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【專訪】武漢大學唐爐亮教授:通往測繪行業未來之路,以眾包感知的革命方式開始 發布時間:
2019-09-11
           來源:
公眾號“GIS時代傳媒”
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2019-09-11
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高時空精度的大數據場景感知理論與智能服務


? ? 記者:您在高時空精度場景的大數據感知理論、方法與重大工程應用上頗有研究,您認為隨著大數據時代的到來,測繪科技的發展趨勢會受到什么影響?從您的研究角度應該做哪些調整?
? ? 唐爐亮:隨著大數據時代的到來,我認為測繪科技發展的趨勢主要有3個方面:
? ? 第一,測繪科技從靜態向動態方向發展。以往的測繪工作更關注高空間精度的地理空間,獲取精細的基礎設施數據。而新型的人地關系里,亟需“人”的存在,就要從靜態發展到動態,把靜態的高空間精度的地理空間(基礎設施)與高時間動態的人類活動(行為空間)結合起來。
? ? 第二,測繪科技從專業測繪向泛在測繪發展。經過幾代測繪人的共同努力,當前的測繪手段已經形成了水里測繪船、地面測繪車、低空無人機、航空攝影測量、航天衛星遙感等多層次、一體化、高精度的地理空間數據獲取體系。由于測繪科技從靜態向動態的發展,而專業測繪是抽樣的點式觀測,無法實現實時、全覆蓋觀測,難以實現高時間動態行為科技的獲取,這就要求我們發展泛在測繪,包括專業測繪的泛在和眾包測繪的泛在,專業方面包含前面所講的“天空地海”測繪方式,眾包測繪則“人人都是傳感器”,在當今物聯網與大數據時代,為眾包測繪提供了可能,推動著測繪科技從專業測繪向泛在測繪發展。
? ? 第三,測繪科技從人工向智能方向發展。這種趨勢基于人工智能AI、深度學習技術的飛速發展。大數據時代下,會改變原來局限在高空間精度的地理空間數據獲取,追求對高空間精度地理空間和高時間動態行為空間的一體化感知,為新時代新型“人地關系”分析提供技術支撐。
? ? 我們課題組的研究工作在2007年開始,就要著眼于測繪科技發展前沿,創建高時空精度的大數據場景感知理論與智能服務理論,從靜態到動態、從專業到泛在、從人工到智能,以實現測繪科技理論研究與應用實踐的跨越式發展,為新型的人地關系分析提供高空間精度的地理空間數據和高時間動態的行為空間數據,以此來研究新型人地耦合和可持續發展的問題。
? ? 記者:在這樣的趨勢及調整中,有哪些關鍵的技術?我們已經進行了哪些典型的應用?
? ? 唐爐亮:時空大數據無處不在。從地理空間上來說,可以有點狀、線狀、面狀、體狀”地理空間要素,用眾包方式可以獲取點狀POI數據、線狀車道級高精度道路、面狀城市土地利用數據、體狀地上下多層建筑數據等,這樣就可以改變專業測繪手段長期面臨的“數據采集難”、“信息提取難”、“變化更新難”、“全球應用難”等問題。在無人駕駛的時代,車道級高精度地圖作為無人駕駛的核心關鍵技術,成為國際學術界和工業界競相爭奪的技術戰略制高點。同時,高精度地圖作為軍民兩用核心關鍵技術,已經成為新時代強軍戰略中戰場全球化、戰爭無人化、軍隊信息化、作戰裝備化等戰場環境感知的“卡脖子”技術,同時也是我國“一帶一路”國家戰略、全球海外應急救援的核心關鍵技術支撐。
? ? 我們課題組目前正承擔國家“十三五”預研項目,實現基于時空大數據的全球高精度道路測圖,如利用美國紐約的出租車軌跡、OpenStreetMap志愿者上傳的軌跡,做全球車道級高精度道路地圖。此外,早在2007年我們就用武漢、南昌、深圳等地的出租車軌跡數據,制作高精度道路地圖,現在精度可到0.2—0.5米,該成果已經應用到華為車道級高精度地圖的生成制作應用中,這也是用時空大數據做高空間精度場景感知的典型應用案例。
? ? 在高時間動態的行為空間探測方面,目前我們課題組已經可以獲取到人流、車流、能耗、排放、物流、信息等多種活動流時空分布,實現低成本城市大范圍甚至全球化開展,如城市路口轉向級行車時間、轉向級交通擁堵和排隊長度探測。另外,在交通排放方面,可以估算不同車輛能耗與排放,對PM2.5排放的貢獻度,以及估計城市交通對環境污染的貢獻度。此外,人群的移動、貨物的移動、資金流動、信息交換等也是時空大數據技術及應用研究的重要內容。


大數據環境下眾包測繪模式是必由之路


? ? 記者:無人駕駛是全球“十大”科技發展方向之一,您提到了高精度地圖對其的技術支撐,在目前的發展趨勢下,您對地圖、測繪技術在無人駕駛領域的應用發展有何期待?
? ? 唐爐亮:測繪技術將是無人駕駛領域關鍵的技術支撐。享譽全球的英國雜志《The Economist》(經濟學人)對無人駕駛進行了多年的跟蹤,并對其技術思路進行了梳理認為:無人駕駛=傳感器+高精度地圖,因此高精度地圖成為無人駕駛核心關鍵技術。
? ? 目前,高精度道路地圖制作已是無人駕駛領域群雄逐鹿的焦點,一方面地圖商,如谷歌、HERE、四維、百度等企業在發力;另一方面車商既在投資圖商,也在自己研發。包括武漢大學在內的全球大學及科研機構也在進行關鍵技術攻關。Mobileye、HERE、谷歌等都或多或少在一定區域內采集到了車道級的高精度道路地圖。
? ? 而對于中國,在基礎設施建設速度快、規模巨大的情況下,高精度地圖制作及更新面臨難度比較大,一般來說3-6個月后,又要重新采集,沒有相應的企業或單位能夠大范圍鋪開,做到車道級高精度道路數據采集和實時更新。眾包測繪(泛在測繪)提供一種很好的方式。例如,道路通車后,車輛一旦經過,就可以把行車軌跡實時傳回來,做到準實時監測道路變化,可以更新雙向級或中心線級的連通關系,同時,隨著車輛軌跡增多,可以提取到車道級的道路變化。當然,還可以通過專業測繪進行變化區域更新。兩者一體化的準實時更新,將是測繪大力發展的方向。
? ? 從眾包測繪來看,我們一方面是車道級道路數據的使用者,同時也是數據的產生者、感知者,這就是眾包的泛在。這種數據已經無處不在,例如,各大城市中存在的數萬輛出租車全天時運營,每天出租車的軌跡都能夠覆蓋所有道路。關于眾包測繪能否大范圍開展,我們也在思索將來在某個區域,如長三角、珠三角、中部地區,進行區域的構建,部署以區域為核心的大范圍高精度道路數據獲取的探索。
無人駕駛可能還比較遙遠,但當前車道級數據的應用,輔助駕駛已經可以運用,例如在一些高級車輛中已經有車輛偏離預警系統。據統計,80%以上車禍或事故發生在車輛變道的時候,該系統在做變道決策時,如沒打轉向燈,系統就認為是非主觀變道,如果打了轉向燈就是主觀決策,在非主觀變道情況下,車道偏離預警系統會提示駕駛人員,對駕駛員瞌睡、打電話、注意力不集中等提供了有力保障。這類安全輔助駕駛系統正在逐漸普及,促使高精度道路地圖車道級的應用越來越廣泛。
? ? 記者:高時空精度的場景感知還有什么典型應用?
? ? 唐爐亮:高時空精度的場景感知包括高空間精度的地理空間和高時間動態的行為空間兩個方面的感知,多年來,我們課題組一直致力于高時空精度的場景感知的重大工程應用,如近年來我們在水電行業領域就進行相關的研究及應用。
? ? 大型水電工程都是通過大體量水流從高處跌落的勢能來沖擊卷輪機發電,這種高動態的水流行為與引水豎井基礎設施的沖擊交互作用下,引水豎井基礎設施的安全監測與病害發展態勢研判,是長期困擾水電行業領域的國際性難題,沒有滿足大型水電站引水道豎井檢測需求的檢測技術與裝備以及成熟解決方案,沒有行之有效的成功案例,是一個國際空白。
? ? 我們課題組與華能瀾滄江集團在云南糯扎渡水電廠的200米級引水豎井的多源數據采集與病害檢測開展了關鍵技術攻關。糯扎渡水電站是亞洲最大的超高心墻堆石壩大型水電工程,位于跨越中國和東南亞五國的瀾滄江(湄公河)上,心墻堆石壩最大壩高261.5米,電站的高水位安全運轉,關系到中國和下游國家眾多城市的生死存亡,引起了我們國家對該大型水電站安全監測的高度重視。
? ? 糯扎渡水電站200米級的豎井,直徑大(9.6米)、入口小、高差大,人員無法直接到達。腳手架搭設檢查,資金投入大,作業風險高,工期長不可行;同時,豎井內部沒有GNSS信號且井壁特征稀疏,這種情況下豎井數據獲取,病害檢測、識別、研判,都是十分困難,傳統的人工檢測300天也難以完成。
? ? 針對大型水電工程百米級豎井數據獲取與病害檢測的國際性難題,我們課題組首創了百米級豎井3S集成檢測技術與解決方案,突破了復雜條件下的高精度組合定姿定位與多源數據融合技術,構建了世界上首個引水豎井病害分類體系,提出了基于深度學習的豎井病害人工智能檢測識別方法,自主研制了全球首臺百米級豎井3S集成檢測裝備,將豎井人工檢測300天提升到自動檢測30分鐘,病害識別精度2mm,病害檢測準確性≥90%。2017年12月,以張祖勛院士為技術成果鑒定委員會主任的專家組一致認為:“自主研制了全球首臺百米級引水豎井檢測裝備,填補了國際空白,總體上達到國際領先水平”。該成果被中國科技部、教育部、中國科學報、人民網、新華網等20多家主流媒體網絡競相報道“武漢大學研發全球首臺百米級引水豎井檢測裝備”,該成果榮獲2018年國家測繪科技進步一等獎和2018年度中國電力技術創新一等獎。

堅守測繪“求真”本色,探索人生意義“真值”


? ? 記者:無人駕駛與豎井應用,讓我們看到了測繪地理信息技術的新的探索,在目前的互聯網、物聯網、人工智能浪潮里,我們測繪企業如何擁抱這些技術的同時也能找準自己的角色和定位?
唐爐亮:在互聯網時代,技術的研發及應用快速迭代,使得專業測繪企業面臨互聯網、大數據企業的沖擊。它們資本更雄厚,經營更靈活,更能經得起市場的沖擊,構建的應用也更能基于老百姓的直接應用。
? ? 測繪企業要改變思路。其實早在2000年左右,我的導師李清泉校長就帶領我們做GPS車輛監控、遠程開鎖等技術。而現在,我們知道這是共享單車應用的關鍵技術。為什么共享單車沒有誕生于測繪企業,當然有移動支付、智能設備等技術未興起的緣故,但是這更反映了測繪企業的局限,以數據為產品的發展思路,是錯失共享技術當年出現在測繪企業的重要原因。
? ? 當下,建立在地圖和位置服務基礎上的應用十分廣泛。互聯網企業關注在公眾領域主流的應用,如導航服務、生活服務等,測繪企業真要走入公眾應用,可以關注那些互聯網企業不太關注的、且有一定量的群體需求。比如以出租車司機群體、大學生群體、老人群體等需求為指向,研發能夠為其服務的產品,培養相關的市場。從整體來看,測繪始終是要為人類服務的。以往的測繪工作關注地球,今后的發展更多要從事新型人地關系的構建,關注高時間動態的行為空間研究,以服務人類在地球場景中更好的生存。
? ? 記者:行業發展還需要人才支撐,目前的大環境下,您對測繪人才培養的經驗和看法?
? ? 唐爐亮:我們課題組長期從事時空大數據挖掘、3S集成的教學與研究,提出了"以素質培養為主線、以能力培養為先導"教書育人理念,創建了"教、學、研、創"四位一體的人才培養新模式,實現理論與實踐相結合、科研與教學相滲透、創新與育人相統一。我們一直貫穿一種思路,將學生放到更大的科技發展背景下,與更多的學科交叉融合,進行人才的培養。我們課題組不管是博士生還是碩士生,都要參加一些縱向課題如自然科學基金、重點研發、預研項目等,在參與縱向理論方法研究基礎上,還要參加橫向的應用開發,綜合培養學生的理論方法和實踐能力。
? ? 這些年來一直遵循多學科交叉的培養,把縱向和橫向,理論方法和應用實踐打通來培養,感覺效果很明顯。以我們的一個項目實施為例,我們與華為在地圖、無人駕駛、智能交通上的合作中,學生參與實現算法、模塊、系統建立等,合作非常順利,各個階段都能按照華為的要求、在規定的時間內完成。
? ? 記者:您從事GIS科研和教學二十多年以來最深刻的感想?
? ? 唐爐亮:測繪學科本質就是“求真”,是崇尚“真值”的學科,這種測繪“求真”的本色,構建了同樣“求真”的學術環境,無論是本學科還是其他領域,無論是老師還是學生,無論是工作還是生活,不管是院士、學術帶頭人、教授,還是普通零售,都能在這樣的環境中探索人生的“真值”。
? ? 我從1994年進入原武漢測繪科技大學,至今25年。現今為止,我人生的大部分時間都在這兒度過,我是從湖南湘潭農村出來的,“向身邊最優秀的人學習”,一直是我學習、科研乃至生活的一種人生信條,這25年來,我一直在向“身邊最優秀的人”學習,學習他們身上的閃光點,學習他們科研的方法、創新的思路、好的修養、待人接物的方式。這些“最優秀的人”成為我人生的導師,教會了我堅守測繪“求真”的本色,去探索我人生意義的“真值”。



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