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文檔簡介
1、數(shù)字享生技術(shù)在智慧高速資產(chǎn)管理中的應(yīng)用摘要:基于數(shù)字彎生的智慧高速資產(chǎn)管理關(guān)鍵技術(shù), 是運(yùn)用智慧高速基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化、車路協(xié)同、路網(wǎng)運(yùn)行數(shù) 據(jù)匯集等關(guān)鍵技術(shù),為運(yùn)行監(jiān)測、智慧養(yǎng)護(hù)、應(yīng)急指揮、 信息服務(wù)等核心業(yè)務(wù),提供一套數(shù)據(jù)全融合、狀態(tài)全可視、 業(yè)務(wù)全可管、事件全可控''的數(shù)字彎生智慧高速框架體系。 依托該體系,以現(xiàn)階段智慧高速建設(shè)需求為導(dǎo)向,研究新 一代基于數(shù)字李生的智慧高速路網(wǎng)下綜合資產(chǎn)管理與服 務(wù)平臺建設(shè)方案,并提供技術(shù)和框架性支撐。數(shù)字李生,指的是對物理世界一一映射、協(xié)同交互、 智能操控的虛擬世界,綜合運(yùn)用智能感知、計(jì)算、建模等 信息技術(shù),構(gòu)建數(shù)字彎生高速公路。基于數(shù)字彎
2、生的智 慧高速資產(chǎn)管理關(guān)鍵技術(shù),是運(yùn)用智慧高速基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字 化、車路協(xié)同、路網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)匯集等關(guān)鍵技術(shù),為運(yùn)行監(jiān) 測、智慧養(yǎng)護(hù)、應(yīng)急指揮、信息服務(wù)等核心業(yè)務(wù),提供一 套”數(shù)據(jù)全融合、狀態(tài)全可視、業(yè)務(wù)全可管、事件全可控 的數(shù)字李生智慧高速框架體系??傮w技術(shù)路線從數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)治理、上層應(yīng)用等角度圖7信息資源整合庫結(jié)構(gòu)圖(二)資產(chǎn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在資源整合數(shù)據(jù)庫中,資產(chǎn)屬性表用來存儲資產(chǎn)屬性信息, 路徑屬性表用來存儲路徑上各種動態(tài)分段后的屬性信息, 路段屬性表用來存儲路段的基本信息,只有弧段屬性表中 才會有道路的坐標(biāo)值數(shù)據(jù)。四者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系如圖8所路徑標(biāo)示符劣件標(biāo)示符 起點(diǎn)樁兮終點(diǎn)排號屬性路徑標(biāo)
3、識符路g標(biāo)小符路徑內(nèi)部編碼起心里程終可里程威性 路段 七$路段標(biāo)識符 弧單標(biāo)識符 路段內(nèi)部編碼 起點(diǎn)里程 終點(diǎn)里程.£弧段一;弧段標(biāo)識符 地理坐標(biāo).刁、O圖8事件表、路徑屬性表、路段屬性表和弧段屬性表的 關(guān)聯(lián)關(guān)系(三)資產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化表達(dá)通過上述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過 程,建立了路段、公里樁號、點(diǎn)云對象ID、資產(chǎn)ID、多 媒體數(shù)據(jù)ID等一一對應(yīng)的關(guān)系模型。將來查找任何一個 對象的時候,即可關(guān)聯(lián)查詢出所有與其相關(guān)的信息,并將 對象在GIS地圖上快速定位,如圖9所示。圖9公路資產(chǎn)信息的疊加顯示四動態(tài)資產(chǎn)聯(lián)動控制在智慧高速管理過程中,動態(tài)信息與數(shù)字李生模型的 關(guān)聯(lián)也是非常關(guān)鍵的,涉及動態(tài)視頻、可變情報板
4、、氣象 設(shè)備的關(guān)聯(lián)。(一)監(jiān)控視頻控制前端部分、傳輸部分和 中心部分均由硬件廠商直接安裝調(diào)試,集成遙控攝像機(jī)硬 件視頻控制接口,在數(shù)字季生高速公路中可切換任一個監(jiān) 控點(diǎn)的圖像,起到指揮調(diào)度作用。通過上下左右移動操作, 可控制前端遙控攝像機(jī)的拍攝方向和視角的遠(yuǎn)近。(二) 可變信息標(biāo)志控制對可變信息標(biāo)志的控制,是將可變信息 標(biāo)志控制系統(tǒng)的信息發(fā)布接口集成到高速公路智能化信 息化管理平臺上,通過信息發(fā)布功能,實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場可變信息 標(biāo)志的信息發(fā)布以及3D模型上信息的變化,信息標(biāo)識發(fā) 布 效 果 如 圖 10 所 示。圖10信息標(biāo)識發(fā)布(三)氣象數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與還原氣象檢測 器的硬件布設(shè)、數(shù)據(jù)存儲和監(jiān)測系統(tǒng)均由相
5、關(guān)廠商采購而 來。數(shù)字季生高速公路同樣可以直接接入氣象檢測數(shù)據(jù)存 儲的數(shù)據(jù)庫,直接將數(shù)據(jù)庫存儲的數(shù)據(jù)用折線、曲線等形 式展示出來,供統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用。氣象數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)如圖11所 示。并用可視化的方式還原各種雨、雪、霧天氣,天氣模 擬 效 果 如 圖 12 所 示。洗L方式 按堡份銃L接片份僥計(jì)畢20UVttHVtS80120030010282080120050010»1080120C600102460夫去圖11氣 象數(shù) 據(jù) 關(guān) 聯(lián)圖12天氣模擬效果五資產(chǎn)動態(tài)管理系統(tǒng)應(yīng)用在延崇高速西羊坊隧道進(jìn)行了數(shù)字季生的資產(chǎn)管理 和氣象還原實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。利用數(shù)字李生平臺,搭建了智慧高 速資產(chǎn)動態(tài)管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了
6、高速公路靜態(tài)場景的可視化 及數(shù)字李生靜態(tài)和動態(tài)的資產(chǎn)管理。智慧高速資產(chǎn)動態(tài)管 理系統(tǒng)界面如圖 13 所示。® “a為圖13智慧高速資產(chǎn)動態(tài)管理系統(tǒng)界面K結(jié)論該技術(shù)成果為智慧高速提供智能化的交通控制聯(lián)動 方案,形成了相應(yīng)的交通智能控制體系,提高了交通監(jiān)控 運(yùn)營管理能力和道路交通控制能力,提升了監(jiān)控系統(tǒng)的響 應(yīng)與處理能力,減少了管理人員的手動操作流程,縮短了 交通控制響應(yīng)周期,為道路管理者提供了便利。同時,此 研究成果對于減緩交通事故、降低事故影響有一定幫助, 有助于提高道路交通的通行能力和安全性。參考文獻(xiàn)1 陶飛,馬昕,胡天亮等.數(shù)字李生標(biāo)準(zhǔn)體系J .計(jì)算機(jī)集成 制造系統(tǒng).2019,1
7、0(25):2405-2417. 2陶飛,劉蔚然,劉 檢華等.數(shù)字李生及其應(yīng)用探索J.計(jì)算機(jī)集成制造系 統(tǒng).2018,24(1):1-18. 3周瑜,劉春成.雄安新區(qū)建設(shè)數(shù) 字李生城市的邏輯與創(chuàng)新口.城市發(fā)展研 究.2018.25(10):60-60. 4劉青,劉濱,王冠等.數(shù)字彎 生的模型、問題與進(jìn)展研究J.河北科技大學(xué)學(xué) 報.2019,2(40) : 68-78.出發(fā),充分考慮智慧高速基礎(chǔ)設(shè)施感知網(wǎng)的搭建、現(xiàn)代通 信技術(shù)在智慧高速的應(yīng)用探索、數(shù)據(jù)融合與治理,滿足智 慧高速的數(shù)字李生平臺建設(shè)方案與基于大數(shù)據(jù)的路網(wǎng)綜 合應(yīng)用及出行服務(wù)等內(nèi)容,結(jié)合現(xiàn)有狀況,梳理各部分應(yīng) 用間的關(guān)系,形成智慧高速
8、管理應(yīng)用框架體系,從而實(shí) 現(xiàn)路況預(yù)警、精準(zhǔn)氣象預(yù)測、智能控制、決策分析等指揮 交通應(yīng)用功能??傮w技術(shù)路線如圖1所示。應(yīng)用服努預(yù)警(道路異常、氣象預(yù)警)云臺、發(fā)布E3D仿真模型靜態(tài)資產(chǎn):曜(道路):t高精度地圖(20cm) t點(diǎn)云+影像(前視)1(3大類,33亞類)圖1總體技術(shù)路線靜態(tài)場景還原(一)高速公路數(shù)字季生的建模方法選型在智慧高速 的數(shù)字李生建模方法選擇上,現(xiàn)行主流方法基本上是通過 3dmax或BIM建模兩種方式。這兩種方式各自存在一些優(yōu) 缺點(diǎn),具體如下。(l)3dnmx建模渲染后效果較為美觀, 但很難保證高速公路建模的物理精度,對線狀公路還原難 度也很高,對模型信息的關(guān)聯(lián)也較為困難;(
9、2)基于BIM 的建模模型精度非常高,信息也較為完善,但對現(xiàn)有道路 來說,并不一定能找到其設(shè)計(jì)時的BIM數(shù)據(jù),再加上施工 過程中有改動的部分,很難保證拿到的BIM模型是最新迭 代數(shù)據(jù);(3)本研究中選擇利用高精度地圖自動化建模 技術(shù),優(yōu)勢在于高精度地圖來源于真實(shí)路面數(shù)據(jù),且采集 難度與成本較低,更新效率較高,只要解決其建模的技術(shù) 問題,就可實(shí)現(xiàn)高精度更新率的數(shù)字享生高速公路建模方 法,其性價比是非常高的。(二)高精度地圖自動化生成 道路結(jié)構(gòu)該部分研究用于還原現(xiàn)實(shí)高速公路上的道路構(gòu) 造物,包括橋梁、涵洞、互通等主要構(gòu)造物,機(jī)電設(shè)施設(shè) 備、交安等設(shè)施的數(shù)字重建,精細(xì)還原智慧高速靜態(tài)場景。 該部分用
10、OpenDrive格式高精度地圖,根據(jù)真實(shí)道路元素 (直線、曲線、回旋曲線、超高面、車道、標(biāo)志等),進(jìn) 行道路及其相關(guān)要素的3D場景自動化處理。導(dǎo)入XODR文 件,生成3D路網(wǎng)模型,最終保存為三維obj文件,其可所 示視 化 結(jié) 果 如 圖 2圖2自動化道路構(gòu)建(三)附屬設(shè)施自動建模用全景采 集的同時,可同步采集車載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù),從車載激光點(diǎn) 云數(shù)據(jù)中可提取附屬設(shè)施,達(dá)到高精度、快速建模的效果。 基于反射強(qiáng)度的檢測方法利用交通標(biāo)志牌在點(diǎn)云中的高 強(qiáng)度特性進(jìn)行檢測,并在后續(xù)聚類過程中定義規(guī)則以獲得 含有交通標(biāo)志牌的聚類?;谛螤钐卣鞯臋z測方法首先從 點(diǎn)云中識別桿狀物,通過分析桿狀物中非桿狀部分的
11、維度 特征,提取出具有面狀維度特征的目標(biāo)物作為所要檢測的 交通標(biāo)志牌。最后將兩次檢測結(jié)果進(jìn)行疊加和合并形成最 終的檢測成果。工作流程如圖3所示。圖3交通標(biāo)志牌檢測流程圖圖4中即為部分提取出的桿狀物,紅色點(diǎn)為非桿狀部分,綠色點(diǎn)為桿狀部分。圖4桿狀物的非桿狀部分提?。ㄋ模┠P蛢?yōu)化處理為提 高海量模型的加載顯示效率,需要對模型進(jìn)行優(yōu)化處理, 主要從三個方面進(jìn)行。一方面,針對模型本身優(yōu)化,采用 合并、刪減模型和隱藏面片等方法進(jìn)行優(yōu)化處理,本課題 開發(fā)了批量面片合并和刪減的工具,使模型個數(shù)和面片數(shù) 減少,達(dá)到提高效率的目的,模型優(yōu)化前后結(jié)果對比如圖(a)優(yōu)化前(b)圖5模型優(yōu)化前后效果對比另一方面,在模
12、型紋理的烘 焙處理上,采用單通道烘焙,有選擇地進(jìn)行模型烘焙,合 并模型烘焙等處理方法,使模型顯示加載率得到了顯著提 高。模型優(yōu)化前后結(jié)果對比如圖6所示。(a)優(yōu)化前 (b)優(yōu)化圖6模型烘焙優(yōu)化前后效果對比最后,針對系統(tǒng)平臺, 采用空間數(shù)據(jù)庫對模型進(jìn)行統(tǒng)一管理,并總結(jié)了模型制定 的標(biāo)準(zhǔn),使模型的制作趨于規(guī)范化。與此同時,對處理好 的模型,采用倍率法構(gòu)建連續(xù)分辨率模型,形成同一模型 的多個分辨率層次。從金字塔的底層到頂層,分辨率越來 越低,但表示的范圍不變;設(shè)地形數(shù)據(jù)的原始分辨率為R0, 倍率為m ,則第k層地形數(shù)據(jù)的分辨率Rk為:Rk = Ro x m_k綜合利用以上技術(shù),即可使所有模型均能在互聯(lián)網(wǎng)上快速檢索并加載到三維場景中。資產(chǎn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(-)靜態(tài)資產(chǎn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)以大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫為依托, 利用面向?qū)ο蟮募夹g(shù),建立公路信息化管理綜合數(shù)據(jù)庫, 主要包括GIS基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和公路專題數(shù)據(jù)庫兩大部分。其 中,GIS基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫將包含基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、定 位數(shù)據(jù)和三維模型單元數(shù)據(jù),主要支持3DGIS系統(tǒng)的場景
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