数字孪生校园是一套基于数字孪生技术将真实物理环境1:1精准映射建模的三维虚拟仿真平台，具备多源异构数据于一体化多维展示和大数据分析运营管理能力。覆盖校园运营管理各领域，凭借先进的人机交互方式，实现校园园区综合态势监测、安防监测、通行监测、设施监测、能效监测、环境监测等多种功能。数字孪生校园建设方法如下：
1. 数字孪生校园全要素实体建模
采用数字孪生技术对校园全要素实体进行1:1数字化建模，精准复刻真实世界的一草一物、建筑及道路，构建虚拟与真实世界一一对应的数字孪生底座，具备真实地理信息、逼真视觉展现、丰富标签面板、实时融合视频。借助次时代渲染引擎，构建超写实的真实场景。
同时，数字孪生校园系统基于学校现有的信息体系，结合信息资源场景，构建虚实结合的数字管理底座，通过集成融合学校多源多维视频资源，融入5G、大数据分析、云技术、AI、信息融入网络等前沿技术应用，汇集构建数字孪生校园安全虚实管理系统底座。将碎片化的视频映射在三维场景中，可以实时动态展示各项数据，还原校区全貌，囊括校园漫游、视觉感知、校园安全、人流热力等功能模块，实现办学方式智慧化、教学管理可视化、校园环境可视化，有效赋能客户的应用服务，做到“智慧认知、智慧分派、智慧处理、智慧评估”，提升校园运营的便捷、安全，提升三维时空的全景可视可达与智能感知研判能力，实现高效指挥、管理和运营的目标。解决校园安全的全向覆盖、校园环境的全面感知、校园管理的高效协同、校园生活的个性便捷，有效提高学校跨部门的决策能力与信息资源统筹效能，最终实现建成完整统一、技术先进，覆盖全面、应用深入，高效稳定、安全可靠的智慧校园。
2. 数字孪生校园模型功能
数字孪生校园模型功能包括三维场景构建、三维视频融合与孪生底座功能、多源数据接入、支持全要素信息导入、视频接入服务等功能。
2.1 三维场景构建
数字孪生校园系统采用三维重建技术进行三维场景构建。三维重建技术是依托倾斜摄影测量遥感数据成果，结合摄影测量学、计算机图形学算法，通过自动化处理流程手段，获得三维点云、三维模型、真正射影像（TDOM）、数字表面模型（DSM）等测绘成果的模型构建技术。其建模速度快，位置精度和几何精度高，纹理真实性强，具有非常实、细致、具体、有冲击力的视觉感受。相较于传统3D建模技术，激光点云三维构建技术具备高效率、高精度、高真实感、低成本等优势，通过点云构网TIN技术，将现有点云进行贴近于显示地物的三维曲面重建，实现多幅建筑物立面的倾斜影像及屋顶垂直遥感影像与三维几何模型的快速、高精度纹理映射。
2.2 支持三维视频融合与数字孪生底座
渲染引擎系统支持三维视频融合，打造“虚实融合、时空一体”的数字孪生底座。将接入的视频画面投影到三维空间场景中，匹配融合多点位的视频和与之相关的三维虚拟场景，生成一个新的关于此场景的动态虚拟场景，实现虚拟场景与实时视频的融合，即“虚实融合”。三维视频融合使得二维的视频有了更真实的空间位置感，同时让整个数字孪生底座“活”了起来，而不再是原来静态的三维模型。
2.3 支持AIOT多源数据接入
数字孪生底座支持复杂真实场景的数字孪生校园安全虚实管理系统重构，可分层按需显示，集成三维地理信息系统，通过内置的数据接入服务，可接入大规模的AIOT信息，整合碎片化的实时动态信息，接入数据分析模块，融合显示在统一的三维可视化系统中，获取时空管理数据。支撑各种数据库、大数据平台、云服务平台、物联网平台等多源数据管理接口，以支撑高性能海量数据的实时接入、提取、转化，以满足实时大数据分析监测的要求；支持与视频监测、信息融合网络通信、视频会议、手台等底层服务系统的无缝衔接，并能与AI、行业专业数据分析统计模块等技术高效融合，进行多源数据分析的智慧关联性数据分析，为使用者进行决定与研判提出全方位、客观性的大数据分析支撑与参考。
2.4 支持全要素信息导入
渲染引擎本身也是建立在标准的三维地理信息系统（GIS）上的，不受限于空间范围，可以通过统一标准的经纬度，海拔等地理信息坐标，实现三维可视化视频融合平台的精准定位和时空动态分析。渲染引擎突破了数据只能以二维展现的原有方式，可以将接收的数据进行三维可视，包括视频数据，IoT状态数据，深度学习结构化数据等，三维化的展示方式增加了用户的空间位置感，叠加真实的光影、天气效果，用户就像置身于“超现实”世界，这种方式为智能研判提供更有效的反馈、识别、分析，提升校园管理数据资源的应用价值。
数字孪生校园系统通过级联或者云端资源的部署，可做到任意堆叠组网应用，实现可伸缩的视频接入能力，提供持续可靠的视频综合管理和接入。本视频接入服务可以综合管理接入摄像头视频流以及本地视频源的转码推流任务，用于解析并创建后端视频分析系统要求的转码任务，为后端视频融合等分析系统提供统一格式的视频输入。
3. 数字孪生校园模型数据采集
学校区域范围内的楼宇富有设计感，建筑结构比较复杂，区域内绿植分布，草坪结构，路面延伸也较为复杂，上述现象都对三维场景构建带来一定的挑战。
针对实测区域的不同特点，采用不同的三维数据采集建模方式，对于室外大型区域采用无人机五镜头航测扫描后光场数字三维建模；对于低点位复杂结构进行地面补拍；对于重点区域或有条件扫描的区域进行三维全真扫描重建（即开放式激光扫描技术）。
对采集的数据进行一套完整的处理流程之后，生成高精度的三维模型，为了达到最佳的渲染效果，辅以贴图材质的处理。具体来说，三维模型在完成重建后将进行预处理降噪，提高模型的美观程度，并优化人工处理部分路面等杂乱噪声三维数据。同时针对大地块区域进行三维模型格式的转换，并对模型进行优化压缩，便于高效地导入数字孪生模型。
4. 数字孪生校园建模要求
4.1 命名规范
（1）模型命名StaticMesh
命名标准：SM_项目名简拼_建筑名简拼（命名中不能有中文！以下所有命名都是）
例如：人工智能岛－展厅文件名为SM_RGZND_ZT
（2）材质命名Material
命名标准：M_项目名简拼_建筑名简拼_编号
（3）贴图命名Texture
命名标准：T_项目名简拼_建筑名简拼_编号_贴图类型
例如：
T_RGZND_ZT_0_N法线贴图；
T_RGZND_ZT_0_D漫反射贴图；
4.2 模型规范
（1）模型网格体
A.单位：尺寸符合Unrealengine4的单位，单位cm厘米。
B.坐标轴心点（Pivot）：和扫描模型的坐标原点完全一致。
C.朝向：与扫描模型一致，导入引擎后是Z正方向朝上，X正方向朝前。
D.拓扑模型与原扫描模型误差不得大于5厘米。
E.扫描模型模糊不清晰的部分，拓扑模型的凹凸进退关系要吻合参考照片的实际情况。
F.模型不能出现重叠面，破面，闪面，反面以及多余的点、线。
（2）UV
A.UV能连接起来的都连接起来，减少模型容量。
B.UVChannel保持到最少，不要有多余的UVChannel。
C.尽量减少模型法线的硬边，也有助于减小模型容量。
D.模型的光滑组不要有太明显的问题，合理地设置模型的光滑组。
（3）贴图
A.贴图清晰精度高，正常观察视角下不能出现模糊。
B.需要铺贴的贴图通过UV重复铺贴，在图片上不能有反复出现的重复内容，浪费资源容量。
C.多次平铺的贴图需要做成无缝贴图，且不能有过于明显的重复感。
D.贴图长宽像素数必须是2的幂次方。
E.法线、粗糙度、金属度、AO等贴图，必须清晰生动，能反映实际情况。
F.材质槽位。
（4）模型导出
A.导出为fbs文件，贴图打包在fbx内。
B.导出文件以建筑为单位，一栋建筑在一个文件内。
数字孪生校园基于真实世界数据信息，系统内核层支持校园全要素的场景对象加载，包括矢量地理信息数据、建设模式数据信息、都市基础设施、空间实体对象、信息图层、自定义对象等，从而形成多源信息融合互动解析的校园全要素系统，全面、细致地对校园运行状况展开全面复现。
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