多源异构数据融合方法、设备及计算机可读存储介质与流程

本发明涉及数据管理，尤其涉及多源异构数据融合方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、多源异构数据，是指平台接入来自多个不同数据源的数据，其数据格式、类型、特征等不同，通常需要将这些数据融合后，才能进一步进行多维数据分析，以挖掘出数据资源更深层的价值。

2、在相关技术中，通常采用统一的多源异构数据融合算法，即通过数据预处理、特征提取、特征融合和模型构建四个步骤对所有数据进行融合，其中，数据预处理是指对原始数据进行清洗、去噪、归一化和标准化等操作；特征提取是指从原始数据中提取出有用的特征；特征融合则是将来自不同数据源的特征进行整合和融合；模型构建则是利用融合后的数据和特征构建相应的模型。

3、然而，面对来源于多个业务系统的数据，由于不同业务系统之间完全割裂，故其数据的生命周期存在较大差异，如业务系统产生的数据不在同一时间、数据更新时间不同，若仍采用统一的多源异构数据融合算法，则容易产生空间信息层次割裂、空间信息难以空间化、空间信息与非空间信息缺乏上下文关系等问题，进而难以建立有效的数据关联，导致数据价值利用不充分。

4、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种多源异构数据融合方法、设备及计算机可读存储介质，旨在解决数据价值利用不充分的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种多源异构数据融合方法，所述多源异构数据融合方法包括以下步骤：

3、可视化空间数据平台通过源数据接口获取多源异构数据；

4、通过统一数据读取接口，从所述多源异构数据中抽取出待融合的多源异构数据，发送至数据融合系统；

5、所述数据融合系统获取所述待融合的多源异构数据；

6、确定所述待融合的多源异构数据所属的目标数据类型，并将所述待融合的多源异构数据分流至所述目标数据类型对应的目标融合子系统，其中，所述目标融合子系统用于融合所述待融合的多源异构数据。

7、可选地，所述目标数据类型包括时空数据，所述目标融合子系统包括时空数据融合子系统，所述确定所述待融合的多源异构数据所属的目标数据类型，并将所述待融合的多源异构数据分流至所述目标数据类型对应的目标融合子系统的步骤之后，包括：

8、参照所述可视化空间数据平台的标准坐标系，对所述多源异构数据的数据坐标系进行统一和配准；

9、根据用户需求，对所述多源异构数据的格式和精度进行调整；

10、将所述多源异构数据划分为属性不同的各类数据，针对每类数据，采用对应的轻量化技术进行轻量化处理；

11、对所述多源异构数据进行格式转换，得到标准格式数据；

12、对所述多源异构数据的矢量面数据进行转换处理设置，得到标准矢量面数据。

13、可选地，所述目标数据类型包括政务信息数据，所述目标融合子系统包括政务信息融合子系统，所述确定所述待融合的多源异构数据所属的目标数据类型，并将所述待融合的多源异构数据分流至所述目标数据类型对应的目标融合子系统的步骤之后，包括：

14、基于数据属性，将所述多源异构数据划分为政务非空间信息和政务空间信息；

15、对于所述政务非空间信息，通过匹配处理，确定地址和坐标之间的对应关系；

16、对于所述政务空间信息，基于所述可视化空间数据平台的三维地形数据和三维地理空间数据，对所述政务空间信息中的倾斜摄影数据、三维模型数据和道路模型进行融合。

17、可选地，所述目标数据类型包括建筑信息模型，所述目标融合子系统包括建筑信息和地理信息融合子系统，所述确定所述待融合的多源异构数据所属的目标数据类型，并将所述待融合的多源异构数据分流至所述目标数据类型对应的目标融合子系统的步骤之后，包括：

18、对所述多源异构数据进行格式转换和坐标投影；

19、基于数据属性，将所述多源异构数据划分为结构化模型数据和非结构化模型数据：

20、对于所述结构化模型数据，从中提取构件几何信息、构件属性信息和模型材质信息，并分别采用不同的存储方式进行存储；

21、对于所述非结构化模型数据，通过数据处理，将所述非结构化模型数据的文档转换为同结构模型数据，经权重设置和关联度计算，确定所述同结构模型数据和模型实体之间的关联关系；

22、对所述结构化模型数据和所述非结构化模型数据，采用数模分离技术和三角网简化技术进行轻量化处理，汇总得到轻量化后的模型数据；

23、将所述同结构模型数据和模型实体之间的关联关系，添加到所述轻量化后的模型数据中，得到模型语义信息与实体的映射关系。

24、可选地，所述目标数据类型包括物联数据，所述目标融合子系统包括物联数据融合子系统，所述确定所述待融合的多源异构数据所属的目标数据类型，并将所述待融合的多源异构数据分流至所述目标数据类型对应的目标融合子系统的步骤之后，包括：

25、从所述多源异构数据中读取传感器的时间序列，并通过时间匹配算法，将所述时间序列映射到数字底板的时间标签序列；

26、从所述多源异构数据中读取传感器的位置感知数据，并根据数字底板的标准坐标系，对所述传感器的坐标系进行转换，得到标准位置感知数据；

27、对所述标准位置感知数据进行水平位置的二维映射，确定所述传感器与空间实体的关联关系，并将所述关联关系存入数据库。

28、可选地，所述目标数据类型包括视频数据，所述目标融合子系统包括视频三维场景融合子系统，所述确定所述待融合的多源异构数据所属的目标数据类型，并将所述待融合的多源异构数据分流至所述目标数据类型对应的目标融合子系统的步骤之后，包括：

29、基于所述多源异构数据中的摄像机图像序列视频，确定摄像机的模型视图矩阵和投影矩阵；

30、根据所述模型视图矩阵和所述投影矩阵，计算所述摄像机的视锥体几何结构；

31、根据所述型视图矩阵、所述投影矩阵和所述视锥体几何结构，将所述多源异构数据和三维场景进行融合。

32、可选地，所述目标融合子系统通过目标数据类型对应的目标融合算法，对所述多源异构数据进行融合的步骤之后，还包括：

33、若数据融合结果不满足业务需求，则执行所述确定所述待融合的多源异构数据所属的目标数据类型，并将所述待融合的多源异构数据分流至所述目标数据类型对应的目标融合子系统的步骤；

34、若数据融合结果满足所述业务需求，则对所述数据融合结果进行加密处理，并将加密处理后的数据融合结果进行存储和发布。

35、可选地，所述数据融合结果包括三维网格模型，所述对所述数据融合结果进行加密处理，并将加密处理后的数据融合结果进行存储和发布的步骤包括：

36、确定所述三维网格模型的网格面片和网格定点，对所述网格面片构成置乱，以及对所述网格顶点进行坐标扰动；

37、将加密处理后的数据融合结果存储到多源空间数据库，并将所述加密处理后的数据融合结果以服务的形式发布。

38、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种多源异构数据融合设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的多源异构数据融合程序，所述多源异构数据融合程序配置为实现所述的多源异构数据融合方法的步骤。

39、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有多源异构数据融合程序，所述多源异构数据融合程序被处理器执行时实现所述的多源异构数据融合方法的步骤。

40、在本发明提供的一个技术方案中，先由可视化空间数据平台汇集多源异构数据，从中筛选待融合的多源异构数据发送至数据融合系统，然后由数据融合系统将待融合的多源异构数据分流对应的目标融合子系统，在目标融合子系统中，实现数据融合。本方案充分考虑各类数据的生命周期差异和数据结构差异，通过分流处理，实现对时空数据、政务信息数据、建筑信息模型、物联数据、视频数据等多类数据的不同融合，避免空间信息层次割裂、信息丢失等问题，使得各类数据都能有效融合于城市可视化空间数据平台，充分利用数据价值，有效支撑城市治理决策。