CN117671130A - 基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法，属于地理信息领域，包括：(1)进行数字孪生场景搭建；(2)渔港视频融合；(3)渔港孪生泊位管理；4)港区目标雷达跟踪。本发明以倾斜摄影产出的三维实景模型为主，精细化建模产出的精细模型为辅的方式，组合搭建高效、写实的数字孪生渔港场景，前端采用Cesium或Maptalks等开源WebGIS(网络地理信息系统)框架对孪生场景进行高性能渲染展示，配合软硬件设备和IOT等成熟互联网技术完成具备的视频融合、泊位管理、雷达跟踪等孪生功能。

Description

基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法

技术领域

本发明涉及一种基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法，属于地理信息领域。

背景技术

数字孪生就是利用物理模型、物联网技术、大数据分析、虚拟仿真等众多新技术将现实场景进行数字化后构建的虚拟场景，虚实世界数据和操作互通，借助数字孪生技术可以让用户通过虚拟世界远距离的了解实体的状态并进行有反馈的操作。相比较于二维扁平世界，孪生场景视觉体验效果更直观，可有效提高用户对孪生场景中的目标管理效率、简化维护工作。随着需求提升，智慧渔港应运而生，虽然初步实现了港区可视化，但普遍存在展示效果不够真实、虚实交互功能少等一系列问题。倾斜摄影测量是在飞行平台上搭载多台传感器，同时从多角度采集地面影像数据，经过数据处理，获取地物准确、完整的位置信息和纹理数据，产出三维实景模型效果写实、空间精度高。

在数字孪生渔港方面，象山县大数据发展中心主要通过将动态感知、数字孪生、算法识别、数据分析、机制重塑和数改赋能等技术打造数字孪生渔港，解决渔业安全治理“看不见”“分不清”“管不好”等一系列难题，但该系统处于虚拟仿真层级。王朔、轩莹莹等将三维实景建模技术应用在电网数字孪生系统中，证实三维实景模型能够充实数字孪生电网的展示层，为各种传感器设备，电力基础设施等提供可放置、可展示、可量测的基础图层，有效提高数字孪生场景的建设和展示效果。倾斜摄影测量方面，随着无人机技术的发展，实施门槛逐步降低，工作效率提升明显，精灵4 RTK作为一款小型多旋翼高精度航测无人机，面向低空摄影测量应用，具备厘米级导航定位系统和高性能成像系统，便携易用，航测效率较高，同时提供井字飞行和五向飞行两种倾斜摄影飞行路线规划方案。不仅可以产出三维实景模型，还可为提供厘米级高分辨率DOM(正射影像)和DSM(数字表面模型)，实现对渔港的高精度、低成本建模。

目前浏览器端数字孪生技术的难点主要体现在两个方面：一、场景搭建，尤其是孪生场景的搭建，真实场景面积通常较大，如何低成本、快速的搭建贴近真实环境的场景是数字孪生项目开发的焦点；二、场景渲染，目前主要有两大渲染方案，一类是通过WebGL(3D绘图协议)框架进行渲染，如Three.js、cesium等开源框架，该方案的好处是开发和使用成本低，但加载复杂场景存在卡顿问题；另一类则是通过游戏引擎开发，以像素流的形式进行云渲染，该方案虽然可以实现前端高性能渲染，但是使用成本却比WebGL高得多。如何平衡成本和体验效果是数字孪生智慧渔港的伴生问题，因此，提出一种基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港系统。

发明内容

为克服现有技术的缺陷，本发明提供一种基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法，本发明的技术方案是：

一种基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法，包括：

(1)数字孪生场景搭建；(2)渔港视频融合；

(3)渔港孪生泊位管理；4)港区目标雷达跟踪。

所述的步骤(1)具体包括：

(1-1)无人机航拍：对渔港区域进行倾斜摄影飞行情况调研后，通过标记语言绘制覆盖渔港的航拍区域；为保证倾斜摄影测量成果的精度，像控点的选取应均匀分布于港区；通过地面喷涂或选取标志性地物进行像控点标记后，使用RTK设备进行像控点测量；

即：飞行前对渔港环境进行检查，判断当前环境条件是否满足飞行，条件满足即装配无人机，无人机自检无误且正常使用RTK模块时，即可开始航拍工作；

(1-2)渔港建模：将拍摄的原始数据从无人机中导出，使用ContextCapture软件依次进行原始数据读取、第一次空中三角测量、刺点、第二次空中三角测量和建模，并生成OSGB和OBJ两种格式的原始三维实景模型数据，其中，所述第一次空中三角测量用于计算每张照片的外方位元素；第二次空中三角测量用于提高照片外方位角元素的计算精度，纠正模型；

(1-3)渔港模型修复：使用ModelFun软件对原始三维实景模型进行优化处理，导入OSGB和OBJ格式数据集模型，修模完成后重新生成OSGB数据；

(1-4)渔港精细化建模：根据原始三维实景模型的建模情况，确定港区中需要精细化建模的区域，采用建模软件进行精细化建模，建模结束后生成OBJ模型；

(1-5)渔港模型渲染：将修复后的成果转为3D Tiles格式；浏览器端使用Cesium或MapTalks开源GIS框架加载3D Tiles数据，结合项目需求进行调参，实现前端渲染三维实景场景。

所述的步骤(2)具体为：

(2-1)对孪生场景中的摄像头进行精细化建模后加载至场景对应位置，同时为其添加响应事件用以控制摄像头的开启或关闭；开启事件响应时，利用Cesium相机创建视锥以模拟监控摄像机的可视范围，根据后端接口提供的摄像头位置、方位角和焦距参数，自动将孪生场景的视角切换至监控画面对应位置；

(2-2)调整相机视锥，使视锥正确反映真实的摄像头焦距、角度和位置情况；使用Cesium的ShadowMap函数对相机视锥范围进行可视域分析处理；

(2-3)创建video标签，通过播放视频流画面生成视频纹理；利用GLSL语言编写纹理处理逻辑，视锥范围内的可视区域通过视频纹理和对应顶点依次计算与相机的相对坐标及阴影坐标以获取对应gl_FragColor，阴影区域保留模型原纹理；

(2-3)为避免投影造成的视频变形影响视觉体验，额外创建一组video组件同步显示正常状态的播放画面，通过Cesium提供的回调函数将视频播放器和孪生场景中的摄像头位置进行绑定。

所述的步骤(3)具体为：

(3-1)对港内泊位进行智慧化孪生管理，提供泊位预约功能，渔民通过微信小程序上实时查看泊位基于地图的区域划分及使用状态，并选择空余的泊位进行在线预约和智能路径规划；

(3-2)在微型小程序中以二维地图结合矢量要素的形式展示当前港内泊位的使用状态；选择空闲泊位进行预约，后台接收预约命令后，通过websocket将预约信息推送至孪生场景，孪生场景利用不同颜色的渐变色墙展示该泊位的实时状态；点击泊位展示该泊位的近日使用统计信息；后台通过渔船安装的定位设备，配合近港雷达或监控画面实时获取渔船坐标和方位信息，孪生场景根据传输信息对渔船靠泊进行路线规划；

(3-3)利用A*算法为渔船提供必要的泊位路线规划，首先进行数据预处理，通过港区范围的遥感卫图对泊位进行矢量化，将矢量要素转换为TIFF，利用栅格计算器对tiff进行二值化处理，根据港区泊位复杂度对tiff进行重采样，利用GDAL读取后处理结果并导出一个x*y的二维数组，将数组、范围坐标和像素参数保存至数据库，路线规划时，传入船位的经纬度坐标，根据数组对应的坐标范围和像素参数将经纬度坐标转换直角坐标系坐标，代码读取数组后进行广度优先搜索后获取路线节点集合，将节点集合从直角坐标系转为地理坐标系，创建GeoJson对象作为结果返回系统，孪生场景加载GeoJson即可渲染规划路线。

所述的步骤(4)具体为：

孪生场景与雷达数据服务端建立双向通信协议，雷达数据服务端通过分析当前雷达追踪的海上兴趣船只目标，实时向孪生场景推送当前目标的基础信息和地理空间参数；孪生场景接收数据后，判断场景中目标船只的渲染情况，若系统是首次跟踪到目标船只，则渲染船只模型并为其添加响应事件以展示船舶的基础信息，若目标处于系统持续跟踪中，则动态调整船只的地理空间参数，实时展示船只的位置、姿态情况；通过浏览器窗口坐标计算，即直接将当前雷达模型的屏幕坐标作为视频控件的屏幕坐标，并通过CSS动态调整至合适位置，以不遮挡其他模型为标准，将视频控件动态绑定到孪生场景中雷达模型的所在位置并自动播放实时监控画面；通过海上地理坐标与孪生场景空间坐标转化，即利用Cesium空间坐标转换函数工具包，将地理坐标系转换为笛卡尔坐标系，计算被锁定船只和雷达在孪生场景中的空间坐标，绘制一个棱锥作为追踪光锥，该棱锥底面面向被锁定船只，顶角位于雷达位置，利用关键帧动画函数实时调整光锥方位角参数，使光锥持续锁定被追踪船只。

本发明的优点是：本发明基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港系统，利用带有RTK(实时动态载波相位差分技术)定位模块的无人机对港区进行倾斜摄影建模，配合专业建模软件制作的精细化模型，组合搭建渔港的三维场景，在Web端孪生渔港场景进行渲染展示，实现渔港低成本、高精度、快速的三维建模。利用IOT(物联网)和数据融合等技术，实现虚拟场景和真实场景的信息互通，配合成熟的人工智能等技术实现在港区内的视频融合、雷达追踪、泊位管理等操作，实现真正具备数字孪生能力的智慧渔港系统，解决传统智慧渔港系统中的管理乱、监管难、成本高等一系列问题，为智慧渔港数字孪生系统实现方案提供一种新的技术解决路线。

本发明以倾斜摄影产出的三维实景模型为主，精细化建模产出的精细模型为辅的方式，组合搭建高效、写实的数字孪生渔港场景，前端采用Cesium或Maptalks等开源WebGIS(网络地理信息系统)框架对孪生场景进行高性能渲染展示，配合软硬件设备和IOT等成熟互联网技术完成具备的视频融合、泊位管理、雷达跟踪等孪生功能。

还具有以下优点：

(1)浏览器端高性能渲染，数据通过网络传输，可与传统二维渔港无缝切换，用户无需额外安装软件或搭建环境；

(2)具备大面积渔港三维模型展示能力，三维模型宏观采用三维实景搭建，加载效率快、空间精度高、纹理真实，微观通过精细化建模展现兴趣区域细节，为用户提供身临其境的体验；

(3)实现虚、实世界的数据和操作互通，数字孪生智慧渔港场景具备视频融合、雷达联动、泊位管理等功能，切实提升渔港管理和监管能力。

附图说明

图1是本发明的流程示意图。

图2是本发明的航线规划流程示意图。

图3是本发明的渔港建模流程示意图。

图4是本发明的泊位路线规划基础数据处理流程示意图。

图5是本发明的泊位路线规划流程示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例来进一步描述本发明，本发明的优点和特点将会随着描述而更为清楚。但这些实施例仅是范例性的，并不对本发明的范围构成任何限制。本领域技术人员应该理解的是，在不偏离本发明的精神和范围下可以对本发明技术方案的细节和形式进行修改或替换，但这些修改和替换均落入本发明的保护范围内。

参见图1至图5，本发明涉及一种基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法，包括：(1)数字孪生场景搭建；(2)渔港视频融合；(3)渔港孪生泊位管理；4)港区目标雷达跟踪。

所述的步骤(1)具体包括：

(1-1)无人机航飞：对渔港区域进行飞行情况调研，使用标记语言绘制航拍区，确保覆盖渔港，无人机加载标记语言KML后可自动在区域内进行航线规划；为保证倾斜摄影测量成果精度，像控点测量采用千寻星耀X RTK设备进行像控点测量，相控点的选取均匀分布于港区，像控点自行喷涂或选取地面标志性如斑马线、道路指示箭头；飞行前对渔港环境进行检查，判断渔港环境是否满足飞行，条件满足即装配无人机，无人机自检无误后检查网络RTK模块是否连接正常，由于目前CORS(连续运行参考站)并没有实现全国覆盖必要时需要通过RTK进行基站搭建当RTK模块连接正常时，按照大疆精灵4RTK倾斜摄影测量方案飞行完成港区倾斜摄影工作。

(1-2)渔港建模：将原始数据从无人机中导出，使用ContextCapture软件依次进行图片读取、第一次空中三角测量、刺点、第二次空中三角测量和建模，并生成OSGB和OBJ两种格式的原始三维实景模型数据；为保证模型精度，刺点数量根据测区面积灵活调整，最终产出成果为OSGB(常用的倾斜摄影数据存储格式)和OBJ(3D模型文件格式)两种格式的数据；由于该过程比较耗时，必要的时候可以搭建集群以提高生产效率。其中，所述第一次空中三角测量用于计算每张照片的外方位元素；第二次空中三角测量用于提高照片外方位角元素的计算精度，纠正模型；

(1-3)渔港模型修复：由于倾斜摄影的技术特点，导致模型部分细节丢失，虽然可通过降低高度和高度分层等方式飞行提高模型精度，但仍无法解决模型的破洞、变形等问题。因此需要对模型进行修复工作，使用ModelFun软件对原始三维实景模型进行优化处理，导入OSGB和OBJ格式数据集模型，修模完成后重新生成OSGB数据。结合现有资料对模型进行结构复原、码头清场，路面置屏、纹理修复等操作，修模完成后确保渔港码头无可移动干扰物，重新导出数据；

(1-4)渔港精细化建模：根据原始三维实景模型的建模情况，确定港区中需要精细化建模的区域，采用3Ds Max或Blender建模软件进行精细化建模，建模结束后导出OBJ格式即可使用；

(1-5)渔港模型渲染：将修复后的成果转为3D Tiles格式；浏览器端使用Cesium或MapTalks开源GIS框架加载3D Tiles数据，结合项目需求进行调参，实现前端渲染三维实景场景。

浏览器端无法直接加载OSGB和OBJ格式的切片数据，使用Cesium Lab或者DasViewer等软件将修复后的成果转为3D Tiles格式；3DTiles是一种开放的三维空间数据标准，每个3D Tiles由一个保存节点信息的JSON(轻量级的数据交换格式)文件和若干个切片包文件夹组成。通过对模型进行分层、分级的切片处理，客户端实现模型的按需加载和渲染；将转换成果作为静态资源使用Nginx(高性能的HTTP和反向代理web服务器)等服务器进行反向代理实现请求访问；浏览器端使用Cesium或MapTalks开源GIS框架加载3D Tiles数据，结合项目需求对数据进行调参，完成前端高性能渲染三维实景场景。

三维实景场景具备空间信息，将空间坐标赋予精细化生产的模型并调整模型缩放，使之在三维实景场景中得以正确的显示，实现数字孪生智慧渔港场景搭建。

所述的步骤(2)具体为：渔港视频融合的目的是将渔港区域内的一个或多个监控视频和与之空间相关的三维虚拟场景进行投影融合，使虚拟场景具备实时、真实的反映监控画面的能力，具体为：

(2-1)对孪生场景中的摄像头进行精细化建模后加载至场景对应位置，同时为其添加响应事件用以控制摄像头的开启或关闭；开启事件响应时，利用Cesium相机创建视锥以模拟监控摄像机的可视范围，根据后端接口提供的摄像头位置、方位角和焦距参数，自动将孪生场景的视角切换至监控画面对应位置；

(2-2)调整相机视锥，使视锥正确反映真实的摄像头焦距、角度和位置情况；使用Cesium的ShadowMap函数对相机视锥范围进行可视域分析处理；

(2-3)创建video标签，通过播放HLS(HTTP的流媒体网络传输协议)或FLV(流媒体格式)的视频流画面生成视频纹理；利用GLSL语言编写纹理处理逻辑，视锥范围内的可视区域通过视频纹理和对应顶点依次计算与相机的相对坐标及阴影坐标以获取对应gl_FragColor，阴影区域保留模型原纹理，实现虚实结合，使用户可在虚拟场景中观看到真实的监控画面；

(2-4)为避免投影造成的视频变形影响视觉体验，额外创建一组video组件同步显示正常状态的播放画面，通过Cesium提供的回调函数将视频播放器和孪生场景中的摄像头位置进行绑定，用户对虚拟场景进行拖拽操作时，视频播放器将自动跟随场景中摄像头位置的移动而移动。

视频融合使用效果与监控摄像头的视角有关，视角与监控面角度越接近90°，画面投影变形越小，体验效果越真实。视频融合效果完成监控画面从平面到立体的升级，实现虚实结合，同时场景支持监控视频轮巡功能，管理人员无需操作即可实现对港区监控的全面巡检，有效提高管理和监管效率。

所述的步骤(3)具体为：

(3-1)对港内泊位进行智慧化孪生管理，提供泊位预约功能，渔民可以通过具有预约功能的微信小程序上实时查看泊位基于地图的区域划分及使用状态，并选择空余的泊位进行在线预约和智能路径规划，实现泊位管理的可视化和泊位的使用效率；

打开微信小程序，登录后进入泊位预约界面，通过在微信小程序中的二维地图和矢量要素确定当前港内泊位的使用状态，选择合适的空闲泊位进行预约。

(3-2)以二维地图结合矢量要素的形式展示当前港内泊位的使用状态；选择空闲泊位进行预约，后台接收预约命令后，通过websocket将预约信息推送至孪生场景，孪生场景利用不同颜色的渐变色墙展示该泊位的实时状态；点击泊位展示该泊位的近日使用统计信息；后台通过渔船安装的定位设备，配合近港雷达或监控画面实时获取渔船坐标和方位信息，孪生场景根据传输信息对渔船靠泊进行路线规划；

(3-3)利用A*算法为渔船提供必要的泊位路线规划，首先进行数据预处理，通过港区范围的遥感卫图对泊位进行矢量化，将矢量要素转换为TIFF，利用栅格计算器对tiff进行二值化处理，根据港区泊位复杂度对tiff进行重采样，利用GDAL读取后处理结果并导出一个x*y的二维数组，将数组、范围坐标和像素参数保存至数据库，路线规划时，传入船位的经纬度坐标，根据数组对应的坐标范围和像素参数将经纬度坐标转换为直角坐标系坐标，代码读取数组后进行广度优先搜索后获取路线节点集合，将节点集合从直角坐标系转为地理坐标系，创建GeoJson对象作为结果返回系统，孪生场景加载GeoJson即可渲染规划路线。

所述的步骤(4)具体为：

孪生场景与雷达数据服务端建立双向通信协议，雷达数据服务端通过分析当前雷达追踪的海上兴趣船只目标，实时向孪生场景推送当前目标的基础信息和地理空间参数；孪生场景接收数据后，判断场景中目标船只的渲染情况，若系统是首次跟踪到目标船只，则渲染船只模型并为其添加响应事件以展示船舶的基础信息，若目标处于系统持续跟踪中，则动态调整船只的地理空间参数，实时展示船只的位置、姿态情况；通过浏览器窗口坐标计算，即直接将当前雷达模型的屏幕坐标作为视频控件的屏幕坐标，并通过CSS动态调整至合适位置，以不遮挡其他模型为标准，将视频控件动态绑定到孪生场景中雷达模型的所在位置并自动播放实时监控画面；通过海上地理坐标与孪生场景空间坐标转化，即利用Cesium空间坐标转换函数工具包，将地理坐标系转换为笛卡尔坐标系，计算被锁定船只和雷达在孪生场景中的空间坐标，绘制一个棱锥作为追踪光锥，该棱锥底面面向被锁定船只，顶角位于雷达位置，利用关键帧动画函数实时调整光锥方位角参数，使光锥持续锁定被追踪船只，即使目标区域船位分布密集，管理者也能清楚的了解当前雷达锁定船只。

考虑到开发成本和硬件性能限制，数据传输不会是连续的，会间隔几秒推送一次。对前后两次的点位进行插值处理，使场景中的船只运动路线连续、均匀，避免出现船位跳跃现象。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法，其特征在于，包括：

(1)数字孪生场景搭建；(2)渔港视频融合；

(3)渔港孪生泊位管理；4)港区目标雷达跟踪。

2.根据权利要求1所述的基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体包括：

(1-1)无人机航拍：对渔港区域进行倾斜摄影飞行情况调研后，通过标记语言绘制覆盖渔港的航拍区域；为保证倾斜摄影测量成果的精度，像控点的选取应均匀分布于港区；通过地面喷涂或选取标志性地物进行像控点标记后，使用RTK设备进行像控点测量；

即：飞行前对渔港环境进行检查，判断当前环境条件是否满足飞行，条件满足即装配无人机，无人机自检无误且正常使用RTK模块时，即可开始航拍工作；

(1-2)渔港建模：将拍摄的原始数据从无人机中导出，使用ContextCapture软件依次进行原始数据读取、第一次空中三角测量、刺点、第二次空中三角测量和建模，并生成OSGB和OBJ两种格式的原始三维实景模型数据，其中，所述第一次空中三角测量用于计算每张照片的外方位元素；第二次空中三角测量用于提高照片外方位角元素的计算精度，纠正模型；

(1-3)渔港模型修复：使用ModelFun软件对原始三维实景模型进行优化处理，导入OSGB和OBJ格式数据集模型，修模完成后重新生成OSGB数据；

(1-4)渔港精细化建模：根据原始三维实景模型的建模情况，确定港区中需要精细化建模的区域，采用建模软件进行精细化建模，建模结束后生成OBJ模型；

(1-5)渔港模型渲染：将修复后的成果转为3D Tiles格式；浏览器端使用Cesium或MapTalks开源GIS框架加载3D Tiles数据，结合项目需求进行调参，实现前端渲染三维实景场景。

3.根据权利要求1或2所述的基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法，其特征在于，所述的步骤(2)具体为：

(2-1)对孪生场景中的摄像头进行精细化建模后加载至场景对应位置，同时为其添加响应事件用以控制摄像头的开启或关闭；开启事件响应时，利用Cesium相机创建视锥以模拟监控摄像机的可视范围，根据后端接口提供的摄像头位置、方位角和焦距参数，自动将孪生场景的视角切换至监控画面对应位置；

(2-2)调整相机视锥，使视锥正确反映真实的摄像头焦距、角度和位置情况；使用Cesium的ShadowMap函数对相机视锥范围进行可视域分析处理；

(2-3)创建video标签，通过播放监控视频流画面生成视频纹理；利用GLSL语言编写纹理处理逻辑，视锥范围内的可视区域通过视频纹理和对应顶点依次计算与相机的相对坐标及阴影坐标以获取对应gl_FragColor，阴影区域保留模型原纹理；

(2-4)为避免投影造成的视频变形影响视觉体验，额外创建一组video组件同步显示正常状态的播放画面，通过Cesium提供的回调函数将视频播放器和孪生场景中的摄像头位置进行绑定。

4.根据权利要求1或2所述的基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法，其特征在于，所述的步骤(3)具体为：

(3-1)对港内泊位进行智慧化孪生管理，提供泊位预约功能，渔民实时查看泊位基于地图的区域划分及使用状态，并选择空余的泊位进行在线预约和智能路径规划；

(3-2)在微信小程序中以二维地图结合矢量要素的形式展示当前港内泊位的使用状态；选择空闲泊位进行预约，后台接收预约命令后，通过websocket将预约信息推送至孪生场景，孪生场景利用不同颜色的渐变色墙展示该泊位的实时状态；点击泊位展示该泊位的近日使用统计信息；后台通过渔船安装的定位设备，配合近港雷达或监控画面实时获取渔船坐标和方位信息，孪生场景根据传输信息对渔船靠泊进行路线规划；

(3-3)利用A*算法为渔船提供必要的泊位路线规划，首先进行数据预处理，通过港区范围的遥感卫图对泊位进行矢量化，将矢量要素转换为TIFF，利用栅格计算器对tiff进行二值化处理，根据港区泊位复杂度对tiff进行重采样，利用GDAL读取后处理结果并导出一个x*y的二维数组，将数组、范围坐标和像素参数保存至数据库，路线规划时，传入船位的经纬度坐标，代码读取数组后，根据数组对应的坐标范围和像素参数将经纬度坐标转为直角坐标系坐标，在数组中进行广度优先搜索后获取路线节点集合，将节点集合从直角坐标系转为地理坐标系，创建GeoJson对象作为结果返回系统，孪生场景加载GeoJson即可渲染规划路线。

5.根据权利要求1或2所述的基于倾斜摄影的数字孪生智慧渔港的搭建使用方法，其特征在于，所述的步骤(4)具体为：

孪生场景与雷达数据服务端建立双向通信协议，雷达数据服务端通过分析当前雷达追踪的海上兴趣船只目标，实时向孪生场景推送当前目标的基础信息和地理空间参数；孪生场景接收数据后，判断场景中目标船只的渲染情况，若系统是首次跟踪到目标船只，则渲染船只模型并为其添加响应事件以展示船舶的基础信息，若目标处于系统持续跟踪中，则动态调整船只的地理空间参数，实时展示船只的位置、姿态情况；通过浏览器窗口坐标计算，即直接将当前雷达模型的屏幕坐标作为视频控件的屏幕坐标，并通过CSS动态调整至合适位置，以不遮挡其他模型为标准，将视频控件动态绑定到孪生场景中雷达模型的所在位置并自动播放实时监控画面；通过海上地理坐标与孪生场景空间坐标转化，即利用Cesium空间坐标转换函数工具包，将地理坐标系转换为笛卡尔坐标系，计算被锁定船只和雷达在孪生场景中的空间坐标，绘制一个棱锥作为追踪光锥，该棱锥底面面向被锁定船只，顶角位于雷达位置，利用关键帧动画函数实时调整光锥方位角参数，使光锥持续锁定被追踪船只。