An Accurate Modeling Method of Earthquake Disaster AR Scene Constrained by Structural Semantic Features

ZHU Jun; DING Yongzhe; YOU Jigang; DANG Pei; YANG Wenquan; GAO Yuhan

doi:10.13203/j.whugis20240276

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An Accurate Modeling Method of Earthquake Disaster AR Scene Constrained by Structural Semantic Features

更新时间：2026-11-05

- An Accurate Modeling Method of Earthquake Disaster AR Scene Constrained by Structural Semantic Features
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 50, Issue 6, Pages: 1126-1136(2025)
- 作者机构：
  
  1.西南交通大学地球科学与工程学院,四川成都,611756
  2.西南交通大学桥梁智能与绿色建造全国重点实验室，四川成都,611756
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20240276
  CLC： P237
- Received：05 January 2025，
  
  Published：05 June 2025
- 稿件说明：
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朱军,丁永哲,游继钢，等.结构语义特征约束的地震灾害AR场景精准建模方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(6):1126-1136.

ZHU Jun,DING Yongzhe,YOU Jigang,et al.An Accurate Modeling Method of Earthquake Disaster AR Scene Constrained by Structural Semantic Features[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(6):1126-1136.
朱军,丁永哲,游继钢，等.结构语义特征约束的地震灾害AR场景精准建模方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(6):1126-1136. DOI：10.13203/j.whugis20240276

ZHU Jun,DING Yongzhe,YOU Jigang,et al.An Accurate Modeling Method of Earthquake Disaster AR Scene Constrained by Structural Semantic Features[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(6):1126-1136. DOI：10.13203/j.whugis20240276

摘要

地震灾害具有突发性强、环境复杂等特点，增强现实(augmented reality

AR)场景建模对地震灾害应急救援具有重要意义。现有AR场景建模方法在地震灾害场景下存在特征提取不准确、虚实融合建模精度低的问题，难以实现环境复杂的地震灾害现场AR场景精准建模。因此，提出结构语义特征约束的地震灾害AR场景精准建模方法，首先，剖析地震灾害场景特征，构建地震灾害现场结构语义特征库；其次，提出结构语义约束的地震灾害虚实特征提取方法，提高虚实图像特征提取精准度；然后，基于虚实特征提取结果进行地震灾害AR场景虚实建模；最后，选择受损建筑作为实验案例进行分析。实验结果表明，结构语义约束的地震灾害虚实特征提取方法

1分数达90%，优化后的AR场

景配准误差较直接建模方法降低了80%。所提方法实现了地震灾害AR场景的精准建模，为地震灾害应急救援提供了数字化场景支撑。

Abstract

Objectives

Earthquake disaster has become one of the natural disasters that pose a great threat to human society

and it puts forward high requirements for the efficiency and accuracy of emergency rescue. Augmented reality (AR) technology can provide more intuitive decision-making support for rescue personnel by integrating virtual information into the real scene. However

the existing AR scene modeling technologies face challenges in the complex environment of earthquake disaster.

Methods

This paper proposes an accurate modelling method for earthquake disaster AR scenes with structural semantic feature constraints. First

the characteristics of earthquake disaster scenes are analyzed

and the semantic feature library of earthquake disaster scene structure is constructed. Second

the virtual-real feature extraction of earthquake disasters with structural semantic constraints is proposed to improve the accuracy of virtual-real image feature extraction. Then

the virtual-real modelling of the earthquake disaster AR scene is carried out based on the results of virtual-real feature extraction. Finally

the damaged buildings are selected as the experimental case area for experimental analysis.

Results

Experimental results indicate that the proposed method achieves an

1 score of 90% for earthquake disaster feature extraction based on structural semantic constraints. The optimized AR scene registration error has been reduced by 80% compared to the direct modeling method.

Conclusions

The findings demonstrate that the proposed method can effectively extract and match virtual-real features

leading to accurate AR scene modelling for earthquake disaster scenarios. At the same time

the proposed method has important application potential for improving the accuracy and reliability of AR applied to disaster emergency response

and can assist on-site rescue personnel to obtain more accurate disaster information.

关键词

Keywords

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