基于物联网的社区安全访客三维可视化管理设计

林光樟

摘 要：目前的常见的社区安全访客方案都是基于出入口的安全登记达到安全访客的识别，无法做到访客人员的全程监管。本文研究基于物联网的技术、数据融合分析技术、动态三维可视化技术和架构设计实现安全访客的精细化管理，实现既可以做到保障访客隐私的基础要求，还可增强社区的安全性。首先通过给访客佩戴加密智能环进行物联信息的采集、传输，再通过大数据融合分析技术对数据进行空间处理，最后通过动态可视化技术融入三维模型可视化展示。

关键词：物联网; 数据融合处理; 动态三维可视化 ;架构设计

一、背景

物联网技术的进步提供了基础。最近几年，科学技术的变化更新和发展在应用领域的投入速度不断加快，相应配套的产品早已经突破技术的壁垒。物联网、云计算、大数据和4G移动等新技术的应用最为火热，物联设备智能环主要通过射频模块和联网模块实现交互的技术已经十分成熟。

IPv6[1]的广泛启用提供了基础。为适应新形势的发展，之前的IP地址的已经不满足快速增加需求，IPv6的发展解决了现实问题，也为该方案的实现提供了基础。

三维可视化技术的发展提供了基础。基于市场上公开GIS数据及倾斜摄影测量等技术，可以构建位置精度、几何精度高，纹理真实性强，效果真实、细腻、视觉冲击力强的三维社区数字模型，通过动态三维可视化引擎，进行快速、准确的三维社区数字模型渲染，实现物联数据的可视化。

二、加密智能环实现数据采集

加密智能环的特殊设计。应用于安全方面的智能环，在设计上是需要有独特的结构构造的，它外观易于佩戴，可以使用在手或者脚上，在不影响访客自由的基础上，保证智能环的工作正常运转。智能环通过内置的电源模块、传感模块、存储模块、数据采集模块和通信模块实现数据的全链路管理。智能环的数据采集采用短报文方式在内部形成日志记录，做到在任何环境下可以进行工作记录，在通信良好情况下即时与中控平台连接同步数据。

加密智能环的采集两个重要指标分布是采集频次和采集参数。这个很容易理解，你需要以什么频率去采集取决于你的你的数据精确度，当然这还需要考虑到实际设备是否能够支撑相对应的精确度。加密智能环设备可以采集的参数很多，但是在本应用范畴内，最主要是采集参数为位置相关的参数，一方面记录访客本身的位置信息，另一方面还需要反馈访客经过周边的设备信息，所以智能环之间互相的通信是必要的，可以有效的控制分散聚集的控制。

加密智能环的工作过程，加密智能环采集数据之后，首先会以文件的方式保存到内存，然后在网络环境许可情况下，通过网络传送到云端，使用中实时动态的数据量大，在通信发送的时候通常要做系列化以及压缩处理、分段传输处理， 避免给设备带来过大的压力，为避免网络的死角，通信检测也是可以确保数据的即使传数。

三、数据融合处理

在数据采集并且传输到云端后，下一步就是对云端数据的拉取和数据的融合处理。不可使用加密智能环对数据进行直接处理后上传云端，因为加密智能环作为一个数据采集设备，在实际应用过程中需要保持轻巧，所有工作都是低功耗，从大小到续航各方面都决定不可能放置支持复杂计算的cpu模块，所以最好的方式就是专心做采集，把计算交给更复杂的计算机去实现。

数据融合处理是对采集到的数据进行再存储、检索、加工、变换和传输，以将原始的采集数据转换为有价值的信息资源。处理后数据就是数值，数据有很类型，普遍的监测指标是经纬度坐标和高程数据。基于社区应用场景，要保障访客的隐私和使得设备轻巧方便，暂不开放图片、音频和视频的采集，以文字和符号为主。数据融合处理后输出的是标准的序列化数据，存储在关系型数据库中。

数据融合处理基本步骤。首先，拉取到采集的數据，作为数据融合处理输入项。其次，基于三维模型的坐标系算法提取和计算加工，这一过程将收集的数据转换为社区三维模型可读的形式以用于可视化处理的阶段，加工、转换过程是通过使用不同的数据表的操作来处理的。最后，将处理后的数据转换为模型可解释形式并作为有用信息入库保持记录。

数据融合处理应用到大数据处理的技术，基于Spark与者其他程序来处理文件，使用了MQ消息服务、HDFS文件管理。最终把处理结果进行逻辑分析和逻辑处理输出rest API提供三维融合展示触发调用。

四、三维数字模型的构建

通过构建三维社区数字模型[2]，使得社区空间信息呈现更直接。鉴于社区建设需求和使用环境不同，三维社区数字模型的建模分三个等级，白模、白模加外三维贴图、精模。优先考虑白模加外三维贴图进行三维数字模型的构建，有条件的采用精模，可用实现更精细的管理。具体实现过程是使用倾斜摄影测量技术获取物品的外形数据，将获得的数据信息进行加工拼接，通过建模的方式加以整理，将各个孤立的单视角三维数字模型无缝集成，经过贴图、渲染处理以后，形成三维数据文件。因为在大型建模所需要的技术力量和成本都是巨大的，而且大型模型的渲染条件也是很难普及的，社区场景建模精度不要求特别高，一方面可以降低成本，另一方面还可以扩展更多应用场景。

五、动态三维可视化引擎

动态三维可视化引擎，即将三维社区数字模型与动态数据相结合，通过计算机输出最终图像的算法实现的集合，形成立体直观的动态三维场景。

动态三维可视化引擎要求能够在主流的web端运行，主要是基于HTML5和WebGL[3]技术对三维场景的数据管理。动态三维可视化引擎基础功能包括：楼宇管理、场景漫游、场景移动、场景缩放、楼宇选择、楼宇显示隐藏、楼宇高亮。除了基础功能，在应用社区社区安全访客三维可视化管理上，需要预制突发事件场景切换，重点聚集监控报警效果，二维区域范围地图与三维场景叠加展示等功能。

楼宇管理，动态三维可视化引擎可以进行楼宇管理，楼宇管理可以通过上帝视角对社区全方位的进行查看，通过楼宇的空间信息与现实物体信息数据绑定形成虚拟的场景，进而形成数据资产管理，社区最直观的就是楼宇之间的空间结构，楼宇管理包含社区的各种基础设施和楼栋的空间化管理，基于空间的位置标准，可以对社区各种设施进行虚拟落位，对社区特殊的标志点或重点标注点进行空间标注，像垃圾回收站、社区广场、社区出入口、社区停车场等等进行空间化管理。

楼宇选择，楼宇的数据化信息在三维场景中和真实世界一样是无法直观体现的，直观展示到的是和显示世界相同的图形化的虚拟模型，而详细信息如楼号等信息则与数据库进行绑定，通过楼宇的选择，可以快速关联出相关信息，达到楼宇选择后即可展示出楼宇数字信息，楼宇选择范围不仅包含建筑物，还可以包含一些公共设施，对社区全范围的数字化关联。

楼宇显示隐藏，三维引擎可以实现对场景中的楼宇进行隐藏，通过隐藏部分三维场景达到放大关注点，这是现实世界不可能做到的，是三维可视化引擎的重要基础功能。

场景漫游，场景漫游的本质是动画镜头，可以通过第一人称视角或者第三人称视角在虚拟的场景中遨游，以全局视角或沉浸式体验对虚拟场景进行游览。通过场景漫游，可以对外来访客的行走轨迹进行模拟回放，模拟演练外来人员的行为活动，为现实世界的管理提供模型数据依据。

场景移动、场景缩放，虚拟场景目前是基于屏幕中查看的，屏幕显示的始终是场景的一部分，通过移动和缩放可以使得场景的连续性和完整性得以体现，通过对三维场景的有目的的查看，通过移动和缩放操作快速定位到空间指定位置，查看空间情况是三维引擎的重要基础功能。

六、事件融合处理应用

事件融合处理展示是访客在过程中发现危险情况，通过事件上报的位置信息，可用快速分析和调用事件周边的物联资源，包括摄像头、烟感、消防设施等物联感知设备进入预警状态，同时在可视化展示设备上结合事件处理功能快速定位和辅助应急处理警报并在紧情确定后快速报警。在没有警情时候，可用通过各种事件在动态三维可视化引擎中模拟演练，提高社区安全性。

七、架构设计

针对物联网的社区安全访客三维可视化管理建设思路，对系统架构设计，确保系统设计的可行性。基于物联网的社区安全访客三维可视化管理相关工具与能力，通过可视化界面展示数据汇聚、数据处理、数据分发管理过程，让用户更加直观地了解平台的共享支撑能力。采用B/S架构，页面设计支持响应式适配浏览，采用前后端分离技术架构。

（1）基础设施层

基础设施层为物联网的社区安全访客三维可视化管理平台数据承载、应用服务、数据存储提供基础的软硬件资源。根据本项目应用系统部署、用户承载等方面的要求，网络系统依托于社区网络，计算资源、存储资源依托社区服务器和前置机。可选择接入流媒体分发服务器、视频网关服务器实现视频接入和并发设计的需求;基于三维引擎和GPU服务器（或前置机）实现三维应用高效率渲染; 基于安全网关实现全方位的安全策略防护。

（2）数据资源层

数据资源层，扩展数据获取渠道，从数据处理、数据管理两个层面，完善基础数据、物联感知数据、工程建设项目数据类信息汇聚。同时面向社区居民提供互联网数据库群，提供面向社区管理业务应用系统的数据服务支撑。

建立三维社区模型，从范围上讲是大场景的GIS数据+小场景的BIM数据+物联网的有机结合，作为基础社区三维数据库，可以基于互联网GIS平台相结合，为社区安全访客三维可视化提供更细致的服务。

数据更新机制，主要采用应急更新、定期更新、共建共享更新、联动更新四種模式地结合。不同更新模式，以不同的数据形式，通过在线或离线方式为社区安全访客三维可视化管理平台提供信息资源。其中，应急更新是指在突发事件或应急情况下，采取多种技术手段与方式，快速获取事件发生地点或相关区域。

（3）基础支撑层

基础支撑系统是承接数据与应用的主要载体，负责解决社区信息资源的统一管理问题，面向应用提供服务。基础支撑系统部署社区信息相关的各种环境。

八、结语

本研究对物联网的社区安全访客三维可视化管理进行了探索，将访客在社区的行为以可视化方式进行管控，使得访客的活动有据可查，做到访客人员的全程监管，在根本上降低人为风险隐患的发生。本文通过从物联数据的采集、数据融合处理、动态三维可视化、三维展示应用和架构设计几个方面描述社区安全的实现。

参考文献：

[1]“IPv6+”技术标准体系[J]. 李振斌，赵锋.  电信科学. 2020（08）.

[2] 数字孪生城市全域感知体系研究[J]. 王文跃，李婷婷，刘晓娟，樊可欣，白银姗，李青松.  信息通信技术与政策. 2020（03）.

[3] 基于WebGL的建筑信息模型展示系统研究[D]. 高喆.北京建筑大学 2018.