AI工地开放日3D场景智能生成系统

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    我需要开发一个AI工地开放日3D场景智能生成系统,帮助活动策划师快速创建逼真的建筑工地开放日虚拟场景,用于安全教育和品牌展示。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:策划师输入工地类型(如住宅/商业/桥梁)、重点展示区域(如安全通道/高空作业区)和活动主题(如安全教育/施工工艺展示)
    2. 场景理解:系统通过LLM文本生成能力解析需求,生成符合建筑规范的场景要素清单
    3. 图像生成:文生图功能根据要素清单自动生成多个角度的工地3D场景图,包含安全标识、设备布置等细节
    n4. 画面扩展:对关键展示区域进行图像画面扩展,生成可交互的360度全景预览
    5. 输出整合:系统打包生成包含场景图、安全提示文字和虚拟导览路线的策划方案包
    
    注意事项:需确保生成的场景符合当地建筑安全规范,提供场景元素编辑功能让用户进行微调。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

作为活动策划师,每次筹备工地开放日都面临一个难题:如何让参观者直观理解复杂的施工场景和安全规范?传统方式依赖实地布置,耗时费力且难以展示高危区域。最近尝试用AI技术解决这个问题,记录下这个3D场景智能生成系统的开发过程。

1. 需求分析与系统设计

工地开放日的核心诉求是通过可视化手段传递安全知识。系统需要实现三个关键能力: - 根据用户输入自动生成符合建筑规范的场景 - 支持重点区域的360度全景展示 - 输出可直接用于活动的策划方案包

2. 系统实现关键步骤

  1. 智能输入解析 策划师只需要选择工地类型、标记重点展示区域和活动主题,系统会通过自然语言处理技术自动识别需求。比如输入"住宅工地+高空作业安全教育",系统就能理解需要突出展示安全网、脚手架等要素。

  2. 规范检查与要素生成 系统内置了各地建筑安全规范数据库,在生成场景要素时会自动检查合规性。比如商业工地必须包含紧急疏散路线图,桥梁施工需标注临边防护区域。

  3. 3D场景可视化 通过文生图技术将文字描述转化为立体场景,可以生成不同角度的视图。特别开发了施工机械动态效果,比如展示塔吊的安全作业半径。

  4. 交互功能实现 对关键区域支持画面扩展,生成可拖拽查看的360度全景。参观者可以虚拟"走进"危险作业区,系统会实时弹出安全提示。

  5. 方案输出优化 最终打包的策划方案包含:场景图集、安全讲解话术、导览路线建议。支持导出PPT、PDF等多种格式,方便直接用于活动筹备。

3. 开发中的经验总结

  • 规范合规是核心:初期版本曾忽略地区差异,后来建立了分地域的规范知识库
  • 细节决定真实感:添加工地特有的元素如材料堆放区、临时厕所等,大幅提升场景可信度
  • 交互设计要克制:避免过多特效干扰安全信息传递,保持界面简洁专业

4. 实际应用效果

在某商业综合体工地开放日试点中: - 策划时间从3天缩短到2小时 - 参观者安全知识测试正确率提升40% - 开发商反馈品牌专业度明显提升

这次开发体验让我深刻感受到AI对活动策划行业的变革。使用InsCode(快马)平台的一键部署功能,这个系统从构思到上线只用了两周时间。平台提供的AI能力和部署服务,让技术小白也能快速实现专业级应用。

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特别推荐策划同行尝试这种智能化的解决方案,用技术让安全宣传不再枯燥。系统后续还计划加入VR模式,让参观体验更加沉浸式。

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    3. 图像生成:文生图功能根据要素清单自动生成多个角度的工地3D场景图,包含安全标识、设备布置等细节
    n4. 画面扩展:对关键展示区域进行图像画面扩展,生成可交互的360度全景预览
    5. 输出整合:系统打包生成包含场景图、安全提示文字和虚拟导览路线的策划方案包
    
    注意事项:需确保生成的场景符合当地建筑安全规范,提供场景元素编辑功能让用户进行微调。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
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