[發明專利]一種智能高效的時空大數據分析方法

在審

• 申請號: 202110408511.7
• 申請日: 2021-04-16
• 公開（公告）號: CN113190634A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 吳獻文;孫照輝;胡海寬
• 申請（專利權）人: 廣州全成多維信息技術有限公司;廣東工貿職業技術學院
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06F16/245
• 代理公司: 深圳至誠化育知識產權代理事務所(普通合伙) 44728
• 代理人: 劉英

1.一種智能高效的時空大數據分析方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟一、獲取時空大數據集：通過傳感網采集接入時空大數據并融合數據,建成時空大數據集；

步驟二、時空大數據集的識別：針對統計分析條件，利用時空大數據識別模塊對大量的時空大數據集進行識別；

步驟三、識別數據的存儲：時空大數據識別模塊獲得傳感器信號量時，將識別的時空大數據集信息存儲在信號量數據中，并將信號量數據上傳至時空大數據庫；

步驟四、時空大數據體系分析：針對統計分析條件，利用主動采集模塊對時空大數據庫進行數據讀取并完成對應服務數據的采集；

步驟五、對應服務數據的存儲:利用數據存儲模塊對對應服務數據進行存儲；

步驟六、數據應用：將數據存儲模塊內存儲的數據，根據業務需要利用統計模塊進行統計，得出對應的業務模型數據并應用。

2.根據權利要求1所述的一種智能高效的時空大數據分析方法，其特征在于：所述步驟一中時空大數據包括時空基準數據、GNSS和位置軌跡數據、大地測量與重磁測量數據、遙感影像數據、地圖數據和空間媒體數據。

3.根據權利要求2所述的一種智能高效的時空大數據分析方法，其特征在于：所述時空基準數據包括時間基準數據和空間基準數據，所述大地測量與重磁測量數據包括大地控制數據、重力場數據和磁力數據，所述地圖數據為各類地圖和地圖集數據，所述空間媒體數據為具有空間位置特征的隨時間變化的數字化文字、圖形、圖像、聲音、視頻、影像和動畫媒體數據。

4.根據權利要求2所述的一種智能高效的時空大數據分析方法，其特征在于：所述GNSS和位置軌跡數據包括GNSS基準站數據和位置軌跡數據，所述位置軌跡數據包括個人軌跡數據、群體軌跡數據、交通軌跡數據、信息流軌跡數據、物流軌跡數據和資金軌跡數據。

5.根據權利要求2所述的一種智能高效的時空大數據分析方法，其特征在于：所述遙感影像數據包括衛星遙感影像數據、航空遙感影像數據、地面遙感影像數據和地下感知數據，所述衛星遙感影像數據包括可見光影像數據、微波遙感影像數據、紅外影像數據和激光雷達掃描影像數據。

6.根據權利要求1所述的一種智能高效的時空大數據分析方法，其特征在于：所述傳感網包括具有空間位置特征的地面傳感網和地下管線智能感知的設備。

7.根據權利要求1所述的一種智能高效的時空大數據分析方法，其特征在于：所述步驟二中時空大數據識別模塊包括信號特征庫和信號類別判定模塊，所述信號特征庫包括大量傳感器采樣信號和采樣信號對應的信號特征，且信號特征包括數字量特征和模擬量特征，所述信號類別判定模塊用于在傳感器信號量傳輸過程中，對實時取得的信號量特征數據建立傳感器模型，并從傳感器模型中提取數字量特征或模擬量特征，在信號特征庫中找到與數字量特征或模擬量特征相匹配的采樣信號。

8.根據權利要求1所述的一種智能高效的時空大數據分析方法，其特征在于：所述步驟四中主動采集模塊用于接收時空大數據庫內輸入數據或主動讀取采集時空大數據庫對應服務數據。

9.根據權利要求1所述的一種智能高效的時空大數據分析方法，其特征在于：所述步驟五中數據存儲模塊用于存儲根據統計分析條件在時空大數據庫中讀取的數據對應服務數據。

10.根據權利要求1所述的一種智能高效的時空大數據分析方法，其特征在于：所述步驟四中主動采集模塊包括交互驅動單元、模型驅動單元、數據驅動單元和條件分析單元。