[發明專利]一種基于多層關聯網絡的時空數據沉浸式可視分析方法

有效

• 申請號: 201711298224.5
• 申請日: 2017-12-08
• 公開（公告）號: CN108052580B
• 公開（公告）日: 2020-03-31
• 發明（設計）人: 付蕭;朱慶;李赟;楊衛軍
• 申請（專利權）人: 西南交通大學;廣州市城市規劃勘測設計研究院
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06F16/904
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 陳錢

本發明涉及地理空間信息系統技術領域，公開了一種基于多層關聯網絡的時空數據沉浸式可視分析方法。本發明創造的構思是，首先從場景中抽象和提取任務相關的對象節點，然后分析計算節點間關聯關系，并對多粒度時空對象間存在的關聯關系進行層次劃分，按照空間拓撲關系層、語義關聯關系層和多模態特征關聯關系層構建生成多層關聯網絡，再然后將構建的多層關聯網絡與場景進行協同可視化處理，最后通過人機交互操作，實現結合人腦的聯想推理和發現能力，幫助發現潛在且復雜的關聯關系的最終目的，從而可大大利于人們快速發現新的知識規律，促進人類科學知識的進步和發展。

技術領域

本發明涉及地理空間信息系統技術領域，具體地，涉及一種基于多層關聯網絡的時空數據沉浸式可視分析方法。

背景技術

隨著傳感網、物聯網和互聯網等信息通信技術的飛速發展，使得描述與記錄人類社會(人)、信息空間(機)、物理世界(物)三元空間的時空數據迅猛增長，現有的可視分析方法僅針對單一空間，如針對物理世界中地理現象的空間分析方法，針對人類社會社交關系和群體行為現象等的社會計算分析方法，針對信息空間計算機網絡數據的挖掘分析方法，依賴分析模型構建，難以有效處理人機物深度融合的多模態時空數據，挖掘多粒度時空對象間隱含的、復雜的、動態關聯關系。智慧城市各種復雜問題的解決急需有機融合多層次多類型的分析模型、并充分發揮人機協同的作用，發現已有方法難以發現的新模式、新知識與新規律。

現有融合物理空間和信息空間數據的分析方法過于強調幾何表達，如時空路徑、時空可達性，盡管能對時間地理框架基本元素進行計算與分析，但對人機物三元空間融合的多模態時空大數據存在的潛在復雜關聯關系分析能力很弱。網絡是用于理解物理、信息和社會科學領域中的復雜系統的基礎工具，時空數據之間的相互聯系形成復雜的關系網絡。提出能表達對象空間拓撲關系、語義關聯關系、多模態特征關聯關系的網絡模型是目前亟待解決的問題。

另一方面，可視分析綜合了人腦更善于發現聚集異常等模式和聯想推理的優勢與計算機高效、精準計算的能力，將“信息過載”的問題變為機遇，采用可視分析方法進行數據挖掘已成為當下時空數據分析的研究熱點。目前現有的網絡可視分析方法側重于構建能夠保持高維數據拓撲結構的低維展現，以輔助用戶在可視界面中分析多維屬性間的相互關系，但對其高階關聯特性揭示不直觀、容易引起視覺交疊造成認知困難、且難以挖掘對象多維屬性間關聯關系在空間上呈現的趨勢和規律。沉浸式可視分析能更好地發揮空間思維、計算思維和數學思維的人機協同作用，以符合人類認知的自然交互方式、多用戶協同方式對數據背后的關聯關系(即知識規律)進行探索分析。因此，研究網絡與場景聯動的交互式可視分析成為有效處理人機物深度融合的多模態時空數據的可能途徑之一。

發明內容

針對前述現有技術難以有效分析人機物三元空間融合的多模態時空大數據所存在的潛在且復雜的關聯關系的問題，本發明提供了一種基于多層關聯網絡的時空數據沉浸式可視分析方法。

本發明采用的技術方案,提供了一種基于多層關聯網絡的時空數據沉浸式可視分析方法，包括如下步驟：

S101.針對待分析的多粒度時空對象，獲取相關的多粒度時空對象、多維屬性和多模態特征，并生成節點集，其中，所述待分析的多粒度時空對象為用戶在對分析任務的理解后抽象而得的產物，所述多模態特征用于描述多粒度時空對象的屬性；

S102.針對所述節點集，分析計算節點間的空間拓撲關系、語義關聯關系和多模態特征關聯關系，并按照空間拓撲關系層、語義關聯關系層和多模態特征關聯關系層，構建生成多層關聯網絡；

S103.分別構建所述多層關聯網絡和場景對象的視覺參數編碼信息表，然后利用渲染引擎解析場景視覺參數，最后依據符合沉浸式界面的特點對所述多層關聯網絡和場景對象進行繪制及顯示；

S104.導入用戶對視點、所述場景對象和/或所述多層關聯網絡進行的交互操作指令，實現所述多層關聯網絡的動態變換及演化，直到顯示出目標關聯關系。