CN108765262A - 一种在任意三维场景中展现真实气象状况的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种在任意三维场景中展现真实气象状况的方法，包括如下步骤：S1、进入三维场景中的同时，后端服务层的气象信息数据获取引擎通过气象数据获取接口，获取本地实时气象数据；S2、基于历史MBR分析算法对步骤S1中获得的本地实时气象数据进行处理，然后解析转义，不断丰富并完善本地气象数据库；S3、采用Bloom filter算法，将实时天气气象数据与气象素材库匹配，获取天空图片素材，所述气象素材库包括本地气象数据库或分布式气象数据库；S4、在三维场景中，将所述天空图片素材通过天空盒投影到天空中，使用者通过所述天空图片了解当前天气状况。本发明能够在三维场景中虚拟展示气象状况，很大程度上提高了用户的接受度。
Description
技术领域
本发明涉及智慧城市技术领域，尤其涉及一种在任意三维场景中展现真实气象状况的方法。
背景技术
智慧城市作为城市规划发展的前沿理念，以智能化的三维可视化技术手段降低二维平面状态下的读图及人工空间分析的难度，同时并结合景观生态学、经济学、城市管理等多学科知识，从多思路、多角度构造一个虚拟的空间格局，将现实状况展示在三维城市信息平台中。
当前气象情况跟随文字信息变化的应用多以气象预报类生活软件为主。将带有天气情况的图片作为系统背景是较为常见的使用场景。为不影响用户了解天气文字详情，一般设计的背景图片主色调多为文案颜色的对比色，提升了设计的难度，给使用者轻易辨识文字信息带来挑战。
三维城市信息平台作为城市建设规划平台甚至民用的平台，是现实世界基于云计算、大数据等技术支撑的虚拟拓展，城市三维场景将承载海量的空间数据、政务数据、动态数据、社会数据、公共数据等。城市资源平台通过分析处理将上述数据可视化，通过此种形式组织展示气象数据将极大简化三维场景复杂性，对其他数据在三维场景中的可视化形式，或者其他平台数据的可视化方式具有深远的指导意义。
现有智慧城市三维地理信息场景解决方案中未包含此项非常具有想象力的发明创造，且通用的二维地理信息场景中，辨识天气情况依据传统的文字描述或天气图标标识，缺乏直观的感官体验。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷或不足，本发明所要解决的技术问题是：提供一种在任意三维场景中展现真实气象状况的方法，在三维场景中虚拟展示气象状况，不干扰用户视线且视觉效果更佳；将气象信息与三维场景融合，场景与现实一致，很大程度上提高了用户的接受度。
为了实现上述目的，本发明采取以下技术方案：
一种在任意三维场景中展现真实气象状况的方法，包括如下步骤：
S1、进入三维场景中的同时，后端服务层的气象信息数据获取引擎通过气象数据获取接口，获取本地实时气象数据；
S2、基于历史MBR分析算法对步骤S1中获得的本地实时气象数据进行处理，然后解析转义，不断丰富并完善本地气象数据库；
S3、采用Bloom filter算法，将实时天气气象数据与气象素材库匹配，获取天空图片素材，所述气象素材库包括本地气象数据库或分布式气象数据库；其中，Bloom filter算法包括如下步骤：
S31、构造一个m位的bloom filter数据结构bf，并将所有位初始为0；
S32、选定两个hash函数作为映射函数，分别为hash1，hash2；
S33、对实时天气气象数据和气象素材库的气象数据(shingle)，分别应用hash1和hash2运算，得到bf1和bf2，当bf1中的某一位二进制位与bf2中的同一个位置相同时，将其置1，否则置0；
S34、输出bf作为文件特征值；
S35、使用Cosine距离衡量相似性，公式如下：
其中，dot(x，y)相当于两个Bloom filter数据结构中同时为1的位数；|x|表示Bloom filter数据结构x中为1的位数，其中，x是实时天气气象数据的bf，y是气象素材库中的数据的bf；
S4、在三维场景中，将所述天空图片素材通过天空盒投影到天空中，使用者通过所述天空图片了解当前天气状况。
作为本发明的进一步改进，所述基于历史的MBR分析算法的原理是用已知的案例来预测未来案例的一些属性，记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数与结合函数；距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相邻案例的属性结合起来，以供预测使用。
作为本发明的进一步改进，当本地气象数据库的数据小于第一阈值时，采用分布式气象数据库作为气象素材库；当本地气象数据库的数据大于第一阈值时，采用本地气象数据库作为气象素材库。
作为本发明的进一步改进，所述气象信息数据获取引擎对接国家、各省份或各类型企业气象数据信息。
作为本发明的进一步改进，通过深度学习算法，摘取解析各渠道气象数据中的天气性质，将解析结果转义为平台标准的天气情况描述。
作为本发明的进一步改进，通过在三维场景的天空盒上面显示表示气象的图案或者文字来表示三维场景中的天气的表示方法。
作为本发明的进一步改进，标注的图案与天空盒背景融合，标注的文字使用半透明的方式，不影响使用者视线，且不占用多余的视野空间。
本发明的有益效果是：本发明是一种在任意三维场景中展示真实气象状况的方法，相对于传统展示真实气象状况，具有如下优点：1、传统的展示气象状况的方法是文字+天气情况图标的方式，当天气情况发生变化时，文字信息和天气图标变化，变化不明显不直观不立体。本发明的真实气象状况是真实体现在天空中的，当改变视角，将会看到天空中的气象情况，并且跟随真实天气情况变化，天空也跟随变化，天气与三维场景达到了完美融合。2、为不影响三维场景界面的简洁，最大化展示三维场景，传统的气象状况信息布局在界面左上或者右上的较小区域，在一定程度上将遮挡三维场景中的部分信息。本发明将气象状况与天空融为一体，不影响三维场景的展示。3、突破传统气象状况定点观察的模式，将气象状况与场景融合，以漫游的方式查看不同地点的气象情况。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图说明及具体实施方式对本发明进一步说明。
如图1所示，本发明的在任意三维场景中展现真实气象状况的方法包括如下步骤：
步骤1、进入三维场景中的同时，后端服务层的气象信息数据获取引擎通过气象接口，获取本地实时气象数据。
步骤2、基于历史MBR分析算法对步骤1中获得的本地实时气象数据进行处理并解析转义，不断丰富并完善本地气象标准数据库。
步骤3、采用Bloom filter算法，将实时天气气象数据与气象素材库(带有天气情况的天空图片)匹配，获取天空图片素材。
步骤4、在三维场景中，将天空图片通过天空盒投影到天空中，使用者可通过天空图片了解当前天气状况。
本发明的实施例中包含一种基于历史的MBR分析(Memory-Based Reasoning)的数据挖掘算法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。基于历史的MBR分析的原理是用已知的案例来预测未来案例的一些属性，记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination)。距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相邻案例的属性结合起来，以供预测使用。记忆基础推理法的优点是它容许各种形态的数据，这些数据不许服从某些假设。另外一个优点是其具备学习能力，它能借由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。通过基于历史的MBR分析，生成并不断丰富气象信息库。
本发明的实施例中包含一种Bloom filter算法，通过此算法将获取到的外界气象输入数据与本地或分布式数据库中的气象库进行匹配，匹配出可用于本平台的气象数据。其基本思想是：着眼于文件特征的降维，它使用Bloom filter数据结构来表示特征值。Bloom filter是一个空间效率很高的数据结构，它由一个位数组和一组hash映射函数组成。Bloom filter可以用于检索一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。使用Bloom filter进行相似数据检测，可以节省存储空间开销，在性能与相似性匹配精度之间取得平衡。Bloom filter构造方法如下：
(1)构造一个m位的bloom filter数据结构bf，并将所有位初始为0；
(2)选定两个hash函数作为映射函数，分别为hash1，hash2；
(3)对实时天气气象数据和气象素材库的气象数据(shingle)，分别应用hash1和hash2，并对bf相应比特位置1；
(4)输出bf作为文件特征值。
这样，两个文件相似性计算就转换成两个bloom filter的相似性计算，越相似的文件在它们的bloom filter中有更多共同的1。Bloom filter可以使用Cosine距离衡量相似性。公式如下：
其中，dot(x，y)相当于两个Bloom filter数据结构中同时为1的位数；|x|表示bloom filter数据结构中为1的位数。
本发明的实施例中包含一套气象信息数据获取引擎，通过该引擎可对接国家、各省份或各类型企业气象数据信息。在平台中建设一套数据匹配引擎，通过深度学习算法，摘取解析各渠道气象数据中的天气性质，将解析结果转义为平台标准的天气情况描述，匹配天空气象素材，实时更新三维场景中的天空盒。
本发明的实施例中，通过在三维场景的天空盒上面显示表示气象的图案或者文字来表示三维场景中的天气的表示方法。
本发明的实施例中，通过天空中图案或者文字的描述，如：阴、晴、多余、雨、雪等气象情况，直观清晰的展示场景所在地点的气象状况。
本发明的实施例中，标注的图案与天空盒背景融合，标注的文字使用半透明的方式，不影响使用者视线，且不占用多余的视野空间。
本发明的在任意三维场景中展示真实气象状况的方法，在计算机三维地理信息场景中根据气象情况替换天空盒，使本发明在场景中能直观清晰的为使用者提供天气情况参考。现有智慧城市三维地理信息场景解决方案中未包含此项非常具有想象力的发明创造，且通用的二维地理信息场景中，辨识天气情况依据传统的文字描述或天气图标标识，缺乏直观的感官体验。本发明所描述的方法可去文字化、去碎片图标化，将天气、场景和方位进行归一化处理，适合应用于智慧城市等大型应用场景，简单易用且富有想象力和创造力。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种在任意三维场景中展现真实气象状况的方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
S1、进入三维场景中的同时，后端服务层的气象信息数据获取引擎通过气象数据获取接口，获取本地实时气象数据；
S2、基于历史MBR分析算法对步骤S1中获得的本地实时气象数据进行处理，然后解析转义，不断丰富并完善本地气象数据库；
S3、采用Bloom filter算法，将实时天气气象数据与气象素材库匹配，获取天空图片素材，所述气象素材库包括本地气象数据库或分布式气象数据库；其中，Bloom filter算法包括如下步骤：
S31、构造一个m位的bloom filter数据结构bf，并将所有位初始为0；
S32、选定两个hash函数作为映射函数，分别为hash1，hash2；
S33、对实时天气气象数据和气象素材库的气象数据，分别应用hash1和hash2，并对bf相应比特位置1；
S34、输出bf作为文件特征值；
S35、使用Cosine距离衡量相似性，公式如下：
其中，dot(x，y)相当于两个Bloom filter数据结构中同时为1的位数；|x|表示bloomfilter数据结构x中为1的位数，x是实时天气气象数据，y是气象素材库中的数据；
S4、在三维场景中，将所述天空图片素材通过天空盒投影到天空中，使用者通过所述天空图片了解当前天气状况。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述基于历史的MBR分析算法的原理是用已知的案例来预测未来案例的一些属性，记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数与结合函数；距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相邻案例的属性结合起来，以供预测使用。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：当本地气象数据库的数据小于第一阈值时，采用分布式气象数据库作为气象素材库；当本地气象数据库的数据大于第一阈值时，采用本地气象数据库作为气象素材库。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述气象信息数据获取引擎对接国家、各省份或各类型企业气象数据信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：通过深度学习算法，摘取解析各渠道气象数据中的天气性质，将解析结果转义为平台标准的天气情况描述。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：通过在三维场景的天空盒上面显示表示气象的图案或者文字来表示三维场景中的天气的表示方法。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：标注的图案与天空盒背景融合，标注的文字使用半透明的方式，不影响使用者视线，且不占用多余的视野空间。
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