dòng)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將校園內(nèi)的各種設(shè)備和傳感器連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和傳輸，為校園管理提供更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。

綜上所述，數(shù)字孿生技術(shù)在校園可視化數(shù)據(jù)系統(tǒng)方面具有巨大的應(yīng)用潛力。通過(guò)提高數(shù)據(jù)處理效率和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，數(shù)字孿生能夠?yàn)樾@管理提供更加全面、及時(shí)、準(zhǔn)確的信息支持，同時(shí)還能夠?yàn)閹熒峁└颖憬莸男畔⒎?wù)。因此，加強(qiáng)數(shù)字孿生在校園可視化數(shù)據(jù)系統(tǒng)方面的研究和應(yīng)用，對(duì)于提升校園管理的智能化水平具有重要意義，如圖1所示。

智慧校園中的大數(shù)據(jù)集合，涵蓋了教務(wù)、設(shè)備、安全和飲食等多個(gè)領(lǐng)域，為教學(xué)活動(dòng)、學(xué)生管理以及智慧服務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，也可利用OpenCV算法創(chuàng)建有價(jià)值的目標(biāo)，當(dāng)面對(duì)數(shù)據(jù)的規(guī)模大、來(lái)源廣泛、類(lèi)型復(fù)雜、處理效率高以及時(shí)效性強(qiáng)等特點(diǎn)時(shí)，為更加高效合理地利用這些數(shù)據(jù)，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理、科學(xué)分析和深度挖掘[2]。為此，本研究構(gòu)建了一個(gè)信息標(biāo)準(zhǔn)模型體系，該體系以全新的視角來(lái)闡述大數(shù)據(jù)的利用流程。首先，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。這一步驟旨在統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式、結(jié)構(gòu)和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可比性。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理，可降低數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性和錯(cuò)誤率，為后續(xù)的科學(xué)分析和深度挖掘奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。其次，應(yīng)注重?cái)?shù)據(jù)的整合。來(lái)自不同部門(mén)和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)被匯集成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，打破了信息孤島，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的共享和互通。這種整合使得用戶(hù)能夠更全面地了解數(shù)據(jù)的全貌，為后續(xù)的分析提供更為豐富的數(shù)據(jù)源，如圖2所示。

2" 基于OpenCV及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法形成的智慧大腦

在信息化與大數(shù)據(jù)時(shí)代的交匯點(diǎn)上，本研究利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建了一個(gè)智慧大腦，以推動(dòng)校園管理向多維、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、可視化的新模式轉(zhuǎn)變。這一智能決策系統(tǒng)機(jī)制不僅具備自動(dòng)識(shí)別和預(yù)測(cè)功能，能夠?qū)崟r(shí)洞察校園內(nèi)的事件，并預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)，還能基于當(dāng)前數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果，為管理者提供精準(zhǔn)的決策支持。在大數(shù)據(jù)分析的流程中，對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)集的篩選、清理以及特性提取是不可或缺的環(huán)節(jié)。然而，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的人工處理方式顯得效率低下且分類(lèi)與選擇的精度難以保證。為了克服這些挑戰(zhàn)，本研究提出了一種結(jié)合OpenCV技術(shù)的解決方案。

OpenCV技術(shù)是一個(gè)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理領(lǐng)域的開(kāi)源庫(kù)，可以幫助本研究高效地處理圖像和視頻數(shù)據(jù)[3]。在智慧校園管理的場(chǎng)景下，本研究可以利用OpenCV技術(shù)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理，如去噪、增強(qiáng)、目標(biāo)檢測(cè)等，以減輕后續(xù)深度學(xué)習(xí)模型的處理負(fù)擔(dān)。對(duì)于更高級(jí)別的特征提取和模式識(shí)別任務(wù)，本研究采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為核心算法。CNN算法能夠自動(dòng)從圖像中提取出關(guān)鍵的特征信息，并學(xué)習(xí)到不同特征之間的復(fù)雜關(guān)系。為了捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的依賴(lài)關(guān)系，本研究還引入了門(mén)控循環(huán)單元（GRU）模型。GRU作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的一種變體，能夠有效處理變長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，并提升模型的檢測(cè)速度和精度。如圖3所示。

在深度學(xué)習(xí)的圖像處理領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為一種多層前饋調(diào)節(jié)機(jī)制的算法模型，其應(yīng)用架構(gòu)主要由多個(gè)計(jì)算模塊組成，這些模塊包括卷積層和池化層。一個(gè)完整的CNN網(wǎng)絡(luò)通常包含輸入層、卷積層、池化層、連接層（如全連接層）和輸出層。在將圖像數(shù)據(jù)輸入到CNN之前，可通過(guò)OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)進(jìn)行預(yù)處理。OpenCV提供了豐富的函數(shù)和工具，可以對(duì)圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、特征檢測(cè)等低級(jí)視覺(jué)任務(wù)的處理，如圖4所示。

這些預(yù)處理步驟對(duì)于提升CNN的性能至關(guān)重要，因?yàn)樗鼈兡軌驕p少輸入數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，突出關(guān)鍵特征，并消除不必要的噪聲。一旦圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)OpenCV的預(yù)處理，就可以將其輸入到CNN中進(jìn)行進(jìn)一步的特征提取和分類(lèi)。在CNN中，卷積層通過(guò)應(yīng)用多個(gè)卷積核來(lái)提取圖像中的局部特征，而池化層則通過(guò)下采樣操作來(lái)減少數(shù)據(jù)的維度和計(jì)算量。連接層（如全連接層）則將提取的特征進(jìn)行組合和轉(zhuǎn)換，以生成最終的分類(lèi)或回歸結(jié)果。通過(guò)結(jié)合OpenCV的圖像預(yù)處理能力和CNN的特征提取與分類(lèi)能力，本研究可以構(gòu)建一個(gè)高效且準(zhǔn)確的圖像處理系統(tǒng)。這種系統(tǒng)不僅能夠處理大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，還能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并識(shí)別圖像中的關(guān)鍵特征，為各種計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)提供強(qiáng)大的支持。

3" 智慧校園系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

為提高校園管理效率，使用戶(hù)全面掌握校園數(shù)據(jù)并與擬真環(huán)境產(chǎn)生交互。本系統(tǒng)構(gòu)造了一個(gè)仿真智慧校園場(chǎng)景，包含校園數(shù)據(jù)展示、智能決策、線(xiàn)下圖書(shū)館交互與資產(chǎn)數(shù)據(jù)智能管理功能，實(shí)現(xiàn)多方位沉浸式的校園管理有助于增強(qiáng)用戶(hù)對(duì)校園方位的把控與校園情況的決策。

3.1" 數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)功能

啟動(dòng)系統(tǒng)后，首先將進(jìn)入數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)界面。用戶(hù)可以在該界面中了解到校園三維場(chǎng)景、簡(jiǎn)介和人員分布情況，可實(shí)時(shí)查看數(shù)據(jù)信息、教室使用情況、學(xué)生人員分布。點(diǎn)擊字標(biāo)題標(biāo)題則有，圖書(shū)館座位利用率、座位使用時(shí)長(zhǎng)、空閑座位。以及結(jié)合學(xué)校的數(shù)據(jù)分析天氣。

其中場(chǎng)景內(nèi)部的多個(gè)數(shù)據(jù)檢測(cè)面板可以對(duì)校園多角度、實(shí)時(shí)化的即時(shí)呈現(xiàn)。通過(guò)不同類(lèi)型的板塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分與管理。其中內(nèi)部管控人員可隨時(shí)查看數(shù)據(jù)信息、教室的數(shù)據(jù)全方位、教室使用情況、學(xué)生人員分布、圖書(shū)館座位利用率、座位使用時(shí)長(zhǎng)、空閑座位、停車(chē)場(chǎng)車(chē)位使用情況以及教學(xué)樓的數(shù)據(jù)分析、突發(fā)事件檢測(cè)預(yù)警等，實(shí)現(xiàn)智慧校園的智能決策。

3.2" 運(yùn)營(yíng)管理功能

同時(shí)結(jié)合OpenCV和GRU-CNN訓(xùn)練的智慧校園智慧大腦能夠?qū)崟r(shí)完整借閱教室，觀察并控制每間教室燈的開(kāi)關(guān)，以應(yīng)對(duì)各類(lèi)突發(fā)事件。這一功能的引入，可大幅增加教室維護(hù)、安保、應(yīng)急以及設(shè)備調(diào)度效率，使相關(guān)人員在處理問(wèn)題時(shí)能夠迅速作出決策。通過(guò)觀察圖書(shū)館內(nèi)部教室的運(yùn)行概況，極大地減少了以往需要長(zhǎng)時(shí)間積累事件與數(shù)據(jù)，并依賴(lài)人工實(shí)地勘查記錄校驗(yàn)的繁瑣過(guò)程，從而顯著提升了各管理部門(mén)的工作效率和設(shè)備的可靠性。

4" 智慧校園系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

本研究基于虛幻引擎5與傾斜攝影技術(shù)對(duì)校內(nèi)外場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)字還原，結(jié)合OpenCV和GRU-CNN構(gòu)建大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生的可視化校園系統(tǒng)，其開(kāi)發(fā)流程如圖5所示，首先收集相關(guān)資料，根據(jù)學(xué)校需求概況設(shè)計(jì)技術(shù)方案之后采集高清傾斜影像數(shù)據(jù)，通過(guò)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維建模，最后搭建所需的數(shù)據(jù)算法，以及虛幻的接口編寫(xiě)和打包并發(fā)布系統(tǒng)。

4.1" 三維校園場(chǎng)景構(gòu)建

本次研究采用了大疆智圖這一先進(jìn)的PC端應(yīng)用軟件，作為構(gòu)建高精度實(shí)景三維模型的核心工具。大疆智圖不僅集成了航線(xiàn)規(guī)劃、自動(dòng)化飛行航拍、以及從二維正射影像到三維模型的全流程重建功能，還為行業(yè)用戶(hù)提供了一個(gè)高效整合的解決方案，極大地提升了航測(cè)作業(yè)中內(nèi)外業(yè)處理的速度與質(zhì)量，成功地將現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜場(chǎng)景轉(zhuǎn)化為可量化、可分析的數(shù)字資產(chǎn)。

具體操作流程中，本研究首先通過(guò)大疆制圖軟件創(chuàng)建了一個(gè)全新的工程項(xiàng)目，隨后將無(wú)人機(jī)執(zhí)行傾斜攝影任務(wù)所采集的豐富數(shù)據(jù)導(dǎo)入其中。這些數(shù)據(jù)包含了豐富的視角和詳盡的地面信息，是構(gòu)建三維模型不可或缺的基礎(chǔ)。接下來(lái)，利用軟件內(nèi)置的空中三角測(cè)量計(jì)算功能，對(duì)帶有GPS坐標(biāo)信息的圖像進(jìn)行精密的空間三角運(yùn)算，這一過(guò)程確保了模型構(gòu)建的準(zhǔn)確性和可靠性。經(jīng)過(guò)空間三角運(yùn)算處理后，大疆智圖能夠輸出多種行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的三維模型格式，如OBJ、FBX和OSGB等，這些格式不僅便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理與分析，還具有良好的兼容性和擴(kuò)展性，滿(mǎn)足了不同應(yīng)用場(chǎng)景下的需求。總而言之，大疆智圖以其一站式的高效解決方案，為本研究構(gòu)建了真實(shí)、精細(xì)且易于應(yīng)用的實(shí)景三維模型，為項(xiàng)目的深入研究和廣泛應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，三維模型生成流程示意如圖6所示。

4.2" 智慧校園編輯程序開(kāi)發(fā)

本研究根據(jù)智慧校園系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化功能與交互功能分別設(shè)計(jì)了相關(guān)開(kāi)發(fā)流程，其具體開(kāi)發(fā)步驟如圖7所示。

1）構(gòu)建智慧大腦底層邏輯。用OpenCV和GRU-CNN算法，在Pycheam等開(kāi)發(fā)軟件中建設(shè)人員分布情況、教室使用情況、學(xué)生人員分布、圖書(shū)館座位利用率、座位使用時(shí)長(zhǎng)、空閑座位和借閱教室等功能的底層代碼。

2）完成交互功能的建設(shè)。在虛幻引擎5中用藍(lán)圖與插件寫(xiě)好對(duì)外通信的接口，用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)連接現(xiàn)實(shí)教室與數(shù)字平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸；數(shù)據(jù)交換與同步機(jī)制確保UI操作與教室狀態(tài)變更的即時(shí)對(duì)應(yīng)，并通過(guò)實(shí)時(shí)反饋系統(tǒng)則通過(guò)UI更新，向用戶(hù)展示教室借閱的確認(rèn)或拒絕信息。

3）導(dǎo)入模型組成系統(tǒng)基礎(chǔ)。將大疆制圖制作的三維模型導(dǎo)入到虛幻引擎5中，創(chuàng)建項(xiàng)目以構(gòu)成系統(tǒng)的基礎(chǔ)部分。該模型具備一定的精細(xì)度，由32個(gè)切塊的瓦片部分拼接組成，用戶(hù)可以在系統(tǒng)中自由地預(yù)覽校園的風(fēng)景。

4）編寫(xiě)交互程序。將平地模型導(dǎo)入虛幻引擎5項(xiàng)目中，編寫(xiě)相應(yīng)的水平移動(dòng)與前后縮放的藍(lán)圖、數(shù)據(jù)接口、交互邏輯、場(chǎng)景切換動(dòng)畫(huà)和界面UI，使得用戶(hù)可以通過(guò)右側(cè)的展示面板看到校園的數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊進(jìn)入圖書(shū)館可以借閱教室。

5）構(gòu)建相關(guān)區(qū)域模型。首先，對(duì)圖書(shū)館內(nèi)部進(jìn)行掃描建模，隨后用掃描建模出的模型作為參考在Houdini中進(jìn)行手動(dòng)建模，最后導(dǎo)入到虛幻引擎5項(xiàng)目中，并編寫(xiě)相應(yīng)的場(chǎng)景切換動(dòng)畫(huà)與界面UI，使用戶(hù)更直觀地預(yù)覽圖書(shū)館內(nèi)部的模型與數(shù)據(jù)。

6）編輯程序主標(biāo)題與次標(biāo)題。將校園大場(chǎng)景設(shè)置為“總覽”，其中有人員分布、車(chē)位情況、辦公室使用情況與教師預(yù)約的情況，在“空間管理”中則有辦公室分布使用情況與空閑排名等功能，在“圖書(shū)館預(yù)覽”中有座位分布情況、座位利用率、座位分析與借閱教室等功能。

7）優(yōu)化細(xì)節(jié)、完成系統(tǒng)構(gòu)建。根據(jù)人員分布添加行人模型等元素以增強(qiáng)流動(dòng)性，同時(shí)優(yōu)化程序UI和場(chǎng)景細(xì)節(jié)層次，以保證系統(tǒng)的流暢性；完成系統(tǒng)調(diào)試后打包輸出為可執(zhí)行程序即可進(jìn)行發(fā)布。

5" 應(yīng)用效果

本文以南寧某高校為研究原型進(jìn)行智慧校園系統(tǒng)設(shè)計(jì)，以下為實(shí)際效果展示。

圖8是系統(tǒng)主界面，用戶(hù)可以通過(guò)鼠標(biāo)滾輪將系統(tǒng)畫(huà)面從鳥(niǎo)瞰俯視視角拉進(jìn)至局部視角，在此視角下用戶(hù)可以更加清晰地了解目標(biāo)規(guī)劃區(qū)域內(nèi)的建筑特征和信息，同時(shí)操作界面的UI內(nèi)容也會(huì)隨著鼠標(biāo)選擇的變換而更改。

如圖9所示，若選擇空間管理功能，用戶(hù)將以第三人稱(chēng)俯視角查看相關(guān)空間的內(nèi)部場(chǎng)景，使用鼠標(biāo)左鍵拖動(dòng)、右鍵旋轉(zhuǎn)視角可查看場(chǎng)景內(nèi)部具體模型，點(diǎn)擊教室內(nèi)的小圓球可預(yù)約教室，其對(duì)應(yīng)的UI內(nèi)容也會(huì)變化為教室的相關(guān)信息圖表；右側(cè)可以看到4個(gè)標(biāo)題分別是位置情況、位置分部、座位利用率和座位列表，位置情況里的數(shù)據(jù)分為總座位、空閑座位和連續(xù)使用時(shí)間，位置分布則有長(zhǎng)期與短期的數(shù)據(jù)，便于用戶(hù)進(jìn)行瀏覽和預(yù)約操作。

在整個(gè)展示期間，設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定，能實(shí)現(xiàn)所有的系統(tǒng)功能，以?xún)?yōu)秀的畫(huà)面表現(xiàn)力、高沉浸度的表現(xiàn)形式直觀完整地展現(xiàn)出校園的數(shù)據(jù)效果，提高了管理效率。

6" 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，OpenCV與CNN的結(jié)合在智慧校園中展現(xiàn)了巨大的價(jià)值。OpenCV作為一個(gè)強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，為本研究提供了高效的圖像和視頻數(shù)據(jù)處理能力。在智慧校園場(chǎng)景下，OpenCV能夠執(zhí)行圖像預(yù)處理任務(wù)，如去噪、增強(qiáng)和目標(biāo)檢測(cè)，顯著減輕了后續(xù)深度學(xué)習(xí)模型的處理負(fù)擔(dān)。隨后，CNN作為核心算法，自動(dòng)從預(yù)處理后的圖像中提取關(guān)鍵特征，并學(xué)習(xí)特征間的復(fù)雜關(guān)系，進(jìn)一步提升了系統(tǒng)的識(shí)別精度。此外，為捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的依賴(lài)關(guān)系，研究還引入了GRU模型，增強(qiáng)了模型對(duì)變長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)的處理能力，同時(shí)提升了檢測(cè)速度和精度。這一結(jié)合不僅構(gòu)建了一個(gè)高效且準(zhǔn)確的圖像處理系統(tǒng)，能夠處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)，還通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)識(shí)別圖像中的關(guān)鍵特征，為智慧校園管理中的多種計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

不足的是，OpenCV算法目前存在一些小問(wèn)題，例如對(duì)于高速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)，跟蹤算法可能無(wú)法實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地跟蹤其位置，存在一定的延遲。最后，某些跟蹤算法對(duì)初始化條件較為敏感，如果初始化不準(zhǔn)確，后續(xù)跟蹤效果可能會(huì)受到影響。因此，在使用OpenCV跟蹤算法時(shí)，需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和需求，選擇合適的算法并進(jìn)行相應(yīng)的參數(shù)調(diào)整。不過(guò)可以預(yù)料的是，隨著人工智能技術(shù)迭代更新，更加成熟的理論應(yīng)用和研究成果將不斷迸發(fā)。在全面實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，數(shù)字化校園作為促進(jìn)學(xué)校數(shù)字化數(shù)智化的工具之一，將發(fā)揮更大的作用。也將為我國(guó)數(shù)字化建設(shè)提供技術(shù)參考與應(yīng)用思路，為加快構(gòu)建智慧鄉(xiāng)村平臺(tái)提供技術(shù)可行性依據(jù)。

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