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黎阳之光实景孪生三维通过在三维地理场景上承载结构化、语义化、支持人机兼容理解和物联实时感知的地理实体进行构建。实景三维中国由空间数据体、物联感知数据和支撑环境三部分构成。实景三维建设技术路线图1.空间数据体包括地理场景和地理实体，铁路人脸识别实景孪生软件。地理场景包括数字高程模型（DEM）、数字表面模型（DSM）、数字正射影像（DOM）、真正射影像（TDOM）、倾斜摄影三维模型、激光点云等。地理实体包括基础地理实体、部件三维模型以及其他实体等。基础地理实体包括地物实体和地理单元，可通过二维、三维形式进行表达，铁路人脸识别实景孪生软件，铁路人脸识别实景孪生软件。部件三维模型包括建（构）筑物结构部件、建筑室内部件、道路设施部件、地下空间部件等。其他实体包括其他行业部门生产的专业类实体。打造一种新型的智慧监所实景孪生安防实战警务应用平台。铁路人脸识别实景孪生软件

实景孪生（DigitalTwin）的概念较早是由美国密歇根大学的MichaelGrives教授于2003年提出。但其在国内引起普遍关注，是因为雄安新区的建设中明确提出，数字雄安建设较重大的创新，是形成与新区共同成长的实景孪生城市，而实现的主要方式，就是在建设物理城市的同时，通过万物互联感知，汇聚多方数据搭建城市智能模型（CIM）。2018年住建部起草的《“多规合一”业务协同平台技术标准（征求意见稿）》，鼓励有条件的城市，可在BIM（BuildingInformationModeling）应用的施工技术上建立城市信息模型（CityInformationModeling）。中国工程院吴志强院士则提出了城市智能模型（CityIntelligentModeling），对CIM进行了更深层次的解读。可以说，随着CIM定义的提出和不断深化，实景孪生城市建设将更加深入。总之，这些概念的提出给予了智慧城市有力的支撑。智慧城市车牌识别实景孪生私人定做使用实景孪生，组织不再需要探索有关物理项目不同的途径来改善流程。

实景孪生通过物联网、虚拟现实等数字化手段，将物理设备映射到虚拟空间中，形成可复制、转移、修改、删除等操作的数字镜像，极大提高操作人员的认知水平和复杂的设计，大幅减少迭代中的制造次数、时间和成本。同时，还可以通过采集传感器的数据，利用大数据计算等技术工具，实现动态评估、诊断和预测，提供更多维的决策支持。实景孪生为IT与OT融合发展提供了数据和技术的接口，是工业互联网的关键技术和重要场景。从而实现提高信息通达率、及时处理生产责任、生产全流程立体化管理、数据与场景串联可视化/践行优化/验证成效等。

在行业中经常遇到一种理解，提到实景孪生就直接联想到三维仿真展示，特别是三维仿真的背景中展示一些数据，就认为是实景孪生。这种理解是片面的。实景孪生的中心在于对生产现场采集的数据进行近乎实时的计算，以获得对生产现场工况的精细的认知，以便做出符合事件的决策。其中心是数据和计算。三维仿真展示虽然也是一种映射，但是只是三维空间的映射，其结果是让数据、状态或事件的展示和系统的浏览很直观，特别是以大屏的方式展示，给参观者一种很酷炫的感觉。但是，它毕竟是一种人机界面的表达方式，其中所展示的数据、状态或事件必须从实景孪生的数据和算法模型中获得，没有实景孪生的数据和算法的支持，这些展示没有太大的意义。在行业中经常遇到一种理解，提到实景孪生就直接联想到三维仿真展示。

比如，对设备的运行状态进行模式判定或预测，是否属于运行异常，是否符合工艺要求，是否符合能效要求等，如果判定了异常，对异常的根因分析，还有解决的策略，这些会用到机理模型和数据算法的模型。然而，实景孪生体的数据和算法并不是**终的解决方案。**终的解决方案必须把实景孪生体所映射的设备的运行特征和行为作为输入，结合生产运营管理的业务逻辑和生产规则，特别是精益管理的原则和方法论，做出的适合的决策，并得以执行。这就是实景孪生作为一种技术框架体系，作为数字化工业应用架构的中间件的意义：下启物联数据，连接现场，输送对现场状态和行为的洞察认知，支撑管控现场的决策。智慧城市：实景数字孪生+城市运作管理。社区监控实景孪生方案。铁路人脸识别实景孪生软件

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如果说实景孪生是在计算机中建立的覆盖产品或系统全生命周期的复制体，那么这些用于产品或系统设计中的仿真模型显然属于实景孪生算法模型的一类。如果这些仿真模型能够精细地计算实际系统的特征和行为，的确可以成为实景孪生的主要计算模型，用于生产过程的计算。但是，由于实际系统一般都很复杂，并受当前技术的局限，在建立这些模拟仿真模型的时候，大多都需要进行很多简化，只关注关键的因素，忽略次要因素，或只模拟系统的某一些方面，可以满足在设计过程中验证设计的结果是否符合一定的设计要求，比如安全生产的要求，而这些要求一般都有比较大的冗余范围，但计算的精度不容易达到在生产过程监管和优化的需求。铁路人脸识别实景孪生软件

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