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    關(guān)于智能化“多測(cè)合一”綜合管理關(guān)鍵技術(shù)的研究

    2021-08-18 18:56:13馮振儉薛翻琴黃國航
    企業(yè)科技與發(fā)展 2021年7期
    關(guān)鍵詞:綜合管理智能化

    馮振儉 薛翻琴 黃國航

    【摘 要】文章結(jié)合工程建設(shè)項(xiàng)目“多測(cè)合一”改革中存在的問題,從智能化數(shù)據(jù)融合處理、智能化數(shù)據(jù)比對(duì)兩個(gè)方面,提出了智能化“多測(cè)合一”綜合管理關(guān)鍵技術(shù)路線,詳細(xì)闡述了如何構(gòu)建二三維多源自適配模型和智能化空間數(shù)據(jù)處理模型,解決工程建設(shè)項(xiàng)目“多測(cè)合一”改革中遇到的多源異構(gòu)二三維數(shù)據(jù)融合效率低問題,并提升“多測(cè)合一”工程建設(shè)項(xiàng)目測(cè)繪審批效率,為“多測(cè)合一”智能化管理提供參考。

    【關(guān)鍵詞】多測(cè)合一;綜合管理;智能化

    【中圖分類號(hào)】P208 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688(2021)07-0026-03

    0 引言

    為了貫徹落實(shí)中央、自然資源部重要文件精神,深入推進(jìn)“放管服”改革,優(yōu)化營商環(huán)境,更好地服務(wù)建設(shè)單位,全國各地陸續(xù)開展工程建設(shè)項(xiàng)目審批的“多測(cè)合一”改革工作,解決現(xiàn)有流程中存在的重復(fù)測(cè)繪、無數(shù)據(jù)共享、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、成果無法再利用問題等問題。“多測(cè)合一”就是將建設(shè)工程各階段涉及的測(cè)繪服務(wù)項(xiàng)目整合成為一個(gè)綜合性聯(lián)合測(cè)繪項(xiàng)目,委托一家具備相應(yīng)測(cè)繪資質(zhì)的測(cè)繪服務(wù)機(jī)構(gòu)采用統(tǒng)一的測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施全過程測(cè)繪服務(wù),達(dá)到避免重復(fù)測(cè)繪、減輕企業(yè)負(fù)擔(dān)、優(yōu)化營商環(huán)境的目的,實(shí)現(xiàn)“一次委托、統(tǒng)一測(cè)繪、成果共享”[1]。

    在工程建設(shè)項(xiàng)目“多測(cè)合一”改革前,建設(shè)項(xiàng)目立項(xiàng)用地規(guī)劃許可到竣工驗(yàn)收和辦理不動(dòng)產(chǎn)登記過程中涉及的測(cè)繪業(yè)務(wù)眾多,驗(yàn)收環(huán)節(jié)多,審批流程煩瑣。一個(gè)建設(shè)項(xiàng)目需多次委托多個(gè)測(cè)繪單位開展測(cè)繪工作,由于各測(cè)繪單位之間相對(duì)獨(dú)立,因此采用的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,基礎(chǔ)測(cè)繪成果不能在各部門間共享,導(dǎo)致一個(gè)項(xiàng)目的多個(gè)測(cè)繪成果存在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)空間位置不匹配的問題,嚴(yán)重影響審批的效率和結(jié)果。在現(xiàn)階段工程建設(shè)項(xiàng)目審批中,需要人工對(duì)比各類影像間、規(guī)劃間的沖突問題,比如判斷不動(dòng)產(chǎn)實(shí)測(cè)和規(guī)劃條件核實(shí)兩類數(shù)據(jù)有無差異、是否符合審批標(biāo)準(zhǔn)等,耗時(shí)長(zhǎng),工作量大,影響工程建設(shè)項(xiàng)目審批效率。項(xiàng)目從開始到結(jié)束涉及的大多數(shù)測(cè)繪項(xiàng)目都是相通的,前一項(xiàng)測(cè)繪項(xiàng)目的成果大多是下一項(xiàng)測(cè)繪項(xiàng)目的原始數(shù)據(jù),如果能實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、信息共享或者直接委托一家測(cè)繪單位全流程測(cè)繪服務(wù),那么將提高工作效率、減少重復(fù)測(cè)繪、節(jié)約測(cè)繪成本,進(jìn)而達(dá)到項(xiàng)目全面提速增效的目的[2]。

    1 研究?jī)?nèi)容

    針對(duì)“多測(cè)合一”數(shù)據(jù)融合過程中存在的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)空間位置不匹配的問題,在空地聯(lián)合定向配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,融合機(jī)載三維激光點(diǎn)云精細(xì)建模技術(shù),通過優(yōu)化二三維數(shù)據(jù)空間匹配算法,自主研發(fā)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合自適配模型,實(shí)現(xiàn)二三維多源異構(gòu)數(shù)據(jù)智能化融合匹配,提升“多測(cè)合一”數(shù)據(jù)配準(zhǔn)精度與融合效率。

    綜合利用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù),基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Mask R-CNN和Faster R-CNN建模處理算法,建立空間智能化比對(duì)分析模型,提升“多測(cè)合一”多源異構(gòu)空間數(shù)據(jù)的比對(duì)效率,實(shí)現(xiàn)工程建設(shè)項(xiàng)目“多測(cè)合一”成果數(shù)據(jù)的智能比對(duì)、智能審批。

    2 主要技術(shù)路線

    2.1 研發(fā)二三維多源異構(gòu)數(shù)據(jù)自適配模型

    在開展“多測(cè)合一”改革工作中,需要整合來自不同部門、不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的二三維數(shù)據(jù),由于數(shù)據(jù)的來源不統(tǒng)一、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不一致等,導(dǎo)致數(shù)據(jù)坐標(biāo)存在偏差,無法完全精準(zhǔn)匹配融合,在工程建設(shè)項(xiàng)目審批時(shí),需要人工對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)糾正,影響建設(shè)項(xiàng)目審批的效率。利用“空地聯(lián)合影像定向配準(zhǔn)技術(shù)+三維激光點(diǎn)云融合精細(xì)三維實(shí)景建?!毕嘟Y(jié)合的方法,研發(fā)了二三維多源異構(gòu)數(shù)據(jù)自適配模型,實(shí)現(xiàn)將無人機(jī)低空傾斜攝影、機(jī)載激光雷達(dá)掃描、BIM等三維數(shù)據(jù)與規(guī)劃核實(shí)、不動(dòng)產(chǎn)實(shí)測(cè)、勘測(cè)定界等二維數(shù)據(jù)的自動(dòng)聯(lián)合定向配準(zhǔn),解決了二三維多源異構(gòu)數(shù)據(jù)空間位置高精度自動(dòng)適配的難題,極大地減少“多測(cè)合一”成果數(shù)據(jù)整合處理工作量,有效提升建設(shè)項(xiàng)目審批效率。

    2.2 建立智能化空間數(shù)據(jù)處理模型

    為快速地解決“多測(cè)合一”在各個(gè)測(cè)繪成果質(zhì)檢過程中需要對(duì)比各類影像間、規(guī)劃間的沖突問題,基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Siamese Network)架構(gòu)模式,通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、多尺度訓(xùn)練、使用多尺度感受野、數(shù)據(jù)重塑、優(yōu)化框架等方式,分別優(yōu)化了人工智能算法,建立智能化空間數(shù)據(jù)處理模型,實(shí)現(xiàn)測(cè)繪成果智能化比對(duì),在“多測(cè)合一”業(yè)務(wù)審批方面極大地提升了業(yè)務(wù)審批效率,減少人工進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)比對(duì)的工作量,解決了“多測(cè)合一”改革工作中審批提速難的問題。智能化空間數(shù)據(jù)處理模型總體架構(gòu)圖如圖1所示。

    3 模型具體設(shè)計(jì)

    3.1 二三維多源異構(gòu)數(shù)據(jù)自適配模型設(shè)計(jì)

    自適配模型的主要內(nèi)容是通過三維激光點(diǎn)云采集的地物高精度三維點(diǎn)位坐標(biāo)對(duì)采集精度不高的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)坐標(biāo)糾正轉(zhuǎn)換,主要原理是根據(jù)同名點(diǎn)二元雙三次多項(xiàng)式空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法,對(duì)轉(zhuǎn)換模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化解算,形成二三維多源異構(gòu)數(shù)據(jù)自適配模型,并將模型集成至“多測(cè)合一”綜合管理平臺(tái)的二三維一體化數(shù)據(jù)生成子系統(tǒng)中。

    (1)確定轉(zhuǎn)換模型。從轉(zhuǎn)換精度、轉(zhuǎn)換效率、易編程性等方面考慮,本地區(qū)采用二元雙三次多項(xiàng)式模型作為坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的數(shù)學(xué)模型。二元雙三次多項(xiàng)式模型表達(dá)式如下:

    X80=X0+■■A■■(X54-X0)i(Y54-Y0)j

    Y80=Y0+■■A■■(X54-X0)i(Y54-Y0)j

    其中,X0、Y0為模型所使用的坐標(biāo)原點(diǎn)X0=25 000 km=

    2 500 000 m,Y0=500 km=500 000 m。

    (2)構(gòu)建動(dòng)態(tài)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法。通過對(duì)每幅影像進(jìn)行逐像素轉(zhuǎn)換,利用二元雙三次多項(xiàng)式計(jì)算對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)值,再利用仿射變換原理將該像素點(diǎn)移動(dòng)到計(jì)算值處,根據(jù)像素坐標(biāo)位置進(jìn)行動(dòng)態(tài)疊加運(yùn)算,實(shí)現(xiàn)影像數(shù)據(jù)與矢量數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換匹配。通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)精確匹配融合糾正方法,形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的二三維多源異構(gòu)數(shù)據(jù)自適配模型。

    3.2 智能化空間數(shù)據(jù)比對(duì)分析模型設(shè)計(jì)

    Yann Lecun[3]于1998年提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形,Krizhevsky等人[4]在2012年的Imagenet圖像識(shí)別大賽中引入了隨機(jī)失活方法和全新的卷積深層結(jié)構(gòu),在CNNs中成功應(yīng)用了隨機(jī)失活(Dropout)、線性整流函數(shù)(ReLU)和局部響應(yīng)歸一化層(LRN)等技巧,將深度學(xué)習(xí)引入計(jì)算機(jī)圖像對(duì)比中。本項(xiàng)目建立智能化多源異構(gòu)數(shù)據(jù)框架,基于影像數(shù)據(jù)的特點(diǎn),對(duì)模型優(yōu)化和改進(jìn):一是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行剪裁,進(jìn)行多尺度條件下的訓(xùn)練與測(cè)試;二是使用多尺度感受野,有效提取輸入信息;三是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重塑,降低分辨率。

    3.2.1 Faster R-CNN模型設(shè)計(jì)

    采用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Siamese Network)框架處理影像數(shù)據(jù)對(duì)比,使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Mask R-CNN的建模處理影像數(shù)據(jù)對(duì)比矢量數(shù)據(jù)和,并針對(duì)影像數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。創(chuàng)新研發(fā)了智能化的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理與分析模型,在“多測(cè)合一”業(yè)務(wù)審批方面極大地提升了業(yè)務(wù)審批效率,減少人工進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)比對(duì)的工作量,解決了“多測(cè)合一”改革工作中的審批提速難的問題。

    3.2.2 Mask R-CNN模型設(shè)計(jì)

    Mask R-CNN是一個(gè)在Faster R-CNN的基礎(chǔ)上演變改良而來的實(shí)例分割框架,與Faster R-CNN不同的是,Mask R-CNN通過添加mask進(jìn)行實(shí)例分割,也就是說,F(xiàn)aster R-CNN僅限于可以實(shí)現(xiàn)分類和目標(biāo)檢測(cè),而Mask R-CNN可以將識(shí)別到的物體輪廓分割出來。Mask R-CNN網(wǎng)絡(luò)主要模塊由ResNet-101、FPN、RPN、ROI Align、ROIPooling組成(如圖2所示)。

    ResNet-101是一個(gè)殘差網(wǎng)絡(luò),作用是優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過增加深度提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率,主要目的是解決“退化”問題,從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,在本項(xiàng)目中,采用多尺度的感受野(卷積核)獲取地物信息。

    在圖像檢測(cè)過程中,不同的物體具有不同的尺寸,使用以往的圖像金字塔網(wǎng)絡(luò)FPN(Feature Pyramid Network)進(jìn)行檢測(cè),可以縮放圖像比例,使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理起來更加容易。但是,金字塔網(wǎng)絡(luò)的每一層在提取特征的時(shí)候存在局限性,使運(yùn)算耗時(shí)大大提高,而且非常消耗顯存,而Mask RCNN具有自上而下和橫向連接的金字塔架構(gòu),可解決這些問題。自上而下的路徑分析通過向更高的金字塔進(jìn)行特征采樣,從而獲得更高分辨率的特征;而通過橫向連接,這些提取的特征從下到上都得到了增強(qiáng);FPN網(wǎng)絡(luò)可得到高分辨率、強(qiáng)語義的特征。FPN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    ROI Pooling具有提取興趣區(qū)域的功能,但在提取圖像感興趣區(qū)域過程中,經(jīng)過多次量化并取整,像素會(huì)出現(xiàn)較大的偏差,這必然對(duì)后層的定位產(chǎn)生影響。于是,產(chǎn)生了替代方案——ROI Align。

    ROI Align是一種區(qū)域特征聚集方式。在對(duì)圖像檢測(cè)過程中,其引入了一個(gè)插值過程,解決了ROI Pooling操作中兩次量化造成的區(qū)域不匹配問題,并且將mask的精度從10%顯著提高到50%

    3.3 模型訓(xùn)練

    模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集為10 000例,將數(shù)據(jù)集按7∶3的比例隨機(jī)生成訓(xùn)練驗(yàn)證集和測(cè)試集。實(shí)驗(yàn)在NVIDIA Titan X GPU配置的Ubuntu16.04系統(tǒng)上完成,在PyTorch深度學(xué)習(xí)框架上進(jìn)行,使用隨機(jī)梯度下降算法更新權(quán)值,將初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001,經(jīng)過5 000次迭代后,減少學(xué)習(xí)率為0.000 1,迭代1萬次結(jié)束訓(xùn)練。

    4 總結(jié)

    在工程建設(shè)項(xiàng)目審批中,需要人工對(duì)比各類影像間、規(guī)劃間的沖突問題,比如判斷不動(dòng)產(chǎn)實(shí)測(cè)和規(guī)劃條件核實(shí)兩類數(shù)據(jù)有無差異、是否符合審批標(biāo)準(zhǔn)等,耗時(shí)長(zhǎng)、工作量大,影響工程建設(shè)項(xiàng)目審批效率。為解決工程建設(shè)項(xiàng)目審批提速難題,在集成的云端人工智能方法的基礎(chǔ)上,分別優(yōu)化了Faster RCNN算法和基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Siamese Network)架構(gòu)模式下的MaskRCNN算法,提升了對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)目標(biāo)檢測(cè)和語義分割的準(zhǔn)確率,通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確率分別高達(dá)98.7%和97.3%。在GPU Titan X上的處理速度可達(dá)5 ms/幀和10 ms/幀,遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的速度。此技術(shù)的應(yīng)用將實(shí)現(xiàn)工程建設(shè)項(xiàng)目多源異構(gòu)測(cè)繪成果數(shù)據(jù)的智能比對(duì)、快速融合、智能審批,解決了工程建設(shè)項(xiàng)目測(cè)繪成果從項(xiàng)目立項(xiàng)到竣工驗(yàn)收全流程的跨部門整合、審批提速難的問題。

    基于智能化“多測(cè)合一”綜合管理平臺(tái)開展建設(shè)項(xiàng)目測(cè)繪業(yè)務(wù)委托,將原有的委托不同測(cè)繪服務(wù)機(jī)構(gòu)實(shí)施不同類型的專項(xiàng)測(cè)繪,簡(jiǎn)化成一次委托、統(tǒng)一測(cè)繪,簡(jiǎn)化了建設(shè)單位的辦事流程,同時(shí)線上辦理的模式也讓建設(shè)單位少跑路,節(jié)約了人力、時(shí)間和資金;實(shí)行“多測(cè)合一”,提高了測(cè)繪市場(chǎng)的準(zhǔn)入門檻,加劇了測(cè)繪市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng),也推動(dòng)測(cè)繪服務(wù)機(jī)構(gòu)逐步從單一內(nèi)容的服務(wù)向多類型服務(wù)發(fā)展、從提供某一種產(chǎn)業(yè)活動(dòng)向提供多種產(chǎn)業(yè)活動(dòng)發(fā)展,測(cè)繪服務(wù)機(jī)構(gòu)“紅黑榜”的建立,有效解決了以往對(duì)工程建設(shè)項(xiàng)目測(cè)繪質(zhì)量監(jiān)督難的問題,進(jìn)一步促進(jìn)了地理信息產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。

    參 考 文 獻(xiàn)

    [1]國務(wù)院辦公廳.關(guān)于全面開展工程建設(shè)項(xiàng)目審批制度改革的實(shí)施意見(國辦發(fā)〔2019〕11號(hào))[Z].2019.

    [2]吳乾坤,孟俊俊.關(guān)于建設(shè)工程項(xiàng)目開展“多測(cè)合一”的探討[J].城市勘測(cè),2020(4):175-177.

    [3]Lecun Y,Bottou L.Gradient-based learning applied to document recognition[J].Proceedings of the IE-

    EE,1998,86(11):2278-2324.

    [4]Krizhevsky A.One weird trick for parallelizing convolutional neural networks[J].arXiv,2014(5):1404-

    1497.

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