[0001] 本发明涉及VR培训系统，具体涉及一种VR电力培训系统电力工具模型标准化设计方法。

[0002] 在VR电力培训系统设计过程中，通常根据不同的建模方式和建模风格对实体电力工具进行建模是基础设计工作之一，目前建模通常采用的方法是分别对各种电力工具单独进行实体模型的搭建。由于电力部件及工具较多，且随着实际工具的升级和用户需求的变化，很多原有工具模型都无法适应新的要求，很多新的工具模型都需要重新从零搭建，因此，目前的VR电力培训系统电力工具模型的建模设计费时费力，不利于VR电力培训系统的升级和发展。

[0006] 下面结合具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

[0007] （实施例1）本实施例的VR电力培训系统电力工具模型标准化设计方法，其主要依托以下步骤实施：
①收集电力工具结构数据并进行三维建模：依据现有电力模型的基本结构特征，对现在电力工具进行拆解和分析，得到电力工具的结构数据，并根据收集得到的电力工具结构数据进行三维建模，形成电力工具三维模型样本库。

[0008] ②电力工具三维模型第一次粗拆分：对电力工具三维模型样本库中的模型以工具结构为分割点进行第一次粗拆分得到单元结构，拆分后，将结构相似的单元结构归为一类，并记录各种单元结构在不同电力工具模型上的使用量以及空间位置等基本结构信息。

[0009] ③对得到的单元结构进行二次粗拆分：将由步骤②得到的各单元结构中重复的部分进行分解，对于规则的单元结构根据其大小拆分成多个相同尺寸的小单元结构；对于非规则的单元结构，先将其拆分成规则的单元结构，再根据单元结构的大小，将其拆分成多个尺寸相同的小单元结构。通过前述两次粗拆分，使得拆分后的单元结构在可视范围内已达到最小标准。

[0010] ④单元结构细拆分：将由步骤③得到的单元结构模型的结构数据进行向量化，具体方法是，将单元结构模型的数据放入一列按照一定意义排序的数字中，数字序列长度由搭建模型所使用的引擎决定，即根据向量中含有的数据即可搭建出基本单元模型，并且在向量化的过程中将粗拆分得到的结构数据存入对应的向量中。

[0011] ⑤构建三维模型样本库：将每一个电力工具的模型数据存入一个由多个向量组成的矩阵中，该矩阵即构成三维模型的数据样本库，完成电力工具三维模型到数字模型的转换。

[0012] ⑥对数据样本库进行训练：采用线性拟合方法（也称线性回归方法，此为现有技术）对数据样本库进行训练，具体是，将现有数据样本的特征作为预测新模型特征的基础，根据现有的多维数据样本，针对模型搭建所需要的配置数据（数量记为N），拟合出N条多维直线，当输入新的模型数据时，将该数据作为这N条拟合直线的输入，并在直线上找到唯一的对应值，这些对应值就是搭建模型所需要的配置数据，根据这些配置数据和样本数据即可搭建出所需要的模型。

[0013] ⑦搭建电力工具模型：针对某一新的需要建模的电力工具，在搭建模型前，先对该电力工具进行全方位扫描搭建出其静态三维模型，之后，利用计算机利用数据样本库将其三维静态模型的结构数据作为神经网络的输入，从网络的输出中即可得到搭建动态模型的结构数据，例如搭建动态模型所需要的单元模型种类及其数量和相对位置等。至此，针对某种电力工具三维模型的搭建即可完成。

[0014] 以上实施例是对本发明的具体实施方式的说明，而非对本发明的限制，有关技术领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变换和变化而得到相对应的等同的技术方案，因此所有等同的技术方案均应该归入本发明的专利保护范围。