CN117909342A - 一种基于时空编码的资产计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及时空大数据计算技术领域，且公开了一种基于时空编码的资产计算方法，该资产计算方法为：将资产数据对象原有的点、线、面矢量数据结构按照北斗网格剖分，将原有的二维坐标数据表达转换为网格集合，然后通过时空融合编码的方式重新组织数据的关联关系，建立网格与资产数据对象映射关系，并且通过审计规则确保网格与资产数据对象正确关联，最后通过不同资产数据对象间的网格集合的交并集关系计算其空间拓扑关系。本发明提供了一种基于时空编码的资产关联方法，具有高效、可扩展的特点，适用于大规模资产数据计算的需求。

Description

一种基于时空编码的资产计算方法

技术领域

本发明涉及时空大数据计算技术领域，具体为一种基于时空编码的资产计算方法。

背景技术

现有资产数据的空间描述方式采用点、线、面矢量格式的坐标点的格式，数据以二维浮点数形式存储在集合中，采用空间计算方法判断资产数据之间的拓扑关系，包括相交、相离、重叠等多种空间位置关系。

例如如果要获知到某个区域范围内包含哪些资产点或面数据，则要逐个判断每个资产点数据是否在某空间范围之内，实际上就是求点和面的拓扑关系，判断点是否在多边形区域内的算法过程是以该点为端点，引入一条水平线，计算多边形各边与该水平线的交点，如果该点两侧的射线与多边形各边的交点数都是奇数，那么该点在多边形内，反之不在，如图1所示；判断面是否在另一个面中则需要判断多边形的每条边是否都在多边形内。类似的几何计算在空间拓扑计算中还有很多，通过这样的方式可以计算得到不同几何形状资产间的空间位置关系。

上述技术实现方式在进行资产的拓扑关系计算如包含，相交，方位，距离等时通常要涉及到大量的浮点数的数学运算，判断一个有m个顶点的多边形是否在一个有n个顶点的多边形内复杂度为O(m*n)，这种用浮点数坐标系表达资产位置复杂且在进行空间计算时代价极大，当计算数据量较大时，效率极低，无法适用于更广泛的业务数据的应用场景。

面对无效或者低效的资产如何按空间位置快速的进行拓扑关系计算是一项重要的挑战，例如在计算某区域内包含的全部资产时，由于传统的基于地理信息的空间拓扑关系计算的方法采取的是基于坐标的浮点数运算，过于复杂且效率低下。因此，需要一种新的方法来完成不同资产间数据的空间拓扑关系的快速计算需求。

发明内容

一种基于时空编码的资产计算方法，旨在提供一种高效的方式对资产的空间拓扑关系进行计算，本方法将资产数据按时空网格建立空间索引，利用网格空间计算的技术进行高效的数据处理和计算，从而提高计算速度和数据处理效率。

一种基于时空编码的资产计算方法，其发明构思为：将资产数据对象原有的点、线、面矢量数据结构按照北斗网格剖分，将原有的二维坐标数据表达转换为网格集合，然后通过时空融合编码的方式重新组织数据的关联关系，建立网格与资产数据对象映射关系，并且通过审计规则确保网格与资产数据对象正确关联，最后通过不同资产数据对象间的网格集合的交并集关系计算其空间拓扑关系。

优选的，所述资产计算方法中通过审计规则确保空间网格与资产数据对象正确关联的具体步骤如下：

利用北斗网格编码对资产数据对象进行空间剖分，在空间网格载体内组织关联有资产数据对象，并且记录资产数据对象的资产对象信息编码；

定义隶属于空间网格的固定集装系数、隶属于时间编码的集装系数；计算隶属于空间网格的固定集装参数、隶属于时间编码的集装参数；

计算资产数据对象的对象标识；

计算资产数据对象的第一审计信息；

计算资产数据对象的第二审计信息；

若第一审计信息与第二审计信息相同，则空间网格载体与资产数据对象进行了正确的关联。

优选的，所述资产计算方法包括以下步骤：

资产数据网格化剖分：采用时空编码技术将资产数据按照对象的粒度利用北斗网格层级进行划分，划分基于资产数据的经纬度位置信息来确定；

资产数据时空融合编码：将时空网格编码与资产对象信息编码结合，形成一体化融合编码，将空间与资产对象的建立关联关系；

建立资产数据网格时空索引；

资产分析计算：在对资产进行网格剖分构建网格时空索引后计算资产间的拓扑关系。

优选的，资产分析计算的过程如下：

计算区域和资产对象，定义两个面数据的时空网格集合；

构建对象-网格集合的索引关系；

对两个集合的网格按编码排序；

同时遍历，判断是否有相同的网格编码，交集不为空则表示上述两个集合有叠置。

优选的，所述资产计算方法在时空大数据组织技术中的应用方法为：

通过时空编码技术对某一区域内不同类型资产进行物理位置分割后形成不同类型不同占地面积的可运营资产；

将所述区域整体作为一个整体资产进行位置编码，其中的任一资产的空间位置表达由一组北斗网格编码集合构成，编码按照从小到大的顺序排列；

若要从空间位置上获取所述区域中的任一可运营资产，则只需要依次判断其编码是否被包含在编码集合中即可。

与现有技术相比，本发明具备以下有益的技术效果：

本发明利用网格检索分析算法，将资产的检索和分析转换基于网格的计算，提高数据处理和计算的效率；

本发明提供了一种基于时空编码的资产计算方法，具有以下优点和有益效果：

(1)高效性：利用北斗网格编码技术，高效的组织数据，提高数据处理和计算的效率；

(2)可扩展性：该方法适用于大规模数据计算，可以根据需要增加服务器来处理更多的数据，具有良好的可扩展性。

综上所述，本发明提供了一种基于时空编码的资产关联方法，具有高效、可扩展的特点，适用于大规模资产数据计算的需求。

附图说明

图1为空间计算方法判断资产数据之间的拓扑关系的示意图；

图2对构建网格时空索引后计算资产间的拓扑关系的示意图。

具体实施方式

实施例1：

一种基于时空编码的资产计算方法，该方法的实施方案如下：

将资产数据对象原有的点、线、面矢量数据结构按照北斗网格剖分，将原有的二维坐标数据表达转换为网格集合，然后通过时空融合编码的方式重新组织数据的关联关系，建立网格与资产数据对象映射关系，并且通过审计规则确保网格与资产数据对象正确关联，最后通过不同资产数据对象间的网格集合的交并集关系计算其空间拓扑关系；

如图2所示，以区域中包含的资产对象为例，实际判断的是区域的网格集合和资产对象的网格集合是否存在交集网格。

实施例2：

一种基于时空编码的资产计算方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1，资产数据网格化剖分：采用时空编码技术将资产数据按照对象的粒度利用北斗网格层级进行划分，划分基于资产数据的经纬度位置信息来确定；

步骤S2，资产数据时空融合编码：将时空网格编码与资产对象信息编码结合，形成“时空位置+对象信息”的一体化融合编码，将空间与资产对象的建立关联关系；

步骤S3，建立资产数据网格时空索引；

基于时空的资产数据关联检索的场景如计算某个区域的公园有哪些或者某个区域的商业写字楼的数据量，往往需要使用到时空范围查询，即二维空间范围查询，示例数据如下：

表1基于时空的资产数据关联检索示例

资产名称	经度	纬度	建设时间
				XXX1	121.148	30.048	2023-06-03 10:00:00
XXX2	120.378	29.213	2023-06-05 10:00:00

对此，通过建立网格时空索引用于提升时空运算的效率；通过将资产数据对象的坐标一维化为时空编码，建立对象编码的索引结构。

步骤S4，资产分析计算：在对资产进行网格剖分构建网格时空索引后计算资产间的拓扑关系；

通过计算两组网格的交集合和并集合，计算某区域内包含的资产对象相当于求该面是否和资产对象的网格集合存在交集，如图2所示，过程如下：

(1)计算区域和资产对象，命名为A、B两个面数据的时空网格集合；

(2)构建对象-网格集合的索引关系；

(3)求解A和B的叠置部分首先需要对两个集合的网格按编码排序；

(4)A和B同时遍历，判断是否有相同的网格编码，交集不为空则表示A和B有叠置；

求解区域中包含的资产点对象则更加简单，只需要判断点的网格编码是否在区域的网格编码集合中即可，而线可以认为是面的一种特殊形式；

对于基于空间的运算与操作，采用网格编码直接运算的计算复杂度要远低于传统的经纬度矢量坐标算法，计算更高效、更快捷，一般可快几倍甚至数十倍，并且与对象的复杂度无关，特别适合超大规模的关系运算。

通过以上的实施方案和实施步骤，可以实现基于网格编码的资产数据关联计算，每个步骤的具体实施方式和技术工具可以根据具体的应用场景和需求进行选择和调整，以确保数据处理和计算的效率和准确性。

实施例3：

一种基于时空编码的资产计算方法，该方法在某些具体场景下的应用方法如下：

以某市某公园为例，通过时空编码技术对公园内不同类型资产进行物理位置分割后形成包括文化园、垂钓位、便利店、游乐设施等不同类型不同占地面积的可运营资产，公园作为一个整体资产亦进行位置编码，由于不同资产都有一定占地面积，故每个资产的空间位置表达由一组北斗网格编码集合构成，既上述的十进制字符串的编码集合，编码按照从小到大的顺序排列，如果我们要从空间位置上获取公园中的垂钓位则只需要依次判断垂钓位的编码是否被包含在公园的编码集合中即可；

另一种常见的计算情况则更简单，获取某个网格包含的有哪些资产，传入的数据为十进制网格编码，由于现在的空间索引结构为北斗网格编码-资产对象数据集合，通过这种结构可以只检索一次将网格中包含的所有的资产数据加载出来。

实施例4：

一种基于时空编码的资产计算方法中通过审计规则确保空间网格与资产数据对象正确关联的具体实施步骤如下：

步骤S1，利用北斗网格编码(GBT 39409-2020)对资产数据对象Ai进行空间剖分，剖分层级为Li(i表示剖分层级L的编号、i＝1,2,…,10)，剖分层级Li中任一网格的区域大小为l_Li×l_Li(网格区域边长l_Li的单位为cm)；

在空间网格l_Li×l_Li载体内组织关联有资产数据对象A₁、资产数据对象A₂、…、资产数据对象A_i、…、资产数据对象A_n；其中，资产数据对象A_i的资产对象信息编码为F_Ai∈Z_q ^*；

步骤S2，定义隶属于网格l_Li×l_Li的固定集装系数α_R∈Z_q ^*、隶属于时间编码Cti的集装系数α_T∈Z_q ^*；

计算隶属于网格l_Li×l_Li的固定集装参数β_R＝α_R×G、隶属于时间编码Cti的集装参数β_T＝α_T×G；

其中，G∈E(Fp)，p是一个大素数，E是有限域Fp上的椭圆曲线，G是椭圆曲线上的一个q阶点；

步骤S3，计算资产数据对象A₁的对象标识ID_A1＝α_T+H(β_R||β_T||F_A1)α_R、资产数据对象A₂的对象标识ID_A2＝α_T+H(β_R||β_T||F_A2)α_R、…、资产数据对象A_i的对象标识ID_Ai＝α_T+H(β_R||β_T||F_Ai)α_R、…、资产数据对象A_n的对象标识ID_An＝α_T+H(β_R||β_T||F_An)α_R；

其中，H表示防碰撞单项哈希函数；||表示字符串连接操作；

步骤S4，计算资产数据对象A_i的第一审计信息η₁＝ID_AiG；

步骤S5，计算资产数据对象A_i的第二审计信息η₂＝β_T+H(β_R||β_T||F_Ai)β_R；

步骤S6，若第一审计信息η₁与第二审计信息η₂相同，则空间网格l_Li×l_Li载体与资产数据对象Ai进行了正确的关联。

Claims (6)

1.一种基于时空编码的资产计算方法，其特征在于，该资产计算方法为：将资产数据对象原有的点、线、面矢量数据结构按照北斗网格剖分，将原有的二维坐标数据表达转换为网格集合，然后通过时空融合编码的方式重新组织数据的关联关系，建立网格与资产数据对象映射关系，并且通过审计规则确保网格与资产数据对象正确关联，最后通过不同资产数据对象间的网格集合的交并集关系计算其空间拓扑关系。

2.根据权利要求1所述的基于时空编码的资产计算方法，其特征在于，所述资产计算方法中通过审计规则确保空间网格与资产数据对象正确关联的具体步骤如下：

步骤S1，利用北斗网格编码对资产数据对象进行空间剖分，在空间网格载体内组织关联有资产数据对象，并且记录资产数据对象的资产对象信息编码；

步骤S2，定义隶属于空间网格的固定集装系数、隶属于时间编码的集装系数；计算隶属于空间网格的固定集装参数、隶属于时间编码的集装参数；

步骤S3，计算资产数据对象的对象标识；

步骤S4，计算资产数据对象的第一审计信息；

步骤S5，计算资产数据对象的第二审计信息；

步骤S6，若第一审计信息与第二审计信息相同，则空间网格载体与资产数据对象进行了正确的关联。

3.根据权利要求1所述的基于时空编码的资产计算方法，其特征在于，所述资产计算方法包括以下步骤：

步骤S1，资产数据网格化剖分：采用时空编码技术将资产数据按照对象的粒度利用北斗网格层级进行划分，划分基于资产数据的经纬度位置信息来确定；

步骤S2，资产数据时空融合编码：将时空网格编码与资产对象信息编码结合，形成一体化融合编码，将空间与资产对象的建立关联关系；

步骤S3，建立资产数据网格时空索引；

步骤S4，资产分析计算：在对资产进行网格剖分构建网格时空索引后计算资产间的拓扑关系。

4.根据权利要求3所述的基于时空编码的资产计算方法，其特征在于，所述步骤S4，资产分析计算的过程如下：

步骤S1，计算区域和资产对象，定义两个面数据的时空网格集合；

步骤S2，构建对象-网格集合的索引关系；

步骤S3，对两个集合的网格按编码排序；

步骤S4，同时遍历，判断是否有相同的网格编码，交集不为空则表示上述两个集合有叠置。

5.根据权利要求1-4任一项所述的基于时空编码的资产计算方法，其特征在于，所述资产计算方法在时空大数据组织技术中的应用。

6.根据权利要求1-4任一项所述的基于时空编码的资产计算方法，其特征在于，所述资产计算方法在时空大数据组织技术中的应用方法为：

步骤S1，通过时空编码技术对某一区域内不同类型资产进行物理位置分割后形成不同类型不同占地面积的可运营资产；

步骤S2，将所述区域整体作为一个整体资产进行位置编码，其中的任一资产的空间位置表达由一组北斗网格编码集合构成，编码按照从小到大的顺序排列；

步骤S3，若要从空间位置上获取所述区域中的任一可运营资产，则只需要依次判断其编码是否被包含在编码集合中即可。