三维数据服务力日益提升 “人工智能”让数据巧妙联通

本篇文章2603字，读完约7分钟

[CCID.com]对于普通大众来说，定位大数据最便捷的服务是定位导航和拯救马路白痴，但事实上，城市的每个角落都留下了定位大数据服务的痕迹。

宏观规划，如城市管廊巡查、市政规划底图、多法规整合、房地产登记等。，离不开位置大数据，尤其是3D建模对运营效率的提升不言而喻。3D建模后，现实生活中的地图也可以关联更多的属性信息，各种数据背后的价值经过人工智能关联后可以不断释放。

三维数据的多途径捕获推动了行业变革

位置大数据对当今城市规划和发展的重要性不言而喻，数据收集作为基础支持自然成为重中之重。

在传统观念中，测绘的印象仍然停留在这样一个事实上，即大量的工人手持设备或测量仪器翻山越岭，走街串巷收集一线数据，并亲自核实每一寸土地。这种方式难以承受城市的快速发展和各部门日益增长的土地需求，也难以提供高精度的数据支持。此时，酷炫的新兴技术无人机、激光雷达和高精度定位服务已经进入测绘领域。它们也是手持设备，但其准确性和效率已经得到提升。与此同时，空有无人驾驶飞机和卫星，以提高定位大数据的效率。

以广州南方测绘科技有限公司的解决方案和案例共享为例，无人机、3D激光雷达和高精度定位服务并不局限于测绘行业，而是已经全部进入电力、市政管理等多个行业，大大提高了数据采集、数据处理和应用服务开发的效率。

据了解，近年来，越来越多的无人机被用来收集低空遥感数据。无人机操作简单，飞行路线灵活。在特定航线上进行多次飞行后，他们可以一目了然地看到城市或地区的地理数据，最终获得全要素地理信息数据。采集数据后，整个真实场景可以通过3D建模软件显示出来，不用出门就可以看到城市的每个角落。通过各种网格模型和数字线条画的属性信息，可以对任意对象进行单独提取和建模，并对整个区域进行建模，展示数字虚拟城市，使城市规划具有针对性。

在无人驾驶飞行器的基础上，如果城市地理信息数据能够得到更准确的获取，达到厘米级的精度，必将对公共安全和应急部门起到推动作用。目前有必要引进激光雷达，帮助无人机的精度从10厘米提高到5厘米，这是由南方三维激光事业部相关负责人共同承担的。

激光雷达还可以辅助地面巡逻测量，其精度甚至可以达到毫米级。此外，它可以简单地由笔记本电脑操作，对于户外巡逻来说非常简单，从而减轻了用户的使用负担。

无人机与激光雷达结合后，完成了从天空空到地面的全覆盖。此时，人们不可避免地会想:你能在更高更远的空捕捉地理信息吗？这个问题可以通过卫星解决。

随着gps等定位技术长期占据市场，国内高质量北斗定位导航的突破成为行业面临的课题。北斗不仅代表软件平台或终端产品，还承载各种设备，提供整体技术支持，打造高精度应用技术体系。

例如，安装多波束探测系统后，可以对水下地形和建筑物进行三维建模，实时监控基础设施运行和人员安全，同时可以对数据进行采集和处理，快速找到解决方案，不仅节省了人工成本，而且提高了运行效率，达到了事半功倍的效果。

在上述三名助手收集和收集数据之后，他们还需要管理和可视化海量数据。广州南方测绘科技有限公司负责人表示，目前的数据处理不受数据量的限制，可以生成精度更高的点云模型。无限制的数据加载使虚拟城市、智能旅游和虚拟现实成为现实。如此多的应用程序的根源在于3D数据的获取和3D建模。由此可见，无人机、激光雷达和高精度定位服务不仅带来了整个行业的变革，也带来了多行业应用的拓展。3D数据不仅能还原真实场景，还能让用户在真实场景中高效工作，让用户实现高效的处理和操作，创造更大的价值。

人工智能创造了一个数据连接的新世界

随着3D建模的成熟，现实生活中的3D地图开始进入更多的场景。它全面、真实地反映了该地区的总体情况，也为信息搭便车创造了更多的便利条件，使位置数据能够帮助相关数据创造价值，使位置数据连接世界。

与位置数据相关的数据种类繁多，编码形式复杂。这些数据中有些还没有与位置数据连接，但它们连接后会带来意想不到的惊喜。

例如，在著名的商业选址和精确营销中，通过地图可以一目了然地看到区域经济发展和人口等信息，这大大简化了商业选址和营销过程，也让更多的人看到了位置数据的隐藏价值。然而，如何建立以前数据之间的联系是关键，也就是上面的问题。

当数据量进入pb级时，传统的手工编码方法已经落后，而人工智能可以快速切割地址，准确地图，将各种数据与最合适的位置匹配，大大扩展地图内容。有了基础地图，行业用户可以快速找到相关信息，了解任何地区的人和事物的属性。

据北京天意纵恒信息技术有限公司相关负责人介绍，上述数字准确性的一个非常重要的步骤是确保空之间坐标代码的泛化，并尽可能挖掘更多空意义上的隐藏信息。例如，每个地区的人口、土地利用等构成了广义空.的多维概念人工智能的作用在下一次相关消除中更加明显，它可以形成最简单、最精确和最全面的空坐标。

相似项合并后，需要深度卷积网络提取相关特征。因为位置数据是以三维形式呈现的，所以物体的长度、宽度和高度的三维与地理特征具有不同的相关性。例如，建筑物的高度与经济发展有关，而建筑物的宽度和长度与城市道路规划和土地利用规划有关，甚至可能与其他社会文化有关。这些三维特征的相关性极其丰富和复杂。通过深度卷积网络，多维信息可以自由组合生成更抽象的结论，比人工分析的结果更丰富、更充实。

这完成了各种地理特征和空地理之间的关联，为以后的应用服务开发奠定了基础，也是对人工智能发布数据的潜在价值的诠释。

在谈到人工智能对地理信息的推广时，公司相关负责人提到，人工智能不仅可以准确找到所需的数据和目标，还可以补充和修正原始信息。例如，在块分割中，边界通常不清楚或者根本没有区别。在这方面，人工智能可以通过深入分析相邻区块的位置数据，捕捉区块分割的最佳标准，通过海量数据对分割模型进行训练和优化，最终准确地提供物流和导航服务。同时，街区分割还可以纠正错误的地名，清晰地标记相邻街区，使快递兄弟再也不能绕远路或走错路。

定位大数据的重要性毋庸置疑，其潜在价值不言而喻。关键是如何让市场和用户认识到自己的价值。结合用户的个性化需求和整体服务需求，3D数据已经成为位置大数据的首选呈现方式，只有真实的恢复环境才能提高运行效率。位置数据积累后，借助人工智能可以深入挖掘各种数据与位置数据之间的关联特征，尽可能地将世界上所有的数据联系起来，使位置数据能够为生活服务，满足一切需求。