建筑物信息实时云协同调查系统设计与应用

作者:检测狗     发表时间:2020-05-19 17:18:46   浏览次数:315



摘要:城市建筑物信息调查涉及面广、现场实际情况复杂,面对精准、快速、高效、全面完成城市建筑物信息调查的工作要求,开展了建筑物信息实时云协同调查系统设计与研发,攻克了实时在线协同地理信息数据编辑操作关键技术,实现了多用户、跨平台在线实时协同

  摘 要:城市建筑物信息调查涉及面广、现场实际情况复杂,面对精准、快速、高效、全面完成城市建筑物信息调查的工作要求,开展了建筑物信息实时云协同调查系统设计与研发,攻克了实时在线协同地理信息数据编辑操作关键技术,实现了多用户、跨平台在线实时协同调查。系统部署在用户自用终端,不需要单独购买设备终端,节省了购买采集设备的经费,较以往的传统方式,大大提高了信息的获取效率。系统在重庆市主城区建筑物实体信息调查与数据建设项目中得到了应用与实践,在各项同类数据调查、规划调查、数据采集与处理中均有较好的应用前景。

  关键词:建筑物信息;云协同调查;系统设计

  城市建筑物信息涉及面较广、现场实际情况复杂,面对精准、快速、高效、全面完成城市建筑物信息调查的工作要求,依靠以往的纸制方式或智能移动终端调绘,成本高且无法实现协同。基于此,开展建筑物信息实时云协同调查关键技术探索与应用,为快速、精准、高效、全面完成城市建筑物信息调查提供技术支撑,为同类数据调查、规划调查、数据采集与处理提供经验。

  1 国内外研究现状

  当前,云计算、物联网、大数据等新兴技术的发展,国内外许多学者开展了信息调查相关的研究。董群(2016)开展了基于移动终端的草地信息协同采集系统设计与实现,实现了移动端的信息采集;傅婧开展了基于云计算的企业协同创新影响因素研究,通过运用规范分析、定性与定量的方法,为企业协同创新的更好发展提供理论借鉴;魏建波等(2015)基于动态网页技术(ASP)和ArcGIS平台,结合构建的多维度、多尺度指标体系,实现了贫困地区多维信息获取及贫困程度测算;刘新等(2009)开发的面向森林资源调查的采集软件较高效率地完成样地数据采集任务;Greitans等(2013)设计了一套基于Web的实时数据采集系统,用于监测站能效状态监测,它允许高频度从单一总线有线传感器和系统集成的无线传感器获取监测数据,并通过互联网发送数据;Diego等人(2015)提出利用有线/无线混合方式获取智慧城市文化遗产监测数据的方法[1-5]。信息采集技术经过多年的研究发展,取得了诸多成果,但均没有应用于微观层面的城市建筑物信息调查,并且在云架构、实时信息采集、人员协同工作、在线信息反馈、实时数据入库等方面还未一体化集成[1-5]。

  2系统总体设计

  2.1需求分析

  城市建筑物信息调查涉及点多、面广、现场实际情况复杂,且外业调查投入人员较多,需同时协同开展信息调查工作。因此,在系统设计方面,应满足3方面的需求:第一,现场实时定位、现场实时照片、视频和录音信息采集与同步上传,支持多人同时协同开展信息采集与信息录入。为减少成本,还应实现一个系统多平台使用。第二,支持多层级权限分配,采集数据内容的实时后台审核、质检,外调用户位置追踪。考虑到重庆市是典型的山城城市,还应实现任务的智能调配。第三,为保证数据安全,后台系统应支持私有云上传和下载,支持用户的管理、数据处理等功能。

  2.2系统架构设计

  根据外业调查的特点与需求,建筑物信息实时云协同调查系统架构在云环境的支撑下,包括数据层、系统层、应用层,其中系统层由网络众包采集子系统、云计算智能分配子系统、云计算后台管理子系统3个子系统组成,系统建设框架如图1所示。

  数据层是系统建设的基础部分,包括基础地理信息数据、高分辨率遥感影像、建筑物基底面,为系统提供底图及基础数据支撑,为外业调查提供目标源数据。

  系统层是建设的核心部分,包括网络众包采集子系统、云计算智能分配子系统、云计算后台管理子系统三大子系统,为外业调查提供基础工作。

  应用层是业务使用部分,基于HTML5技术,实现PC端、移动端(苹果、安卓)等跨平台的同步数据采集与质检。

  2.3系统功能模块设计

  1)网络众包采集子系统。网络众包采集子系统主要用于外业调查用户,包括任务更新、任务接受模块以及完整的数据采集流程,以保证调查数据采集的准确性和高效性。子系统采用基于ASP.NET架构的B/S模式,基于Ajax、HTML5技术实现数据的异步交互。

  系统主要功能模块涉及用户注册与登录、任务区选择、信息调查与录入、拍照、录音、提交审核、添加新要素、切换任务区、卫星定位、其他辅助等功能,如图2所示。

  2)云计算智能分配子系统。云计算智能分配子系统主要用于普通管理员用户,包括对所辖外调用户任务、权限分配,采集数据内容的审核、质检以及所辖外调用户位置追踪等功能模块,以保证任务安排的合理性和监管整个数据采集流程。子系统同样采用基于ASP.NET架构的B/S模式,基于Ajax技术实现用户终端与服务器端的异步交互,其系统架构如图3所示。

  3)云计算后台管理子系统。云计算后台管理子系统主要用于最高管理员用户,包括对普通管理员和所有外调用户的管理、数据处理、数据成果私有云上传和下载以及安全控制模块,是整个建筑物实体调查系统的基础支撑模块。子系统并不是一个单一的管理系统,而是以阿里私有云管理平台为依托,组合使用了多种管理工具,包括数据库管理工具、Web服务管理工具、数据处理插件工具、安全辅助工具等共同搭建的完整后台服务系统。子系统安全管理涉及外调采集过程中数据上传下载安全控制和私有云安全控制2个部分,外调采集部分安全控制通过HTTPS安全通道来实现,私有云部分安全控制结合阿里云安全管理机制和数据加密来实现,如图4所示。

  3应用实践

  利用实时云协同调查系统在重庆市主城区建筑物实体信息调查与数据建设项目中开展了应用工作。

  3.1确定调查内容

  重庆市主城区建筑物实体信息调查开展之前,结合支撑规划研究、规划编制、实施评估和城市规划管理工作的需求,经过充分调研和论证,并结合重庆的实际,按照《城镇建筑物信息调查技术规程》(DB50/T769-2017)、《地理信息地址分类与编码规范》等相关标准,制定了调查内容,包括楼栋实体、楼层实体2个层级。其中楼栋实体主要调查每一栋建筑物楼栋附属信息,涉及每一栋建筑物的建筑物名称、建筑物别称、地址、建筑地上层数、建筑地下层数、建筑年代、楼栋号、建筑状态等信息;楼层实体主要调查每一栋建筑物信息楼层附属信息,包括每一层的楼层标识(指楼层层号)和每一层楼层使用用途。

  3.2外调前内业处理

  通过收集总平图、竣工图、1∶500地形图、高分辨率遥感影像数据,提取建筑物信息轮廓线。其中,总平图、竣工图、1∶500地形图中涉及到楼层信息、建筑物结构信息也一并提取,经过数据预处理、数据转换、数据清洗、属性赋值、外调前成果检查等技术流程,并与建筑物信息进行数据融合,形成外业调查基础数据。

  3.3研发调查系统

  基于建筑物信息外业调查范围广、数据量大、涉及大量外业调查人员协同调查的应用需求,研发一套建筑物信息实时云协同调查系统,实现外业拍照、视频、录音等方式记录所需采集信息的功能,以及根据外业调查情况进行属性数据整理录入功能。同时考虑到大量人员开展外业调查,系统研发多任务分发与多用户并发协同工作模式,后台基于阿里私有云服务平台,避免数据暴露外泄,保障了数据的安全性。

  3.4外业调查

  1)此次调查主要采用的工具是手机,利用手机进入采集系统,进行外业调查工作,流程如图1所示。

  2)外业调查建筑物信息实时云协同调查系统支持多用户数据实时在线上传,确保管理员协同登录查看。其操作流程如下:①抵达外调场地,选择需要调查内容对应的图层;②加载图层数据,点击调查对象(点、面),查看原有数据属性,并对数据进行现场拍照;③若拍照不能达到采集要求,通过采集系统的录音功能实地录音,也可以通过备注说明;④无法采集到的信息应在备注中进行说明;⑤若面、点需要修改,点击新建(点、面),在图中画出,然后拍照或录音,同时填写相关采集内容;⑥照片和录音完成后,提交保存,进行下一个内容采集。

  3.5外业调查数据录入

  建筑物信息实时云协同调查系统拥有强大的后台管理云作为支撑,上传的照片、录音等信息可实时在线查看,并支持数据的填写、修改等功能。用户根据云系统平台上的照片、录音等记录的信息,完成数据录入工作。

  3.6实时协同的数据质检

  外业调查人员实地调查的图片、录音、文字等信息,由管理员对内容进行审核,及时反馈错误信息。同时,建立多用户、多层级之间的沟通渠道,避免质检时多次重复核查和同一地点的重复外业调查,保证数据质量。

  3.7数据入库

  在外业调查数据完成录入及审核后,首先编制建筑物信息入库标准,制定数据模版,再将建筑物信息实时云协同调查系统中分散的数据分别导入模板中。基于ArcGIS平台,通过数据处理、补调、逻辑矛盾检查等,建成涵盖城区建筑物信息数据库,包括建筑用途、建筑结构、建筑年代、建筑层数、地址等指标,实现建筑物信息的信息化管理,作为城市精细化管理的重要基础。

  4结 语

  通过建筑物信息实时云协同调查系统设计,研发了外业调查系统,并应用于重庆市主城区建筑物信息数据库建设工作,丰富了地理调查手段。该系统设计实现了多用户、跨平台在线实时协同调查,攻克了实时在线协同地理信息数据编辑操作关键技术,从而实现了大范围海量建筑物实体信息实时在线调查。系统部署在用户自用终端,外业调查人员不需要单独购买设备终端,较以往的传统方式,大大提高了信息的获取效率,节省了购买采集设备的经费,在各项同类数据调查、规划调查、数据采集与处理中均有较好的应用前景,同时也可以为其他同行业信息普查提供可借鉴的案例。

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