基于語(yǔ)義技術(shù)的路面譜與gis矢量數(shù)據(jù)的融合方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于考慮真實(shí)地物的數(shù)據(jù)融合，尤其是涉及語(yǔ)義技術(shù)及推理相結(jié)合的數(shù)據(jù) 融合，具體是涉及一種基于語(yǔ)義技術(shù)的路面譜與GIS矢量數(shù)據(jù)的融合方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)的中小型汽車需求量逐年攀升。據(jù)中國(guó)汽車工業(yè) 協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)，2012年汽車產(chǎn)量均已超過(guò)1900萬(wàn)輛，創(chuàng)全球歷史新高，再次蟬聯(lián)世界第一。與汽 車產(chǎn)業(yè)息息相關(guān)的道路交通基礎(chǔ)設(shè)施投入也逐年增大，公路總量持續(xù)增長(zhǎng)。而公路的質(zhì)量 考察是整個(gè)道路驗(yàn)收的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其中用于描述路面平整度的路面譜數(shù)據(jù)是評(píng)定路面質(zhì)量 的主要數(shù)據(jù)之一，它具有高程信息，在定性分析方面較有優(yōu)勢(shì)。它可以用于提取各種路面參 數(shù)，如路面國(guó)際平整度指數(shù)、功率譜密度等。而隨著信息科學(xué)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，地理信 息系統(tǒng)（GIS)在各行各業(yè)中得到越來(lái)廣泛的應(yīng)用。但在不同行業(yè)領(lǐng)域中，空間數(shù)據(jù)在認(rèn)知 角度、行業(yè)需求、采集手段、建模方法等方面存在較大差異，導(dǎo)致了不同系統(tǒng)間的空間數(shù)據(jù) 模型、數(shù)據(jù)庫(kù)管理方法、模塊訪問(wèn)操作以及數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)模式都存在明顯差異，由此形成的 信息孤島，日益成為在實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)空間數(shù)據(jù)共享和集成融合的障礙，導(dǎo)致數(shù)據(jù)資源的巨 大浪費(fèi)。隨著數(shù)據(jù)共享集成的發(fā)展，就產(chǎn)生了數(shù)據(jù)融合問(wèn)題。二維矢量數(shù)據(jù)集是地理信息 系統(tǒng)（GIS)的核心數(shù)據(jù)，二維矢量數(shù)據(jù)一般用來(lái)表示像城市、河流、國(guó)界、公路、鐵路、區(qū)域、 地形等圖形數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)非常適于空間分析操作，但不具備高程信息。
[0003] 將路面譜數(shù)據(jù)與GIS二維矢量數(shù)據(jù)行集成融合，使二維矢量數(shù)據(jù)在維度上得到了 擴(kuò)展又能增加高程信息，有效的降低數(shù)據(jù)二次獲取成本，提高數(shù)據(jù)的利用效率，改善數(shù)的質(zhì) 量和精度，能更好的表達(dá)空間實(shí)體信息，呈現(xiàn)路面的真實(shí)情況，為實(shí)現(xiàn)智能交通管理以及其 他各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用提供更好的數(shù)據(jù)支持。而隨著GPS導(dǎo)航的不斷發(fā)展，GPS導(dǎo)航已經(jīng)越來(lái)越人 性化，路面譜數(shù)據(jù)與GIS二維矢量數(shù)據(jù)的融合將來(lái)可以用于GPS導(dǎo)航中，它能夠?qū)τ诼访姹?面的行車安全信息能直觀地表現(xiàn)出來(lái)。如駕駛員可以根據(jù)GPS發(fā)布的路面不平整度、車轍、 坑槽等提示信息，優(yōu)化選擇行車路線，從而大大降低了行車人的安全危害，以及道路擁擠帶 來(lái)的交通，環(huán)保以及交通安全等問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是為了給實(shí)現(xiàn)智能交通管理提供高精度的數(shù)據(jù)，為出行者和司機(jī)提 供道路的真實(shí)狀況信息，提出一種基于語(yǔ)義技術(shù)的路面譜與GIS矢量數(shù)據(jù)的融合方法及系 統(tǒng)，采用語(yǔ)義技術(shù)實(shí)現(xiàn)推理來(lái)獲取更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。
[0005] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采取的技術(shù)方案是：
[0006] 基于語(yǔ)義技術(shù)的路面譜與GIS矢量數(shù)據(jù)的融合方法，包括如下的步驟：
[0007] 步驟1 :首先以現(xiàn)有的GIS二維矢量數(shù)據(jù)點(diǎn)為控制點(diǎn)，通過(guò)Cardinal三次樣條曲 線插值算法計(jì)算出有序插值點(diǎn)；
[0008] 步驟2 :在步驟1所述有序插值點(diǎn)中選出與路面譜采樣次數(shù)相同個(gè)數(shù)的點(diǎn)，且所選 取的這些點(diǎn)是等間距的；
[0009] 步驟3 :底層融合：首先將路面譜的高程數(shù)據(jù)采用三角網(wǎng)生成算法構(gòu)建不規(guī)則的 三角網(wǎng)，然后利用嵌入算法其核心就是采用內(nèi)插算法計(jì)算出路面譜的高程值，然后所有的 GIS二維矢量數(shù)據(jù)點(diǎn)通過(guò)定位到路面譜的不規(guī)則三角網(wǎng)中特定的三角形中并插值集成到不 規(guī)則三角網(wǎng)絡(luò)中；
[0010] 步驟4 :將步驟3底層融合好的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以RDF形式表達(dá)的語(yǔ)義數(shù)據(jù)即三元組 形式的表達(dá)數(shù)據(jù)；
[0011] 步驟5 :采用基于語(yǔ)義技術(shù)的融合模塊將提取的三元組形式的表達(dá)數(shù)據(jù)中的語(yǔ)義 規(guī)則和確定RDF形式表達(dá)的語(yǔ)義數(shù)據(jù)的類、屬性、屬性的限制；根據(jù)提取的三元組形式的表 達(dá)數(shù)據(jù)中的語(yǔ)義規(guī)則及步驟3底層融合好的數(shù)據(jù)通過(guò)prot6g6建立語(yǔ)義本體；
[0012] 步驟6 :采用Prolog語(yǔ)言制定推理規(guī)則及查詢語(yǔ)言，最后通過(guò)SPARQL查詢語(yǔ)言驗(yàn) 證本體建立的合理性；
[0013] 步驟7 :根據(jù)檢索條件及步驟6所述的推理規(guī)則，利用Jena工具包進(jìn)行語(yǔ)義推理， 得到檢索結(jié)果；
[0014] 步驟8 :連接數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)連接實(shí)例，采用JSP和servlet技術(shù)設(shè)計(jì)查 詢界面模塊查詢?nèi)诤辖Y(jié)果。
[0015] 上述步驟3所述底層融合采用嵌入方法：先在路面譜的不規(guī)則三角網(wǎng)中確定初始 位置，然后通過(guò)穿行算法確定影響區(qū)域，再?gòu)较蛲負(fù)鋻呙?，最后?duì)三角網(wǎng)進(jìn)行局部三角化及 優(yōu)化。
[0016] 基于語(yǔ)義技術(shù)的路面譜與GIS矢量數(shù)據(jù)的融合方法的融合系統(tǒng)，由底層的數(shù)據(jù)融 合模塊、基于語(yǔ)義技術(shù)的融合模塊、查詢界面模塊組成，其中底層的數(shù)據(jù)融合模塊用于將路 面譜數(shù)據(jù)與GIS二維矢量數(shù)據(jù)融合得到融合數(shù)據(jù)；基于語(yǔ)義技術(shù)的融合模塊根據(jù)已提取的 語(yǔ)義規(guī)則及所述融合數(shù)據(jù)建立語(yǔ)義本體，并解析推理從而檢索出所需數(shù)據(jù)；查詢界面模塊 用于查詢數(shù)據(jù)融合結(jié)果和檢索出的所需數(shù)據(jù)。
[0017] 基于語(yǔ)義技術(shù)的融合模塊包括語(yǔ)義本體建立模塊和解析推理模塊。
[0018] 本發(fā)明數(shù)據(jù)融合是根據(jù)提取的語(yǔ)義規(guī)則采用語(yǔ)義技術(shù)建立語(yǔ)義本體，再通過(guò)推理 解析對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義修正，從而獲得高質(zhì)量的融合數(shù)據(jù)。其原理簡(jiǎn)單，操作簡(jiǎn)單有效，有 很大的使用價(jià)值和社會(huì)意義。
[0019] 與現(xiàn)有技術(shù)相比本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：
[0020] 1、本發(fā)明數(shù)據(jù)融合采用語(yǔ)義與推理技術(shù)相結(jié)合，這些技術(shù)目前成為第三代互聯(lián)網(wǎng) 核心技術(shù)，在數(shù)據(jù)集成融合方面應(yīng)用很廣泛。
[0021] 2、采用語(yǔ)義技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合，對(duì)路面譜數(shù)據(jù)與GIS二維矢量數(shù) 據(jù)的語(yǔ)義融合方法研宄，可以解決多源異構(gòu)空間數(shù)據(jù)共享和集成融合的障礙。
[0022] 3、本發(fā)明的數(shù)據(jù)融合采用語(yǔ)義技術(shù)將語(yǔ)義規(guī)則引入，充分考慮真實(shí)地物的幾何特 征和語(yǔ)義特征，利用其語(yǔ)義規(guī)則來(lái)約束數(shù)據(jù)的集成融合，從而保證數(shù)據(jù)融合一致性和語(yǔ)義 準(zhǔn)確性，能夠有效的解決數(shù)據(jù)融合后語(yǔ)義誤差問(wèn)題，提高數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量，更好的保障地 理信息分析和應(yīng)用，呈現(xiàn)道路的真實(shí)情況，為實(shí)際生產(chǎn)和生活帶來(lái)積極意義。
[0023] 4、本發(fā)明查詢界面可視化顯示使用戶隨時(shí)隨地方便的查詢與提取數(shù)據(jù)，為實(shí)現(xiàn)智 能交通管理提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。
【附圖說(shuō)明】
[0024] 圖1為本發(fā)明系統(tǒng)組成簡(jiǎn)圖；
[0025] 圖2為本發(fā)明數(shù)據(jù)底層融合的流程圖；
[0026] 圖3為本發(fā)明語(yǔ)義本體的建立框架圖；
[0027] 圖4為查詢界面的設(shè)計(jì)的框架圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028] 如圖1所示，基于語(yǔ)義技術(shù)的路面譜與GIS矢量數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)的整個(gè)框架 圖，基于語(yǔ)義技術(shù)的路面譜與GIS矢量數(shù)據(jù)的融合方法的融合系統(tǒng)，由底層的數(shù)據(jù)融合模 塊、基于語(yǔ)義技術(shù)的融合模塊、查詢界面模塊組成，其中，基于語(yǔ)義技術(shù)融合模塊包括語(yǔ)義 本體建立模塊、解析推理模塊等部分。根據(jù)建立的語(yǔ)義本體制定推理規(guī)則，從而從元數(shù)據(jù)中 檢索出符合語(yǔ)義的數(shù)據(jù)在用戶界面輸出。
[0029] 底層的數(shù)據(jù)融合模塊，可將路面譜數(shù)據(jù)與GIS二維矢量數(shù)據(jù)融合，融合后的路面 譜數(shù)據(jù)在形態(tài)上不發(fā)生變化，同時(shí)可以使二維矢量數(shù)據(jù)在維度上得到了擴(kuò)展又能增加高程 信息。
[0030] 基于語(yǔ)義技術(shù)的融合模塊根據(jù)已提取的語(yǔ)義規(guī)則及底層融合的數(shù)據(jù)建立語(yǔ)義本 體，制定推理規(guī)則，從而檢索出更高質(zhì)量的