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唐炉亮:高时空精度的大数据场景感知理论与智能服务

时间:2019/8/1 21:59:36

   记者:您在高时空精度场景的大数据感知理论、方法与重大工程应用上颇有研究,您认为随着大数据时代的到来,测绘科技的发展趋势会受到什么影响?从您的研究角度应该做哪些调整?
   唐炉亮:随着大数据时代的到来,我认为测绘科技发展的趋势主要有3个方面:
   第一,测绘科技从静态向动态方向发展。以往的测绘工作更关注高空间精度的地理空间,获取精细的基础设施数据。而新型的人地关系里,亟需“人”的存在,就要从静态发展到动态,把静态的高空间精度的地理空间(基础设施)与高时间动态的人类活动(行为空间)结合起来。
   第二,测绘科技从专业测绘向泛在测绘发展。经过几代测绘人的共同努力,当前的测绘手段已经形成了水里测绘船、地面测绘车、低空无人机、航空摄影测量、航天卫星遥感等多层次、一体化、高精度的地理空间数据获取体系。由于测绘科技从静态向动态的发展,而专业测绘是抽样的点式观测,无法实现实时、全覆盖观测,难以实现高时间动态行为科技的获取,这就要求我们发展泛在测绘,包括专业测绘的泛在和众包测绘的泛在,专业方面包含前面所讲的“天空地海”测绘方式,众包测绘则“人人都是传感器”,在当今物联网与大数据时代,为众包测绘提供了可能,推动着测绘科技从专业测绘向泛在测绘发展。
   第三,测绘科技从人工向智能方向发展。这种趋势基于人工智能AI、深度学习技术的飞速发展。大数据时代下,会改变原来局限在高空间精度的地理空间数据获取,追求对高空间精度地理空间和高时间动态行为空间的一体化感知,为新时代新型“人地关系”分析提供技术支撑。
   我们课题组的研究工作在2007年开始,就要着眼于测绘科技发展前沿,创建高时空精度的大数据场景感知理论与智能服务理论,从静态到动态、从专业到泛在、从人工到智能,以实现测绘科技理论研究与应用实践的跨越式发展,为新型的人地关系分析提供高空间精度的地理空间数据和高时间动态的行为空间数据,以此来研究新型人地耦合和可持续发展的问题。
   记者:在这样的趋势及调整中,有哪些关键的技术?我们已经进行了哪些典型的应用?
   唐炉亮:时空大数据无处不在。从地理空间上来说,可以有点状、线状、面状、体状”地理空间要素,用众包方式可以获取点状POI数据、线状车道级高精度道路、面状城市土地利用数据、体状地上下多层建筑数据等,这样就可以改变专业测绘手段长期面临的“数据采集难”、“信息提取难”、“变化更新难”、“全球应用难”等问题。在无人驾驶的时代,车道级高精度地图作为无人驾驶的核心关键技术,成为国际学术界和工业界竞相争夺的技术战略制高点。同时,高精度地图作为军民两用核心关键技术,已经成为新时代强军战略中战场全球化、战争无人化、军队信息化、作战装备化等战场环境感知的“卡脖子”技术,同时也是我国“一带一路”国家战略、全球海外应急救援的核心关键技术支撑。
   我们课题组目前正承担国家“十三五”预研项目,实现基于时空大数据的全球高精度道路测图,如利用美国纽约的出租车轨迹、OpenStreetMap志愿者上传的轨迹,做全球车道级高精度道路地图。此外,早在2007年我们就用武汉、南昌、深圳等地的出租车轨迹数据,制作高精度道路地图,现在精度可到0.2—0.5米,该成果已经应用到华为车道级高精度地图的生成制作应用中,这也是用时空大数据做高空间精度场景感知的典型应用案例。
   在高时间动态的行为空间探测方面,目前我们课题组已经可以获取到人流、车流、能耗、排放、物流、信息等多种活动流时空分布,实现低成本城市大范围甚至全球化开展,如城市路口转向级行车时间、转向级交通拥堵和排队长度探测。另外,在交通排放方面,可以估算不同车辆能耗与排放,对PM2.5排放的贡献度,以及估计城市交通对环境污染的贡献度。此外,人群的移动、货物的移动、资金流动、信息交换等也是时空大数据技术及应用研究的重要内容。
   大数据环境下众包测绘模式是必由之路
   记者:无人驾驶是全球“十大”科技发展方向之一,您提到了高精度地图对其的技术支撑,在目前的发展趋势下,您对地图、测绘技术在无人驾驶领域的应用发展有何期待?
   唐炉亮:测绘技术将是无人驾驶领域关键的技术支撑。享誉全球的英国杂志《The Economist》(经济学人)对无人驾驶进行了多年的跟踪,并对其技术思路进行了梳理认为:无人驾驶=传感器+高精度地图,因此高精度地图成为无人驾驶核心关键技术。
   目前,高精度道路地图制作已是无人驾驶领域群雄逐鹿的焦点,一方面地图商,如谷歌、HERE、四维、百度等企业在发力;另一方面车商既在投资图商,也在自己研发。包括武汉大学在内的全球大学及科研机构也在进行关键技术攻关。Mobileye、HERE、谷歌等都或多或少在一定区域内采集到了车道级的高精度道路地图。
而对于中国,在基础设施建设速度快、规模巨大的情况下,高精度地图制作及更新面临难度比较大,一般来说3-6个月后,又要重新采集,没有相应的企业或单位能够大范围铺开,做到车道级高精度道路数据采集和实时更新。众包测绘(泛在测绘)提供一种很好的方式。例如,道路通车后,车辆一旦经过,就可以把行车轨迹实时传回来,做到准实时监测道路变化,可以更新双向级或中心线级的连通关系,同时,随着车辆轨迹增多,可以提取到车道级的道路变化。当然,还可以通过专业测绘进行   变化区域更新。两者一体化的准实时更新,将是测绘大力发展的方向。
   从众包测绘来看,我们一方面是车道级道路数据的使用者,同时也是数据的产生者、感知者,这就是众包的泛在。这种数据已经无处不在,例如,各大城市中存在的数万辆出租车全天时运营,每天出租车的轨迹都能够覆盖所有道路。关于众包测绘能否大范围开展,我们也在思索将来在某个区域,如长三角、珠三角、中部地区,进行区域的构建,部署以区域为核心的大范围高精度道路数据获取的探索。
   无人驾驶可能还比较遥远,但当前车道级数据的应用,辅助驾驶已经可以运用,例如在一些高级车辆中已经有车辆偏离预警系统。据统计,80%以上车祸或事故发生在车辆变道的时候,该系统在做变道决策时,如没打转向灯,系统就认为是非主观变道,如果打了转向灯就是主观决策,在非主观变道情况下,车道偏离预警系统会提示驾驶人员,对驾驶员瞌睡、打电话、注意力不集中等提供了有力保障。这类安全辅助驾驶系统正在逐渐普及,促使高精度道路地图车道级的应用越来越广泛。
   记者:高时空精度的场景感知还有什么典型应用?
   唐炉亮:高时空精度的场景感知包括高空间精度的地理空间和高时间动态的行为空间两个方面的感知,多年来,我们课题组一直致力于高时空精度的场景感知的重大工程应用,如近年来我们在水电行业领域就进行相关的研究及应用。
   大型水电工程都是通过大体量水流从高处跌落的势能来冲击卷轮机发电,这种高动态的水流行为与引水竖井基础设施的冲击交互作用下,引水竖井基础设施的安全监测与病害发展态势研判,是长期困扰水电行业领域的国际性难题,没有满足大型水电站引水道竖井检测需求的检测技术与装备以及成熟解决方案,没有行之有效的成功案例,是一个国际空白。
   我们课题组与华能澜沧江集团在云南糯扎渡水电厂的200米级引水竖井的多源数据采集与病害检测开展了关键技术攻关。糯扎渡水电站是亚洲最大的超高心墙堆石坝大型水电工程,位于跨越中国和东南亚五国的澜沧江(湄公河)上,心墙堆石坝最大坝高261.5米,电站的高水位安全运转,关系到中国和下游国家众多城市的生死存亡,引起了我们国家对该大型水电站安全监测的高度重视。
   糯扎渡水电站200米级的竖井,直径大(9.6米)、入口小、高差大,人员无法直接到达。脚手架搭设检查,资金投入大,作业风险高,工期长不可行;同时,竖井内部没有GNSS信号且井壁特征稀疏,这种情况下竖井数据获取,病害检测、识别、研判,都是十分困难,传统的人工检测300天也难以完成。
   针对大型水电工程百米级竖井数据获取与病害检测的国际性难题,我们课题组首创了百米级竖井3S集成检测技术与解决方案,突破了复杂条件下的高精度组合定姿定位与多源数据融合技术,构建了世界上首个引水竖井病害分类体系,提出了基于深度学习的竖井病害人工智能检测识别方法,自主研制了全球首台百米级竖井3S集成检测装备,将竖井人工检测300天提升到自动检测30分钟,病害识别精度2mm,病害检测准确性≥90%。2017年12月,以张祖勋院士为技术成果鉴定委员会主任的专家组一致认为:“自主研制了全球首台百米级引水竖井检测装备,填补了国际空白,总体上达到国际领先水平”。该成果被中国科技部、教育部、中国科学报、人民网、新华网等20多家主流媒体网络竞相报道“武汉大学研发全球首台百米级引水竖井检测装备”,该成果荣获2018年国家测绘科技进步一等奖和2018年度中国电力技术创新一等奖。
   坚守测绘“求真”本色,探索人生意义“真值”
   记者:无人驾驶与竖井应用,让我们看到了测绘地理信息技术的新的探索,在目前的互联网、物联网、人工智能浪潮里,我们测绘企业如何拥抱这些技术的同时也能找准自己的角色和定位?
   唐炉亮:在互联网时代,技术的研发及应用快速迭代,使得专业测绘企业面临互联网、大数据企业的冲击。它们资本更雄厚,经营更灵活,更能经得起市场的冲击,构建的应用也更能基于老百姓的直接应用。
   测绘企业要改变思路。其实早在2000年左右,我的导师李清泉校长就带领我们做GPS车辆监控、远程开锁等技术。而现在,我们知道这是共享单车应用的关键技术。为什么共享单车没有诞生于测绘企业,当然有移动支付、智能设备等技术未兴起的缘故,但是这更反映了测绘企业的局限,以数据为产品的发展思路,是错失共享技术当年出现在测绘企业的重要原因。
   当下,建立在地图和位置服务基础上的应用十分广泛。互联网企业关注在公众领域主流的应用,如导航服务、生活服务等,测绘企业真要走入公众应用,可以关注那些互联网企业不太关注的、且有一定量的群体需求。比如以出租车司机群体、大学生群体、老人群体等需求为指向,研发能够为其服务的产品,培养相关的市场。从整体来看,测绘始终是要为人类服务的。以往的测绘工作关注地球,今后的发展更多要从事新型人地关系的构建,关注高时间动态的行为空间研究,以服务人类在地球场景中更好的生存。
   记者:行业发展还需要人才支撑,目前的大环境下,您对测绘人才培养的经验和看法?
   唐炉亮:我们课题组长期从事时空大数据挖掘、3S集成的教学与研究,提出了"以素质培养为主线、以能力培养为先导"教书育人理念,创建了"教、学、研、创"四位一体的人才培养新模式,实现理论与实践相结合、科研与教学相渗透、创新与育人相统一。我们一直贯穿一种思路,将学生放到更大的科技发展背景下,与更多的学科交叉融合,进行人才的培养。我们课题组不管是博士生还是硕士生,都要参加一些纵向课题如自然科学基金、重点研发、预研项目等,在参与纵向理论方法研究基础上,还要参加横向的应用开发,综合培养学生的理论方法和实践能力。
   这些年来一直遵循多学科交叉的培养,把纵向和横向,理论方法和应用实践打通来培养,感觉效果很明显。以我们的一个项目实施为例,我们与华为在地图、无人驾驶、智能交通上的合作中,学生参与实现算法、模块、系统建立等,合作非常顺利,各个阶段都能按照华为的要求、在规定的时间内完成。
   记者:您从事GIS科研和教学二十多年以来最深刻的感想?
   唐炉亮:测绘学科本质就是“求真”,是崇尚“真值”的学科,这种测绘“求真”的本色,构建了同样“求真”的学术环境,无论是本学科还是其他领域,无论是老师还是学生,无论是工作还是生活,不管是院士、学术带头人、教授,还是普通零售,都能在这样的环境中探索人生的“真值”。
   我从1994年进入原武汉测绘科技大学,至今25年。现今为止,我人生的大部分时间都在这儿度过,我是从湖南湘潭农村出来的,“向身边最优秀的人学习”,一直是我学习、科研乃至生活的一种人生信条,这25年来,我一直在向“身边最优秀的人”学习,学习他们身上的闪光点,学习他们科研的方法、创新的思路、好的修养、待人接物的方式。这些“最优秀的人”成为我人生的导师,教会了我坚守测绘“求真”的本色,去探索我人生意义的“真值”。

   人物简介
   唐炉亮,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室教授、博士生导师,珞珈学者特聘教授,中国光谷创新人才。主要从事时空大数据感知理论、方法与重大工程应用研究。面向时空大数据场景感知的主战场,长期围绕时空大数据处理、信息挖掘、智能服务等国际前沿,创建了“高时空精度的大数据场景感知与智能服务”理论,主要包括创新性提出了车道级高精度道路众包测图方法,构建了“人-车”移动流时空分析模型,突破了大型基础设施大数据安全监测技术,自主研制了全球首台竖井3S集成检测装备,填补国际空白。主持完成高分重大专项、“十三”预研、国家自然基金、华能安全监测重点项目、华为技术攻关项目等30余项,发表SCI/EI论文100余篇,授权专利15项,荣获国家测绘科技进步一等奖2项(均为第一完成人)、中国电力创新技术一等奖(排名2)、教育部自然科学一等奖(排名3)、教育部科技进步一等奖2项(排名5,7)、中国高校GIS创新人物等科研奖励。
   

作者:不详 来源:网络
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