大数据可视化系统在智慧城市领域的设计分析

寿理韬，龚明伟，翁绍辉

（浙江红云智汇科技有限公司，浙江 杭州 310000）

1 大数据可视化系统概述

1.1 可视化场景构建

1.1.1 建模方法

大数据可视化系统具备强大的数据分析能力和数据整合能力，并且支持三维模型的构建。系统应用使用Mask 算法，实现对二维图像的分割，经过图像整合之后构建三维模型，将其应用到具体的场景中。该算法具有结构简单和应用方便的特点，可根据像素分类和分割，基于损失函数，经过多次训练，建立科学、具体的三维模型。大数据可视化系统应用该算法构建模型，同时与地理信息系统（Geographic Information System，GIS）、全球定位系统（Global Positioning System，GPS）、遥感（Remote Sensing，RS）系统联合，实现数据和图像的采集，作为模型构建的基础数据。在智慧城市领域设计中，可通过场景建立和坐标计算等方法实现模型的构建。基于Mask 算法和相关系统的数据采集功能，将数据输入到系统中，按照场景将图像按照比例和尺寸分割，根据各基础设施及建筑物的坐标，与数据库相匹配，最后利用ThreeJS 技术完成三维模型的构建[1]。

为切实保障大数据可视化系统中模型构建的精准性和科学性，建立了模型训练流程，提取城市中建筑和设施等目标特征。完成训练之后，开展数据测试功能，验证模型的科学性和有效性，辅助相关人员开展智慧城市领域的设计工作。具体模型构建过程如图1 所示。

图1 模型构建测试流程

1.1.2 图像配准及定位

系统应用差值计算方法实现图像的配准，根据图像数据和数据库中的城市地理信息匹配数据，根据区域内的设施设定控制点。利用差值算法明确控制点的坐标，获得信息数据。经过图像配准之后，可以获得场景内建筑和设施的坐标，采用计算方法寻找目标点。坐标计算主要采用3 阶段生成法：第一阶段，通过像素对比的方式，对应城市设施的目标点；第二阶段，根据目标点划分数据类型，在区域内找出与之相匹配的数据[2]；第三阶段，通过目标点位置的确定，寻找目标对象之间的关联数字，确定具体的坐标位置，具体如图2 所示。

图2 智慧城市模型图像配准

1.1.3 可视化场景构建

大数据可视化系统具备数据分析功能和三维模型构建功能。文章基于ThreeJS 技术实现可视化场景的构建，该技术在构建场景框架上具有准确性和科学性的特点，支持模型的多维度渲染。该场景框架构建具备开源属性，兼容性良好，易用性可以得到保障。系统构建数据库和模型库，模型库中拥有大量的图像和数据，可通过组合方式呈现，组合配套的相关设置，在智慧城市领域设计中可起到辅助作用。按照模型构建流程，在可视化场景的构建上，确定城市设施的具体结构，根据尺寸对场景进行确定，同时采用面板围合的方法，在场景中添加相应的设施，完成场景模型的构建[3]。

1.2 框架体系设计

大数据可视化系统以集成框架体系构建模式打造分布式结构。系统在软件部署上综合城市各个部门和各个领域，划分为网络层、数据层以及应用层3 个层级。网络层通过城市通信网络部署的方式，实现数据信息的整合和分析，将数据结果以图片、图形以及文本等多个方式呈现给用户。数据层则负责相关数据信息的采集，通过在前端区域安装传感器装置和感应器装置的方式，采集城市内的相关数据信息。同时将系统GIS 系统和GPS 系统相连接，保障数据的全面性。在系统内设置数据库，用于不同类别信息的分类储存。应用层则赋予相关人员操作功能和展示功能，是人机交互界面的综合。

1.3 功能模块划分

根据智慧城市领域划分多个模块，确保模块在系统中的可拓展性。大数据可视化系统设置政务管理模块、基础设施模块、交通规划模块、环保模块、社区模块以及医疗模块等。系统通过模块化的划分，实现多种数据功能的综合采集、分析和利用，为智慧城市的打造与建设提供数据支撑。同时，在不同模块下设置多个数据处理单元，用于服务具体的城市项目，如交通管理、社区管理以及环保管理等[4]。

2 大数据可视化系统应用必要性与可行性分析

2.1 必要性

智慧城市领域设计强调服务性和便捷性，将大数据技术、云计算技术以及模型构建技术等应用到智慧城市领域设计中，为城市的建设和发展提供借鉴。从城市治理角度分析，以技术为导向可以实现短期效益和长效机制的构建。目前，政府在城市的宏观规划中过于注重信息技术的决定论，利用信息技术开展基础设施建设。这种设计方法虽然可以在短期内提升城市的效益，但忽视了长效机制的建立。利用大数据可视化系统的数据挖掘功能，可从微观经济、移动轨迹以及自然环境等角度出发，掌握城市各领域设计的瞬间信息值，考虑时间和空间要素对城市领域设计的影响。大数据技术更贴合民众的诉求，且对于智慧城市的建设发展更有现实意义。从实践的角度分析，大数据可视化系统在智慧城市中发挥着信息载体的作用，以促进城市内的信息流通为目标，逐步加强城市各领域的网络框架建设，促进城市各要素信息之间的有效流通。因此，大数据可视化系统在城市领域设计中应用具有必要性，主要表现在长期效益和数据综合服务2 个方面[5]。

2.2 可行性

大数据可视化系统在智慧城市领域设计的应用具有技术可行性和环境可行性。从技术的角度分析，大数据技术和云计算技术框架体系已经基本完善，各类网络框架体系也在不断迭代更新，可利用智慧城市领域设计中的技术不断拓展。技术体系的完善对大数据可视化系统建设应用有积极作用，且可以有效减少信息技术决定理论在智慧城市设计和建设中应用的失衡问题。同时，从环境的角度分析，我国积极颁布相关政策推动智慧城市的规划建设，将城市一体化理念和智慧化基础设施融入城市发展中，不仅为智慧城市建设提供了宏观指导，也为基层建设提供了便利。

3 大数据可视化系统在智慧城市领域设计中的应用

3.1 智慧政务设计应用

大数据可视化系统在智慧城市政务领域中以数据为驱动建立政务处理系统。将云计算技术、智能分析技术以及物联网技术等与系统相结合，基于基础参数的设定，确保城市政务可视化、逻辑化以及规范化。大数据可视化系统具有强大的数据传输功能，采集城市数据之后可替代原本的人工处理模式，使得各部门的职能更加清晰，响应更加快速。在政务处理之中，大数据可视化系统突破了时间和空间的限制，在数据库中储存有关政府政务的相关信息，为政府服务提供感知，实现数据的集成和共享。利用大数据可视化系统开展智慧城市政务领域设计工作，利用平台的数据衔接功能，实现顶层设计与基层工作之间的精准对接。在不同的场景中发挥系统数据的联动作用，将数据信息集成到平台中。例如，利用大数据可视化系统可以采集民意，对民生信息进行价值化筛选，并利用系统的数据分析功能，以可视化图表的方式精准核算民生信息价值，为政府及相关部门提供借鉴。

系统在智慧城市领域设计中的应用可以通过虚拟化配置和服务器配置的方式，建立实时数据共享云平台。该平台主要对接政府部门和民众，保障民众在政务工作中的参与权和知情权。例如，在平台中设计公众监督模块、信息查询模块以及信息预约模块等，实现民众与政府之间信息的双向反馈。同时，利用GIS 技术，可实时展示城市的生态环境变化、经济产业结构以及气候环境变化等。利用大数据的预测和分析功能，在城市全域内搭设传感器装置，辅助应用GIS 技术和GPS 技术，可实现城市多点信息处理，为城市政务领域工作提供决策支持，实现城市政务服务的全方位部署。

3.2 智慧民生设计应用

智慧城市民生设计是指城市设计中的卫生设计、交通设计以及基础设施设计等。利用大数据可视化系统，可以将城市建设的各方面内容融入到不同的场景之中，建立三维可视化模型，通过数据分析的方式，实现资源的合理分配。在利用大数据可视化系统的过程中，可以在场景中联动多方数据信息，通过数据融通的方式，做到民生领域内的专项资源配置和应用。

在医疗领域场景中，借助大数据可视化系统可实现平台信息的整合，实现医疗服务体系一体化建设，为城市人员提供开放式服务。例如，在服务场景构建过程中，基于大数据技术的身份认证功能和远程控制功能等，可突破了空间距离的限制。同时，赋予医疗服务相应的数据标识，提供相应的认证服务，生成患者信息库，将医疗条件、医疗人群以及医疗设施等数据储存到数据库中。利用数据的可视化功能和分析功能，生成电子信息医疗档案，同步呈现相关数据信息。在大数据可视化系统的支持下，既满足了数据的可视化展示功能，也可以通过数据处理功能实现精准服务。

在交通场景设计上，利用大数据可视化系统可以建立城市空间地理信息的模型。将交通领域内的基础设施、既有线路以及人员流量等以可视化的方式展现给设计人员，可以辅助相关人员开展交通规划工作。智慧交通体系的设计通过数据整合功能实现，为交通调度、线路规划等工作提供了便捷条件。除生成三维地理信息的模型外，设计人员将大数据系统和道路终端设备相连接，主控系统负责道路的车流量统计、摄像头识别等。搭载GPS 技术，可以定位到具体的车辆，在道路事故发生时可以给予相应的救援工作。

在城市基础设施建设领域中，应用大数据可视化系统，可以为基础设施建设提供具体的工作场景。采集现有基础设施工程的实际情况，对比工程数据信息误差，提高城市的基础设施建设质量。利用大数据的分析功能，可以分析和预测基础设施的功能性、价值性，将绿色理念、节能理念以及高效理念应用到基础设施规划设计中。例如，城市公园和城市园林等基础设施建设可利用系统分析其生态价值、生态效益，进行规划部署工作。

3.3 智慧社区设计应用

大数据可视化模块具有强大的数据分析功能，可以应用到社区管理和社区服务中，打造智慧社区服务体系，引导社区管理向数字化和智慧化的方向发展。利用系统的数据分析功能和可视化功能，在社区内安装门禁管理系统、消防安全系统以及安全预警装置等。将城市内的社区作为系统管理模块的基本单元，赋予社区管理面部识别和实名认证等功能，既可以保障社区的安全性，也可以实现社区服务的自动化和智能化。

4 结 论

文章构建的大数据可视化系统具备深度学习功能，应用Mask 算法实现城市二维图像的分割，通过样本处理、训练以及迭代计算的方法，建立准确率较高的三维可视化模型，常用于智慧城市领域的设计。设计系统在民生建设、环保管理、社区管理以及政务建设中均发挥着独特的功能。