CN115098603A - 基于多尺度建模的数字孪生方法及终端 - Google Patents
基于多尺度建模的数字孪生方法及终端 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种基于多尺度建模的数字孪生方法及终端，该方法包括：对多种来源、多种尺度的模型进行预处理，得到处理后的模型文件；对处理后的模型文件按国际通用标准进行格式转化，得统一格式的模型文件；将统一格式的模型文件按宏观城市、中观建筑、微观构件和设备分级存入数据库；通过将模型数据与传感器数据充分结合，实现物理世界在虚拟空间中的完全映射，建立一个现实城市的数字孪生城市；本发明还能够反向控制设备，实现远程无人管理。通过外置设备捕获环境信息，本发明的后端系统可以将获取的环境信息与模型数据结合显示，实现移动设备上的AR应用。
Description
技术领域
本发明涉及控制系统、图像特征识别处理技术领域，具体地，涉及一种基于多尺度建模的数字孪生方法及终端。
背景技术
城市信息模型(CIM)广泛融合了新一代信息技术，具有协同性强、模拟效果好、要素信息表达精细等特点，在推动城市治理和实现城市高质量发展方面日益发挥重要作用。
有条件的城市，可在BIM应用的基础上建立城市信息模型(CIM)。应用体系可结合城市实际需求进行拓展。近期(至2020年)可应用虚拟现实(VR)、城市信息模型(CIM)、大数据技术，建立规划、建设、管理精细化应用模型。中远期(至 2035年)可应用物联网、机器学习、人工智能技术，建立城市实时监控模型，智能响应城市服务需求。
基于多尺度建模的数字孪生系统及终端即CityBIM二维地球平台软件主要是为用户提供Web浏览器端浏览使用三维地球，无需任何插件，跨平台，跨浏览器，提供了全新的大数据可视化、实时流数据可视化功能，通过本产品可快速实现浏览器和移动端上美观、流畅的三维地图呈现与空间分析。功能包括地图配置、图层控制、底图控制、坐标定位、测量、标记、书签、地图对比、粒子效果、飞行漫游、标绘、打印等功能。
发明内容
针对上述现有技术中的问题，本申请提出了一种基于多尺度建模的数字孪生方法，包括以下步骤：步骤1：通过设备采集和/或直接读取模型，识别目标模型格式，得到现实世界模型数据，标识转换方式，将模型数据格式统一后存入数据库中；所述读取模型将按GIS模型和BIM模型分别处理，GIS模型直接存入数据库；BIM模型转化为IFC格式，提取项目信息，IFC信息的空间层次为：项目、场地、建筑物、建筑楼层、建筑空间；步骤2：提取目标模型的信息，按城市、建筑、建筑构件、物联网设备进行分类。基于上述特征，形成数据的采集和整理，为实现虚实融合时空一体数据库系统，实现城市项目从规划到设计施工运维的全生命周期一体化解决方案，打下了基础。
优选地，所述数字孪生方法还包括：步骤3：AR功能的实现；步骤4：多源数据融合展示；步骤5：通过国标通信协议，接收物联网设备发出的信号，根据接收到的信息，结合设备所在地类型判断设备未来状态，根据具体需求向设备发射控制信号。基于上述特征，平台搭载了虚实融合时空一体数据库系统，实现城市项目从规划到设计施工运维的全生命周期一体化解决方案，还加入人工智能技术，能够对整个项目实行更好地管理和运营。
优选地，所述目标模型信息的提取，对于BIM模型，从其IFC文件中提取信息，添加项目或工程编码。
优选地，所述步骤2还包括：读取模型属性字段，按照GIS、BIM国家相关标准数据字段库去检索各个数据归属字段，以判断其规模类别。
优选地，所述模型属性字段包括：名称、录入单位、体积、面积。
优选地，所述设备采集包括利用能够发射激光点云的设备，通过建筑点云特征提取方法，获取点云数据。
优选地，所述步骤3还包括将所述点云数据的特征集合与模型数据形状特征进行匹配，配准方法使用迭代最近点算法，得益于云计算的高计算能力，配准过程动态执行，实现动态AR效果。
本申请还涉及一种数字孪生终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时可用于执行上述基于多尺度建模的数字孪生方法。
优选地，基于多源数据集成和语义融合技术构建大型三维城市信息模型CIM 支撑平台，基于CIM模型与感知数据语义融合构建了虚实融合的数字孪生系统，构建“云-网-端”三大层次大数据集成体系，成为数据驱动决策、技术综合集成的智慧城市综合技术支撑体系，并且结合人工智能技术实现综合智能城市。
上述技术特征可以各种适合的方式组合或由等效的技术特征来替代，只要能够达到本发明的目的。
本发明提供的一种基于多尺度建模的数字孪生方法及终端，与现有技术相比，至少具备有以下有益效果：
1.能够适应各类浏览器，无需安装软件客户端及任何插件，即可高效浏览三维模型和地理信息数据，并支持移动端应用。
2.支持多源数据的集中显示，平台能够展示GIS数据及各类专题图，BIM模型，地形信息、倾斜摄影数据等各类数据，真正实现同一平台集成，为智慧城市和大型市政工程项目提供了基础。
3.支持海量数据加载，平台采用高效的加载和展示技术支持任意尺度模型数据的加载。
4.多源数据的大数据集成，平台集成物联网技术，形成数据的采集、整理、发布、展示一条龙的处理机制，可融合视频、传感器、点云、BIM、GIS等多类结构和非结构化数据，实现虚实融合的数字孪生系统。
5.建筑全生命周期解决方案，平台搭载了虚实融合时空一体数据库系统，实现城市项目从规划到设计施工运维的全生命周期一体化解决方案，还加入人工智能技术，能够对整个项目实行更好地管理和运营。
6.支持移动端应用，在移动互联网上实现三维城市的应用，无疑将极大的拓展智慧城市的泛在化，是实现数字孪生的基础支撑，无疑将引发智慧城市的革命性变革和爆发式发展。
附图说明
在下文中将基于实施例并参考附图来对本发明进行更详细的描述。其中：
图1为多尺度建模数据处理流程图；
图2为多源数据展示-宏观城市示意图；
图3为多源数据展示-中观建筑示意图；
图4为多源数据展示-微观构件示意图；
图5为多源数据展示-传感器设备示意图；
图6为多源数据展示-城市管理数据图；
图7为环境信息采集识别过程示意图；
图8为AR应用实例图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
图1为本发明从数据处理到功能实现的流程图，如图1所示，通过设备采集和直接读取模型，得到现实世界模型数据，将模型数据格式统一后存入数据库中；控制终端通过读取数据库中模型数据实现其功能。
控制终端可以实现的功能如下：
1.前端加载展示模型；
2.向设备发射信号，反向控制物联网设备；如球型摄像头转动视角，CO探测器解除报警。
3.提取环境与模型特征数据，配准后将模型投射于环境当中实现AR应用。
具体地，本发明实施包括如下步骤：
步骤S1：读取模型，将按GIS模型和BIM模型分别处理，GIS模型直接存入数据库，加载时再做处理；BIM模型统一转化为IFC格式，提取项目信息，IFC 格式信息的空间层次为——项目project、场地site、建筑物building、建筑楼层 buildingstorey(内含建筑构件element)、建筑空间space。以工字型柱为例，具体的属性信息提取算法为：
步骤S1.1：IfcColumn的几何尺寸提取。
步骤S1.1.1：通过IFC的构件ID索引到构件的语句IFCOLUMN，提取第七个属性Representation的值：IfcProductDefinitionShape。
步骤S1.1.2：提取IfcProductDefinitionShape的第三个属性Representation的值：IfcShapeRepresentation。
步骤S1.1.3：IfcShapeRepresentation的第四个属性Items的值：IfcExtrudedAreaSolid。
步骤S1.1.4：提取IfcExtrudedAreaSolid的第四个属性Depth的值：IfcPositiveLengthMeasure，继续提取IfcExtrudedAreaSolid的第一个属性SweptArea 的值：IfcIShapeProfileDeF。
步骤S1.1.5：提取IfcIShapeProfileDeF的第四个属性OverallWidth、第五个属性OverallDepth、第六个属性WebThickness、第七个属性FlangeThickness、第八个属性FilletRadius的值。这些值分别对应工字型柱工字断面上的工字宽度、工字高度、工字腰宽、工字腿宽、圆角半径。
步骤S1.2：材料信息提取。
步骤S1.2.1：通过构件ID锁定构件位置，查找IfcColumn的反属性HasAssociation，索引至关联实体：IfcRelAssociatesMaterial。
步骤S1.2.2：提取IfcRelAssociatesMaterial的第六个属性RelatingMaterial的值：IfcMaterial。
步骤S1.2.3：提取IfcMaterial实体的第一个属性Name(材料名称)、第三个属性Category(材料类别)。
步骤S2：模型层次划分。将GIS模型加上宏观城市标签，存入数据库；将步骤S1.1.4中获取的建筑物添加建筑标签存入数据库，步骤S1.1.5中获取的构件信息添加微观构件标签，特别地，如果构件信息中包含摄像头、传感器等词条，则添加设备编号后再存入数据库。
步骤S3：模型特征提取。提取建筑模型特征点；使用移动设备采集建筑点云，获取特征点。
步骤S3.1：将微观构件几何形状中的顶点坐标取出，按项目_楼号_楼层_坐标编号，存入模型特征数据库。
步骤S3.2：使用移动设备采集点云，通过终端计算特征点，流程如图6所示。点云特征提取过程如下。
步骤S3.2.1：获取点云，通过粗滤波去除异常点。异常点包括高程极大值点、高程极小值点或孤立点。
步骤S3.2.2：使用区域增长算法，将点云分割为立面与平面点云，并对分割得到的超体素数据进行平面拟合。
步骤S3.2.3：计算所有平面交线，将所有得到的相交线与原始点云拟合，拟合偏差在一定阈值内的线将被保留，可认为此线为环境点云特征数据。
步骤S3.2.4：遍历得到所有相交线，线与线距离阈值小于1cm处可以看作一个顶点。
步骤S3.2.5：重复步骤S3.2.2—S3.2.4，直到得到足够数量的顶点数据。具体数量随点云总量增加而增加，通常10平米点云需要7个顶点。
步骤S4：AR功能的实现。使用ICP算法(迭代最近点法)，将点云特征点与对应建筑物的模型特征点进行匹配，配准后，可在移动设备上实现BIM模型，如图7。
步骤S5：多源数据融合展示。包括多尺度建模数据、传感器数据和城市管理数据。
步骤S5.1：多尺度建模数据的融合展示，如图2所示，图中11栋红顶建筑数据来自倾斜摄影，两栋建筑来自revit软件建模，四栋高楼数据来自草图大师建模，大面积建筑灰色模型来自shp数据拉伸建模，GIS地图来自URL引用。
步骤S5.2：传感器数据展示，如图5所示，图中展示的传感器设备为小区监控摄像头，通过终端行人识别，可以获取小区住户丢垃圾信息，提高小区物业管理水平。
步骤S5.3：城市管理数据展示。通过加载城市社区管理数据，在前端可视化展示，能够提高社区管理效率。
对于本发明的终端，即CityBIM平台，具备如下的特征：
1.其核心理论与技术特征：
1.1基于BIM+GIS多源数据集成和语义融合技术构建大型三维城市信息模型CIM支撑平台。
CityBIM采用底层语义和国际标准拓展融合技术，所述国际标准包括IFC和CityGML，可在浏览器端无缝加载IFC-based的BIM建筑模型，并可进行海量信息管理，具有大范围、海量、多源数据一体化管理和快速三维实时漫游功能，支持基于浏览器的大体量模型加载渲染技术、以及三维空间查询、分析和运算。可叠加常规二维GIS数据，可方便快速完成由二维GIS的三维扩展，建立城市级三维城市信息模型CIM系统。该技术为构建智慧城市提供了基础数据交换模式和承载平台，可实现从微观建筑内部到宏观城市环境的一体化信息集成环境。使建筑信息与地理环境信息及基础建设信息实现无缝的信息融合与交换。
1.2基于CIM模型与感知数据语义融合构建了虚实融合的数字孪生系统。
通过虚拟CIM模型与实时感知数据的底层语义融合，实现视频等非结构化信息与3D城市模型以及其他结构化信息实时融合，构建城市物理世界、网络虚拟空间的一一对应、相互映射、协同交互的复杂系统，在网络空间再造与之匹配、对应的孪生城市，实现城市全要素数字化和虚拟化、城市全状态实时化和可视化、城市管理决策协同化和智能化。
1.3构建“云-网-端”三大层次大数据集成体系，成为数据驱动决策、技术综合集成的智慧城市综合技术支撑体系。
端侧实现群智感知、可视可控；网侧实现泛在高速、天地一体；云测实现随需调度，迭代学习。其本质是通过数据全域标识、状态精准感知、数据实时分析、模型科学决策、智能精准执行，构建城市级数据闭环赋能体系。将城市公共基础设施的感知数据与城市实时脉动数据流将汇聚到CityBIM大计算平台上，推动城市实时仿真成为可能，城市局部智能将升级为全局智能，实现城市的模拟、监控、诊断、预测和控制，解决城市规划、建设、运行、管理、服务的复杂性和不确定性。
1.4结合人工智能技术实现综合智能城市。
结合基于人工智能的城市大脑技术和应用的研发，推动实体城市之上诞生全时空感知、全要素联动、全周期迭代的智能城市，大大推动城市治理水平优化提升。该平台提高了BIM模型和GIS信息的计算机识别能力以及数据共享的有效性，是真正意义上的GIS、BIM与物联网数据信息底层融合平台，为将来人工智能应用和Web3.0环境下的信息共享奠定了基础。从城市发展看，CityBIM是未来实体城市的虚拟映射对象和智能操控体，形成虚实对应、相互映射、协同交互的智慧城市操作系统，实现孪生城市的“六化发展”，即支撑城市全要素数字化和虚拟化、城市全状态实时化和可视化、城市管理决策协同化和智能化，实现三类应用场景，城市规划建设一张蓝图管到底、城市治理虚实融合一盘棋、城市服务情景交融个性主动一站式，驱动城市智能运行、迭代创新。
2.主要技术效果包括：
2.1.能够适应各类浏览器，无需安装软件客户端及任何插件，即可高效浏览三维模型和地理信息数据，并支持移动端应用。
2.2.支持多源数据的集中显示。平台能够展示GIS数据及各类专题图，BIM 模型，地形信息、倾斜摄影数据等各类数据，真正实现同一平台集成，为智慧城市和大型市政工程项目提供了基础。
2.3.支持海量数据加载。平台采用高效的加载和展示技术支持任意尺度模型数据的加载。
2.4.多源数据的大数据集成。平台集成物联网技术，形成数据的采集、整理、发布、展示一条龙的处理机制，可融合视频、传感器、点云、BIM、GIS等多类结构和非结构化数据，实现虚实融合的数字孪生系统。
2.5.建筑全生命周期解决方案。平台搭载了虚实融合时空一体数据库系统，实现城市项目从规划到设计施工运维的全生命周期一体化解决方案，还加入人工智能技术，能够对整个项目实行更好地管理和运营。
2.6.支持移动端应用。在移动互联网上实现三维城市的应用，无疑将极大的拓展智慧城市的泛在化，是实现数字孪生的基础支撑，无疑将引发智慧城市的革命性变革和爆发式发展。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式与场景，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合(如宏观城市级别的AR实现)。
Claims (10)
1.一种基于多尺度建模的数字孪生方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过设备采集和/或直接读取模型，识别目标模型格式，得到现实世界模型数据，标识转换方式，将模型数据格式统一后存入数据库中；所述读取模型将按GIS模型和BIM模型分别处理，GIS模型直接存入数据库；BIM模型转化为IFC格式，提取项目信息，IFC信息的空间层次为：项目、场地、建筑物、建筑楼层、建筑空间；
步骤2：提取目标模型的信息，按城市、建筑、建筑构件、物联网设备进行分类。
2.根据权利要求1所述的基于多尺度建模的数字孪生方法，其特征在于，所述数字孪生方法还包括：
步骤3：AR功能的实现；
步骤4：多源数据融合展示；
步骤5：通过通信协议，接收物联网设备发出的信号，根据接收到的信息，结合设备所在地类型判断设备未来状态，根据具体需求向设备发射控制信号。
3.根据权利要求1所述的基于多尺度建模的数字孪生方法，其特征在于，所述提取项目信息的提取方法为：
步骤S1.1：IfcColumn的几何尺寸提取；
步骤S1.1.1：通过IFC的构件ID索引到构件的语句IFCOLUMN，提取第七个属性Representation的值：IfcProductDefinitionShape；
步骤S1.1.2：提取IfcProductDefinitionShape的第三个属性Representation的值：IfcShapeRepresentation；
步骤S1.1.3：IfcShapeRepresentation的第四个属性Items的值：IfcExtrudedAreaSolid；
步骤S1.1.4：提取IfcExtrudedAreaSolid的第四个属性Depth的值：IfcPositiveLengthMeasure，继续提取IfcExtrudedAreaSolid的第一个属性SweptArea的值：IfcIShapeProfileDeF；
步骤S1.1.5：提取IfcIShapeProfileDeF的第四个属性OverallWidth、第五个属性OverallDepth、第六个属性WebThickness、第七个属性FlangeThickness、第八个属性FilletRadius的值；这些值分别对应工字型柱工字断面上的工字宽度、工字高度、工字腰宽、工字腿宽、圆角半径；
步骤S1.2：材料信息提取；
步骤S1.2.1：通过构件ID锁定构件位置，查找IfcColumn的反属性HasAssociation，索引至关联实体：IfcRelAssociatesMaterial；
步骤S1.2.2：提取IfcRelAssociatesMaterial的第六个属性RelatingMaterial的值：IfcMaterial；
步骤S1.2.3：提取IfcMaterial实体的第一个属性Name、第三个属性Category。
4.根据权利要求1所述的基于多尺度建模的数字孪生方法，其特征在于，所述目标模型信息的提取，对于BIM模型，从其IFC文件中提取信息，添加项目或工程编码。
5.根据权利要求2所述的基于多尺度建模的数字孪生方法，其特征在于，所述步骤2还包括：读取模型属性字段，按照GIS、BIM国家相关标准数据字段库去检索各个数据归属字段，以判断其规模类别。
6.根据权利要求5所述的基于多尺度建模的数字孪生方法，其特征在于，所述模型属性字段包括：名称、录入单位、体积、面积。
7.根据权利要求2所述的基于多尺度建模的数字孪生方法，其特征在于，所述设备采集包括利用能够发射激光点云的设备，通过建筑点云特征提取方法，获取点云数据。
8.根据权利要求7所述的基于多尺度建模的数字孪生方法，其特征在于，所述步骤3还包括将所述点云数据的特征集合与模型数据形状特征进行匹配，配准方法使用迭代最近点算法，得益于云计算的高计算能力，配准过程动态执行，实现动态AR效果。
9.一种数字孪生终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时能够用于执行权利要求1-8任一项所述的基于多尺度建模的数字孪生方法。
10.根据权利要求9所述的数字孪生终端，其特征在于，基于多源数据集成和语义融合技术构建大型三维城市信息模型CIM支撑平台，基于CIM模型与感知数据语义融合构建了虚实融合的数字孪生系统，构建“云-网-端”三大层次大数据集成体系，成为数据驱动决策、技术综合集成的智慧城市综合技术支撑体系，并且结合人工智能技术实现综合智能城市。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202210163559.0A CN115098603A (zh) | 2022-02-22 | 2022-02-22 | 基于多尺度建模的数字孪生方法及终端 |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116090065A (zh) * | 2023-01-17 | 2023-05-09 | 中山大学 | 一种基于数字孪生的智慧城市绿化设计方法及装置 |
| CN116108692A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-05-12 | 北京祝融视觉科技股份有限公司 | 一种针对城市基础设施的数字孪生化系统 |
| CN118314296A (zh) * | 2024-06-11 | 2024-07-09 | 陕西天润科技股份有限公司 | 一种面向数字孪生的城市精细化道路构建系统及方法 |
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2022
- 2022-02-22 CN CN202210163559.0A patent/CN115098603A/zh active Pending
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|---|---|---|---|---|
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| CN116090065B (zh) * | 2023-01-17 | 2023-10-31 | 中山大学 | 一种基于数字孪生的智慧城市绿化设计方法及装置 |
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| CN118314296A (zh) * | 2024-06-11 | 2024-07-09 | 陕西天润科技股份有限公司 | 一种面向数字孪生的城市精细化道路构建系统及方法 |
| CN118314296B (zh) * | 2024-06-11 | 2024-08-16 | 陕西天润科技股份有限公司 | 一种面向数字孪生的城市精细化道路构建系统及方法 |
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