CN116109259A - 一种空间数据的智能审核方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种空间数据的智能审核方法及装置，所述方法适用于云端服务器，所述方法包括：从待检测区域所包含的多个街道监控设备中获取监控数据集；当所述多个监控空间数据中包含至少一个异常监控数据，则获取待检测区域的实时地图数据，并从所述实时地图数据中提取对应的地图空间数据；根据所述实时地图数据与所述监控空间数据的比对确定数据是否异常。本发明可以利用云端平台进行审查操作，并在审核的数据超出阈值范围时，从实时地图图像中提取对应区域的空间数据，利用地图的空间数据进行二次审核比对，一方面可以缩短审核周期，提升审核的处理效率，另一方面两次审核能避免数据审核出错，有效提升审核的准确率。

Description

一种空间数据的智能审核方法及装置
背景技术
空间数据又称几何数据，用来表示物体的位置、形态、大小分布等各方面的信息，是对现世界中存在的具有定位意义的事物和现象的定量描述。其中，空间数据可分为图形数据和图像数据，通过空间数据的形态、大小等信息反应城市各个区域或建筑的位置，以便用户根据各个区域的位置进行用地规划。
由于空间数据涉及的内容及信息较大，为了确定信息的真伪，避免后续用地规划出错，需要对采集的空间数据进行审核。目前常用的审核方法是：人工审核，具体是由审核人员将监控设备采集的空间数据与在先记录的空间数据进行逐一比对，当比对的数据差值大于对应的阈值时，再通知负责规划操作的技术人员进行实地考察并采集数据，再根据实地考察数据进行数据审核。
但目前常用的方法有如下技术问题：首先，人工审核需要耗费大量精力，处理时间长，且容易出现审核失误，准确率较低，影响后续规划与施工，并且当审核的数据数值不在阈值范围内时，需要额外通知技术人员进行实地考察，进一步增加审核周期，降低审核的效率。
发明内容
本发明提出一种空间数据的智能审核方法及装置，所述方法可以利用云端平台进行审查操作，并在审核的数据超出阈值范围时，从实时地图图像中提取对应区域的空间数据，利用地图的空间数据进行审核比对，以缩短审核周期，提升审核的处理效率和准确率。
本发明实施例的第一方面提供了一种空间数据的智能审核方法，所述方法适用于云端服务器，所述云端服务器分别与多个街道监控设备连接，所述方法包括：
从待检测区域所包含的多个街道监控设备中获取监控数据集，所述空间数据集包括多个监控空间数据；
当所述多个监控空间数据中包含至少一个异常监控数据，则获取待检测区域的实时地图数据，并从所述实时地图数据中提取对应的地图空间数据，所述异常监控数据为不在预设的数据阈值内的监控空间数据；
若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值小于审核阈值，则确定所述异常监控数据为正常；
若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值大于审核阈值，则确定所述异常监控数据为异常。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述从所述实时地图数据中提取对应的地图空间数据，包括：
从多个街道监控设备中确定采集所述异常监控数据的目标街道监控设备，并分别获取所述目标街道监控设备的采集角度以及位置坐标；
基于所述位置坐标在所述实时地图数据确定采集数据的采集区域，并按照所述采集角度在所述采集区域提取对应的地图数据；
按照预设的比例值转换所述地图数据得到地图空间数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取待检测区域的实时地图数据，包括：
分别获取每个街道监控设备的设备坐标；
以每个所述设备坐标为中心以及以预设的距离为半径，构建多个设备区域；
将多个所述设备区域叠加形成叠加区域，基于所述叠加区域的坐标获取对应的平面地图图像，得到实时地图数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述当所述多个监控空间数据中包含至少一个异常监控数据，包括：
分别计算每个所述监控空间数据与对应的阈值数据的数据差值，得到多个数据差值；
分别确定每个数据差值是否大于预设的差值阈值；
若每个数据差值均小于预设的差值阈值，则确定多个所述监控空间数据中没有异常监控数据；
若有至少一个数据差值大于预设的差值阈值，则确定多个所述监控空间数据中包含至少一个异常监控数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述确定所述异常监控数据为正常的步骤后，所述方法还包括：
采用多个所述监控空间数据分别绘制成规划平面图和数据报表。
在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述确定所述异常监控数据为异常的步骤后，所述方法还包括：
确定所述异常监控数据的数据坐标；
基于所述数据坐标生成图像标记，并将所述图像标记添加至所述地图空间数据对应的平面地图图像，得到告警图像。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述云端服务器与用户终端连接；
在所述将所述图像标记添加至所述地图空间数据对应的平面地图图像，得到告警图像的步骤后，所述方法还包括：
将所述告警图像传输至所述用户终端，以供所述用户终端可视化展示所述告警图像。
本发明实施例的第二方面提供了一种空间数据的智能审核装置，所述装置适用于云端服务器，所述云端服务器分别与多个街道监控设备连接，所述装置包括：
获取模块，用于从待检测区域所包含的多个街道监控设备中获取监控数据集，所述空间数据集包括多个监控空间数据；
提取模块，用于当所述多个监控空间数据中包含至少一个异常监控数据，则获取待检测区域的实时地图数据，并从所述实时地图数据中提取对应的地图空间数据，所述异常监控数据为不在预设的数据阈值内的监控空间数据；
审核正常模块，用于若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值小于审核阈值，则确定所述异常监控数据为正常；
审核异常模块，用于若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值大于审核阈值，则确定所述异常监控数据为异常。
相比于现有技术，本发明实施例提供的一种空间数据的智能审核方法及装置，其有益效果在于：本发明可以利用云端平台进行审查操作，并在审核的数据超出阈值范围时，从实时地图图像中提取对应区域的空间数据，利用地图的空间数据进行二次审核比对，一方面可以缩短审核周期，提升审核的处理效率，另一方面两次审核能避免数据审核出错，有效提升审核的准确率。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的一种空间数据的智能审核方法的流程示意图；
图2是本发明一实施例提供的空间数据的拓扑关系图；
图3是本发明一实施例提供的一种空间数据的智能审核装置的结构示意图。
具体实施方式
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，都属于本发明保护的范围。
空间数据又称几何数据，用来表示物体的位置、形态、大小分布等各方面的信息，是对现世界中存在的具有定位意义的事物和现象的定量描述。其中，空间数据可分为图形数据和图像数据，通过空间数据的形态、大小等信息反应城市各个区域或建筑的位置，以便用户根据各个区域的位置进行用地规划。
由于空间数据涉及的内容及信息较大，为了确定信息的真伪，避免后续用地规划出错，需要对采集的空间数据进行审核。目前常用的审核方法是：人工审核，具体是由审核人员将监控设备采集的空间数据与在先记录的空间数据进行逐一比对，当比对的数据差值大于对应的阈值时，再通知负责规划操作的技术人员进行实地考察并采集数据，再根据实地考察数据进行数据审核。
但目前常用的方法有如下技术问题：首先，人工审核需要耗费大量精力，处理时间长，且容易出现审核失误，准确率较低，影响后续规划与施工，并且当审核的数据数值不在阈值范围内时，需要额外通知技术人员进行实地考察，进一步增加审核周期，降低审核的效率。
为了解决上述问题，下面将通过以下具体的实施例对本申请实施例提供的一种空间数据的智能审核方法进行详细介绍和说明。
参照图1，示出了本发明一实施例提供的一种空间数据的智能审核方法的流程示意图。
所述方法适用于云端服务器，所述云端服务器分别与多个街道监控设备连接。
需要说明的是，街道监控设备可以是街道的智能灯柱，可以用于采集街道区域的空间数据。空间数据可以包括街道或道路的长度，宽度和形状等。
其中，作为示例的，所述空间数据的智能审核方法，可以包括：
S11、从待检测区域所包含的多个街道监控设备中获取监控数据集，所述空间数据集包括多个监控空间数据。
在一实现方式中，用户可以向云端服务器发送待检测区域或待审核区域的信息，然后让云端服务器可以控制处于内的待审核区域同时进行工作，分别采集多个监控空间数据。
S12、当所述多个监控空间数据中包含至少一个异常监控数据，则获取待检测区域的实时地图数据，并从所述实时地图数据中提取对应的地图空间数据，所述异常监控数据为不在预设的数据阈值内的监控空间数据。
在采集多个监控空间数据后，可以立即对每个监控空间数据进行检测，确定是否有异常数据。当确定有异常数据时，可以获取待审核区域对应的地图图像，然后从提取图像中提取与异常的监控空间数据对应的地图空间数据，再将两个数据进行比对审核，以确定数据是否真的出错，从而提高审核的准确率，也无需调用技术人员进行实地考察，缩短处理的时长，提高处理的效率。
为了准确确定多个监控空间数据中是否存有异常的数据，其中，作为示例的，步骤S12可以包括以下子步骤：
S121、分别计算每个所述监控空间数据与对应的阈值数据的数据差值，得到多个数据差值。
S122、分别确定每个数据差值是否大于预设的差值阈值。
S123、若每个数据差值均小于预设的差值阈值，则确定多个所述监控空间数据中没有异常监控数据。
S124、若有至少一个数据差值大于预设的差值阈值，则确定多个所述监控空间数据中包含至少一个异常监控数据。
参照图2，示出了本发明一实施例提供的空间数据的拓扑关系图。
具体地，监控空间数据可以是两点间距离长度或者宽度。例如，距离长度可以是图2中N4至N3这两端点连线所表示的道路的长度。
可以分别将每个监控空间数据与其对应的阈值数据进行比较，若每个数据差值均小于预设的差值阈值，则确定多个监控空间数据中没有异常监控数据；反之，若数据的差值大于预设的差值阈值，则确定该监控空间数据为异常监控数据。
其中，差值阈值可以是用户预先根据实际需求进行设定的阈值。
当监控空间数据是宽度时，差值阈值可以根据道路的扩展施工记录进行设定。
例如，若道路在两次审核期间扩建了三次，则预设的差值阈值可以是三次拓建的距离的平均值。
在一可选的实施例中，当出现异常数据后，需要对该异常数据进行二次审核，以确定是否出错。
其中，作为示例的，步骤S12可以包括以下子步骤：
S125、分别获取每个街道监控设备的设备坐标。
S126、以每个所述设备坐标为中心以及以预设的距离为半径，构建多个设备区域。
S127、将多个所述设备区域叠加形成叠加区域，基于所述叠加区域的坐标获取对应的平面地图图像，得到实时地图数据。
具体地，可以先确定每个街道监控设备的设备坐标，根据设备坐标来确定待审核区域的具体位置。
接着，可以以每个设备坐标为中心以及以预设的距离为半径，构建多个设备区域，然后将多个设备区域叠加形成叠加区域，再获取叠加区域的边沿坐标，根据边沿坐标获取对应的平面地图图像，得到实时地图数据。
可选地，也可以直接确定待检测区域的区域坐标，按照这个区域坐标获取对应平面地图图像，得到实时地图数据。
在确定实时地图数据后，可以从实时地图数据中提取与异常监控数据对应的地图空间数据，再将两者进行比对，以确定是否出错，在一可选的实施例中，步骤S12还可以包括以下子步骤：
S128、从多个街道监控设备中确定采集所述异常监控数据的目标街道监控设备，并分别获取所述目标街道监控设备的采集角度以及位置坐标。
S129、基于所述位置坐标在所述实时地图数据确定采集数据的采集区域，并按照所述采集角度在所述采集区域提取对应的地图数据。
S1210、按照预设的比例值转换所述地图数据得到地图空间数据。
具体地，若有异常监控数据，并确定采集该异常监控数据对应设备，得到目标街道监控设备。
由于街道监控设备是智能灯柱，其监控摄像头可能不断旋转采集数据，可以获取目标街道监控设备的采集角度以及位置坐标，再根据位置坐标在实时地图数据确定采集数据的采集区域，具体可以是采集的街道或者地点。然后根据其采集的角度，确定具体异常监控数据所对应的道路。
例如，参照图2，确定采集的区域是N1，则其可以对应的道路可以是N1至N4，也可以是N1至N3。接着，可以根据采集角度确定是N1至N4这一路线，则可以提取该路线对应的地图数据。
由于采集的数据是地图数据，而其数据是图像数据，与街道监控设备采集的数据是实际数据，两者比例有不同，因此，需要对数据进行转换。具体可以按照预设的比例，转换地图数据，得到地图空间数据。具体的比例可以根据实际需要进行调整。
其操作方式可以类似地图中显示两地点的实际距离。
S13、若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值小于审核阈值，则确定所述异常监控数据为正常。
S14、若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值大于审核阈值，则确定所述异常监控数据为异常。
在获取实时地图数据后，也可以计算实时地图数据与监控空间数据的数据差值，然后将数据差值与审核阈值进行比较，进而二次审核。
当数据差值小于审核阈值，则可以确定异常监控数据为正常，反之，若数据差值大于审核阈值，则确定异常监控数据为异常。
需要说明的是，审核阈值可以是用户预先设定，也可以是与在先的差值阈值相同，也可以根据实际需要进行调整。
具体的，云端服务器可以与多个用户终端或者多个智能终端连接，该智能终端可以是技术人员的手机，技术人员可以通过智能终端通知云端服务器进行审核操作。
其中，在一实施例中，当没有异常的数据时，可以立即通知用户，以供用户进行人工审核。
可选地，在步骤S13后，所述方法还可以包括：
S21、采用多个所述监控空间数据分别绘制成规划平面图和数据报表。
具体地，若多个监控空间数据中没有异常监控数据，则可以按照多个监控空间数据在编辑生成规划平面图，该规划平面图可以如图2所示，并标记好每个地点的名称。同时，可以编辑生成以供数据报表，将数据报表发送给用户终端，供用户查看。
在一实施例中，若有异常数据时，需要提醒用户异常数据的位置，以供用户进行审查。在步骤S14后，所述方法还可以包括：
S31、确定所述异常监控数据的数据坐标。
S32、基于所述数据坐标生成图像标记，并将所述图像标记添加至所述地图空间数据对应的平面地图图像，得到告警图像。
具体地，可以先确定采集异常监控数据的设备的坐标，得到数据坐标，具体也可以是步骤S128的位置坐标。
然后根据该位置坐标的字符生成一个图像标记，并将这个图像标记添加至地图空间数据所对应的平面地图图像中，生成告警图像。
S33、将所述告警图像传输至所述用户终端，以供所述用户终端可视化展示所述告警图像。
具体地，可以直接将告警图像发送给触发云端服务器执行审核任务的用户终端，以通知用户有监控数据出错，同时也可以通知用户该区域有设备监控异常，可能需要对设备进行维修处理。
可选地，也可以在发送告警图像后，生成维修方案并发送给用户终端，以供用户终端的用户执行后续的维修操作。
在本实施例中，本发明实施例提供了一种空间数据的智能审核方法，其有益效果在于：本发明可以利用云端平台进行审查操作，并在审核的数据超出阈值范围时，从实时地图图像中提取对应区域的空间数据，利用地图的空间数据进行二次审核比对，一方面可以缩短审核周期，提升审核的处理效率，另一方面两次审核能避免数据审核出错，有效提升审核的准确率。
本发明实施例还提供了一种空间数据的智能审核装置，参见图3，示出了本发明一实施例提供的一种空间数据的智能审核装置的结构示意图。
所述装置适用于云端服务器，所述云端服务器分别与多个街道监控设备连接。
其中，作为示例的，所述空间数据的智能审核装置可以包括：
获取模块301，用于从待检测区域所包含的多个街道监控设备中获取监控数据集，所述空间数据集包括多个监控空间数据；
提取模块302，用于当所述多个监控空间数据中包含至少一个异常监控数据，则获取待检测区域的实时地图数据，并从所述实时地图数据中提取对应的地图空间数据，所述异常监控数据为不在预设的数据阈值内的监控空间数据；
审核正常模块303，用于若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值小于审核阈值，则确定所述异常监控数据为正常；
审核异常模块304，用于若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值大于审核阈值，则确定所述异常监控数据为异常。
可选地，所述提取模块，还用于：
从多个街道监控设备中确定采集所述异常监控数据的目标街道监控设备，并分别获取所述目标街道监控设备的采集角度以及位置坐标；
基于所述位置坐标在所述实时地图数据确定采集数据的采集区域，并按照所述采集角度在所述采集区域提取对应的地图数据；
按照预设的比例值转换所述地图数据得到地图空间数据。
可选地，所述提取模块，还用于：
分别获取每个街道监控设备的设备坐标；
以每个所述设备坐标为中心以及以预设的距离为半径，构建多个设备区域；
将多个所述设备区域叠加形成叠加区域，基于所述叠加区域的坐标获取对应的平面地图图像，得到实时地图数据。
可选地，所述提取模块，还用于：
分别计算每个所述监控空间数据与对应的阈值数据的数据差值，得到多个数据差值；
分别确定每个数据差值是否大于预设的差值阈值；
若每个数据差值均小于预设的差值阈值，则确定多个所述监控空间数据中没有异常监控数据；
若有至少一个数据差值大于预设的差值阈值，则确定多个所述监控空间数据中包含至少一个异常监控数据。
可选地，所述装置还包括：
绘制模块，用于采用多个所述监控空间数据分别绘制成规划平面图和数据报表。
可选地，所述方法还包括：
确定坐标模块，用于确定所述异常监控数据的数据坐标；
生成图像模块，用于基于所述数据坐标生成图像标记，并将所述图像标记添加至所述地图空间数据对应的平面地图图像，得到告警图像。
可选地，所述云端服务器与用户终端连接；
所述方法还包括：
发送图像模块，用于将所述告警图像传输至所述用户终端，以供所述用户终端可视化展示所述告警图像。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为方便的描述和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
进一步的，本申请实施例还提供了一种电子设备，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实现如上述实施例所述的空间数据的智能审核方法。
进一步的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序用于使计算机执行如上述实施例所述的空间数据的智能审核方法。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种空间数据的智能审核方法，其特征在于，所述方法适用于云端服务器，所述云端服务器分别与多个街道监控设备连接，所述方法包括：
从待检测区域所包含的多个街道监控设备中获取监控数据集，所述空间数据集包括多个监控空间数据；
当所述多个监控空间数据中包含至少一个异常监控数据，则获取待检测区域的实时地图数据，并从所述实时地图数据中提取对应的地图空间数据，所述异常监控数据为不在预设的数据阈值内的监控空间数据；
若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值小于审核阈值，则确定所述异常监控数据为正常；
若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值大于审核阈值，则确定所述异常监控数据为异常。
2.根据权利要求1所述的空间数据的智能审核方法，其特征在于，所述从所述实时地图数据中提取对应的地图空间数据，包括：
从多个街道监控设备中确定采集所述异常监控数据的目标街道监控设备，并分别获取所述目标街道监控设备的采集角度以及位置坐标；
基于所述位置坐标在所述实时地图数据确定采集数据的采集区域，并按照所述采集角度在所述采集区域提取对应的地图数据；
按照预设的比例值转换所述地图数据得到地图空间数据。
3.根据权利要求1所述的空间数据的智能审核方法，其特征在于，所述获取待检测区域的实时地图数据，包括：
分别获取每个街道监控设备的设备坐标；
以每个所述设备坐标为中心以及以预设的距离为半径，构建多个设备区域；
将多个所述设备区域叠加形成叠加区域，基于所述叠加区域的坐标获取对应的平面地图图像，得到实时地图数据。
4.根据权利要求1所述的空间数据的智能审核方法，其特征在于，所述当所述多个监控空间数据中包含至少一个异常监控数据，包括：
分别计算每个所述监控空间数据与对应的阈值数据的数据差值，得到多个数据差值；
分别确定每个数据差值是否大于预设的差值阈值；
若每个数据差值均小于预设的差值阈值，则确定多个所述监控空间数据中没有异常监控数据；
若有至少一个数据差值大于预设的差值阈值，则确定多个所述监控空间数据中包含至少一个异常监控数据。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的空间数据的智能审核方法，其特征在于，在所述确定所述异常监控数据为正常的步骤后，所述方法还包括：
采用多个所述监控空间数据分别绘制成规划平面图和数据报表。
6.根据权利要求1-4任意一项所述的空间数据的智能审核方法，其特征在于，在所述确定所述异常监控数据为异常的步骤后，所述方法还包括：
确定所述异常监控数据的数据坐标；
基于所述数据坐标生成图像标记，并将所述图像标记添加至所述地图空间数据对应的平面地图图像，得到告警图像。
7.根据权利要求6所述的空间数据的智能审核方法，其特征在于，所述云端服务器与用户终端连接；
在所述将所述图像标记添加至所述地图空间数据对应的平面地图图像，得到告警图像的步骤后，所述方法还包括：
将所述告警图像传输至所述用户终端，以供所述用户终端可视化展示所述告警图像。
8.一种空间数据的智能审核装置，其特征在于，所述装置适用于云端服务器，所述云端服务器分别与多个街道监控设备连接，所述装置包括：
获取模块，用于从待检测区域所包含的多个街道监控设备中获取监控数据集，所述空间数据集包括多个监控空间数据；
提取模块，用于当所述多个监控空间数据中包含至少一个异常监控数据，则获取待检测区域的实时地图数据，并从所述实时地图数据中提取对应的地图空间数据，所述异常监控数据为不在预设的数据阈值内的监控空间数据；
审核正常模块，用于若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值小于审核阈值，则确定所述异常监控数据为正常；
审核异常模块，用于若所述实时地图数据与所述监控空间数据的数据差值大于审核阈值，则确定所述异常监控数据为异常。
9.一种电子设备，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实现如权利要求1-7任意一项所述的空间数据的智能审核方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序用于使计算机执行如权利要求1-7任意一项所述的空间数据的智能审核方法。
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