一种多源空间数据的融合方法与流程

1.本发明涉及数据融合技术领域，更具体的说是涉及一种多源空间数据的融合方法。


背景技术：

2.目前，在大数据时代，对数据的要求越来越高、越来越严格，对数据采集工作也提出了新的、更高的要求。大数据是以文本、图片、音频、视频等非结构化数据为主，其信息密度相对较低、应用价值潜力较大。大数据的来源更为多样化并且在不断拓展，来自公众、传感设备、移动设备、计算设备的数据通过互联网、物联网、移动互联网实时传输。数据的产生具有开放、并发、实时、在线的特点。
3.但是，从cim的当前发展来看，cim主要与bim(building information modeling，建筑信息模型)、gis(geographic information system，地理信息系统)、以及iot(internet ofthings，物联网)等技术密切相关，同时还不可避免地需要应用到云计算、大数据等新一代信息技术。
4.因此，提供一直数据融合方法是本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明提供了一种多源空间数据的融合方法，通过采集多源数据，并对其进行处理，提取特征，依据筛选标准制定分类规格，并针对特征集进行融合、筛选，使得多种信源数据融合显示，提高了信息度。
6.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
7.一种多源空间数据的融合方法，包括：
8.数据采集端，所述数据采集端用于采集多种信源的空间数据；
9.数据处理端，对所述多种信源的空间数据进行预处理，得到多源空间数据集，对所述多源空间数据集进行特征提取，获得特征集合；
10.数据标准制定端，用于依据筛选标准进行分类规格制定；
11.数据融合端，对所述多源空间数据集的特征集合进行融合，得到融合数据集；
12.数据分析端，对所述融合数据集依据制定的分类规则进行分类，并存储至数据库。
13.优选的，所述多种信源的空间数据包括：人口数据、房屋数据、车辆数据、生态数据和交通数据。
14.优选的，所述数据处理端包括：数据转换及清洗模块、去噪模块、空间校准模块；所述数据转换及清洗模块用于按照目标数据的要求转换来自于各数据源的数据，对所有数据的格式、长度、类型、单位及空值等属性进行检查，对不同属性的将其转换为统一的属性或描述；所述去噪模块使用滤波器进行过滤音频数据信息中的音频信息，从而滤除数据信息中的噪声；所述空间校准模块用于对数据的地理和空间位置校准。
15.优选的，所述分类规则包括行为类型规则、行为相似规则、时间串联规则和地点邻
近规则中的一种或多种。
16.优选的，所述数据融合端利用系统融合算法对最终过滤的数据进行融合计算，输出单一数据源。
17.经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种多源空间数据的融合方法，通过采集多源数据，并对其进行处理，提取特征，依据筛选标准制定分类规格，并针对特征集进行融合、筛选，使得多种信源数据融合显示，提高了信息度。
附图说明
18.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
19.图1附图为本发明提供的系统结构示意图。
20.图2附图为本发明提供的方法流程结构示意图。
具体实施方式
21.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
22.本发明实施例公开了一种多源空间数据的融合方法，包括：
23.数据采集端，数据采集端用于采集多种信源的空间数据；
24.数据处理端，对多种信源的空间数据进行预处理，得到多源空间数据集，对多源空间数据集进行特征提取，获得特征集合；
25.数据标准制定端，用于依据筛选标准进行分类规格制定；
26.数据融合端，对多源空间数据集的特征集合进行融合，得到融合数据集；
27.数据分析端，对融合数据集依据制定的分类规则进行分类，并存储至数据库。
28.为进一步优化上述技术方案，多种信源的空间数据包括：人口数据、房屋数据、车辆数据、生态数据和交通数据。
29.为进一步优化上述技术方案，数据处理端包括：数据转换及清洗模块、去噪模块、空间校准模块；数据转换及清洗模块用于按照目标数据的要求转换来自于各数据源的数据，对所有数据的格式、长度、类型、单位及空值等属性进行检查，对不同属性的将其转换为统一的属性或描述；去噪模块使用滤波器进行过滤音频数据信息中的音频信息，从而滤除数据信息中的噪声；空间校准模块用于对数据的地理和空间位置校准。
30.为进一步优化上述技术方案，分类规则包括行为类型规则、行为相似规则、时间串联规则和地点邻近规则中的一种或多种。
31.为进一步优化上述技术方案，数据融合端利用系统融合算法对最终过滤的数据进行融合计算，输出单一数据源。
32.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他
实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
33.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。


技术特征：
1.一种多源空间数据的融合方法，其特征在于，包括：数据采集端，所述数据采集端用于采集多种信源的空间数据；数据处理端，对所述多种信源的空间数据进行预处理，得到多源空间数据集，对所述多源空间数据集进行特征提取，获得特征集合；数据标准制定端，用于依据筛选标准进行分类规格制定；数据融合端，对所述多源空间数据集的特征集合进行融合，得到融合数据集；数据分析端，对所述融合数据集依据制定的分类规则进行分类，并存储至数据库。2.根据权利要求1所述的一种多源空间数据的融合方法，其特征在于，所述多种信源的空间数据包括：人口数据、房屋数据、车辆数据、生态数据和交通数据。3.根据权利要求1所述的一种多源空间数据的融合方法，其特征在于，所述数据处理端包括：数据转换及清洗模块、去噪模块、空间校准模块；所述数据转换及清洗模块用于按照目标数据的要求转换来自于各数据源的数据，对所有数据的格式、长度、类型、单位及空值等属性进行检查，对不同属性的将其转换为统一的属性或描述；所述去噪模块使用滤波器进行过滤音频数据信息中的音频信息，从而滤除数据信息中的噪声；所述空间校准模块用于对数据的地理和空间位置校准。4.根据权利要求1所述的一种多源空间数据的融合方法，其特征在于，所述分类规则包括行为类型规则、行为相似规则、时间串联规则和地点邻近规则中的一种或多种。5.根据权利要求1所述的一种多源空间数据的融合方法，其特征在于，所述数据融合端利用系统融合算法对最终过滤的数据进行融合计算，输出单一数据源。

技术总结
本发明公开了一种多源空间数据的融合方法，包括：数据采集端，所述数据采集端用于采集多种信源的空间数据；数据处理端，对所述多种信源的空间数据进行预处理，得到多源空间数据集，对所述多源空间数据集进行特征提取，获得特征集合；数据标准制定端，用于依据筛选标准进行分类规格制定；数据融合端，对所述多源空间数据集的特征集合进行融合，得到融合数据集；数据分析端，对所述融合数据集依据制定的分类规则进行分类，并存储至数据库。并存储至数据库。并存储至数据库。


技术研发人员：张京 张黎希 冯晓庆 刘伟 张万万 秦邦勇
受保护的技术使用者：智城数创（西安）科技有限公司
技术研发日：2022.04.13
技术公布日：2022/8/18