测绘成果质量检查与评分系统

本发明涉及测绘信息质检，尤其涉及测绘成果质量检查与评分系统。

背景技术：

1、测绘是指对自然地理要素或者地表人工设施的形状、大小、空间位置及其属性等进行测定、采集并绘制成图；测绘在经济建设和国防建设中有广泛的应用。在城乡建设规划、国土资源利用、环境保护等工作中，必须进行土地测量和测绘各种地图，供规划和管理使用。在地质勘探、矿产开发、水利、交通等建设中，必须进行控制测量、矿山测量、路线测量和绘制地形图，供地质普查和各种建筑物设计施工用，为了确保测绘产品成果的正确、完整和真实地反映地形、地貌，不断提高产品质量及测量精度和可靠性；测绘成果质量检查与评分系统成为了各测绘成果管理单位主要评定工具之一。

2、经检索，中国专利号cn108509538a公开了测绘成果质量检查与评分系统，该发明虽然实现了自动对常见的数据进行格式转换、坐标转换分类处理，从而实现标准数据和非标准数据的检验和评分，兼容性好，自动化程度高，但是测绘成果评估准确性低，增加管理人员工作量，降低工作效率；此外，现有的测绘成果质量检查与评分系统无法对不同系统的用户平台日志信息进行采集，需管理人员每次收集日志都进行配置操作，且使用局限性大，为此，我们提出测绘成果质量检查与评分系统。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的测绘成果质量检查与评分系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、测绘成果质量检查与评分系统，包括测绘仪器、用户平台、信息记录模块、数据核实模块、测绘评估模块、性能检测模块、操作审查模块以及信息打印模块；

4、其中，所述测绘仪器用于测绘人员对相关地面信息进行采集；

5、所述用户平台用于对采集到的测绘数据、数据检测以及评分结果进行查看；

6、所述信息记录模块用于将采集到的采集到的测绘数据进行处理记录；

7、所述数据核实模块用于对各组测绘数据进行转换核实；

8、所述测绘评估模块用于依据核实结果对相关测绘数据质量进行评估；

9、所述性能检测模块用于对测绘评估模块评估性能进行检测；

10、所述操作审查模块用于采集并检测用户平台日志信息，同时依据检测结果中断存在风险的操作指令；

11、所述信息打印模块用于将相关数据反馈给管理人员并进行数据打印。

12、作为本发明的进一步方案，所述测绘仪器具体包括经纬仪、水准仪、平板仪以及全站仪。

13、作为本发明的进一步方案，所述信息记录模块处理记录具体步骤如下：

14、步骤一：信息记录模块接收各测绘仪器采集的测绘数据，之后对各组测绘数据进行预处理以转换成统一格式的数据，再记录各组数据的生成时间；

15、步骤二：将各组数据按照预设的时间范围进行分类，再将分类完成的各组测绘数据按照不同区域进行二次分类处理，然后信息记录表生成多组信息表，并未各组信息表生成唯一编号，同时将分类后的各组数据导入相对应的信息表中进行存储。

16、作为本发明的进一步方案，所述数据核实模块转换核实具体步骤如下：

17、步骤(1)：数据核实模块接收待处理的信息表，并获取信息表中记录的测绘数据中的图形对象的参数，同时将各组参数发送至gis平台；

18、步骤(2)：gis平台接收到各组参数后进行标准符号化和制图表达，并将测绘数据中描述的对象进行图形还原以获取待核实测绘结果；

19、步骤(3)：数据核实模块将待核实测绘结果的坐标系统定义为原坐标系，将测绘数据的坐标系统定义为目标坐标系，并通过相关转换关系将原坐标系下的待核实测绘结果投影至目标坐标系中；

20、步骤(4)：依据待核实测绘结果类型生成相对应的检查方案、质量元素、质量子元素、配置质量子元素以及权值，之后根据现有标准规范以及测绘经验对待核实测绘结果进行判读，并将错误测绘结果进行标注，同时进行错位描述。

21、作为本发明的进一步方案，所述测绘评估模块测绘数据质量具体评估步骤如下：

22、步骤①：构建卷积神经网络，并将管理人员上传的评估标准导入该卷积神经网络中通过输入、卷积、池化、全连接和输出进行学习训练以获得评估模型；

23、步骤②：评估模型接收已核实测绘结果、错位描述以及错误数量，并对各组数据进行特征降维处理，依据处理结果筛除表征能力差的数据，然后将剩余数据划分为训练集以及测试集；

24、步骤③：对训练集进行标准化处理以获取训练样本，之后将训练样本输入评估模型中，设置模型具体参数，采用长期迭代法训练该评估模型，并将测试集输入到训练好的模型中，输出评估分数以及评估等级。

25、作为本发明的进一步方案，步骤③所述评估等级分类具体为95～100分为优级品；80～95分为良级品；65～80分为合格品；60～65分为基本合格品；60分以下为不合格品。

26、作为本发明的进一步方案，所述性能检测模块评估性能检测具体步骤如下：

27、步骤ⅰ：性能检测模块接收细测绘评估模块的运行数据，并采用焦点损失函数进行损失计算，若计算结果不满足期望值，则收集测绘评估模块过往评估记录，之后从中选取一组作为观测数据，并使用剩下数据拟合一个测试模型；

28、步骤ⅱ：使用观测数据来验证测试模型的精度，并重复多次通过均方根误差对该测试模的评估能力进行计算以获取多组精度参数，依据预设的学习率以及步长列出所有可能的数据样本；

29、步骤ⅲ：选取任意一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，训练模型后对测试集进行预测，统计测试结果的均方根误差，之后将测试集更换为另一子集，再取剩余子集作为训练集，再次统计均方根误差，直至对所有数据样本都进行一次预测，通过选取均方根误差最小时对应的组合参数作为数据区间内最优的参数，并替换测绘评估模块中的评估模型原有参数。

30、作为本发明的进一步方案，所述操作审查模块日志信息检测具体步骤如下：

31、s1：日志检测模块在不同的系统的用户平台部署相关的日志采集插件或者通过syslog服务器获取不同系统的用户平台中所记录的日志数据，并使用logstash筛选出满足管理人员设定条件的日志信息；

32、s2：将剩余日志数据处理为统一格式的日志信息，之后将日志信息中记录的用户操作行为与异常行为特征进行匹配，并依据匹配结果生成相对应的告警信息，同时对各告警信息风险分数进行计算并输出计算结果。

33、相比于现有技术，本发明的有益效果在于：

34、1、本发明通过测绘评估模块构建卷积神经网络，并依据管理人员上传的评估标准生成评估模型，之后评估模型接收已核实测绘结果、错位描述以及错误数量输出测绘成果相应的评估分数以及登记，之后性能检测模块接收细测绘评估模块的运行数据，并采用焦点损失函数进行损失计算，若计算结果不满足期望值，则收集测绘评估模块过往评估记录以拟合一组测试模型，并通过该测试模型获取多组精度参数，并依据预设的学习率以及步长列出所有可能的数据样本，然后统计各组数据样本的均方根误差，选取均方根误差最小时对应的组合参数作为数据区间内最优的参数以替换评估模型原有参数，能够提高评估模型的精度和寻找参数的效率，提高测绘成果评分准确性，同时不需要人工设置参数且不需要人工建模，有效的降低管理人员工作量，提高工作效率；

35、2、本发明通过日志检测模块在不同的系统的用户平台部署相关的日志采集插件或者通过syslog服务器获取不同系统的用户平台中所记录的日志数据，并使用logstash筛选出满足管理人员设定条件的日志信息，再将剩余日志数据处理为统一格式的日志信息，之后将日志信息中记录的用户操作行为与异常行为特征进行匹配，并依据匹配结果生成相对应的告警信息，同时对各告警信息风险分数进行计算并输出计算结果，能够实现对各类系统的用户平台日志信息进行采集，无需管理人员每次收集日志都进行配置操作，缩短日志分析等待时间，无需管理人员具备专业知识也可以进行日志分析，降低使用局限性。