[發(fā)明專利]一種基于CIM模型的城市信息多源數(shù)據(jù)融合方法

有效

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• 申請日: 2022-02-17
• 公開（公告）號: CN114202039B
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 霍春望
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳消安科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京翔石知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11816
• 代理人: 劉翔

本發(fā)明涉及一種基于CIM模型的城市信息多源數(shù)據(jù)融合方法，包括，步驟S1，標(biāo)準(zhǔn)模型構(gòu)建模塊根據(jù)建筑信息模型、地理信息系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)信息構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)模型；步驟S2，當(dāng)前傳感器將獲取的實時數(shù)據(jù)保存至當(dāng)前區(qū)域存儲單元，中控模塊根據(jù)當(dāng)前區(qū)域存儲單元保存的數(shù)據(jù)獲取當(dāng)前區(qū)域變化度；步驟S3，若當(dāng)前區(qū)域變化度大于預(yù)設(shè)值，中控模塊將當(dāng)前區(qū)域存儲單元預(yù)設(shè)時間內(nèi)保存的數(shù)據(jù)傳輸至標(biāo)準(zhǔn)模型構(gòu)建模塊，對標(biāo)準(zhǔn)模型構(gòu)建模塊的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行調(diào)整。本發(fā)明設(shè)置中控模塊，通過各傳感器獲取的實時數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)值相比較，對標(biāo)準(zhǔn)模型構(gòu)建模塊的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行調(diào)節(jié)，以使標(biāo)準(zhǔn)模型構(gòu)建模塊存儲的各數(shù)據(jù)類型標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)與實時數(shù)據(jù)相融合。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及CIM模型領(lǐng)域，尤其涉及一種基于CIM模型的城市信息多源數(shù)據(jù)融合方法。

背景技術(shù)

智慧城市已經(jīng)成為推進(jìn)全球城鎮(zhèn)化、提升城市治理水平、 破解大城市病、提高公共服務(wù)質(zhì)量、發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略選擇。在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算等新型技術(shù)以及各種新興社會媒體和自媒體的推動下，人類已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，可借助各種新型信息技術(shù)手段創(chuàng)新城市公共管理和服務(wù)。城市信息模型（City Information Modeling）在城市空間尺度內(nèi)建立包含城市的各種實體及其關(guān)系的動靜態(tài)信息的數(shù)字模型，基于多維數(shù)字模型解決城市建設(shè)與發(fā)展過程中的問題。智慧城市是一個要素復(fù)雜、應(yīng)用多樣、相互作用、不斷演化的綜合性復(fù)雜巨系統(tǒng)，要進(jìn)行整體規(guī)劃設(shè)計，CIM將各種城市信息組織成一個系統(tǒng)化的整體系統(tǒng)，貫穿于城市建設(shè)管理的全生命周期過程。

CIM城市信息數(shù)據(jù)融合技術(shù)不僅包含對城市全要素的定義，更重要的是對城 市要素關(guān)系的梳理和建模，通過互聯(lián)互通、縱橫聯(lián)動，特別是城市層面的橫向融通，協(xié)調(diào)城市治理的“五臟六腑”，促進(jìn)實現(xiàn)跨層級、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務(wù)的協(xié)同管理和服務(wù)，將過去各自為政、各行其是的 “穩(wěn)態(tài)”信息系統(tǒng)，打造成全程全時、全模式全響應(yīng)、“牽一發(fā)而動全身”的“敏態(tài)”智慧系統(tǒng)，實現(xiàn)城市治理方式的智慧化。

發(fā)明內(nèi)容

為此，本發(fā)明提供一種基于CIM模型的城市信息多源數(shù)據(jù)融合方法，可以解決無法根據(jù)數(shù)據(jù)實時變化對CIM模型各標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合的技術(shù)問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于CIM模型的城市信息多源數(shù)據(jù)融合方法，包括：

步驟S1，標(biāo)準(zhǔn)模型構(gòu)建模塊根據(jù)建筑信息模型、地理信息系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)信息構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)模型；

步驟S2，當(dāng)前傳感器將獲取的實時數(shù)據(jù)保存至當(dāng)前區(qū)域存儲單元，中控模塊根據(jù)當(dāng)前區(qū)域存儲單元保存的數(shù)據(jù)獲取當(dāng)前區(qū)域變化度，其中，所述中控模塊根據(jù)當(dāng)前區(qū)域數(shù)據(jù)類型獲取當(dāng)前區(qū)域該數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)值，中控模塊根據(jù)實時數(shù)據(jù)與各數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)值獲取當(dāng)前區(qū)域變化度；

步驟S3，若當(dāng)前區(qū)域變化度大于預(yù)設(shè)值，中控模塊將當(dāng)前區(qū)域存儲單元預(yù)設(shè)時間內(nèi)保存的數(shù)據(jù)傳輸至標(biāo)準(zhǔn)模型構(gòu)建模塊，對標(biāo)準(zhǔn)模型構(gòu)建模塊的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行調(diào)整；

在所述步驟S2-S3中，所述中控模塊根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)類型與各數(shù)據(jù)類型的關(guān)聯(lián)度，獲取各數(shù)據(jù)類型補償參數(shù)，其中，若當(dāng)前數(shù)據(jù)類型與各數(shù)據(jù)類型的關(guān)聯(lián)度大于預(yù)設(shè)值，中控模塊提高當(dāng)前數(shù)據(jù)類型補償參數(shù)，若當(dāng)前數(shù)據(jù)類型與各數(shù)據(jù)類型的關(guān)聯(lián)度小于預(yù)設(shè)值，中控模塊降低當(dāng)前數(shù)據(jù)類型補償參數(shù)，以使中控模塊獲取當(dāng)前區(qū)域變化度，中控模塊根據(jù)獲取當(dāng)前區(qū)域變化度與預(yù)設(shè)變化度相比較，判定當(dāng)前區(qū)域各數(shù)據(jù)類型實時數(shù)據(jù)保存位置，其中，中控模塊獲取當(dāng)前區(qū)域變化度，小于預(yù)設(shè)變化度，中控模塊判定將當(dāng)前區(qū)域各數(shù)據(jù)類型的實時數(shù)據(jù)保存至當(dāng)前區(qū)域存儲單元，若中控模塊獲取當(dāng)前區(qū)域變化度大于預(yù)設(shè)變化度，中控模塊判定將當(dāng)前區(qū)域各數(shù)據(jù)類型的實時數(shù)據(jù)傳輸至所述標(biāo)準(zhǔn)模型構(gòu)建模塊，標(biāo)準(zhǔn)模型構(gòu)建模塊根據(jù)當(dāng)前區(qū)域各數(shù)據(jù)類型實時數(shù)據(jù)與所述當(dāng)前區(qū)域存儲單元預(yù)設(shè)時間內(nèi)存儲的當(dāng)前數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)平均值相比較，對當(dāng)前區(qū)域各數(shù)據(jù)類型標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，以使標(biāo)準(zhǔn)模型構(gòu)建模塊存儲的各數(shù)據(jù)類型標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)與實時數(shù)據(jù)相融合。