三维室内地图表达方法研究与应用

室内地图是室内空间信息的载体,是实现室内位置服务的基础。本文在当前研究和应用的基础上,从室内空间整体轮廓、单楼层和多楼层叠加3个层次对室内空间轮廓、室内通道要素、室内空间单元的表达方法进行了研究与实践,并以广州白云万达广场为例,基于Web前端3D引擎threejs实现了三维室内地图的表达和应用。通过该方法,用户可以对室内空间从整体到局部进行全面了解,满足室内地图应用和导航的需求,从而提高人们对室内空间的认知效果。     

基于室内路网的跨楼层路径规划技术的设计与实现

随着室内定位技术、BIM-GIS技术和室内地图研究的发展,室内位置服务需求日益旺盛。作为室内位置服务的关键技术之一,室内路径规划成为研究与应用热点。但是早先的路径规划技术往往基于单层网络拓扑模型而设计,由于模型缺少楼层之间的连通信息,而不能实现跨楼层导航算法分析;而后随着跨楼层导航算法的出现,跨楼层的路径规划、导航及定位得以实现,但这些跨楼层导航算法基于楼层连接通达规则,往往需要多次遍历楼层信息,运算效率低下。针对这一问题,本文利用电梯、扶梯、楼梯等楼层间连接信息,设计、实现了基于楼层连接表的室内多层路网分析模型,并采用逐层分析的方法和多次网络分析,实现室内跨楼层的带有多个途经点路径分析。整个技术框架包括跨楼层路网生成模块、位置点接收模块、网络分析模块、循环控制模块。算法方面,本研究采用双向遍历的A*最短路径分析算法,通过网络路径分析,最终将满足约束条件的规划路径显示在移动设备上,帮助用户实现跨楼层、多途经点的定位与路径导航。     

面向GTP的三维地质模型空间剖切方法与应用

广义三棱柱（GTP）是近年来提出并被广泛应用于三维地质建模领域的一种较为成熟的空间数据模型,可满足大多数地质钻孔数据的三维地质建模的要求。然而,现有针对GTP模型的三维空间剖切分析方法,仍无法适用于偏斜钻孔数据所建三维地质模型高效多次任意剖切、不能支持较为复杂的地质模型空间分析的问题。本文通过对GTP剖切算法改进研究,提出了采用动态四面体剖分法减小数据冗余;鉴于GTP形态较为复杂,可对剖切后保留多面体进行拓扑关系的重组,解决任意多次剖切问题;将多次“面-体”形式的单剖切运算组合为一次“体-体”形式的复合剖切运算的方法,可高效实现对三维地质模型空间分析。本文着重面向GTP体元的多重任意切剖平面的剖切问题,在分析了GTP体元特征的基础上,弥补了三维地质建模领域中对GTP体元任意、多重剖切方法研究的不足。应用实例表明,上述改进算法可以提高GTP剖切计算速度,并能够快速实现巷道掘进模拟,以及空间开挖模拟等复杂的空间分析功能。     

面向导航的IFC建筑模型室内空间信息提取方法

随着BIM技术及其应用的快速发展,IFC标准的BIM模型已经成为一种重要的室内三维模型数据源。其详尽的几何语义、要素材质、功能信息及各要素之间关联关系,能为室内导航提供较充分的数据支持。本文基于IFC,设计实现了一种面向导航应用的IFC建筑模型室内空间信息提取方法,针对各个室内要素,通过几何过滤、语义清洗及楼层映射对IFC建筑模型进行一体化的提取,利用典型的复杂三维建筑物模型进行实验分析,提取导航所需的室内要素,验证了其正确性与有效性。     

地理图斑智能计算及模式挖掘方法研究

在大数据时代,高分辨率对地观测技术实现了对地球表层地理现象和地理过程最为真实、量化、全面覆盖又快速更新的数据化记录,可为地理空间认知研究的新发展奠定时空信息聚合与挖掘计算的基准。地理图斑是影像空间映射到地理空间中对于地理实体的抽象化表达,是构建地理场景和承载地理空间各类信息进而开展模式挖掘的最小单元。本文以地理图斑为基本对象,通过分析其中视觉模拟、符号推测等几类机器学习的协同计算机制,从空间、时间与属性等维度构建了集“分区分层感知”、“时空协同反演”、“多粒度决策”三者于一体的地理图斑智能计算模型,并以在贵州息烽县、广西江州区开展的农业种植结构制图与规划决策为应用案例,探索了地理图斑分布、生长以及功能3种模式的挖掘方法,并进一步设计了动态视角下开展图斑动力模式挖掘的研究思路。     

多层建筑空间的分层最优路径算法实现

由于多层建筑空间相对于室外环境存在按楼层分层的三维空间特性,在室内路径分析中需考虑楼层空间位置信息对最优路径规划的影响,而传统基于节点之间的网络连通拓扑模型的最优路径规划方法并没有空间概念,不能很好地应用于室内路径分析。为此,针对室内最优路径规划问题,基于多层建筑空间的层次特性,采用分层结构化的方法,提出结构化动态网络分析模式,实现了室内分层最优路径算法。该算法将各楼层路网和楼层连接均视为独立结构,根据停靠点的楼层分布情况,逐楼层动态构建跨越2个楼层的结构化网络模型并以该网络模型进行跨楼层的路径分析,从而得到多层建筑空间中遍历所有停靠点的最优路径。试验结果表明：相比传统最优路径算法,该算法在路径规划结果更加合理的情况下,时间效率有明显提高;另外,结构化动态网络分析模式可根据需求定义不同的楼层转换规则,更具灵活性。该算法可应用于城市大型公共建筑中,让室内路径分析与室外路径分析进行对接,使路径分析更科学、全面、合理。     

基于POI数据及四叉树思想的“三生空间”识别方法

城市区域内部建筑物较密集,外围建筑物逐渐稀疏,因此大多存在内部区域POI数据密度大,外围区域POI数据密度逐渐减小的现象,在使用均等网格作为识别单元进行城市“三生空间”的识别的过程中,就会出现网格尺度较大导致识别准确率较低或网格尺度较小导致无数据区较多两种情况。针对以上问题,本研究提出一种基于POI数据及四叉树思想的”三生空间”识别方法：综合利用互联网地图POI、行政区划、遥感影像等数据,引入四叉树思想对网格识别单元进行分级;将POI数据与城市建设用地分类和土地利用现状分类进行衔接,对POI进行重分类;综合各类POI的功能和面积,构建POI分类“三生功能”赋分体系,定量识别“三生空间”。以西安市中心城区为实验区进行实例验证,结果显示正确率在95%左右。通过与均等格网识别结果的对比,进一步证明引入四叉树思想对网格进行分级一方面能有效减少无数据区的存在,另一方面能使识别结果准确率大幅提高,为基于POI数据的城市三生空间的识别提供了一种新思路。     

基于移动对象轨迹的室内导航网络构建方法

室内导航网络是行人导航、信息推荐和商业分析的基础。传统人工测绘或半自动提取的室内三维导航网络无法满足复杂室内空间结构高频变化需求。随着室内定位技术的不断发展,室内移动对象轨迹数据爆发式增长,为室内导航网络快速构建与变化监测更新提供了可能。本文提出一种基于移动对象轨迹的室内导航网络构建方法,在基于ST-DBSCAN的轨迹简化预处理基础上,提出了室内轨迹自适应栅格化算法,减弱栅格图像分辨率对导航网络提取的影响,有效避免廊道轨迹密度差异造成的导航网络拓扑连通失效,并通过CFSFDP自适应聚类算法自动识别楼层之间连通点,实现室内导航网络的快速构建。实验数据来源于上海图聚智能科技股份有限公司提供的某商城真实的室内移动对象轨迹数据,实验结果表明,与普适栅格化方法相比,本文提出的方法将导航网络构建准确率平均提高2.43%,拓扑正确度提高12.8%。     

基于中轴变换算法的室内外一体化导航路网自动生成方法

室内外一体化导航路网的快速生成与更新对面向行人的跨场景导航具有重要意义。当前研究主要关注单一场景下的导航路网构建,对于跨室内外场景的导航路网自动生成研究较少。本文基于对偶图思想与二维平面多边形中轴变换（Medial Axis Transform）算法,提出一种室内外一体化导航路网自动生成方法,并以某建筑CAD平面图及周边路网环境为基础数据进行了实例研究。结果表明：该方法能够根据原始数据的几何、拓扑、语义信息自动构建导航路网,并支持室内外跨场景的最短路径查询,在最短路径查询效率上较传统分场景寻路模型整体提升10.18%;相较单一场景下的导航路网,一体化导航路网可结合语义信息将室内及室外导航路网有机统一起来,解决跨场景寻求最优路径的问题,为最优路径规划的相关研究提供了新的思路。     

室内实景三维重建技术综述

构建语义丰富、几何精确且拓扑完备的室内三维模型是实景三维中国建设中一项富有挑战性的任务,在室内导航与位置服务、虚拟现实、智能家居等领域都有重要的应用价值。室内空间结构布局复杂、实体要素类型多样及杂乱遮挡等因素给室内实景三维重建带来诸多挑战。近些年,室内实景三维重建受到广泛关注,然而关于现有方法的系统性总结仍较为欠缺。本文对室内实景三维重建最新技术的研究进展进行整理和归纳。首先,简要总结当前主流的室内空间三维数据采集手段;其次,从室内实景三维模型构建过程中涉及的关键环节出发,从实体要素语义识别和分类、实体要素几何模型生成、空间拓扑特征组织与表达方面对现有方法及其优缺点进行综述;最后,对室内实景三维重建相关研究现存的技术挑战进行分析总结,并对未来研究趋势进行展望。     

扩展SPARQL的室内空间语义查询研究

针对室内空间特点以及人类对室内位置服务的迫切需求,探讨了适合室内空间语义查询的方法。基于全息位置地图室内空间本体模型,描述室内空间对象及与之相关的人、事的属性信息及其关系,以室内空间本体概念及其属性作为查询原语,增加查询函数实现室内特有的空间关系（如“对面”、“楼上”和“楼下”等）的计算与查询,扩展了SPARQL查询语言基本语法。设计了室内本体查询语言IndoorSPARQL,开发自定义查询语言解析器,初步实现了顾及空间计算的室内空间语义查询。最后,利用Protégé本体建模工具对试验区进行本体实例建模,采用自定义查询语言IndoorSPARQL进行室内语义查询,并将结果可视化。实验结果表明,基于自定义语言IndoorSPARQL的查询方法可有效地支持顾及室内空间计算的复杂语义查询。     

BIM与SuperMap GIS数据集成技术

现代社会大型复杂建设工程越来越多,室内3D GIS应用需求旺盛,但海量室内3D数据的缺乏成为室内GIS应用瓶颈。建筑信息模型(Building Information Models,BIM)提供丰富的建筑空间几何和语义信息,可为GIS所用。BIM与GIS数据集成技术成为国内外研究热点。本文从GIS应用的角度出发,通过分析BIM与GIS在数据标准和几何、语义表达方面的差异,提出BIM与SuperMap GIS 8C软件的数据集成技术,并实现了BIM在SuperMap GIS中的高性能空间分析与可视化。本文的研究有助于扩展SuperMap GIS的应用领域至室内空间,实现室外到室内、城市宏观到建筑微观的一体化应用,满足大型复杂室内场所的应急救援、导航与位置服务需求,服务于智慧城市建设。     

道路网多尺度数据建模的初步研究

本文以路网要素的多尺度表达为例,探讨了路网要素多尺度表达在几何层次、实体层次等方面的多尺度现象,研究了多尺度数据建模的基本特性,提出了构建多尺度空间数据模型的关键策略,详细剖析了路网多尺度建模中不同尺度下的实体、实体间的联系,以及多尺度表达间要素类和要素表达层次上的关系,实现了对路网要素多尺度抽象表达的模型构筑。     

基于 HBase 的面向语义单元的室内移动对象索引

随着室内定位技术的广泛应用,传感器记录了大量室内移动对象的位置数据,而索引技术作为移动对象数据分析的基础工作也得到越来越多的研究。已有索引技术多是针对室外空间的移动对象,不能支持室内移动对象数据的三维立体性、轨迹的复杂性、随机性等特点,这些索引技术也仅仅关注了移动对象的位置信息,忽略了语义信息,不能有效地支持室内移动对象的管理和分析,并且当面对海量的移动对象数据时,这些架构在传统关系型数据库上的索引都存在性能瓶颈问题。因此,本文提出了面向语义单元的移动对象表达模型,利用语义单元将室内移动对象的位置语义化,设计了SCoII （Semantic Cell Oriented Indoor moving objects Index）索引结构对室内移动对象的历史数据进行索引,能够有效支持语义粒度上的时空范围查询、移动对象语义轨迹查询。索引基于HBase实现,能够适应大规模的并发更新与查询,具有良好的规模扩展性,规避了大数据给传统数据库带来的性能瓶颈问题,实验证明其具有良好的更新和查询性能。该索引的实现方便了基于语义的室内移动对象分析和数据挖掘工作,为今后的分析工作奠定了基础。     

大型商场顾客消费行为轨迹推断

如何获取大型商场内海量顾客消费行为一直是行为地理学面临的难点问题,而近年来爆发式增长的室内轨迹数据为这一问题解决提供了机遇,但室内轨迹的语义信息缺失、数据质量差等问题给推断顾客消费行为造成了挑战。本研究提出了一种顾及文本-轨迹的商场顾客消费行为轨迹推断框架,无需隐私敏感的顾客消费记录数据,可以获取大量顾客消费行为,该方法通过爬取室内店铺的网络文本,增强室内店铺语义属性,进而实现顾客几何轨迹到语义轨迹的转化提升,并引入了轨迹嵌入特征表示学习方法,捕捉群体轨迹之间的移动特征,综合轨迹移动特征、轨迹语义特征及顾客嵌入特征,通过高维聚类实现了大型商场顾客消费模式的推断。通过某大型商场7045位顾客的真实轨迹进行实验分析,实验结果表明,本文提出的方法与传统特征提取方法相比,聚类结果在轮廓系数上提升最高达69.8%,顾客消费行为提取准确率更高。研究发现,室内顾客移动具有一定楼层倾向性,并且室内空间结构如店铺位置、扶梯位置、功能区划分等,会影响顾客消费模式。本文提出的方法可以有效识别不同消费水平、移动特征的顾客群体,实现顾客消费行为的轨迹推断。