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    多模態(tài)時空數(shù)據(jù)多層次可視化任務(wù)模型

    2018-08-27 03:26:36劉銘崴張駿驍張鵬程楊衛(wèi)軍寧新穩(wěn)徐婉妍
    測繪學(xué)報 2018年8期
    關(guān)鍵詞:繪制時空可視化

    劉銘崴,朱 慶,朱 軍,馮 斌,李 赟,張駿驍,付 蕭,張鵬程,楊衛(wèi)軍,寧新穩(wěn),3,徐婉妍

    1. 西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院,四川 成都 611756; 2. 廣州市城市規(guī)劃勘測設(shè)計研究院,廣東 廣州 510060; 3. 中國鐵路設(shè)計集團有限公司,天津 300251; 4. 荔浦縣國土資源局,廣西 桂林 546600

    與傳統(tǒng)空間信息系統(tǒng)主要處理物理空間的點線面體矢量數(shù)據(jù)與相關(guān)的屬性數(shù)據(jù)相比,新一代空間信息系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)則具有典型的多模態(tài)特征。多模態(tài)時空數(shù)據(jù)充分刻畫了人機物三元空間中“大到宇宙,小到塵?!钡亩嗔6葧r空對象從誕生到消亡全生命周期中的位置、幾何、行為,以及語義關(guān)聯(lián)關(guān)系等全息特征信息,對其進行描述、診斷和預(yù)測等多層次可視分析成為感知、認知與控制人機物三元世界的重要途徑[1-2]。多模態(tài)時空數(shù)據(jù)包括:真實感的精細幾何、紋理與材質(zhì),視頻、實景照片等;非真實感的計算與模擬結(jié)果數(shù)據(jù)、抽象表達的符號等,這些非結(jié)構(gòu)化且稀疏的數(shù)據(jù)為存儲、計算及繪制帶來了巨大挑戰(zhàn)。同時在多模態(tài)時空數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用中,大規(guī)模用戶可以使用多樣化可視化交互設(shè)備(如 PC、手機、HoloLens等)高并發(fā)的接入可視化服務(wù),這些用戶擁有不同的專業(yè)背景,具有不同重量級的分析與展示任務(wù),對多模態(tài)時空數(shù)據(jù)的興趣程度、抽象程度和細節(jié)層次千差萬別,既有宏觀格局呈現(xiàn),也有微觀結(jié)構(gòu)表達,還有人機物三元空間復(fù)雜交織的關(guān)聯(lián)關(guān)系。為了避免信息過載與信息過度抽象,亟需可視化與模型計算的有機耦合,從而自適應(yīng)地動態(tài)構(gòu)建符合人類認知規(guī)律的可視化場景[3-7]?,F(xiàn)有的空間信息可視化方法以數(shù)據(jù)為中心,主要面向單一的高性能展示任務(wù),無法同時滿足多模態(tài)時空數(shù)據(jù)復(fù)雜而多樣化的可視化應(yīng)用需求,因此對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下多模態(tài)時空大數(shù)據(jù)的多樣化可視化任務(wù)進行建模,并在語義層面構(gòu)建規(guī)范統(tǒng)一的形式化描述模型,已經(jīng)成為新一代空間信息系統(tǒng)和時空大數(shù)據(jù)處理面臨的緊迫需求。

    現(xiàn)有研究中根據(jù)對可視化任務(wù)分解情況與任務(wù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系,可以將信息領(lǐng)域可視化任務(wù)模型按照:低層級、高層級及多層級三類進行劃分[8-10]。低層級可視化任務(wù)模型中,按照對可視化任務(wù)的關(guān)注點不同主要分為兩類:第1類主要關(guān)注可視分析方法,典型的內(nèi)容有分類、聚類、排序、對比、關(guān)聯(lián)等[8,11];第2類則主要關(guān)注可視化分析應(yīng)用過程中數(shù)據(jù)處理方式,典型的內(nèi)容有瀏覽、識別、編碼、抽象/具象、過濾等[12-13]。高層級可視化任務(wù)模型描述主要關(guān)注可視分析階段的差異,典型內(nèi)容包括:數(shù)據(jù)匯集、數(shù)據(jù)瀏覽、數(shù)據(jù)分析等[14]。多層級可視化任務(wù)模型的出發(fā)點是對任務(wù)間的耦合關(guān)系進行統(tǒng)一的描述,典型內(nèi)容包括:可視化目的、可視化方法、可視化內(nèi)容、可視化時間、可視化空間、可視化用戶等[10,15-16]。表1為各類可視化任務(wù)模型的分類依據(jù)及優(yōu)缺點。

    表1 可視化任務(wù)分類

    多模態(tài)時空數(shù)據(jù)可視化包含了一系列數(shù)據(jù)操作、模型計算及交互探索任務(wù),場景數(shù)據(jù)操作任務(wù)需要高效率數(shù)據(jù)組織與管理,時空關(guān)聯(lián)分析與過程模擬等模型演算任務(wù)需要依賴有效的分析模型和高性能計算,地理知識歸納與檢驗等可視化探索任務(wù)需要高交互性人機交互環(huán)境,而現(xiàn)有的可視化任務(wù)模型主要以數(shù)據(jù)為中心,難以滿足可視化任務(wù)多樣化且高并發(fā)的需求,需要面向多模態(tài)時空數(shù)據(jù)多樣化可視化應(yīng)用需求,發(fā)展協(xié)同存儲、計算及繪制資源的多層次可視化任務(wù)模型。本文按照低層級的展示性可視化任務(wù)、高層級的分析性可視化任務(wù)及多層級的探索性可視化任務(wù)3個層次,建立新一代空間信息系統(tǒng)多層次可視化任務(wù)模型,描述了不同任務(wù)的主要驅(qū)動力和時空信息需求,刻畫了任務(wù)需求與存算繪資源的依賴關(guān)系。

    1 多層次可視化任務(wù)模型

    人們對多模態(tài)時空數(shù)據(jù)的可視化需求包括從數(shù)據(jù)瀏覽,到數(shù)據(jù)分析再到知識獲取等多層次需求[17-18]。首先對多模態(tài)時空數(shù)據(jù)進行展示性可視化,構(gòu)建可感知的“地理世界”,進一步通過各種分析與模擬構(gòu)建增強的“地理世界”,在此基礎(chǔ)上,通過各種人機交互進行規(guī)律和知識的探索與發(fā)現(xiàn),構(gòu)建認知的“地理世界”[19]。由此可見,人類時空認知的基本需求決定了多模態(tài)時空數(shù)據(jù)可視化任務(wù)。包括3個基本層次:展示性可視化任務(wù)(taskV)、分析性可視化任務(wù)(taskA)及探索性可視化任務(wù)(taskE)[20-22]。如圖1所示,多層次可視化任務(wù)模型(task_model)可從多模態(tài)時空數(shù)據(jù)(data)、分析計算模型(model)、人機交互(interaction)、繪制(render)4個維度形式化描述為

    task=〈data,model,interaction,render〉

    task_model=〈taskV,taskA,taskE〉

    taskV∈taskA∈taskE

    圖1 多模態(tài)時空數(shù)據(jù)多層次可視化任務(wù)模型Fig.1 Multi-level visualization task model for multi-modal spatio-temporal data

    展示性可視化任務(wù)主要以多模態(tài)時空數(shù)據(jù)、信息和知識的高效表達與傳遞為基本目標,重點包括離散-連續(xù)、動-靜、真實感-抽象、精細-概略場景相宜的自適應(yīng)表達,以及與真實場景高度融合的協(xié)同可視化。其形式化定義為taskV=〈data,render〉。展示性可視化任務(wù)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動,其特征任務(wù)為場景數(shù)據(jù)存儲管理調(diào)度與場景繪制。場景數(shù)據(jù)存儲管理調(diào)度為處理層任務(wù),以高效的數(shù)據(jù)I/O為目標;場景繪制為展示層任務(wù),以高性能的場景繪制為目標。展示性可視化任務(wù)從數(shù)據(jù)處理層躍遷到數(shù)據(jù)展示層的過程是數(shù)據(jù)到圖形圖像的過程,依賴的核心技術(shù)為實時繪制。

    分析性可視化任務(wù)旨在表達通過復(fù)雜計算分析所獲取的多模態(tài)時空數(shù)據(jù)中所隱含的信息,突出數(shù)據(jù)中所包含的特征與關(guān)聯(lián)關(guān)系,并以增強現(xiàn)實場景形式進行展現(xiàn)。典型的應(yīng)用包括實時計算與近實時模擬結(jié)果的動態(tài)可視化、空間格局與分布模式可視化、符號化與真實場景融合可視化等。其形式化定義為:taskA=〈data,model,render〉。分析性可視化任務(wù)由數(shù)據(jù)和模型協(xié)同驅(qū)動,在展示性可視化任務(wù)基礎(chǔ)上,以場景動態(tài)生成和增強現(xiàn)實可視化任務(wù)為特征任務(wù)。場景動態(tài)生成任務(wù)為處理層任務(wù),以分析模擬計算為主;增強現(xiàn)實可視化任務(wù)為展示層任務(wù),以在基礎(chǔ)場景中疊加分析計算信息,從而實現(xiàn)增強現(xiàn)實場景的動態(tài)構(gòu)建為目標。分析性可視化任務(wù)從數(shù)據(jù)處理層躍遷到數(shù)據(jù)展示層的過程是數(shù)據(jù)到信息的過程,依賴的核心技術(shù)為分析模型計算。

    探索性可視化任務(wù)基于多通道人機交互界面,通過場景中特定對象聚焦、變形、選擇、突出和簡化等直接對增強現(xiàn)實場景的探索性調(diào)整操作,實現(xiàn)數(shù)據(jù)、人腦、機器智能和應(yīng)用場景4方面的有機耦合,以支持假設(shè)驗證、知識歸納和推理論斷等深度關(guān)聯(lián)分析。典型的應(yīng)用包括適合復(fù)雜環(huán)境的多機多用戶協(xié)同式交互、位置敏感的新型人機界面和多模態(tài)時空數(shù)據(jù)的可視化篩選、映射和布局。其形式化定義為:taskE=〈data,model,interaction,render〉。探索性可視化任務(wù)在模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動的基礎(chǔ)上引入人機交互驅(qū)動,以語義視覺變量調(diào)整和假設(shè)推理為特征任務(wù)為特征任務(wù)。語義視覺變量調(diào)整為處理層任務(wù),以場景數(shù)據(jù)操作為主;假設(shè)推理為展示層任務(wù),其以人機協(xié)同交互為主。探索性可視化任務(wù)從數(shù)據(jù)處理層躍遷到數(shù)據(jù)展示層的過程是數(shù)據(jù)到知識的過程,依賴的核心技術(shù)為場景實時交互。

    在各個層次任務(wù)中,數(shù)據(jù)處理層任務(wù)依賴的是數(shù)據(jù)的I/O、計算及同步更新,即這類任務(wù)對存儲和計算資源的依賴比較高,在當(dāng)前主流的Client/Sever(C/S)、Browser/Server(B/S),以及Client/Cloud(C/C)架構(gòu)中,更多地在具有高性能計算與高吞吐能力的服務(wù)端進行處理;數(shù)據(jù)展示層任務(wù)需要對場景進行高性能渲染以及對交互的實時響應(yīng),其對繪制以及網(wǎng)絡(luò)資源依賴較高,這類任務(wù)主要以客戶端處理為主,必要時需要通過靠近客戶端的邊緣域(edge side)服務(wù)器協(xié)同處理[23-24]。

    2 任務(wù)感知的自適應(yīng)可視化引擎

    針對多模態(tài)時空數(shù)據(jù)與多樣化可視化環(huán)境的特點,根據(jù)展示性、分析性以及探索性多層次可視化任務(wù)需求,設(shè)計提出新一代空間信息系統(tǒng)的自適應(yīng)可視化引擎。首先介紹任務(wù)感知的自適應(yīng)可視化機制,然后介紹自適應(yīng)可視化引擎的功能架構(gòu)。

    2.1 任務(wù)感知的自適應(yīng)可視化機制

    任務(wù)感知的自適應(yīng)可視化以多層次可視化任務(wù)模型為依據(jù),根據(jù)不同層次可視化任務(wù)的特點,自適應(yīng)地適配多粒度對象場景數(shù)據(jù),以及優(yōu)化調(diào)度存儲、繪制與計算資源,最優(yōu)化滿足多樣化可視化應(yīng)用需求。多樣化客戶端與云中心或邊緣服務(wù)端的數(shù)據(jù)請求被分為3種類型,分別是實時繪制場景數(shù)據(jù)請求、場景分析操作請求及場景交互請求。服務(wù)端接收到來自客戶端的3類請求后將其對應(yīng)于多層次可視化任務(wù)模型中展示、分析與探索3個層次的可視化任務(wù),并根據(jù)不同層次任務(wù)時空信息需求及其可視化表達驅(qū)動力進行數(shù)據(jù)與資源的協(xié)同調(diào)度(圖2)。

    圖2 任務(wù)感知的自適應(yīng)可視化機制Fig.2 Flow of task-aware and adaptive visualization engine

    任務(wù)感知的自適應(yīng)可視化過程描述如下:服務(wù)端(云中心和邊緣域)接收到實時繪制場景數(shù)據(jù)請求后,將其解譯為展示性可視化任務(wù)。服務(wù)端根據(jù)客戶端標識信息適配多模態(tài)場景數(shù)據(jù)并通過并行文件系統(tǒng)以及混合索引獲取可視化場景數(shù)據(jù),最后返回給客戶端必要的繪制信息進行真實感場景渲染。這類任務(wù)處理過程中服務(wù)端主要工作為數(shù)據(jù)檢索與I/O,但在面對性能十分低下的用戶端時,邊緣服務(wù)器會承擔(dān)場景渲染工作,客戶端只進行圖片渲染。當(dāng)服務(wù)端接收到場景分析操作請求時,將其解譯為分析性可視化任務(wù),系統(tǒng)需要在處理實時繪制任務(wù)之前完成場景的動態(tài)生成,主要是調(diào)度高性能計算節(jié)點完成場景分析與過程模擬,再將計算得到的數(shù)據(jù)疊加到基礎(chǔ)場景以符號化或真實感形式表達,完成增強現(xiàn)實場景的構(gòu)建,并將場景數(shù)據(jù)與描述反饋給客戶端進行渲染。服務(wù)端接收到場景交互請求時(如對場景中對象行為的修改等),將其解譯為探索性可視化任務(wù)。系統(tǒng)一方面需要保證高效的I/O以及分析計算,還需要保證實時的人機交互,這類任務(wù)需要微服務(wù)三級的存算繪資源的協(xié)同調(diào)度。因為邊緣域服務(wù)器更靠近客戶端,能更好地保證與客戶端的實時交互能力,場景交互請求首先發(fā)送給邊緣服務(wù)器處理,如果邊緣服務(wù)器中沒有支持分析交互結(jié)果所需數(shù)據(jù)則將請求消息轉(zhuǎn)發(fā)給中心服務(wù)器處理,同樣輕量化的計算任務(wù)(如空間分析)可以直接在邊緣服務(wù)器執(zhí)行,重量化的計算任務(wù)(如過程模擬)則需要將請求轉(zhuǎn)發(fā)給中心服務(wù)器處理。

    任務(wù)感知的自適應(yīng)可視化機制中,存儲、計算以及繪制資源被服務(wù)化為一系列多模態(tài)場景數(shù)據(jù)服務(wù)、場景計算分析服務(wù)以及場景繪制服務(wù),這些不同粒度的服務(wù)可以通過可視化分析工作流有機地構(gòu)建服務(wù)鏈。這種資源服務(wù)化,工作流與服務(wù)鏈驅(qū)動的方式,一方面面向多層次可視化任務(wù),動態(tài)構(gòu)建滿足多樣化可視化需求的可視化過程;另一方面面向云環(huán)境中動態(tài)的系統(tǒng)資源,根據(jù)各服務(wù)質(zhì)量動態(tài)優(yōu)化服務(wù)鏈最優(yōu)化系統(tǒng)資源調(diào)度。

    2.2 功能架構(gòu)

    如圖3所示,任務(wù)感知的自適應(yīng)可視化引擎主要包括3個模塊:數(shù)據(jù)I/O模塊、分析計算模塊以及場景構(gòu)建與優(yōu)化模塊。數(shù)據(jù)I/O模塊主要面向多樣化應(yīng)用場景數(shù)據(jù)的高吞吐量需求,利用內(nèi)外存協(xié)同技術(shù),將數(shù)據(jù)檢索、存取以及緩存一體化處理,通過橫向高擴展的高性能存儲集群來實現(xiàn);分析計算模塊則主要面向分析與探索性可視化任務(wù),包括以場景分析目的的時空關(guān)聯(lián)分析和時空過程模擬,探索決策為目的場景調(diào)整、視覺變量更新以及場景對象更新,該模塊需要充分利用算法的可并行性,以數(shù)據(jù)適配、信息符號化、數(shù)據(jù)編碼等場景優(yōu)化手段表現(xiàn),最后依托高性能計算集群實現(xiàn)多節(jié)點計算任務(wù)的高性能并行處理;場景構(gòu)建與優(yōu)化模塊主要進行多粒度對象基礎(chǔ)地理場景構(gòu)建以及以信息增強與虛實融合的增強現(xiàn)實場景構(gòu)建。

    圖3 任務(wù)感知的自適應(yīng)可視化引擎功能架構(gòu)Fig.3 Functional framework of task-aware adaptive visualization engine

    為了更好地提升云-霧-端之間的協(xié)同能力,引擎中3個模塊主要部署在云服務(wù)中心,同時在邊緣服務(wù)器中部署場景構(gòu)建與優(yōu)化模塊以及訂制的分析與數(shù)據(jù)管理服務(wù),以滿足不同計算、繪制以及交互能力的多樣化用戶終端上展示、分析以及探索應(yīng)用需求。

    因為任務(wù)感知的自適應(yīng)可視化機制中存儲、計算以及繪制資源被服務(wù)化不同粒度的服務(wù),為了便于服務(wù)的管理和維護,本引擎采用“微服務(wù)架構(gòu)”(micro-service architecture)形式發(fā)布并管理不同粒度的數(shù)據(jù)、分析以及場景繪制服務(wù)[25-26]。多粒度存算繪服務(wù)被部署在應(yīng)用容器中,通過服務(wù)編排動態(tài)按需的創(chuàng)建多個實例并保證各個服務(wù)實例分配到合適的存算繪資源。在調(diào)度過程中,引擎依據(jù)可視化分析工作流構(gòu)建可視化服務(wù)鏈,并根據(jù)各個服務(wù)實例的服務(wù)質(zhì)量選取最佳服務(wù)(必要時創(chuàng)建新的服務(wù)實例)以實現(xiàn)服務(wù)鏈優(yōu)化。

    3 案例分析

    如圖4所示,面向數(shù)字城市智能設(shè)施管理需求,分別以建筑物宏觀的格局關(guān)系描述、中觀的綜合管網(wǎng)沖突診斷,以及微觀的精準管線故障修復(fù)方案漸進探索3個典型案例進行驗證分析。

    圖4 典型的多層次可視化應(yīng)用場景Fig.4 Cases of multi-level visualization

    展示性可視化場景是傳統(tǒng)三維GIS通用的可視化表達方式,因為受限于數(shù)據(jù)驅(qū)動機制,根據(jù)數(shù)據(jù)庫模型只有有限的場景內(nèi)容選擇和細節(jié)層次控制可由用戶操控,滿足放大縮小和漫游等需要,當(dāng)然在該場景中也可進行簡單的查詢操作(圖4(a))。

    分析結(jié)果增強的場景則為了突出特定任務(wù)所需的分析解釋,需要充分考慮整體與局部、真實感與抽象之間的相宜性。例如建筑物內(nèi)的綜合管網(wǎng)沖突診斷,可視化表達則要聚焦到室內(nèi)管線網(wǎng)絡(luò),而對建筑物的外觀以及非管網(wǎng)部件則可采取半透明方式,根據(jù)分析結(jié)果還要對沖突管線紅色高亮顯示,從而提高診斷結(jié)果的可解釋性和易感知性。由于任務(wù)千差萬別,所需要的分析模型多種多樣,如何有機協(xié)同場景數(shù)據(jù)與分析模型是此類可視化的關(guān)鍵難點,也是傳統(tǒng)空間信息系統(tǒng)還很薄弱的地方(圖4(b))。

    交互式增強現(xiàn)實場景則為了充分利用增強現(xiàn)實設(shè)備如HoloLens等對更加復(fù)雜的設(shè)施管理問題進行漸進求精的推理解釋和預(yù)測分析,如對管線故障的精準處置。該類可視化的最大挑戰(zhàn)在于大量人機交互信息的實時接入,并驅(qū)動數(shù)據(jù)和分析模型相互作用,通過漸進式的可視化探索分析,實現(xiàn)復(fù)雜場景數(shù)據(jù)與分析模型的易解釋與易感知(圖4(c))。

    4 結(jié) 論

    本文面向新一代空間信息系統(tǒng)多模態(tài)時空數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用的重大需求,針對多層次多樣化任務(wù)并發(fā)對場景數(shù)據(jù)及其處理資源的高效組織與優(yōu)化調(diào)度難題,建立了包含展示性可視化、分析性可視化以及探索性可視化3個層次任務(wù)的多模態(tài)時空數(shù)據(jù)可視化任務(wù)模型,描述了不同任務(wù)的主要驅(qū)動力和時空信息需求,并刻畫了任務(wù)需求與存算繪資源的依賴關(guān)系;同時基于該模型設(shè)計了任務(wù)感知的多模態(tài)時空數(shù)據(jù)自適應(yīng)可視化引擎。通過多樣化客戶端中宏觀綜合決策與微觀精準診斷與漸進推理協(xié)同的智能設(shè)施管理典型案例分析,表明本文構(gòu)建的可視化任務(wù)模型可為云-霧-端三級的存算繪資源協(xié)同優(yōu)化調(diào)度奠定基礎(chǔ),同時也為時空大數(shù)據(jù)的可視分析提供了重要的技術(shù)支撐。

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