基于大数据的智慧校园系统开发

摘" 要：针对智慧校园中的信息孤岛问题与智慧决策、数据不统一、无法与拟真环境联动等问题，该文利用数字孪生技术及OpenCV与CNC算法技术，以倾斜摄影实景三维建模技术为基础，通过虚幻引擎5软件构建蓝图，以南宁某大学为研究原型进行三维还原，完成数据可视化与虚拟现实交互功能的构建。基于大数据对研究区进行虚拟环境信息创建，从而实现校园的信息化管理构建，动态实时展示校园数据，在数字化战略导向下为智慧校园平台搭建提供技术参考。

关键词：大数据；三维可视化技术；智慧校园；虚拟现实技术；系统开发

中图分类号：TP311.52" " " 文献标志码：A" " " " " 文章编号：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

习近平总书记在主持中央政治局第五次集体学习时指出：“教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。”习近平总书记的重要论述，深刻揭示了教育数字化的关键作用，为本研究建设教育强国指明了方向和路径。目前，在广西地区，以及其他一些经济相对落后、数字化落实相对匮乏的地区，可能尚未有明确的政策与实施方案来推广和应用数字化技术[1]。本文以南宁理工学院为例，使用OpenCV计算人员分布算法，克服了重复统计和误报问题、实时性检测和准确性问题等困难，完成了OpenCV计算人员分布算法，搭建出了南宁理工学院数据可视化系统的框架结构和实现过程。

1" 数字孪生走进校园

校园发展模式正在从传统校园演变成智慧校园[2]，数字孪生是一个集成了人工智能、大数据、物联网等前沿技术的综合性系统，它已经在交通、军事等专业领域中展现了显著的应用成效，尤其在智能安防和智能交通管理方面，其应用设计已经相当成熟，并拥有较为完善的框架体系。然而，在校园可视化数据系统方面，数字孪生的应用尚不广泛，这限制了其将真实环境联动的沉浸性优势应用于校园数据可视化的潜力。尽管如此，这一领域的研究前景依然十分广阔。在数据处理效率方面，数字孪生技术通过OpenCV等大数据分析技术，能够实现对海量数据的快速处理和分析。

在校园可视化数据系统中，能够实时、准确地收集和整理来自各个校园系统的数据，如教学、管理、后勤等，为决策者提供全面、及时的信息支持。此外，通过OpenCV技术，智慧校园还能够自动识别和预测数据中的模式和趋势，进一步提高数据处理的效率和准确性。在数据可视化方面，数字孪生技术能够将复杂的数据信息以直观、易于理解的形式展现出来，可以呈现为三维校园场景、实时数据图表、动态交互地图等。这些可视化工具不仅能够让校园管理者更直观地了解校园的运行状况，还能够为师生提供更加便捷的信息服务，如课程安排、资源预约等。数字孪生技术能够实现与真实环境的联动，通过物联网技术将校园内的各种设备和传感器连接起来，实现数据的实时采集和传输，为校园管理提供更加精准的数据支持。

综上所述，数字孪生技术在校园可视化数据系统方面具有巨大的应用潜力。通过提高数据处理效率和实现数据可视化，数字孪生能够为校园管理提供更加全面、及时、准确的信息支持，同时还能够为师生提供更加便捷的信息服务。因此，加强数字孪生在校园可视化数据系统方面的研究和应用，对于提升校园管理的智能化水平具有重要意义，如图1所示。

智慧校园中的大数据集合，涵盖了教务、设备、安全和饮食等多个领域，为教学活动、学生管理以及智慧服务提供了坚实的数据基础，也可利用OpenCV算法创建有价值的目标，当面对数据的规模大、来源广泛、类型复杂、处理效率高以及时效性强等特点时，为更加高效合理地利用这些数据，应对数据进行标准化处理、科学分析和深度挖掘[2]。为此，本研究构建了一个信息标准模型体系，该体系以全新的视角来阐述大数据的利用流程。首先，强调数据的标准化处理。这一步骤旨在统一数据的格式、结构和质量标准，确保数据的准确性和可比性。通过标准化处理，可降低数据处理的复杂性和错误率，为后续的科学分析和深度挖掘奠定坚实的基础。其次，应注重数据的整合。来自不同部门和系统的数据被汇集成一个统一的数据集，打破了信息孤岛，实现了数据的共享和互通。这种整合使得用户能够更全面地了解数据的全貌，为后续的分析提供更为丰富的数据源，如图2所示。

2" 基于OpenCV及卷积神经网络算法形成的智慧大脑

在信息化与大数据时代的交汇点上，本研究利用机器学习技术构建了一个智慧大脑，以推动校园管理向多维、实时、动态、可视化的新模式转变。这一智能决策系统机制不仅具备自动识别和预测功能，能够实时洞察校园内的事件，并预测其发展趋势，还能基于当前数据和预测结果，为管理者提供精准的决策支持。在大数据分析的流程中，对系统数据集的筛选、清理以及特性提取是不可或缺的环节。然而，面对海量的数据，传统的人工处理方式显得效率低下且分类与选择的精度难以保证。为了克服这些挑战，本研究提出了一种结合OpenCV技术的解决方案。

OpenCV技术是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库，可以帮助本研究高效地处理图像和视频数据[3]。在智慧校园管理的场景下，本研究可以利用OpenCV技术进行图像数据的预处理，如去噪、增强、目标检测等，以减轻后续深度学习模型的处理负担。对于更高级别的特征提取和模式识别任务，本研究采用卷积神经网络（CNN）作为核心算法。CNN算法能够自动从图像中提取出关键的特征信息，并学习到不同特征之间的复杂关系。为了捕捉时间序列数据中的依赖关系，本研究还引入了门控循环单元（GRU）模型。GRU作为循环神经网络（RNN）的一种变体，能够有效处理变长序列数据，并提升模型的检测速度和精度。如图3所示。

在深度学习的图像处理领域，卷积神经网络（CNN）作为一种多层前馈调节机制的算法模型，其应用架构主要由多个计算模块组成，这些模块包括卷积层和池化层。一个完整的CNN网络通常包含输入层、卷积层、池化层、连接层（如全连接层）和输出层。在将图像数据输入到CNN之前，可通过OpenCV计算机视觉库进行预处理。OpenCV提供了丰富的函数和工具，可以对图像进行去噪、增强、特征检测等低级视觉任务的处理，如图4所示。

这些预处理步骤对于提升CNN的性能至关重要，因为它们能够减少输入数据的复杂性，突出关键特征，并消除不必要的噪声。一旦图像数据经过OpenCV的预处理，就可以将其输入到CNN中进行进一步的特征提取和分类。在CNN中，卷积层通过应用多个卷积核来提取图像中的局部特征，而池化层则通过下采样操作来减少数据的维度和计算量。连接层（如全连接层）则将提取的特征进行组合和转换，以生成最终的分类或回归结果。通过结合OpenCV的图像预处理能力和CNN的特征提取与分类能力，本研究可以构建一个高效且准确的图像处理系统。这种系统不仅能够处理大规模的图像数据，还能够自动学习并识别图像中的关键特征，为各种计算机视觉任务提供强大的支持。

3" 智慧校园系统功能设计

为提高校园管理效率，使用户全面掌握校园数据并与拟真环境产生交互。本系统构造了一个仿真智慧校园场景，包含校园数据展示、智能决策、线下图书馆交互与资产数据智能管理功能，实现多方位沉浸式的校园管理有助于增强用户对校园方位的把控与校园情况的决策。

3.1" 数据监测功能

启动系统后，首先将进入数据监测界面。用户可以在该界面中了解到校园三维场景、简介和人员分布情况，可实时查看数据信息、教室使用情况、学生人员分布。点击字标题标题则有，图书馆座位利用率、座位使用时长、空闲座位。以及结合学校的数据分析天气。

其中场景内部的多个数据检测面板可以对校园多角度、实时化的即时呈现。通过不同类型的板块对数据进行划分与管理。其中内部管控人员可随时查看数据信息、教室的数据全方位、教室使用情况、学生人员分布、图书馆座位利用率、座位使用时长、空闲座位、停车场车位使用情况以及教学楼的数据分析、突发事件检测预警等，实现智慧校园的智能决策。

3.2" 运营管理功能

同时结合OpenCV和GRU-CNN训练的智慧校园智慧大脑能够实时完整借阅教室，观察并控制每间教室灯的开关，以应对各类突发事件。这一功能的引入，可大幅增加教室维护、安保、应急以及设备调度效率，使相关人员在处理问题时能够迅速作出决策。通过观察图书馆内部教室的运行概况，极大地减少了以往需要长时间积累事件与数据，并依赖人工实地勘查记录校验的繁琐过程，从而显著提升了各管理部门的工作效率和设备的可靠性。

4" 智慧校园系统开发

本研究基于虚幻引擎5与倾斜摄影技术对校内外场景进行数字还原，结合OpenCV和GRU-CNN构建大数据驱动数字孪生的可视化校园系统，其开发流程如图5所示，首先收集相关资料，根据学校需求概况设计技术方案之后采集高清倾斜影像数据，通过影像数据进行三维建模，最后搭建所需的数据算法，以及虚幻的接口编写和打包并发布系统。

4.1" 三维校园场景构建

本次研究采用了大疆智图这一先进的PC端应用软件，作为构建高精度实景三维模型的核心工具。大疆智图不仅集成了航线规划、自动化飞行航拍、以及从二维正射影像到三维模型的全流程重建功能，还为行业用户提供了一个高效整合的解决方案，极大地提升了航测作业中内外业处理的速度与质量，成功地将现实世界中的复杂场景转化为可量化、可分析的数字资产。

具体操作流程中，本研究首先通过大疆制图软件创建了一个全新的工程项目，随后将无人机执行倾斜摄影任务所采集的丰富数据导入其中。这些数据包含了丰富的视角和详尽的地面信息，是构建三维模型不可或缺的基础。接下来，利用软件内置的空中三角测量计算功能，对带有GPS坐标信息的图像进行精密的空间三角运算，这一过程确保了模型构建的准确性和可靠性。经过空间三角运算处理后，大疆智图能够输出多种行业标准的三维模型格式，如OBJ、FBX和OSGB等，这些格式不仅便于后续的数据处理与分析，还具有良好的兼容性和扩展性，满足了不同应用场景下的需求。总而言之，大疆智图以其一站式的高效解决方案，为本研究构建了真实、精细且易于应用的实景三维模型，为项目的深入研究和广泛应用奠定了坚实的基础，三维模型生成流程示意如图6所示。

4.2" 智慧校园编辑程序开发

本研究根据智慧校园系统的数据可视化功能与交互功能分别设计了相关开发流程，其具体开发步骤如图7所示。

1）构建智慧大脑底层逻辑。用OpenCV和GRU-CNN算法，在Pycheam等开发软件中建设人员分布情况、教室使用情况、学生人员分布、图书馆座位利用率、座位使用时长、空闲座位和借阅教室等功能的底层代码。

2）完成交互功能的建设。在虚幻引擎5中用蓝图与插件写好对外通信的接口，用物联网（IoT）技术连接现实教室与数字平台，实现数据实时传输；数据交换与同步机制确保UI操作与教室状态变更的即时对应，并通过实时反馈系统则通过UI更新，向用户展示教室借阅的确认或拒绝信息。

3）导入模型组成系统基础。将大疆制图制作的三维模型导入到虚幻引擎5中，创建项目以构成系统的基础部分。该模型具备一定的精细度，由32个切块的瓦片部分拼接组成，用户可以在系统中自由地预览校园的风景。

4）编写交互程序。将平地模型导入虚幻引擎5项目中，编写相应的水平移动与前后缩放的蓝图、数据接口、交互逻辑、场景切换动画和界面UI，使得用户可以通过右侧的展示面板看到校园的数据，点击进入图书馆可以借阅教室。

5）构建相关区域模型。首先，对图书馆内部进行扫描建模，随后用扫描建模出的模型作为参考在Houdini中进行手动建模，最后导入到虚幻引擎5项目中，并编写相应的场景切换动画与界面UI，使用户更直观地预览图书馆内部的模型与数据。

6）编辑程序主标题与次标题。将校园大场景设置为“总览”，其中有人员分布、车位情况、办公室使用情况与教师预约的情况，在“空间管理”中则有办公室分布使用情况与空闲排名等功能，在“图书馆预览”中有座位分布情况、座位利用率、座位分析与借阅教室等功能。

7）优化细节、完成系统构建。根据人员分布添加行人模型等元素以增强流动性，同时优化程序UI和场景细节层次，以保证系统的流畅性；完成系统调试后打包输出为可执行程序即可进行发布。

5" 应用效果

本文以南宁某高校为研究原型进行智慧校园系统设计，以下为实际效果展示。

图8是系统主界面，用户可以通过鼠标滚轮将系统画面从鸟瞰俯视视角拉进至局部视角，在此视角下用户可以更加清晰地了解目标规划区域内的建筑特征和信息，同时操作界面的UI内容也会随着鼠标选择的变换而更改。

如图9所示，若选择空间管理功能，用户将以第三人称俯视角查看相关空间的内部场景，使用鼠标左键拖动、右键旋转视角可查看场景内部具体模型，点击教室内的小圆球可预约教室，其对应的UI内容也会变化为教室的相关信息图表；右侧可以看到4个标题分别是位置情况、位置分部、座位利用率和座位列表，位置情况里的数据分为总座位、空闲座位和连续使用时间，位置分布则有长期与短期的数据，便于用户进行浏览和预约操作。

在整个展示期间，设备运行稳定，能实现所有的系统功能，以优秀的画面表现力、高沉浸度的表现形式直观完整地展现出校园的数据效果，提高了管理效率。

6" 结束语

综上所述，OpenCV与CNN的结合在智慧校园中展现了巨大的价值。OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为本研究提供了高效的图像和视频数据处理能力。在智慧校园场景下，OpenCV能够执行图像预处理任务，如去噪、增强和目标检测，显著减轻了后续深度学习模型的处理负担。随后，CNN作为核心算法，自动从预处理后的图像中提取关键特征，并学习特征间的复杂关系，进一步提升了系统的识别精度。此外，为捕捉时间序列数据中的依赖关系，研究还引入了GRU模型，增强了模型对变长序列数据的处理能力，同时提升了检测速度和精度。这一结合不仅构建了一个高效且准确的图像处理系统，能够处理大规模图像数据，还通过自动学习识别图像中的关键特征，为智慧校园管理中的多种计算机视觉任务提供了强有力的技术支持。

不足的是，OpenCV算法目前存在一些小问题，例如对于高速运动的目标，跟踪算法可能无法实时准确地跟踪其位置，存在一定的延迟。最后，某些跟踪算法对初始化条件较为敏感，如果初始化不准确，后续跟踪效果可能会受到影响。因此，在使用OpenCV跟踪算法时，需要根据实际应用场景和需求，选择合适的算法并进行相应的参数调整。不过可以预料的是，随着人工智能技术迭代更新，更加成熟的理论应用和研究成果将不断迸发。在全面实施数字化转型的背景下，数字化校园作为促进学校数字化数智化的工具之一，将发挥更大的作用。也将为我国数字化建设提供技术参考与应用思路，为加快构建智慧乡村平台提供技术可行性依据。

参考文献：

[1] 李楠.习近平在中共中央政治局第五次集体学习时强调 加快建设教育强国 为中华民族伟大复兴提供有力支撑[EB/OL].央广网.https：//news.cnr.cn/native/gd/sz/20230529/t20230529_5

26268435.shtml.

[2] 孟刚，李昭昶，郭慧.大数据与数字孪生驱动的智慧校园集成设计研究[J].包装工程，2023（18）：459.

[3] 腾讯云.OPENCV概述和应用领域：图像处理的万能利器[EB/OL].https：//blog.csdn.net/qq_38161040/article/details/131611814.