CIM平台的多源数据处理研究分析

时间：2024-05-04

吴开达吕令聪王振东史益军

（1.中建八局第二建设有限公司山东省济南市 250013 2.上海凯云建筑工程咨询有限公司上海市 201101）

1 简介

城市信息模型CIM（City Information Model）是中国学者提出的新一代信息技术，得到住建部、工信部、自然资源部、发改委、网信办等多部门的大力支持和推广。CIM是智慧城市的三维数字底板，是数字孪生城市的物理镜像[1]。CIM平台的本质是集成，技术层面集成AI、BIM、GIS、IoT、5G、大数据、云计算等先进的新一代信息技术[2]，数据层面集成“城市三维、建筑三维、城市和重要建筑设施设备及运营数据”等成为的城市三维数字源，可作为城市管理的统一平台来建设，将智慧城市的应用场景植入CIM平台进行统一管理，实现城市管理一张蓝图管到底，提高城市综合治理和精细化管理水平。

在CIM平台中，BIM模型、GIS还有激光点云、图像、视频及多源传感器数据，这些数据格式多样，几何精度不一致，还存在跨度大、数据不确定性等问题。这就需要研究多层次通用空间数据标准，并建立数据存储标准，实现多模态数据的融合表达[3-5]。需要在既有空间坐标框架、时间框架等标准的基础上，进行扩展，并结合对象类型、高程、内部结构、时序信息等信息，建立不同类型、不同信息系统所需的信息资源统一的时空框架，做到空间定位、编码一致并在城市信息模型中建立起有机联系，实现多源信息准确集成与定位，满足CIM系统信息资源共享与空间定位查询的需要。同时，在数据层要建立多源数据接入服务标准，基于云平台，构建微服务架构的跨行业数据实时接入服务。

本文以城市信息模型CIM为切入点，概述了CIM平台构建的难点在于多源数据的处理与分析。由于多源数据的多来源、多模态，需要新的Web开发手段架构CIM，实现CIM平台数据的融合和集成。

2 基于CIM平台的多源数据

2.1 多源数据的特点

2.1.1 多来源

多来源，顾名思义，就是数据来源众多。就CIM平台而言，数据来源可以具体分为三大类，如图1所示：一是城市基础信息，主要包括建筑模型数据和信息、以及个体建筑（如写字楼）的信息，此外还有城市道路交通状况和城市土地等信息。二是建筑内部信息，即建筑物内部重要的建筑结构和建筑部件的信息，通常包括建筑物的建造年限，建筑材料的类型和功能，以及建筑物内部的设备信息，此外还涉及建筑造价、运维等信息。通过对前述信息的分析，再结合使用者权限进行权限划分，基于CIM平台为用户提供智能服务。三是物联网信息，即通过信息化手段（如视频监控、信号灯）将人类活动与建筑或者场所内设施交互产生的信息加以处理，从而提升城市管理水平，解决如城市交通拥堵、以及区域内火灾应急防控等问题。

图1：CIM多源数据示意图

2.1.2 多模态

多模态数据也可以理解为多维度数据，即针对同一个的对象，通过不同维度或视角而得到的数据，这些数据隶属于描述同一个对象，并且处于平行地位，而这些不同方式或领域得到的数据就称为一个模态[6]。就CIM平台数据而言，即城市基础数据、建筑物内部信息和物联网信息，为不同形态的数据形式，或者同种形态不同的格式。这些多模态的数据在CIM平台中，主要来自于BIM模型、GIS、文本、图片、音频、视频及多源传感器数据等混合数据。一般来讲，多模态数据由于形式众多，具有很强的使用资质。但数据可能分布在不同的系统或平台，导致数据过于混乱，包含结构化和非结构化数据，同时由于数据量巨大、数据质量质量参差不齐，使得多模态数据不能直接进行处理。

2.2 数据融合与集成

数据融合(Data Fusion)也称为信息融合(Information Fusion)，是对信息源所提供的关于某一环境特征的不完整信息加以综合，以形成相对完整、一致的感知描述，从而实现更加准确的识别和判断功能。数据集成是将两个或多个数据集通过格式转换、结构重组、语义匹配、尺度转换和数据融合等有机和虚拟的组合，是在统一平台上集成重要数据源，数据消歧和数据存储的过程，并将这些数据统一提供给用户。

数据集成的本质是实现不同数据源之间的数据交换，并且在交换过程中具备数据清洗转换的能力；当然，在实际应用场景中，还需要解决各种复杂网络问题，例如用户本地机房如何进行数据上云，云上不同VPC内的数据源如何进行相互同步等。

可以说，CIM平台本质上就是将各项专业的业务系统在一个平台内部进行统一的整合，在数据层面上达到高度融合，然后进行数据的集成。因此，对于CIM平台的构建的重难点就在于如何将多源数据接入到平台中。

3 基于CIM平台的多源数据接入

由于CIM平台的数据量巨大，并且来源众多，格式不统一，因此针对CIM平台的多源数据接入，首先应制定标准、规范将海量数据进行规范化，然后通过微服务架构开发平台，实现对CIM平台海量数据的分布式管理。

3.1 数据标准化

CIM平台存在大量的不同格式的数据，主要来自BIM的建模型信息，因此需要对BIM数据进行标准化，包括BIM数据的轻量化和规范化。由于BIM模型信息的重点在于单体建筑信息，包括建筑结构、建筑内机电管线信息、建筑设备信息等，当建模对象在尺度上达到园区级或城市级，CIM数据体量巨大，因此，有必要通过多种技术手段，比如部件成组、实例化存储、渲染处理等，来实现BIM模型的轻量化和优化，大幅度降低数据体量。

此外，BIM建模软件尚缺乏统一的标准、规范，不同建模软件的数据格式不同、文件结构不同，加之建模软件种类繁多，导致难以采用统一的技术方案实现模型信息共享。而且BIM建模软件大多不对外公开其数据格式、文件结构，导致BIM与GIS对接存在壁垒。目前，要想获取包括材质、几何尺寸、属性等在内的完整BIM信息，通常采用的方法是基于数据格式转换工具或插件，将BIM数据转换成能够跟GIS对接的数据格式，但是转换后数据容易出现变形、丢失等问题，需要大量的人工补正工作，这造成了模型可用性、易用性低下，效率低下等问题。因此，有必要制定相应的标准、导则等，对BIM数据的开放性、BIM数据的格式规范提出要求。

3.2 微服务架构

2012年，微服务架构（Micro service Architecture）作为一种新兴的架构概念而出现（图2）。它能够加快移动应用程序和Web系统开发进程，旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦[7,8]。在2015年时，微服务结构被人们广泛接受，它通过将一个复杂的系统或功能分解到多个微服务中，而这些微服务都可以相对独立的运行而不受影响，从而降低了系统的耦合性，同时还提供了更加灵活的服务支持。此外，微服务架构在将单个的应用程序和服务拆分为多个微服务时，扩展的是单个的组件而不是整个应用程序堆栈，从而满足附物等级协议。

图2：微服务架构理念示意图

微服务架构与传统的单体式架构开发对比，它的每个独立的服务能够更加自主方便的进行开发、测试和部署，在后续的不同场景应用中针对不同的业务特点能更为针对性的提供解决方案，不像单体架构将所有问题统一集中解决，从而使得业务处理更加简单，同时还保证了系统技术应用的最优化和多元化。此外，由于微服务架构的分布式管理，非常强调每个服务模块的隔离性，通常不依赖其他服务，当系统后期需要增加某个功能或需要对某个服务模块进行修改时，微服务架构能够将某个服务模块单独的剥离出来重写，或者增加新的技术和语言框架，然后单独部署，不影响到整个系统的运行。这大大减少客户端与服务间的往来，从而进一步开发的质量以及效率。