CN115374508A - 一种基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检*** - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，包括：传感***：在物理大坝现场安装至少包括水雨情监测器、湿度传感器和液位传感器的多种传感器，用于采集物理大坝的状态信息、性态信息及周边环境信息，通过预设的各类传感器、得到数据并且进行实时传输；BIM模型数字孪生大坝：基于物理大坝构建虚拟BIM模型，与物理大坝形成一对一的映射，反映大坝结构特征、材料特征、建造过程特征、运行维护过程特征以及性态变化特征，用于计算分析并根据物理大坝变化进行即时更新；数据处理***；以及物联网***，用于连接传感***、BIM模型数字孪生大坝和数据处理***。旨在实现数字孪生体与物理实体之间信息交互和虚拟调控。
Description
技术领域
本发明属于智慧水库、大中型水库大坝安全监测技术领域，尤其涉及一种基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***。
背景技术
水库大坝在汛期可以截流洪峰，非汛期可以节约水资源用于供水、发电和生态保护，是水利和水害清除的基础设施。而大坝安全监测作为大坝安全管理的重要内容，是预测大坝风险的重要措施。
大坝安全监测即通过仪器监测和巡视检查对大坝工程主体结构、地基基础、两岸边坡、相关设施及周围环境所作的监测及观察，具有校核设计、改进施工和评价大坝安全状况等作用；主要包括对大坝变形、渗流、应力应变、环境量等监测内容。作为监视大坝运行性态最直接也是最重要的手段，大坝安全监测在大坝建设以及运行管理中发挥着无可替代的作用。通过安全监测人们能够了解大坝过往以及当前的运行性态，为大坝安全管理提供参考。
目前，由于大坝上的测点传感器较为分散，且大多为独立运行，无法直观形象的从整体对大坝的安全状态进行监控和管理。实际工程中往往还会遇到的一种情况是，大中型水库大坝的安全巡检工作大多依靠日常巡检人员通过肉眼察看，然后收集巡检报告表单进行增删改查等操作，在日常巡检人员专业知识水平有限的情况下，无法对大坝安全状态进行快速判断，需要回传表单后由专业人员进行判断分析，即根据实测数据和现场巡检图片进行结构性态预测。
目前大坝安全监测的传统解决方案，依然存在如下突出问题:
1、管控能力不足：大坝工程建设周期长、影响因素多、交叉施工，如大坝混凝土浇筑施工、已浇混凝土温控措施、 基础灌浆施工、横缝灌浆施工以及孔口金属结构施工等，过程中结构、材料、工艺措施等调整和变化频繁，现有信息整合能力和管控能力不足；
2、资料整体性差：大坝运行过程中依赖建设期埋设的大量监测仪器进行监测，但资料融合分析程度低，整体和即时性差，难以有效支持实时评估和决策判断。在此情况下，急需利用新的技术手段进一步提升大坝安全管控水平。
3、即时性低：大坝工程涉及领域众多，工作性态复杂，安全管控决策难度大。而现场巡检人员往往专业知识水平较低，需要将现场情况回传给具有丰富经验的专家进行决策判断，导致时间延后，安全隐患难以即时处理；
4、可视化程度低：大坝安全监测涉及到影响大坝日常运行的各类因素，目前采用的结构化报表的呈现形式直观性差，理解成本高。
发明内容
针对现有技术存在的不足和空白，本发明的目的在于提供一种基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，旨在通过构建物理大坝在虚拟空间的BIM数字孪生体，实现数字孪生体与物理实体之间信息交互和虚拟调控，提高大坝信息整合能力和管控能力，协助快速进行决策，提升行业智能化水平。
本发明具体采用以下技术方案：
一种基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，其特征在于，包括：
传感***：在物理大坝现场安装至少包括水雨情监测器、湿度传感器和液位传感器的多种传感器，用于采集物理大坝的状态信息、性态信息及周边环境信息，通过预设的各类传感器、得到数据并且进行实时传输；
BIM模型数字孪生大坝：基于物理大坝构建虚拟BIM模型，与物理大坝形成一对一的映射，反映大坝结构特征、材料特征、建造过程特征、运行维护过程特征以及性态变化特征，用于计算分析并根据物理大坝变化进行即时更新；
数据处理***：针对水利知识图谱及水文数据业务特性，设计数据处理算法规则，对原始数据进行数据清洗、过滤及校验。数据处理***将从现场传感器采集的各项实时监测数据转换为满足业务需求的各类数据格式；；
以及物联网***，用于连接传感***、BIM模型数字孪生大坝和数据处理***。
进一步地，所述传感***采集的实时监测数据进行预处理后传输至物联网***；所述数据处理***依照水利行业标准创建数据库，存储地形数据、气象数据、水文数据、社会经济数据、实时数据和历史数据，并将物联网***提供的预处理后的各项实时监测数据经过数据清洗后存储至标准数据库；
进一步地，所述BIM模型数字孪生大坝的构建方法为：
利用无人机设备进行航拍和激光扫描，得到待建模区域的点云数据和视频图像；
对点云数据进行增强、分割、分类操作，以便清洁和丰富点云模型，并对点云数据进行去噪和精简；
通过迭代最近点方法对地面密集点云和空中密集点云进行配准，导出进行配准时的刚体变换，根据该刚体变换对地面密集点云和空中密集点云进行融合，得到空地三维点云；
将全景摄影测量影像与三维点云进行融合，得到目标区域中地面及物体的精确几何模型与全方位纹理信息，真实地重构场景的三维样貌；
通过近景全景数据弥补所得三维模型在覆盖侧面及底部场景的缺陷，以进一步提高建模效果；
采用彩色二值化处理方法对建模影像进行色彩平衡处理，其步骤如下：
Step1、设图像在像素点(n，k)处的灰度值f(n，k)，考虑以像素点(n，k)为中心的(2i+1)×(2i+1)窗口；
Step2、计算图像中各个像素点(n，k)的阈值T(n，k)；
Step3、对图像中各像素点(n，k)用b(n，k)值逐点进行二值化。
进一步地，在所述BIM模型数字孪生大坝当中：
将水库、堤防、闸等水利工程、视频监视器、水雨情监测器、湿度传感器和液位传感器等现场传感器的三维实景模型数据叠加到GIS地图，进行展示；
在现场勘测后选取拍摄节点，利用三脚架和全景云台进行拍摄，并对所得大坝现场图片进行修整和拼接，导出720VR全景图片，并叠加到GIS地图进行展示；
将所得标准数据库内的实时监测数据，以及视频监视器回传的现场监控视频，叠加至GIS地图内进行展示。
进一步地，在三维建模的实施中，对点云数据进行轻量化处理，具体处理方法为：利用点云处理软件，采用特征提取算法获取建筑物轮廓特征点云数据，在保留特征点云数据精度达到厘米级的前提下，去除部分离群点云以及部分建筑物内部点云数据。
进一步地，所述数据清洗具体包括以下步骤：
根据包括水位、降雨量的各水文数据的业务特性，设计不同的异常数据过滤规则、时段数据转换规则以及缺失补值算法；
利用异常数据过滤规则，对各项实时监测进行过滤；
根据时段数据转换规则，将从现场传感器采集的各项实时监测数据转换为满足业务需求的各类数据格式；
对经过数据清洗后的各项实时监测数据进行校验，剔除校验失败的监测数据。
进一步地，所述数据处理***对标准数据库内采集到的原始数据进行处理，建立数据处理模型；针对大坝安全隐患，结合包括多元非线性回归、机器学习的多种数据分析方法判别大坝的安全状态，为大坝安全预警判断进行支撑。
进一步地，所述数据处理***根据水利行业预警分级标准，识别预警等级、生成预警决策并发出预警信息；根据历史监测数据、历史预警记录、历史巡检记录、历史维保记录，定期自动导出各项业务报告。
进一步地，所述数据处理***包括实时监测子***、监测分析子***、安全巡检子***、预警发布子***、视频监控子***、监测报告子***；
所述实时监测子***用于存储各项监测数据，并基于地理信息***，叠加在二维地图、三维BIM模型中进行直观的展示；
所述监测分析子***用于对数据库的各项监测数据进行分类计算和统计分析；
所述安全巡检子***基于业务流引擎，对巡检点、巡检计划、巡检人员进行管理，登记巡检人员信息，指派其负责的巡检计划；
所述预警发布子***用于根据超阈值的构建运行参数，对超阈值的各项大坝监测数据进行报警；
所述视频监控子***与大坝安全监测***连接，并通过视频监控模块对监控录像文件的快速检索、定位、比对及备份，实现统一的身份认证和权限管理，保证信息和数据的安全；
所述监测报告子***用于展示大坝日常运行产出的各种报告，包括：巡检报告、维修报告、养护报告。
与现有技术相比，本发明及其优选方案的有益效果包括：
1、BIM数字孪生技术：利用BIM技术，对实体大坝构建数字孪生体，将大坝及分布在周围的传感器等设备进行虚拟仿真，在软件平台中还原呈现。通过建立水库全范围的VR全景环境，克服了水库大坝中难以观测到视觉死角的缺陷。使工程运行管理人员能在软件平台查看现场情况。
2、VR虚拟现实技术：大坝安全监测部门目前采用的数据呈现形式以结构化报表为主，直观性差。本发明基于VR虚拟现实技术，将水利相关数据叠加到虚拟大坝呈现，为操作人员在远程监控时提供身临其境的空间感，并支持增强现实、交互式体验、互动传感控制等多方面的互动展示，改善数据展示的可视化效果。
3、水利标准数据库设计：本发明设计了全面、标准的水利数据库，改善了水利行业数据种类多、数据量大、难以管理的现状。数据库参照水利行业的各项国家标准，并且涵盖水库大坝日常运行涉及到的所有水文水务数据，包括地形数据、气象数据、水文数据、社会经济数据。
4、无人巡检功能：本发明通过安全巡检子***，***可将现场巡检人员记录的巡检指标项情况、巡检点现场图片以及巡检路线实时回传，便于水利专家快速准确地做出判断并采取措施；并可通过移动通信终端设备，在防汛调度时直接联系防汛负责人，提高指挥调度效率。
5、模型轻量化技术：传统建模方式数据量庞大，内业处理时间极长，且给***带来运行压力。本发明采用模型轻量化技术，在三维建模的实施中，对点云数据进行轻量化处理，具体处理方法为：利用点云处理软件，采用特征提取算法获取建筑物轮廓特征点云数据，在保留特征点云数据精度达到厘米级的前提下，去除部分离群点云以及部分建筑物内部点云数据。
6、物联网平台：构建包括设备层、支撑层、平台层、业务层在内的物联网平台。将数字孪生大坝与物联网平台链接，实现对水利传感器设备终端统一接入管理、并进行管理运维、数据上云、数据分析。
7、专坝专用评价体系：在大坝安全规范的基础上，利用模型驱动与数据驱动融合的大坝安全分析方法，为每一个大坝构建大坝安全反演模型和监测预警智慧大脑。针对大坝的大小、类型不同，拟定坝体监测项的监控指标评判标准，构建专坝专用的安全评价标准体系，实现了大坝监测项实时安全状态的精准评价。
8、历史数据还原分析：本方案支持对数据池内，不同监测项、不同时间段的历史数据复演，可提供工作人员的历史事件还原与分析，为历史防汛、度汛工作做总结，设计未来防汛、度汛重点工作安排。
9、自动生成专题报告：支持用户设置自定义报告模版，***可定时根据所设业务模版，从平台数据池自动导出大坝安全监测专题报告。根据业务需求，可设置报告导出频率，包括日报、月报、季报、年报等。减轻水库管理人员工作量，使数据汇报更具时效性。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步详细的说明：
图1为本发明实施例方案构建整体流程示意图；
图2为本发明实施例数据清洗流程图；
图3为本发明实施例三维建模流程图；
图4为本发明实施例***架构图。
具体实施方式
为让本专利的特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，作详细说明如下：
如图1-图4所示，本实施例提供的一种基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，涉及：物理大坝、BIM模型数字孪生大坝、大坝巡检VR技术、设备维护***、物联网技术等。其采用虚拟现实技术结合物联网技术应用于水利行业，为大中型水库大坝安全监测部门及管理部门提供安全巡检业务支持的一套***。其中：
物理大坝为***的实际应用场景，包括大坝的实体结构、连接的各种传感器、其他附属设施设备及周边物理环境；多种传感器包括监测大坝实体结构状态信息和性态信息的传感器、检测大坝周边环境状态的传感器；
虚拟大坝为基于物理大坝构建的虚拟BIM模型，与物理大坝形成一对一的映射，反映大坝结构特征、材料特征、建造过程特征、运行维护过程特征以及性态变化特征，用于计算分析并根据物理大坝变化进行即时更新；
大坝巡检VR技术为通过VR虚拟现实技术将水库大坝中没办法看到的部分通过数字孪生技术进行虚拟仿真，再结合物理世界现场进行数字化还原呈现；
设备维护子***与大坝安全监测***连接，并通过集成设备管理模块、设备类型管理模块、备件管理模块等对设备固有信息、设备维保信息等设备维护涉及到的业务数据进行统一管理，该技术可提高维保人员进行养护维修的效率；
物联网技术包括硬件***和物软件平台，是数据信息存放中心，与多种传感器采集***、虚拟大坝、计算分析***以及关键技术知识图谱信息、决策控制信息均直接相连，上述相连***得到的数据信息均存放至物联网中心平台；
其构建过程包括以下步骤：
步骤S1、在物理大坝现场安装水雨情监测器、湿度传感器和液位传感器等各类传感器，用于采集物理大坝的状态信息、性态信息及周边环境信息，通过预设的各类传感器、得到数据并且进行实时传输；
步骤S2、对采集的实时监测数据进行预处理，并将处理后的实时监测数据传输至物联网中心平台；
步骤S3、依照水利行业标准创建数据库，存储地形数据、气象数据、水文数据、社会经济数据、实时数据和历史数据。标准文件如下：
DL_T 1321-2014 大坝安全监测数据库表结构及标识符标准、
SL 323-2011 实时雨水情数据库表结构与标识符、
SL 715-2015 水利信息***运行维护规范20201111-001、
SLT 809-2021 水利对象基础数据库表结构及标识符、
山洪灾害专题数据库表结构及数据上报技术要求（修订版）、
国家水文数据库表结构及标识符；
步骤S4、将预处理后的各项实时监测数据经过数据清洗后存储至标准数据库；
如图2所示，步骤S4的数据清洗方法，具体包括：
步骤S41、根据水位、降雨量等各水文数据的业务特性，设计不同的异常数据过滤规则、时段数据转换规则以及缺失补值算法；
步骤S42、利用异常数据过滤规则，对各项实时监测进行过滤；
步骤S43、根据时段数据转换规则，将从现场传感器采集的各项实时监测数据转换为满足业务需求的各类数据格式；
步骤S44、对经过数据清洗后的各项实时监测数据进行校验，剔除校验失败的监测数据。
步骤S5、根据物理大坝实际情况采用BIM技术进行三维建模，以反映大坝结构特征、材料特征、建造过程特征、运行维护过程特征、性态变化特征以及传感器情况；
如图3所示，步骤S5的三维建模方法具体包括：
步骤S51、利用无人机设备进行航拍和激光扫描，得到待建模区域的点云数据和视频图像；
步骤S52、对点云数据进行增强、分割、分类等操作，以便清洁和丰富点云模型，并对点云数据进行去噪和精简；
步骤S53、通过迭代最近点方法对地面密集点云和空中密集点云进行配准，导出进行配准时的刚体变换，根据该刚体变换对地面密集点云和空中密集点云进行融合，得到空地三维点云；
步骤S54、将全景摄影测量影像与三维点云进行有效融合，得到目标区域中地面及物体的精确几何模型与全方位纹理信息，真实地重构场景的三维样貌；
步骤S55、通过近景全景数据弥补所得三维模型在覆盖侧面及底部场景的缺陷，进一步提高建模效果；
步骤S56、采用彩色二值化处理方法对建模影像进行色彩平衡处理，其步骤如下：
Step1、设图像在像素点(n，k)处的灰度值f(n，k)，考虑以像素点(n，k)为中心的(2i+1)×(2i+1)窗口；
Step2、计算图像中各个像素点(n，k)的阈值T(n，k)；
Step3、对图像中各像素点(n，k)用b(n，k)值逐点进行二值化。
步骤S6、将水库、堤防、闸等水利工程、视频监视器、水雨情监测器、湿度传感器和液位传感器等现场传感器的三维实景模型数据叠加到GIS地图，进行展示；
步骤S7、在现场勘测后选取拍摄节点，利用三脚架和全景云台进行拍摄，并对所得大坝现场图片进行修整和拼接，导出720VR全景图片，并叠加到GIS地图进行展示；
步骤S8、在实时监测模块及视频监控中，***将所得标准数据库内的实时监测数据，以及视频监视器回传的现场监控视频，叠加至GIS地图内进行形象、全面、直观的展示。
步骤S9、在监测分析模块中，***对标准数据库内采集到的原始数据进行处理，建立数据处理模型。 针对大坝安全隐患，结合多元非线性回归、 机器学习等多种数据分析方法来准确判别大坝的安全状态，为大坝安全预警判断做支撑；
步骤S10、在预警发布模块中，***基于步骤S8的安全预警判断，根据水利行业预警分级标准，智能识别预警等级、生成预警决策并发出预警信息；
步骤S11、***根据历史监测数据、历史预警记录、历史巡检记录、历史维保记录，定期自动导出各项业务报告，为工作人员进行历史事件还原与分析，对历史防汛、度汛工作做总结，并为未来防汛、度汛工作安排提供理论支撑。
本发明基于上述步骤，设计了一套完整的安全巡检软件***，***包括首页总览、实时监测子***、监测分析子***、安全巡检子***、预警发布子***、视频监控子***、监测报告子***、***管理模块。
实时监测子***用于存储各项监测数据，并基于地理信息***，叠加在二维地图、三维BIM模型中进行直观的展示；
监测分析子***用于对数据库子***的各项监测数据进行分类计算和统计分析；
安全巡检子***基于业务流引擎，对巡检点、巡检计划、巡检人员进行智能管理，登记巡检人员信息，指派其负责的巡检计划。
预警发布子***用于根据超阈值的构建运行参数，对超阈值的各项大坝精确监测数据进行报警；
视频监控子***与大中型水库大坝安全监测***连接，并通过视频监控模块实现对监控录像文件的快速检索、定位、比对及备份，实现统一的身份认证和权限管理，保证信息和数据的安全；
监测报告子***用于展示大坝日常运行产出的各种报告，包括巡检报告、维修报告、养护报告等。
综上，本实施例方案的主要设计点还包括：
1、将VR虚拟现实技术应用于水利行业，通过三维建模将水库大坝中没办法看到的部分通过数字孪生技术进行虚拟仿真，再结合物理世界现场进行数字化还原呈现，建立水库全范围的VR全景环境，通过数字化、实景化方式支撑指挥工作人员指挥决策工作。
2、***支持通过VR终端进行交互操作，工作人员可以通过VR眼镜或者VR终端的指引和提示，到达对应的隐患区域，通过数字孪生***对接与虚拟显示技术结合展示出问题定位以及相关现象，通过结合现实情况的现状与数字***的信息及时处理安全问题，提高优化巡检效率。
3、采用BIM数字孪生技术进行水库大坝的数字化呈现。构建大坝、 水库、 进水口、泄洪洞模型、 闸门启闭房、 监测站点等重点建筑物的数字孪生体，并且结合物联网传感器技术，通过算法模型能实时呈现大坝各区域点位的具体情况。以及预测情况。对于预警区域风险等级进行标记。
4、根据水利行业的各项国家标准，设计水利全要素数据库。数据来源包括但不限于水雨情数据、工情数据、气象数据、水利普查数据、山洪灾害数据、基础资料、测量数据、外***成果数据等；数据类型包括结构化数据，以及文档、图片、视频等非结构化数据。以“来源广、类型多、数据量大、实时性高”的数据池，将水库大坝日常运行涉及到的水文水务数据进行整理展示。
5、在安全巡检子***中，***可将现场巡检人员记录的巡检指标项情况、巡检点现场图片以及巡检路线实时回传，便于水利专家快速准确地做出判断并采取措施；并可通过移动通信终端设备，在防汛调度时直接联系防汛负责人，提高指挥调度效率。
6、在倾斜摄影建模中，通过畸变差改正、增强处理、格式转换、影像旋转等数据预处理操作，快速求解影像的定向及地面点加密问题。同时利用SIFT算法进行影像匹配，在在点云模型特征点提取的数量上有明显的优势。
7、将数字孪生大坝与物联网平台链接，实现对水利传感器设备终端统一接入管理、并进行管理运维、数据上云、数据分析。
8、在大坝安全规范的基础上，利用模型驱动与数据驱动融合的大坝安全分析方法，为每一个大坝构建大坝安全反演模型和监测预警智慧大脑。针对大坝的大小、类型不同，拟定坝体监测项的监控指标评判标准，构建专坝专用的安全评价标准体系，实现了大坝监测项实时安全状态的精准评价。
9、实现对大坝关键测点的信息融合展示。汛期，实时现场复杂，情况讯息万变，***可实时接入关键点位置的工程安全监测、水雨情监测现场视频，配合大坝安全监测实时数据，为指挥人员提供全面、实时的数据信息，通过数字化、实景化方式支撑指挥工作人员指挥决策工作。
本专利不局限于上述最佳实施方式，任何人在本专利的启示下都可以得出其它各种形式的基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本专利的涵盖范围。
Claims (9)
1.一种基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，其特征在于，包括：
传感***：在物理大坝现场安装至少包括水雨情监测器、湿度传感器和液位传感器的多种传感器，用于采集物理大坝的状态信息、性态信息及周边环境信息，通过预设的各类传感器、得到数据并且进行实时传输；
BIM模型数字孪生大坝：基于物理大坝构建虚拟BIM模型，与物理大坝形成一对一的映射，反映大坝结构特征、材料特征、建造过程特征、运行维护过程特征以及性态变化特征，用于计算分析并根据物理大坝变化进行即时更新；
数据处理***；
以及物联网***，用于连接传感***、BIM模型数字孪生大坝和数据处理***。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，其特征在于：所述传感***采集的实时监测数据进行预处理后传输至物联网***；所述数据处理***依照水利行业标准创建数据库，存储地形数据、气象数据、水文数据、社会经济数据、实时数据和历史数据，并将物联网***提供的预处理后的各项实时监测数据经过数据清洗后存储至标准数据库。
3.根据权利要求1所述的基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，其特征在于：所述BIM模型数字孪生大坝的构建方法为：
利用无人机设备进行航拍和激光扫描，得到待建模区域的点云数据和视频图像；
对点云数据进行增强、分割、分类操作，以便清洁和丰富点云模型，并对点云数据进行去噪和精简；
通过迭代最近点方法对地面密集点云和空中密集点云进行配准，导出进行配准时的刚体变换，根据该刚体变换对地面密集点云和空中密集点云进行融合，得到空地三维点云；
将全景摄影测量影像与三维点云进行融合，得到目标区域中地面及物体的精确几何模型与全方位纹理信息，真实地重构场景的三维样貌；
通过近景全景数据弥补所得三维模型在覆盖侧面及底部场景的缺陷，以进一步提高建模效果；
采用彩色二值化处理方法对建模影像进行色彩平衡处理，其步骤如下：
Step1、设图像在像素点(n，k)处的灰度值f(n，k)，考虑以像素点(n，k)为中心的(2i+1)×(2i+1)窗口；
Step2、计算图像中各个像素点(n，k)的阈值T(n，k)；
Step3、对图像中各像素点(n，k)用b(n，k)值逐点进行二值化。
4.根据权利要求3所述的基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，其特征在于：在所述BIM模型数字孪生大坝当中：
将水库、堤防、闸等水利工程、视频监视器、水雨情监测器、湿度传感器和液位传感器等现场传感器的三维实景模型数据叠加到GIS地图，进行展示；
在现场勘测后选取拍摄节点，利用三脚架和全景云台进行拍摄，并对所得大坝现场图片进行修整和拼接，导出720VR全景图片，并叠加到GIS地图进行展示；
将所得标准数据库内的实时监测数据，以及视频监视器回传的现场监控视频，叠加至GIS地图内进行展示。
5.根据权利要求3所述的基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，其特征在于：在三维建模的实施中，对点云数据进行轻量化处理，具体处理方法为：利用点云处理软件，采用特征提取算法获取建筑物轮廓特征点云数据，在保留特征点云数据精度达到厘米级的前提下，去除部分离群点云以及部分建筑物内部点云数据。
6.根据权利要求2所述的基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，其特征在于：所述数据清洗具体包括以下步骤：
根据包括水位、降雨量的各水文数据的业务特性，设计不同的异常数据过滤规则、时段数据转换规则以及缺失补值算法；
利用异常数据过滤规则，对各项实时监测进行过滤；
根据时段数据转换规则，将从现场传感器采集的各项实时监测数据转换为满足业务需求的各类数据格式；
对经过数据清洗后的各项实时监测数据进行校验，剔除校验失败的监测数据。
7.根据权利要求2所述的基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，其特征在于：所述数据处理***对标准数据库内采集到的原始数据进行处理，建立数据处理模型；针对大坝安全隐患，结合包括多元非线性回归、机器学习的多种数据分析方法判别大坝的安全状态，为大坝安全预警判断进行支撑。
8.根据权利要求2所述的基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，其特征在于：所述数据处理***根据水利行业预警分级标准，识别预警等级、生成预警决策并发出预警信息；根据历史监测数据、历史预警记录、历史巡检记录、历史维保记录，定期自动导出各项业务报告。
9.根据权利要求2所述的基于虚拟现实技术的大中型水库安全巡检***，其特征在于：所述数据处理***包括实时监测子***、监测分析子***、安全巡检子***、预警发布子***、视频监控子***、监测报告子***；
所述实时监测子***用于存储各项监测数据，并基于地理信息***，叠加在二维地图、三维BIM模型中进行直观的展示；
所述监测分析子***用于对数据库的各项监测数据进行分类计算和统计分析；
所述安全巡检子***基于业务流引擎，对巡检点、巡检计划、巡检人员进行管理，登记巡检人员信息，指派其负责的巡检计划；
所述预警发布子***用于根据超阈值的构建运行参数，对超阈值的各项大坝监测数据进行报警；
所述视频监控子***与大坝安全监测***连接，并通过视频监控模块对监控录像文件的快速检索、定位、比对及备份，实现统一的身份认证和权限管理，保证信息和数据的安全；
所述监测报告子***用于展示大坝日常运行产出的各种报告，包括：巡检报告、维修报告、养护报告。
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