CN117151343B - 一种园区地理信息场景构建方法、***、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及园区消防安全技术领域,尤其涉及一种园区地理信息场景构建方法、***、电子设备及介质,该方法包括基于园区平面地图的实际道路,构建基础静态数据,所述基础静态数据包括起始点、集中点、控制点、以及路径;基于起始点、集中点和控制点,以路径的长度为权值,构建路径加权无向图;构建园区内建筑体数据,将其与周边路径和起始点相互关联,得到建筑体的关联路径和关联起始点;将疏散指示设备匹配到所述关联路径上,构成数字可视化园区地理场景图。本发明构建园区、建筑应急疏散地理信息场景,辅助智能应急疏散***在应对突发状况时,能够及时、准确地做出合适的疏散方案疏散人员,增强了智能应急疏散***的应急处置和安全防控能力。
Description
技术领域
本发明涉及园区消防安全技术领域,尤其是指一种园区地理信息场景构建方法、***、电子设备及介质。
背景技术
目前,智慧园区建设正成为智慧城市、数字城市建设的重要应用和发展方向之一。区别于智慧城市建设所面对范围大、应用广的特征,智慧园区中所针对的“园区”对象,具有更加鲜明的时空特征和明显的行业聚集特征,拥有政府管理和企业经营的双重运行属性,是一种特殊的经济社会组织形态。
化工园区的化工企业密集化、设备大型化及关联复杂化,存在发生事故的现实性和可能性,并且化工生产过程中工艺单元***性与关联性明显,某一环节故障往往会诱发临近工艺单元甚至整个***连锁反应,导致多米诺效应事故,造成灾害性后果。因此需要借助化工园区的数字可视化地理场景图,在发生突发事件时,能有组织、有秩序地利用智能疏散***及时生成的疏散方案引导人员逃离危险区域,保障人员安全。
发明内容
为此,本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中疏散***未结合事故特点、事故现场环境要素的问题,辅助智能应急疏散***在应对突发状况时,基于园区的地理信息及时、准确地做出合适的疏散方案疏散人员,为智能应急疏散***实现应急疏散管控从静态指示向动态管控转变奠定了基础,使得整个智能应急疏散***具备对于多种想定事故组合条件的智能应对能力和对于实际发生事故的灵活适应能力。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种园区地理信息场景构建方法,用于辅助智能疏散***构建数字可视化园区地理场景图,包括以下步骤:
步骤S1:基于园区平面地图的实际道路,构建基础静态数据,所述基础静态数据包括起始点、集中点、控制点、以及路径;
步骤S2:基于起始点、集中点和控制点,以路径的长度为权值,构建路径加权无向图;
步骤S3:基于所述路径加权无向图,构建园区内建筑体数据,将所述建筑体数据与建筑体周边路径和起始点相互关联,得到建筑体的关联路径和关联起始点;
步骤S4:基于所述关联路径,将疏散指示设备匹配到所述关联路径上,构成数字可视化园区地理场景图;
其中,所述起始点为园区内人员疏散路线的起始位置,所述集中点为园区内人员疏散路线的终点位置,所述控制点为除了起始点、集中点以外两条以上路径的交点,所述路径为起始点、集中点、控制点中相邻两点连接而成的线段,所述路径的坐标至少包括起始点、集中点和控制点中的一种。
在本发明的一个实施例中,还包括步骤S5:基于所述数字可视化园区地理场景图,根据气象监测设备的实际位置,将其标记在所述数字可视化园区地理场景图上,并且将广播设备和户外显示屏设备的位置信息与建筑体数据、建筑体关联的起始点中的至少一种相互关联。
在本发明的一个实施例中,步骤S2中,构建路径加权无向图的具体方法为:
步骤S21:基于园区平面地图上的实际道路,构建辅助标记线段,将起始点、控制点和集中点依次放入到所述辅助标记线段的坐标邻域中;
步骤S22:基于所述辅助标记线段,计算辅助标记线段之间的交点,获取交点集合、以及交点关联相交的辅助标记线段;
步骤S23:基于交点集合、以及交点关联相交的辅助标记线段,矫正辅助标记线段相关联的点集合的坐标,并且将所述点集合依据横坐标或纵坐标按序排列,所述点集合至少包含起始点、控制点和集中点中的一种;
步骤S24:将排列完成后的点集合中相邻两点依次连接,得到初始路径加权无向图;
步骤S25:基于初始路径加权无向图,将剩余的起始点、控制点和集中点集合与辅助标记线段关联,得到最终的路径加权无向图。
在本发明的一个实施例中,所述辅助标记线段包括水平辅助线、竖直辅助线和斜辅助线。
在本发明的一个实施例中,步骤S23中,矫正辅助标记线段相关联的点集合的坐标的具体方法分为以下两种:
当相交的辅助标记线段为水平辅助线和竖直辅助线时,在交点的邻域范围内的起始点、控制点和集中点均与水平辅助线、竖直辅助线相关联,点坐标修正为交点坐标;起始点、控制点和集中点中的一种或多种在水平辅助线的邻域范围内,则该点与水平辅助线相关联,该点横坐标不变,纵坐标修正为与水平辅助线相同的纵坐标;起始点、控制点和集中点中的一种或多种在竖直辅助线的邻域范围内,则该点与竖直辅助线相关联,该点纵坐标不变,横坐标修正为与竖直辅助线相同的横坐标;
当相交的辅助标记线段有斜辅助线时,将斜辅助线旋转变换为水平或竖直状态,候选点以相同原点做相同角度旋转变换,变换后根据辅助标记线段之间的交点和邻域范围得到与辅助标记线段关联的点,然后对该点进行坐标矫正,最后对处理后的点做还原旋转变换。
在本发明的一个实施例中,所述邻域范围是由距离门限M与辅助标记线段构成的矩形范围。
在本发明的一个实施例中,将所述点集合依据横坐标或纵坐标按序排列的具体方法为:水平辅助线的点集合按照横坐标升序排列,竖直辅助线的点集合按纵坐标升序排列,倾斜辅助线的点集合按横坐标或纵坐标升序排列。
在本发明的一个实施例中,步骤S3中,将所述建筑体数据与建筑体周边路径和起始点相互关联的具体方法为:
步骤S31:以构成建筑体面积的边向外延伸指定宽度的区域为影响范围,找出在影响范围内的路径和起始点,记作建筑体的关联路径和关联起始点;
步骤S32:基于关联路径和关联起始点,形成路径集合和起始点集合,将所述路径集合和起始点集合作为参数加入到建筑体的坐标中;
在本发明的一个实施例中,建筑体的坐标还包括围成建筑体的面积的顶点坐标、员工人数、员工疏散流量、员工疏散速度以及事故等级。
基于同一发明构思,本发明还提供一种园区地理信息场景构建***,包括:云服务器端,所述云服务器端被配置为:
基于园区平面地图的实际道路,构建基础静态数据,所述基础静态数据包括起始点、集中点、控制点、以及路径;
基于起始点、集中点和控制点,以路径的长度为权值,构建路径加权无向图;
基于所述路径加权无向图,构建园区内建筑体数据,将所述建筑体数据与建筑体周边路径和起始点相互关联,得到建筑体的关联路径和关联起始点;
基于所述关联路径,将疏散指示设备匹配到所述关联路径上,构成数字可视化园区地理场景图;其中,所述起始点为园区内人员疏散路线的起始位置,所述集中点为园区内人员疏散路线的终点位置,所述控制点为除了起始点、集中点以外两条以上路径的交点,所述路径为起始点、集中点、控制点中相邻两点连接而成的线段,所述路径的坐标包括起始点、集中点和控制点中的至少一种。
在本发明的一个实施例中,还包括通信模块和管控终端,所述管控终端显示所述数字可视化园区地理场景图,所述云服务器端通过所述通信模块与所述管控终端连接。
在本发明的一个实施例中,所述通信模块为无线通信模块。
本发明还提供一种电子设备,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计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现任一项所述园区地理信息场景构建方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述园区地理信息场景构建方法。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点:
本发明基于二维可视化引擎等技术构建智慧园区、智能建筑应急疏散地理信息场景,建立一整套可识别、输入、传输、存储、智能运算、输出结果的数据集合,并描述各种数据之间的关联关系,为后续构建整个智能应急疏散***奠定了基础,通过建设全过程数字化体系,可以增强智能园区应急疏散管控的感知、检测、预警、处置和评估能力,实现应急疏散管控从静态指示向结合事故特点、现场环境要素的动态管控转变,从单点防控向全局联防的转变,提升本质安全与应急疏散保障水平,加强应急处置和安全防控能力建设,使得整个智能应急疏散***具备对于多种想定事故组合条件的智能应对能力和对于实际发生事故的灵活适应能力。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解,下面根据本发明的具体实施例并结合附图,对本发明作进一步详细的说明,其中
图1是一种智能应急疏散***的核心功能流程图;
图2是本发明所述的园区地理信息场景构建方法实现流程图;
图3是实施例中水平辅助标记线段和竖直辅助标记线段的交点示意图;
图4是实施例中水平辅助标记线段和斜辅助标记线段的交点示意图;
图5是实施例中辅助线段旋转情况示意图;
图6是实施例中点坐标旋转情况示意图;
图7是实施例中与相交的水平辅助标记线段和竖直辅助标记线段关联的点集合的坐标示意图;
图8是实施例中智能辅助计算形成路径加权无向图示意图;
图9是实施例中建筑体与周边路径智能关联示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施,但所举实施例不作为对本发明的限定。
实施例一
参见图1所示,一种智能应急疏散***的核心功能模块包括:设备管理模块、地理信息场景和数据关联模块、疏散方案可视化创建模块、疏散方案执行模块和设备联动模块。设备管理模块用于导入设备数据信息,控制设备以及读取设备状态;地理信息场景和数据关联模块用于基于园区平面地图的实际道路,创建可人机交互的数字可视化园区地理场景图;疏散方案可视化创建模块用于根据创建的数字可视化园区地理场景图,感知具体事故信息,形成疏散路线并进行储存管理;疏散方案执行模块用于将疏散路线映射到疏散指示设备上,疏散指示设备开启引导人员疏散;设备联动模块用于基于疏散路线,生成疏散路线文本信息和疏散路线动态图,联合网络广播设备和户外显示设备进行播报和显示。
本发明主要实现上述的智能应急疏散***中数字可视化园区地理场景图的创建。参照图2所示,本发明提供了一种园区地理信息场景构建方法,用于辅助智能疏散***构建数字可视化园区地理场景图,包括以下步骤:
步骤S1:基于园区平面地图的实际道路,构建基础静态数据,所述基础静态数据包括起始点、集中点、控制点、以及路径;
步骤S2:基于起始点、集中点和控制点,以路径的长度为权值,构建路径加权无向图;
步骤S3:基于所述路径加权无向图,构建园区内建筑体数据,将所述建筑体数据与建筑体周边路径和起始点相互关联,得到建筑体的关联路径和关联起始点;
步骤S4:基于所述关联路径,将疏散指示设备匹配到所述关联路径上,构成数字可视化园区地理场景图;
其中,所述起始点为园区内人员疏散路线的起始位置,所述集中点为园区内人员疏散路线的终点位置,所述控制点为除了起始点、集中点以外两条以上路径的交点,所述路径为起始点、集中点、控制点中相邻两点连接而成的线段,所述路径的坐标至少包括起始点、集中点和控制点中的一种。
从以上技术方案来看,本发明所述的园区地理信息场景构建方法构建园区的包括起始点、控制点和集中点的路径加权无向图,同时基于园区各建筑物的地理信息,构建与建筑物相互关联的路径信息,生成智能应急疏散***的专用数字可视化地图,是智能应急疏散***设计与研制的关键数据基座和重要环节。
在本实施例中,还包括步骤S5:基于所述数字可视化园区地理场景图,根据气象监测设备的实际位置,将其标记在所述数字可视化园区地理场景图上,并且将广播设备和户外显示屏设备的位置信息与建筑体数据、建筑体关联的起始点中的至少一种相互关联。
在本实施例中,步骤S2中,构建路径加权无向图的具体方法为:
步骤S21:基于园区平面地图上的实际道路,构建辅助标记线段,将起始点、控制点和集中点依次放入到所述辅助标记线段的坐标邻域中;
步骤S22:基于所述辅助标记线段,计算辅助标记线段之间的交点,获取交点集合、以及交点关联相交的辅助标记线段;
步骤S23:基于交点集合、以及交点关联相交的辅助标记线段,矫正辅助标记线段相关联的点集合的坐标,并且将所述点集合依据横坐标或纵坐标按序排列,所述点集合至少包含起始点、控制点和集中点中的一种;
步骤S24:将排列完成后的点集合中相邻两点依次连接,得到初始路径加权无向图;
步骤S25:基于初始路径加权无向图,将剩余的起始点、控制点和集中点集合与辅助标记线段关联,得到最终的路径加权无向图。
其中,所述辅助标记线段包括水平辅助线、竖直辅助线和斜辅助线。
步骤S22中,计算辅助标记线段之间的交点的具体方法为:
当相交的辅助标记线段为水平辅助线和竖直辅助线时,如图3所示,F1[K1(x1,y1),K2(x2,y1)]为水平辅助线段,F2[K3(x3,y2),K4(x3,y3)]和F3[K5(x4,y4),K6(x4,y5)]为竖直辅助线段,由x1≤x3≤x2且y2≤y1≤y3(即水平线段F1所处的水平值y1在竖直线段F2端点y2、y3之间,竖直线段F2所处的竖直值x3在F1端点x1、x2之间),得线段F1和线段F2相交,交点为P1(x3,y1)。线段不满足前述的相交条件时,如x4>x2>x1,得线段F1和线段F3不相交,无交点。
当相交的辅助标记线段为水平辅助线和斜辅助线时,如图4所示,F1[K1(x1,y1),K2(x2,y1)]为水平辅助线段,F2[K3(x3,y3),K4(x4,y4)],F3[K5(x5,y5),K6(x6,y6)],F4[K7(x7,y7),K8(x8,y8)]均为斜辅助线段,找出F1与F2、F3、F4之间的关系:
(1)F1和F4的关系:
由y1<y7<y8,即水平辅助线F1所处的水平值y1未在斜辅助线F4端点的y7、y8之间,得F1和F4不相交。
(2)F1和F2的关系:
当y3≤y1≤y4时,可得同比关系式:
计算可得
将x12与F1端点坐标x1和x2比较可知:
x1≤x12≤x2,
即F1与F2有交点P3(x12,y1)。
(3)F1和F3的关系:
当y5≤y1≤y6时,可得同比关系式:
计算可得
将x13与F1端点坐标x1和x2比较可知:
x1<x2<x13,
即F1与F3无交点。
基于上述的水平辅助线和斜辅助线的交点计算方法同一原理,可以计算出相交的辅助标记线段为竖直辅助线和斜辅助线的交点,这里不做赘述。
当相交的辅助标记线段均为斜辅助线时,先用线段水平位置最小旋转法和计算点旋转后的坐标方法将其中一条斜线段旋转变换为水平或者竖直辅助线,其他斜线段随之以相同原点做相同角度的变换,变换之后用上述的水平辅助线与斜辅助线交点计算方法或者竖直辅助线与斜辅助线交点计算方法进行处理,得到交点坐标后再做还原旋转即可。
其中,线段水平位置最小旋转法的具体步骤为:
以图5为例,设任意线段两端点的坐标为:a1(x1,y1),a2(x2,y2),以点a2(x2,y2)作为旋转中心,点a1(x1,y1)的旋转情况如图中所示,这里x1≠x2,y1≠y2。
判断旋转方向:
L1:x1-x2>0,y1-y2>0,属于第一象限,逆时针旋转最小弧度能达到水平状态;
L2:x1-x2<0,y1-y2>0,属于第二象限,顺时针旋转最小弧度能达到水平状态;
L3:x1-x2<0,y1-y2<0,属于第三象限,逆时针旋转最小弧度能达到水平状态;
L4:x1-x2>0,y1-y2<0,属于第四象限,顺时针旋转最小弧度能达到水平状态。
计算旋转角度:
设最小旋转弧度为α,α>0为顺时针旋转,α<0为逆时针旋转,
属于第一、三象限逆时针旋转的弧度为:α=-arctan((y1-y2)/(x1-x2));
属于第二、四象限顺时针旋转的弧度为:α=-arctan((y1-y2)/(x1-x2));
即得:α=-arctan((y1-y2)/(x1-x2))。
计算a1旋转后的坐标:
a1旋转后的坐标:
当x1-x2>0时,a1的坐标为(x2+L,y2);
当x1-x2<0时,a1的坐标为(x2-L,y2)。
计算点旋转后的坐标的方法为:
如图6所示,设旋转点P(x1,y1),旋转中心点O(x2,y2),旋转弧度α,先计算两点之间的相对距离:两点的水平距离为x1-x2,垂直距离为y1-y2;
设OP与x正轴方向角弧度β,两点距离为:
为方便表示,用abs()取绝对值函数,asin()为反正弦函数,
x1-x2>0,y1-y2>0,β=asin((y1-y2)/c);
x1-x2<0,y1-y2>0,β=π–abs(asin((y1-y2)/c));
x1-x2<0,y1-y2<0,β=π+abs(asin((y1-y2)/c));
x1-x2>0,y1-y2<0,β=2π-abs(asin((y1-y2)/c));
最后计算点旋转后的坐标:
旋转后点的横坐标为x=x2+cⅹcos(α+β),
旋转后点的纵坐标为y=y2+cⅹsin(α+β),
即点旋转后的坐标为(x2+cⅹcos(α+β),y2+cⅹsin(α+β))。
在本实施例中,步骤S23中,矫正辅助标记线段相关联的点集合的坐标的具体方法分为以下两种:
(1)当相交的辅助标记线段为水平辅助线和竖直辅助线时,在交点的邻域范围内的起始点、控制点和集中点均与水平辅助线、竖直辅助线相关联,点坐标修正为交点坐标;起始点、控制点和集中点中的一种或多种在水平辅助线的邻域范围内,则该点与水平辅助线相关联,该点横坐标不变,纵坐标修正为与水平辅助线相同的纵坐标;起始点、控制点和集中点中的一种或多种在竖直辅助线的邻域范围内,则该点与竖直辅助线相关联,该点纵坐标不变,横坐标修正为与竖直辅助线相同的横坐标;
如图7所示,所述邻域范围是由距离门限M与辅助标记线段构成的矩形范围,M设置为1到2个像素,引入水平辅助线F1和竖直辅助线F2,交点为P1,则水平辅助线F1和竖直辅助线F2的邻域宽度为2M,交点P1的邻域为边长2M的正方形。由图可以看出,控制点C1在P1邻域内,则C1与线段F1、F2关联,坐标修正为P1坐标;起始点S1、S2,集中点Z1在水平辅助线F1的邻域宽度范围内,则S1、S2、Z1和水平辅助线F1关联,各点的横坐标不变,纵坐标修正为F1的纵坐标;起始点S3、S4在竖直辅助线F2的邻域宽度范围内,则S3、S4与竖直辅助线F2关联,横坐标修正为F2的横坐标,各点的纵坐标不变。
(2)当相交的辅助标记线段有斜辅助线时,将斜辅助线旋转变换为水平或竖直状态,候选点以相同原点做相同角度旋转变换,变换后根据辅助标记线段之间的交点和邻域范围得到与辅助标记线段关联的点,然后对该点进行坐标矫正,最后对处理后的点做还原旋转变换。
在本实施例中,将所述点集合依据横坐标或纵坐标按序排列的具体方法为:水平辅助线的点集合按照横坐标升序排列,竖直辅助线的点集合按纵坐标升序排列,倾斜辅助线的点集合按横坐标或纵坐标升序排列,图7中矫正之后的点集合有:与水平线段F1的关联点按照横坐标升序排列得到点集合F1(S1,C1,S2,Z1),与竖直线段F2关联点按照纵坐标升序排列得到点集合F2(S3,C1,S4)。
如图8所示,引入水平辅助线F1、F2、F3、F4,竖直辅助线F5、F6、F8和斜辅助线F7,S1~S17为起始点,C1~C21为控制点,Z1~Z4为集中点,计算后得到以下升序排列的点集合:
F1(C1,S1,C2,S2,C17,C3,S3,C4)、F2(Z1,C5,S7,C6,C18,C7,S8,C8)、F3(C9,S9,C10,C19,S11,C20,C11,S12,C12,Z3)、F4(C13,S15,C14,C21,S16,C15,S17,C16)、F5(C1,C5,S10,C9,C13)、F6(C2,S4,C6,C10,S13,C14,Z4)、F7(Z2,C3,S5,C7,C11,S14,C15)、F8(C4,S6,C8,C12,S18,C16);
将上述的F1~F8的点集合里相邻两点构成的线段定义为路径R,按顺序自动命名,如下:
F1R[R11(C1,S1),R12(S1,C2),R13(C2,S2),R14(S2,C17),R15(C17,C3),R16(C3,S3),R17(S3,C4)]、……、F8R[R81(C4,S6),R82(S6,C8),R83(C8,C12),R84(C12,S18),R85(S18,C16)];
手动标记其他有路径的点形成路径集合FSR:FSR[RS1(C17,Z2),RS2(C18,C19),RS3(C20,C21)]。
至此,成功构建了与该园区道路分布情况相符的路径加权无向图,权值是路径R两个端点之间的距离,道路若为弧形可以按照斜线段或者折线段做近似处理,对后续操作基本没有影响。
在本实施例中,步骤S3中,将所述建筑体数据与建筑体周边路径和起始点相互关联的具体方法为:
步骤S31:以构成建筑体面积的边向外延伸指定宽度的区域为影响范围,找出在影响范围内的路径和起始点,记作建筑体的关联路径和关联起始点;
步骤S32:基于关联路径和关联起始点,形成路径集合和起始点集合,将所述路径集合和起始点集合作为参数加入到建筑体的坐标中;
具体在本实施例中,建筑体的坐标还包括围成建筑体的面积的顶点坐标、员工人数、员工疏散流量、员工疏散速度以及事故等级。
具体在步骤S3中构建园区内建筑体数据时,将园区内建筑物、大型设备、大型设施数据定义为J,J的数据结构为矩形或有一定旋转角度的矩形,且J的具体坐标信息为:J(第一点坐标D(x,y),长度L,宽度W,高度H,旋转角度rad,关联路径集合RR(R1,…,Rn),关联起始点集合SS(S1,…,Sm),员工人数Num,员工疏散流量SL,员工疏散速度Su,事故等级Lv),或者为:
J(矩形顶点坐标D1(x1,y1),D2(x2,y2),D3(x3,y3),D4(x4,y4),高度H,旋转角度rad,关联路径集合RR(R1,…,Rn),关联起始点集合SS(S1,…,Sm),员工人数Num,员工疏散流量SL,员工疏散速度Su,事故等级Lv)。
其中,第一点坐标D(x,y),长度L,宽度W或者矩形顶点坐标D1(x1,y1)、D2(x2,y2)、D3(x3,y3)和D4(x4,y4)描述J在园区内的占地范围;旋转角度rad描述匹配J可能存在的方位有偏差,非正东南西北情况;关联路径集合RR描述J周边相邻的路径;关联起始点集合SS描述J所关联的人员进行紧急撤离的疏散路径起始位置(可能有多个);员工人数Num描述在J中工作的人数;事故等级Lv描述事故的严重程度,包括了特别严重事故、严重事故、一般事故、轻微事故四个等级。另外,员工人数Num、员工疏散流量SL、员工疏散速度Su、高度H可用于综合概略计算估计员工撤离J所需的时间。
将所述建筑体数据与建筑体周边路径和起始点相互关联的方法为:
如图9所示,J1(D1,D2,D3,D4)加上一个门限值md(通常是道路宽度值),所形成的阴影部分为J1影响范围J1Y。J1的坐标信息为J1[D1(x1,y1),D2(x2,y1),D3(x1,y2),D4(x2,y2)];J1Y的坐标信息为J1Y[D1Y(x1-md,y1-md),D2Y(x2+md,y1-md),D3Y(x1-md,y2+md),D4Y(x2+md,y2+md)]。
将两端点都在J1Y范围内的路径R视为J1周边关联路径,由此可得,J1周边关联路径集合为:
JR1[R1(C1,C2),R2(C2,S1),R3(S1,C3),R6(C3,S2),R7(S2,C7),R11(C6,C7),R10(S3,C6),R9(C5,S3),R5(C1,C5)];
同理可得:JR2[R4(C3,C4),R8(C4,C8),R12(C7,C8),R7(S2,C7),R6(C3,S2)];
其中,J与疏散起始点S的关联,按照实际情况考察J的出入口有哪些,对应起始点与J关联,例如:J1与S1,S3关联,J2与S2关联。有旋转角度的建筑物J与周边关联路径集合:先使用前面所述的线段水平位置最小旋转法和计算点旋转后的坐标方法,将J与候选路径做旋转变换处理,旋转角度归零后用上述步骤处理得到JR。
实施例二
基于与实施例一同一发明构思,本发明还提供一种园区地理信息场景构建***,包括:云服务器端,所述云服务器端被配置为:
基于园区平面地图的实际道路,构建基础静态数据,所述基础静态数据包括起始点、集中点、控制点、以及路径,并构建园区内建筑体数据,将所述建筑体数据与建筑体周边路径和起始点相互关联;
基于起始点、集中点和控制点,以路径的长度为权值,构建路径加权无向图;
基于路径加权无向图,将疏散指示设备均匀分配到路径上,构成数字可视化园区地理场景图;
其中,所述起始点为园区内人员疏散路线的起始位置,所述集中点为园区内人员疏散路线的终点位置,所述控制点为除了起始点、集中点以外两条以上路径的交点,所述路径为起始点、集中点、控制点中相邻两点连接而成的线段,所述路径的坐标包括起始点、集中点和控制点中的至少一种。
在本实施例中,还包括通信模块和管控终端,所述管控终端显示所述数字可视化园区地理场景图,所述云服务器端通过所述通信模块与所述管控终端连接,所述通信模块为无线通信模块。
实施例三
本发明还提供一种电子设备,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计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现实施例一中任一项所述园区地理信息场景构建方法。
实施例四
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现实施例一中任一项所述园区地理信息场景构建方法。
由以上实施例可见,本发明所提供的园区地理信息场景构建方法、***、电子设备及介质基于二维可视化引擎等技术构建智慧园区、智能建筑应急疏散地理信息场景,通过使用不同类型的点、线、矩形框分别描绘出园区实际的疏散起始点、集合点、交叉路口转折点、道路走向、园区建筑物等区域基础信息,再将绘图上的点、线、矩形与厂区基础数据一一绑定;最后将疏散指示灯、气象监测设备、广播终端、疏散显示屏,设备实际安装位置在区域图上标注,建立一整套可识别、输入、传输、存储、智能运算、输出结果的相互关联的数据集合,是整个智能应急疏散***的关键基石,使得整个智能应急疏散***具备对于多种想定事故组合条件的智能应对能力和对于实际发生事故的灵活适应能力。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (13)
1.一种园区地理信息场景构建方法,用于辅助智能疏散***构建数字可视化园区地理场景图,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:基于园区平面地图的实际道路,构建基础静态数据,所述基础静态数据包括起始点、集中点、控制点、以及路径;
步骤S2:基于起始点、集中点和控制点,以路径的长度为权值,构建路径加权无向图;
步骤S3:基于所述路径加权无向图,构建园区内建筑体数据,将所述建筑体数据与建筑体周边路径和起始点相互关联,得到建筑体的关联路径和关联起始点;
步骤S4:基于所述关联路径,将疏散指示设备匹配到所述关联路径上,构成数字可视化园区地理场景图;
其中,所述起始点为园区内人员疏散路线的起始位置,所述集中点为园区内人员疏散路线的终点位置,所述控制点为除了起始点、集中点以外两条以上路径的交点,所述路径为起始点、集中点、控制点中相邻两点连接而成的线段,所述路径的坐标至少包括起始点、集中点和控制点中的一种;
步骤S2中,构建路径加权无向图的具体方法为:
步骤S21:基于园区平面地图上的实际道路,构建辅助标记线段,将起始点、控制点和集中点依次放入到所述辅助标记线段的坐标邻域中;
步骤S22:基于所述辅助标记线段,计算辅助标记线段之间的交点,获取交点集合、以及交点关联相交的辅助标记线段;
步骤S23:基于交点集合、以及交点关联相交的辅助标记线段,矫正辅助标记线段相关联的点集合的坐标,并且将所述点集合依据横坐标或纵坐标按序排列,所述点集合至少包含起始点、控制点和集中点中的一种;
步骤S24:将排列完成后的点集合中相邻两点依次连接,得到初始路径加权无向图;
步骤S25:基于初始路径加权无向图,将剩余的起始点、控制点和集中点集合与辅助标记线段关联,得到最终的路径加权无向图。
2.根据权利要求1所述的园区地理信息场景构建方法,其特征在于,还包括步骤S5:基于所述数字可视化园区地理场景图,根据气象监测设备的实际位置,将其标记在所述数字可视化园区地理场景图上,并且将广播设备和户外显示屏设备的位置信息与建筑体数据、建筑体关联的起始点中的至少一种相互关联。
3.根据权利要求1所述的园区地理信息场景构建方法,其特征在于:所述辅助标记线段包括水平辅助线、竖直辅助线和斜辅助线。
4.根据权利要求3所述的园区地理信息场景构建方法,其特征在于,步骤S23中,矫正辅助标记线段相关联的点集合的坐标的具体方法分为以下两种:
当相交的辅助标记线段为水平辅助线和竖直辅助线时,在交点的邻域范围内的起始点、控制点和集中点均与水平辅助线、竖直辅助线相关联,点坐标修正为交点坐标;起始点、控制点和集中点中的一种或多种在水平辅助线的邻域范围内,则该点与水平辅助线相关联,该点横坐标不变,纵坐标修正为与水平辅助线相同的纵坐标;起始点、控制点和集中点中的一种或多种在竖直辅助线的邻域范围内,则该点与竖直辅助线相关联,该点纵坐标不变,横坐标修正为与竖直辅助线相同的横坐标;
当相交的辅助标记线段有斜辅助线时,将斜辅助线旋转变换为水平或竖直状态,候选点以相同原点做相同角度旋转变换,变换后根据辅助标记线段之间的交点和邻域范围得到与辅助标记线段关联的点,然后对该点进行坐标矫正,最后对处理后的点做还原旋转变换。
5.根据权利要求4所述的园区地理信息场景构建方法,其特征在于,所述邻域范围是由距离门限M与辅助标记线段构成的矩形范围。
6.根据权利要求5所述的园区地理信息场景构建方法,其特征在于,将所述点集合依据横坐标或纵坐标按序排列的具体方法为:水平辅助线的点集合按照横坐标升序排列,竖直辅助线的点集合按纵坐标升序排列,倾斜辅助线的点集合按横坐标或纵坐标升序排列。
7.根据权利要求1所述的园区地理信息场景构建方法,其特征在于,步骤S3中,将所述建筑体数据与建筑体周边路径和起始点相互关联的具体方法为:
步骤S31:以构成建筑体面积的边向外延伸指定宽度的区域为影响范围,找出在影响范围内的路径和起始点,记作建筑体的关联路径和关联起始点;
步骤S32:基于关联路径和关联起始点,形成路径集合和起始点集合,将所述路径集合和起始点集合作为参数加入到建筑体的坐标中。
8.根据权利要求7所述的园区地理信息场景构建方法,其特征在于,所述建筑体的坐标还包括围成建筑体的面积的顶点坐标、员工人数、员工疏散流量、员工疏散速度以及事故等级。
9.一种园区地理信息场景构建***,其特征在于,包括:云服务器端,所述云服务器端被配置为:
基于园区平面地图的实际道路,构建基础静态数据,所述基础静态数据包括起始点、集中点、控制点、以及路径;
基于起始点、集中点和控制点,以路径的长度为权值,构建路径加权无向图;
基于所述路径加权无向图,构建园区内建筑体数据,将所述建筑体数据与建筑体周边路径和起始点相互关联,得到建筑体的关联路径和关联起始点;
基于所述关联路径,将疏散指示设备匹配到所述关联路径上,构成数字可视化园区地理场景图;
其中,所述起始点为园区内人员疏散路线的起始位置,所述集中点为园区内人员疏散路线的终点位置,所述控制点为除了起始点、集中点以外两条以上路径的交点,所述路径为起始点、集中点、控制点中相邻两点连接而成的线段,所述路径的坐标包括起始点、集中点和控制点中的至少一种。
10.根据权利要求9所述的园区地理信息场景构建***,其特征在于,还包括通信模块和管控终端,所述管控终端显示所述数字可视化园区地理场景图,所述云服务器端通过所述通信模块与所述管控终端连接。
11.根据权利要求10所述的园区地理信息场景构建***,其特征在于,所述通信模块为无线通信模块。
12.一种电子设备,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1~8任一项所述园区地理信息场景构建方法。
13.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1~8任一项所述园区地理信息场景构建方法。
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