CN112463910B - 物联网多维度数据融合系统及方法 - Google Patents

物联网多维度数据融合系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开物联网多维度数据融合系统及方法，数据提供方向数据融合共享中心由提供物联网数据或发布数据服务，数据需求方向数据融合共享中心提交数据需求，数据融合共享中心集成有物联网时空数据描述模型和数据融合模型，物联网时空数据描述模型以北斗网格码作为空间域标识，将不同数据标准的物联网数据进行映射处理完成数据资源归一化；数据融合模型对数据需求方所需要的数据的详细特征进行统一描述，并依照物联网时空数据需求描述提取基于地理空间信息域的特征矢量，再以北斗网格码作为空间域标识采用数据融合算法依据数据特征进行数据融合。本发明提升了物联网时空数据在地理空间信息域上融合的高效性。

Description

物联网多维度数据融合系统及方法
技术领域
本发明涉及物联网数据技术领域，尤其涉及物联网多维度数据融合系统及方法。
背景技术
目前，在新时代国家信息化发展战略推动下，智慧城市、智慧交通、智能制造等各领域数字化建设稳步推进。数字化建设涉及多部门协作、各系统协同，对物联网时空数据融合处理提出了更高要求。但由于感知节点海量化、感知数据异构化、系统建设孤岛化等物联网应用现实约束，多源异构物联网数据融合基于地理空间信息域的融合存在瓶颈。物联网时空数据融合技术成为提高物联网数据应用效能的关键。
发明内容
本发明为了解决智慧交通、智慧城市等领域应用中物联网时空数据融合需求而提出的结合北斗网格码作为空间域标识的物联网数据融合共享系统及方法。
本发明采用的技术方案是：
物联网多维度数据融合系统，其包括数据需求方、数据融合共享中心和数据提供方；数据提供方向数据融合共享中心由提供物联网数据或发布数据服务，数据需求方向数据融合共享中心提交数据需求，数据融合共享中心集成有物联网时空数据描述模型和数据融合模型，物联网时空数据描述模型以北斗网格码作为空间域标识，将不同数据标准的物联网数据进行映射处理完成数据资源归一化；数据融合模型对数据需求方所需要的数据的详细特征进行统一描述，并依照物联网时空数据需求描述提取基于地理空间信息域的特征矢量，再以北斗网格码作为空间域标识采用数据融合算法依据数据特征进行数据融合；
进一步地，作为一种较优实施方式，物联网数据映射处理包括元素映射、值域转换、频次差异转换。
进一步地，作为一种较优实施方式，数据共享融合中心提供数据服务，数据服务采用的数据共享交换服务支持“发布-订阅”与“请求-应答”两种模式。
进一步地，作为一种较优实施方式，物联网时空数据描述模型包括元模型层、数据模型层和物联数据层；元模型层为物联网异构数据元模型框架，元模型层定义模型层的描述语言，包含物联网数据的形式化、建模设施工具以及描述内容；数据模型层是对元模型层的实例化，数据模型层详细定义了数据模型具体建模，数据模型层基于元模型层的定义确定数据模型的形式化表达和建模设施工具；物联数据层是数据模型层的实例化，用于描述实际的物联网数据资源。
进一步地，作为一种较优实施方式，数据模型层的描述模型至少包括如下组件：通用信息、地理空间信息、系统信息、能力信息、访问信息、安全信息。
进一步地，作为一种较优实施方式，地理空间信息以北斗网格码作为空间域标识。
物联网多维度数据融合方法，其包括以下步骤：
步骤1，数据提供方向数据融合共享中心由提供物联网数据或发布数据服务，
步骤2，数据融合共享中心结合物联网时空数据描述模型对物联网源数据原始定义使用语义标注，实现数据语义抽象；
步骤3，进行物联网数据归一化，同时引用物联网时空数据描述模型对原始物联网数据元数据语义解析和物联网数据映射处理；
步骤4，数据需求方向数据融合共享中心提交数据需求，
步骤5，数据共享融合中心针所提交数据需求通过基于语义的需求解析与匹配生成物联网时空数据需求描述；
步骤6，数据共享融合中心调用数据融合模型依照物联网时空数据需求描述提取基于地理空间信息域的特征矢量，完成各物联网数据源关于数据需求目标的说明；
步骤7，数据融合共享中心以北斗网格码作为空间域标识，采用数据融合算法依据数据特征进行数据融合；北斗网格码具有快速空间信息检索、高精度位置服务、高效空间信息组织、自动空间关联等特性以及一维、整型、二进制的特点，提升物联网时空数据融合效率。
步骤8，数据融合共享中心将融合后的数据融向数据需求方提供相应物联网数据服务。
进一步地，作为一种较优实施方式，步骤3中物联网数据映射处理包括元素映射、值域转换、频次差异转换。
进一步地，作为一种较优实施方式，步骤5中物联网时空数据需求描述包括数据的空间属性、时间属性、数据特征需求。
进一步地，作为一种较优实施方式，步骤7中数据融合算法包括估计方法、统计方法、信息论方法和人工智能方法。
进一步地，作为一种较优实施方式，步骤8中数据共享融合中心的数据服务采用的数据共享交换服务支持“发布-订阅”与“请求-应答”两种模式。
本发明采用以上技术方案，以数据需求为输入进行特征提取与融合计算。并且在多源数据汇聚后，基于数据描述模型，开展数据的语义标注与数据归一化，便于后续融合。利用数据融合模型对数据需求方的数据需求进行精准统一描述；数据融合模型引用物联网时空数据描述模型，提取基于地理空间信息域的特征矢量，完成各物联网数据源关于数据需求目标的说明。
本发明以北斗网格码作为空间域标识建立了物联网时空数据描述模型，定义了物联网数据映射关系与数据融合转换模型，屏蔽了底层物联传感设备的多源异构特性；利用物联网时空数据描述模型，通过元素映射、值域转换、频次差异转换等，实现物联网数据在不同数据标准之间的映射和转换，完成数据资源归一化；数据融合需求依据数据需求方而灵活定义。数据需求经需求方提交后，由系统依据语义解析与匹配，构建数据融合的需求，需求中可以包含数据的空间属性、时间属性、数据特征需求等。基于物联网时空数据描述模型分化的数据融合模型精准描述了数据需求方所需要的数据的详细特征，并实现数据特征统一描述，解决了数据供需双方的数据需求对接问题。多源异构物联网数据经数据归一化、特征提取、融合计算后对外提供数据服务。
本发明利用北斗网格码作为空间域标识自动建立物理实体及物联网数据的空间约束关系的特性，提升了物联网时空数据在地理空间信息域上融合的高效性。同时，由于北斗网格码支持高精度位置服务，为物联网数据三维应用提供极大便利。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；
图1为本发明物联网多维度数据融合系统的结构示意图；
图2为本发明物联网多维度数据融合方法的流程示意图；
图3为本发明的物联网时空数据描述模型架构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
物联网数据对应于现实世界中的感知设备。数字化建设中，常常提出了基于现实世界地理空间信息域上的物联网数据融合需求。因此，物联网数据的应用需要与地理信息数据紧密融合。北斗网格码是在GeoSOT地球空间剖分理论的基础上发展出的一种离散化、多尺度区域位置标识体系，它可以为地心至地上6万公里地球空间中各种大小不等、最高精度达1.5厘米的任意网格赋予全球唯一的一维整形数编码。北斗网格码可以自动建立实体对象及数据间的空间关联，为物联网时空数据的高效融合提供了技术途径。
如图1至图3之一所示，本发明公开了物联网多维度数据融合系统，其包括数据需求方、数据融合共享中心和数据提供方；数据提供方向数据融合共享中心由提供物联网数据或发布数据服务，数据需求方向数据融合共享中心提交数据需求，数据融合共享中心集成有物联网时空数据描述模型和数据融合模型，物联网时空数据描述模型以北斗网格码作为空间域标识，将不同数据标准的物联网数据进行映射处理完成数据资源归一化；数据融合模型对数据需求方所需要的数据的详细特征进行统一描述，并依照物联网时空数据需求描述提取基于地理空间信息域的特征矢量，再以北斗网格码作为空间域标识采用数据融合算法依据数据特征进行数据融合；
进一步地，作为一种较优实施方式，物联网数据映射处理包括元素映射、值域转换、频次差异转换。
进一步地，作为一种较优实施方式，数据共享融合中心提供数据服务，数据服务采用的数据共享交换服务支持“发布-订阅”与“请求-应答”两种模式。
进一步地，作为一种较优实施方式，物联网时空数据描述模型包括元模型层、数据模型层和物联数据层；元模型层为物联网异构数据元模型框架，元模型层定义模型层的描述语言，包含物联网数据的形式化、建模设施工具以及描述内容；数据模型层是对元模型层的实例化，数据模型层详细定义了数据模型具体建模，数据模型层基于元模型层的定义确定数据模型的形式化表达和建模设施工具；物联数据层是数据模型层的实例化，用于描述实际的物联网数据资源。
进一步地，作为一种较优实施方式，数据模型层的描述模型至少包括如下组件：通用信息、地理空间信息、系统信息、能力信息、访问信息、安全信息。
进一步地，作为一种较优实施方式，地理空间信息以北斗网格码作为空间域标识。
物联网多维度数据融合方法，其包括以下步骤：
步骤1，数据提供方向数据融合共享中心由提供物联网数据或发布数据服务，
步骤2，数据融合共享中心结合物联网时空数据描述模型对物联网源数据原始定义使用语义标注，实现数据语义抽象；
步骤3，进行物联网数据归一化，同时引用物联网时空数据描述模型对原始物联网数据元数据语义解析和物联网数据映射处理；
具体地，数据资源在归一化之前，结合物联网时空数据描述模型，对物联网源数据原始定义使用语义标注，实现数据语义抽象，便于数据归一化。归一化过程引用物联网时空数据描述模型，对原始物联网数据元数据语义解析，并依据模型进行元素映射、值域转换、频次差异转换等物联网数据映射处理。
步骤4，数据需求方向数据融合共享中心提交数据需求，
步骤5，数据共享融合中心针所提交数据需求通过基于语义的需求解析与匹配生成物联网时空数据需求描述；该需求描述为数据特征提取与融合计算提供输入。
步骤6，数据共享融合中心调用数据融合模型依照物联网时空数据需求描述提取基于地理空间信息域的特征矢量，完成各物联网数据源关于数据需求目标的说明；
具体地，特征提取利用数据融合模型，对数据需求方的数据需求进行精准统一描述。数据融合模型引用物联网时空数据描述模型，提取基于地理空间信息域的特征矢量，完成各物联网数据源关于数据需求目标的说明。
步骤7，数据融合共享中心以北斗网格码作为空间域标识，采用数据融合算法依据数据特征进行数据融合；北斗网格码具有快速空间信息检索、高精度位置服务、高效空间信息组织、自动空间关联等特性以及一维、整型、二进制的特点，提升物联网时空数据融合效率。
步骤8，数据融合共享中心将融合后的数据融向数据需求方提供相应物联网数据服务。
进一步地，作为一种较优实施方式，步骤3中物联网数据映射处理包括元素映射、值域转换、频次差异转换。
进一步地，作为一种较优实施方式，步骤5中物联网时空数据需求描述包括数据的空间属性、时间属性、数据特征需求。
进一步地，作为一种较优实施方式，步骤7中数据融合算法包括估计方法、统计方法、信息论方法和人工智能方法。
进一步地，作为一种较优实施方式，步骤8中数据共享融合中心的数据服务采用的数据共享交换服务支持“发布-订阅”与“请求-应答”两种模式。
本发明由数据需求方自主提交数据需求，由数据融合共享中心实现基于语义的物联数据融合共享服务。
本发明以北斗网格码作为空间域标识建立了物联网时空数据描述模型，定义了物联网数据映射关系与数据融合转换模型，屏蔽了底层物联传感设备的多源异构特性；利用物联网时空数据描述模型，通过元素映射、值域转换、频次差异转换等，实现物联网数据在不同数据标准之间的映射和转换，完成数据资源归一化；数据融合需求依据数据需求方而灵活定义。数据需求经需求方提交后，由系统依据语义解析与匹配，构建数据融合的需求，需求中可以包含数据的空间属性、时间属性、数据特征需求等。基于物联网时空数据描述模型分化的数据融合模型精准描述了数据需求方所需要的数据的详细特征，并实现数据特征统一描述，解决了数据供需双方的数据需求对接问题。多源异构物联网数据经数据归一化、特征提取、融合计算后对外提供数据服务。
本发明利用北斗网格码作为空间域标识自动建立物理实体及物联网数据的空间约束关系的特性，提升了物联网时空数据在地理空间信息域上融合的高效性。同时，由于北斗网格码支持高精度位置服务，为物联网数据三维应用提供极大便利。
显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

Claims (9)

1.物联网多维度数据融合系统，其特征在于：其包括数据需求方、数据融合共享中心和数据提供方；数据提供方向数据融合共享中心提供物联网数据或发布数据服务，数据需求方向数据融合共享中心提交数据需求，数据融合共享中心集成有物联网时空数据描述模型和数据融合模型，物联网时空数据描述模型以北斗网格码作为空间域标识，将不同数据标准的物联网数据进行映射处理完成数据资源归一化；数据融合模型对数据需求方所需要的数据的详细特征进行统一描述，并依照物联网时空数据需求描述提取基于地理空间信息域的特征矢量，再以北斗网格码作为空间域标识采用数据融合算法依据数据特征进行数据融合；物联网时空数据描述模型包括元模型层、数据模型层和物联数据层；元模型层为物联网异构数据元模型框架，元模型层定义模型层的描述语言，包含物联网数据的形式化、建模设施工具以及描述内容；数据模型层是对元模型层的实例化，数据模型层详细定义了数据模型具体建模，数据模型层基于元模型层的定义确定数据模型的形式化表达和建模设施工具；物联数据层是数据模型层的实例化，用于描述实际的物联网数据资源。
2.根据权利要求1所述的物联网多维度数据融合系统，其特征在于：物联网数据映射处理包括元素映射、值域转换、频次差异转换。
3.根据权利要求1所述的物联网多维度数据融合系统，其特征在于：数据共享融合中心提供数据服务，数据服务采用的数据共享交换服务支持“发布-订阅”与“请求-应答”两种模式。
4.根据权利要求1所述的物联网多维度数据融合系统，其特征在于：数据模型层的描述模型至少包括如下组件：通用信息、地理空间信息、系统信息、能力信息、访问信息、安全信息。
5.物联网多维度数据融合方法，采用了权利要求1至4任一所述的物联网多维度数据融合系统，其特征在于：方法包括以下步骤：
步骤1，数据提供方向数据融合共享中心提供物联网数据或发布数据服务，
步骤2，数据融合共享中心结合物联网时空数据描述模型对物联网源数据原始定义使用语义标注，实现数据语义抽象；
步骤3，进行物联网数据归一化，同时引用物联网时空数据描述模型对原始物联网数据元数据语义解析和物联网数据映射处理；
步骤4，数据需求方向数据融合共享中心提交数据需求，
步骤5，数据共享融合中心针所提交数据需求通过基于语义的需求解析与匹配生成物联网时空数据需求描述；
步骤6，数据共享融合中心调用数据融合模型依照物联网时空数据需求描述提取基于地理空间信息域的特征矢量，完成各物联网数据源关于数据需求目标的说明；
步骤7，数据融合共享中心以北斗网格码作为空间域标识，采用数据融合算法依据数据特征进行数据融合；
步骤8，数据融合共享中心将融合后的数据融向数据需求方提供相应物联网数据服务。
6.根据权利要求5所述的物联网多维度数据融合方法，其特征在于：步骤3中物联网数据映射处理包括元素映射、值域转换、频次差异转换。
7.根据权利要求5所述的物联网多维度数据融合方法，其特征在于：步骤5中物联网时空数据需求描述包括数据的空间属性、时间属性、数据特征需求。
8.根据权利要求5所述的物联网多维度数据融合方法，其特征在于：步骤7中数据融合算法包括估计方法、统计方法、信息论方法和人工智能方法。
9.根据权利要求5所述的物联网多维度数据融合方法，其特征在于：步骤8中数据共享融合中心的数据服务采用的数据共享交换服务支持“发布-订阅”与“请求-应答”两种模式。
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