HopeMap数字孪生平台(HopeDTP)

HopeMap数字孪生平台(HopeDTP)基于物联网、大数据和人工智能等技术,构建地上与地下、室外与室内、宏观与微观、静态与动态全空间一体化的数字孪生空间,结合历史数据、实时数据、空间数据开展业务模拟仿真、趋势预测、感知控制与实时互动,拥有自主知识产权,全面适配国产化环境,为各行业的业务决策提供智能支持。

主要功能

三维建模:基于我司独立自主研发的管网、管廊、集装箱等设施的统一数据模型,根据二维数据自动生成三维模型,支持圆管、方管等多类型管线模型与各类附属设施模型的精准连接,实现管网、管廊、集装箱等三维模型的高效自动构建,极大地提升建模效率,模型效果逼真。同时由于城市基础设施新建和改造加快,保障管网、管廊、集装箱模型时效性变得非常关键。平台实现了三维模型数据的动态更新,在管网、管廊、集装箱有新增和改造的情况下更新三维模型数据,保证孪生应用系统的生命力。

模型融合:支持融合地形图、影像、高程、管网GIS等基础地理数据,人工模型、倾斜摄影、BIM、点云等三维模型数据,流量、压力、水质、视频等物联监测数据,以及生产能耗、设备资产、管网运维、热线工单等业务数据。通过融合这些多源异构数据,降低了数据获取门槛和采集成本,释放数据资源价值。以应用场景为导向,实现大规模场景下的多尺度建模,构建不同精度等级的数字孪生场景。

场景渲染:提供丰富多彩的三维特效,如管线动态光照、管线中水流或气体等流动、雨雪、喷水、火焰、消防灭火、阴影特效、水面特效、泛光特效等环境特效,实现高逼真实时渲染效果。同时,基于多层级三维瓦片组织与动态更新机制、多维约束的细节层次算法、融合瓦片调度等技术,实现大规模场景秒级加载,不受数据量限制。

感知监控:汇聚各类物联感知设备数据,实现海量物联监测设备的统一数据接入、存储、监测和共享。例如实时监测管网压力、流量、液位、水质等要素的运行态势,并及时分析与处理海量的监测信息,实现“智能监测、实时感知、提前预警、主动响应”。同时可基于感知信息开展协同控制,实现虚拟世界与现实世界的互动。

模拟仿真:基于对供水、排水、燃气、港口、化工园区等行业深入理解和探索,开发了一系列业务模型,包括监测点布设模型、爆管预测模型、输配调度模型、漏损预测模型、排水溯源模型、污染物平衡模型、雨洪分析模型等。结合感知数据和业务运行数据,对实际业务开展过程进行模拟仿真,实现历史回溯、实时仿真运行、未来模拟预测,赋能孪生世界和现实世界的协同工作。

 

特点优势

统一数据处理:多引擎渲染支持,支持WebGL、Unreal Engine 5、Unity渲染引擎。

参数化建模与动态更新:基于统一数据模型,能够根据二维数据自动生成精确的三维模型,并支持数据的动态更新,建模效率高。

实时渲染,大规模场景秒级加载:提供丰富的三维特效,具备大规模场景秒级加载能力,为用户提供更流畅、更高效的交互体验。

全域感知,打造沉浸交互空间:融合各类物联感知设备数据,基于感知信息开展协同控制,实现虚拟世界与现实世界的互动。

模拟仿真,辅助智慧决策:基于专业业务模型实现历史回溯、仿真运行、模拟预测,为管理者提供决策支撑。

 

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