1 全息投影技术

随着信息技术和社会经济的飞速发展，5G、WEB 2.0、移动互联网等技术逐渐改变着人们工作、学习、娱乐的方式。因此，人们对于多媒体技术的需求也越来越多样，全息投影技术以其便捷性、真实性、感受性等优势得到了人们的广泛关注[1]。传统的二维图像是通过摄影技术记录目标物体的颜色、轮廓等，只能显示出平面信息。全息投影技术是利用光的干涉和衍射原理，通过记录目标物体的相位信息、运动距离、运动轨迹、空间关系等全息信息，对目标物体进行动态或者静态的呈现，用户从视觉上看是三维的感受，因此，有种身临其境的感觉[2]。如今，市面上已经有了很多成熟的全息投影技术，并且该技术已经得到了成功应用，例如，大型舞台中表演者与 3D图像的隔空互动、利用全息投影技术的展厅和陈列馆、全息投影技术的电影院等。目前，全息投影技术大多数用于个人娱乐项目、产品显示、功能呈现等，且价格昂贵。因此，将全息投影技术运用于通信保障系统中主要面临两个问题：一是如何在现有技术的基础上，保证开销，降低成本[3]；二是如何将全息投影技术与通信保障系统相结合[4]，准确且高效的呈现数据，提高工作效率。

为了搭建基于全息投影技术的通信保障平台，运营商必须做好全息投影模块、通信保障模块、用户互动模块三个模块的工作：全息投影模块中要保证技术和价格的可行性，具有便捷性和高效性，能够适应于当前环境的快速变化[5-6]；通信保障模块能够对于海量电信数据进行存储、处理、分析以及呈现等，能够具有报警、分析、统计、跟踪等功能；用户互动模块需要保证用户可以在投影的屏幕上做简单的操作，例如放大、缩小、拖拽、翻页等，尽量避免用户再次使用电脑和鼠标等硬件设备控 制屏幕，提高员工的工作效率。

基于此，本文主要着手研究全息投影技术与通信保障方案的深度融合，利用一块玻璃（贴膜）、一个回波仪、一台投影机和一部电脑构成智能触控平台，实现全息化投影；利用数据处理、数据分析、数据挖掘等技术实现电信数据的总结和分析，发现异常数据，从而保障通信系统的正常运行；利用多点触控、深度卷积神经网络、测距定位等技术实现用户与屏幕的互动。

本文的结构如下：第 2节，描述基于全息投影技术的通信保障方案；第 3节，描述该基于该方案的平台搭建情况和应用效果；最后，总结全文。

2 全息化投影技术的通信保障方案

本文以中国移动海南公司搭建的基于全息投影技术的通信保障系统平台为基础，以子功能模块的形式来逐步分析该平台的主要架构。该系统主要可以分为 3个主要模块：全息投影模块、通信保障模块以及用户互动模块。

2.1 通信保障模块

通信保障模块主要包括日常保障模块和重大场景保障模块。日常保障模块主要是针对常规的节假日、重点场景、重点区域等环境下的电信核心数据进行实时监控，通过数据分析来发现问题，并对问题进行及时处理；当本地区发生重大事件并达到相应的保障级别时，需要启用重大场景保障模块，例如重大自然灾害、社会事件等。重大场景保障模块需要根据事件发生的场景、特点、需求等，调动相应的资源，调整相应的关注数据，更新频率等，以最快地速度响应用户通信需求，从而保障通信的正常服务。该模块的方案流程图如图 1所示。

图1 通信保障模块实施方案

2.1.1 日常保障模块

日常保障模块主要是对于常规电信数据的处理、分析、呈现等操作，网管人员根据这些数据对网络运行情况进行分析，并进行故障的定位和维修，从而保证为用户提供正常的通信服务。在这个模块中，原始数据主要来自于大数据平台，通过对信令数据、MRO数据、网管数据等存储和处理，利用大数据技术[7]，挖掘数据背后的规律和异常，从而调整运营商的运营方案。例如，可以根据用户的位置、基站状态、小区情况等，判断当前场景下的通信需求，对未来趋势进行预判，提前做好资源和人力的储备。由于该平台获取的原始数据具有不同的粒度、维度、可靠性、准确度等，因此在本文中需要使用不同类型的数据库对数据进行处理和存储，该模块中涉及的数据库技术主要有 HDFS、Hive、Zookeeper、HBase、Sqoop、Spark等。

2.1.2 重大场景保障模块

当发生自然灾害、重大社会事件、政治事件等，该平台需要根据当前场景的特点判断其保障级别，并根据相应的级别，确定保障人员、资源等，从而确定保障方案和技术方案。在保障需求确认后，则需要对保障的区域进行三维场景建模[9]，为后续的全息投影技术做准备。三维场景建模工作主要分为八个步骤：①利用无人机进行目标区域的图像采集，获取场地信息。②对无人机采集的视频进行分析，收集目标区域各个维度的图片。③对各个维度的图片进行全息照片处理，包括材质、光影的处理。④利用相关的图片特征提取算法，找到各个图片中的特征点，在本文中，使用了经典的 SIFT算法 对图片进行尺度空间进行特征检测，并确定关键点位置和关键点所在的尺度，然后使用关键点领域梯度的正方向作为改点的方形特征，以实现算法对尺度和方向的无关性，从而得到每幅图像 SIFT特征向量。⑤由于各维度的图片过多，根据各维度图片的特征向量信息进行了聚类分析，剔除相似度高的图片，筛选出差异较大的图片，从而减少了工作量。⑥利用大数据平台，采集和分析各业务数据。⑦利用三维建模工具对各维度图片进行三维仿真建模，得到三维地图。在此三维地图的基础上，对基站、栅格在此三维地图上进行建模，得到基站，小区等位置。其次，在已得到的三维地图的情况下，将重要业务指标对其进行渲染。最后，利用绘图工具制作模型的贴图，再将合成好的模型素材导出为标准的模型数据格式，导入到 3D引擎中进行场景搭建、材质、光影、逻辑代码等后期处理。本文中涉及的三维建模工具是3dsMax，使用的绘图工具是PhotoShop，使用的 3D引擎是 Unity3D。⑧将该3D场景导入该平台中，为后续全息投影的指挥沙盘做准备。

文章来源：《电脑与电信》 网址: http://www.dnydxzz.cn/qikandaodu/2021/0212/585.html