CN110648403A - 基于大数据技术和gis技术的3d可视化预警方案 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据技术和GIS技术的3D可视化预警方案。建立标准的设备资源库和数据中心，统一封装底层交互协议；根据设备型号自动选择对应的通信协议对各个监控点进行数据采集；将采集的数据传输至数据中心进行数据分析；结合大数据技术，AI对分析的数据进行深度学习，在多个层面进行预测，提前做出报警；各个监控点的信息在BIM建模打造的3D可视化操作界面模型中展示；通过线程的摄像头监控设备，采集到实时图像，显示在模型中；模型与GIS系统相结合，在3D界面中提示出异常位置，进行路线规划，结合地图和实时路况，给出最优的抵达现场路线。本发明具有适用性强、效率高、报警及时、可操作性强、人机交互更友好等优点。
Description
技术领域：
本发明属于数据分析技术领域，特别涉及一种基于大数据技术和GIS技术的3D可视化预警方案。
背景技术：
随着社会经济的快速发展，城市化进程的加快，供水管网系统的规模不断扩大，检测和控制的复杂性也不断增加。伴随着物联网技术的蓬勃发展，水厂广泛采用工业仪表结合传感器设备采集仪表的实时数据并在客户端进行展示。首先这种方式受仪表提供商的限制往往需要运行多个客户端才能监控到所有数据，非常浪费资源。其次，这些仪表往往要监测到异常数据的时候客户端才会做出报警提示，存在严重的滞后性。第三，监控界面比较单一，人机交互性较差。如何结合新兴技术，改善既有系统的可操作性，是目前水厂亟需解决的问题。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容：
本发明的目的在于提供一种基于大数据技术和GIS技术的3D可视化预警方案，从而克服上述现有技术中的缺陷。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于大数据技术和GIS技术的3D可视化预警方案，其步骤为：(1)建立标准的设备资源库和数据中心，统一封装底层交互协议；
(2)根据设备型号自动选择对应的通信协议对各个监控点进行数据采集；
(3)将采集的数据传输至数据中心进行数据分析；
(4)结合大数据技术，AI对分析的数据进行深度学习，在多个层面进行预测，提前做出报警；
(5)各个监控点的信息在BIM建模打造的3D可视化操作界面模型中展示；
(6)通过线程的摄像头监控设备，采集到实时图像，显示在模型中；
(7)模型与GIS系统相结合，在3D界面中提示出异常位置，进行路线规划，结合地图和实时路况，给出最优的抵达现场路线。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
通过大数据分析，智能预警，并能在GIS系统通过3D可视化界面看到异常位置的图像信息，结合实时路况给出最优路线。具有适用性强、效率高、报警及时、可操作性强、人机交互更友好等优点。
附图说明：
图1为本发明基于大数据技术和GIS技术的3D可视化预警方案原理流程图。
具体实施方式：
下面对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
实施例1
如图1所示，一种基于大数据技术和GIS技术的3D可视化预警方案，其步骤为：(1)针对各类监控设备，建立标准的设备资源库和数据中心，统一封装底层交互协议，包括MQTT、AMQP、XMPP、CoAP；
(2)根据设备型号自动选择对应的通信协议对各个监控点进行数据采集；
(3)将采集的数据传输至数据中心进行数据分析；
(4)结合大数据技术，AI对分析的数据进行深度学习，在多个层面进行预测，提前做出报警；
(5)各个监控点的信息在BIM建模打造的3D可视化操作界面模型中展示；
(6)通过线程的摄像头监控设备，采集到实时图像，显示在模型中；
(7)模型与GIS系统相结合，在3D界面中提示出异常位置，进行路线规划，结合地图和实时路况，给出最优的抵达现场路线。
通过大数据分析，智能预警，并能在GIS系统通过3D可视化界面看到异常位置的图像信息，结合实时路况给出最优路线。具有适用性强、效率高、报警及时、可操作性强、人机交互更友好等优点。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。
Claims (1)
1.一种基于大数据技术和GIS技术的3D可视化预警方案，其步骤为：
(1)建立标准的设备资源库和数据中心，统一封装底层交互协议；
(2)根据设备型号自动选择对应的通信协议对各个监控点进行数据采集；
(3)将采集的数据传输至数据中心进行数据分析；
(4)结合大数据技术，AI对分析的数据进行深度学习，在多个层面进行预测，提前做出报警；
(5)各个监控点的信息在BIM建模打造的3D可视化操作界面模型中展示；
(6)通过线程的摄像头监控设备，采集到实时图像，显示在模型中；
(7)模型与GIS系统相结合，在3D界面中提示出异常位置，进行路线规划，结合地图和实时路况，给出最优的抵达现场路线。
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