倾斜摄影实景三维在智慧工厂 Web 3D GIS 数字孪生应用

数字时代、数字地球、数字中国、数字工厂等数字建设深化，以地理信息系统(GIS)为基础，实现大数据可视化、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术。

详细案例地址：https://www.hightopo.com/demos/index.html

钢铁作为国民经济发展的重要基础原材料，钢铁行业的产品创新为中国经济发展提供了强有力的支撑。“十三五”以来，中国的钢铁工业从顶层设计到落地开花，在全面部署和积极探索行业科技创新的道路上达到了卓越水平。“十四五”要加快控制钢铁产业高质量发展，加快绿色发展和智能制造，重点解决控制生产能力的扩张、促进产业集中、保障资源安全这三大重点难点。

通过 Hightopo 的可视化和 GIS 相关技术，对钢铁厂的能源和安全进行全方位的数字化建设，使钢铁厂监控更加直观和准确，提高钢铁厂的整体管理水平、炼钢效率，进一步推动钢铁行业绿色化和智能化转换升级进程。

基于 HT for Web 和 GIS 技术的数字钢厂建设主要有以下几个内容：

• 钢铁厂三维场景数据收集方法主要有两种。一个是通过航拍建模，一个是通过人工建模。

• 钢铁厂业务数据(监控点、管辖地区范围、巡航线等)的获取是通过已建成的基本地理信息系统的管理、工厂布局设备的监控数据等实现的。

航拍建模(也称为倾斜照片实景三维)是近年来快速发展的 GIS 技术。利用飞机或无人机装备多个传感器，分别从前后左右和垂直 5 个方向拍摄图片，快速高效地获取反映地面情况的数据信息。可以通过修改、调整、匹配多视图图像等一系列行业处理操作获得最终的三维模型。

人工建模主要根据场景图范围或 CAD 图形组合实际照片手动建模地面情况进行的。

航空照片建模和人工建模的特性比较如下：

除上述特征外，航空建模的数据成果中还有地理坐标系信息，可以与 GIS 准确匹配，人工建模要和 GIS 匹配需要人工进行空间矫正配准。用于航空建模的 OSGB 模型数据具有多精度级别(LOD)，可以根据用户导航和场景之间的距离显示不同精度的 LOD 级别模型，从而提高数据显示渲染的效率。



但航空照片建模也有一些缺点。例如：建模的细节不像人工建模那么精细，如果需要更精细的模型，则需要很多手动干预。如果需要对简单的模型进行查询、分析、编辑等，就要对航空照片进行单体处理，单体修复需要更长的周期和更多的费用，因此单体处理适用于重点建筑物或古迹。

空间的数据分析是 GIS 的核心内容之一。对于数字钢厂，为了保护环境，主要分析 TSP、PM10、PM2.5、组织、工厂污染等。安全方面，主要是场景监测、消防设备和安全范围四色图。

分析钢厂内监控点的布局控制合理性，辅助钢厂监控及布局工作，更全面地监控工厂生产状况。通过对钢厂污染情况的分析，指导钢厂的环境管理工作，促进厂区的绿色化建设。通过工厂安全四色图分析，对重点安全预防区的消防设备和监测设备的布局控制具有重要的指导意义。

数据分析结果存在于特定的数据报告中，如果不是专家，很难直接清楚地掌握特定的分析结果。数据可视化能够在场景中直观地显示分析结果，并在用户面前简单明确地显示分析结果，指导做出决策。

另一方面，数据可视化在一定程度上较过去的工作方式有多改变。例如工厂巡逻，职员不需要去现场。在可视化平台上可以通过漫游、视频监控等直接查看。结合物联网，工厂指标监测异常或警报时也可以进行控制处理。

数字钢厂系统功能的主要设置如下：

1. 工厂区漫游

2. 视频监控

3. 区域四色图

4. 污染监测

5. 指标监测

6. 消防探测分布

|| 定点漫游：

定点漫游是根据纬度和经度固定漫游的中心位置，以一定的视距在 360 度的轨道上漫游场景，使用户能够看到整个工厂。



|| 线路漫游：

不仅有定点漫外，HT 和 GIS 的集成方案也基于纬度和经度及海拔数据构建漫游线路。允许用户根据第一人称视角指定的线路在钢铁厂巡逻。制定路线时，可以参照重点地区或智力水平高的地区开发。可以向用户展示钢厂的重点发展地区和智能化发展效果。



|| 视频监控：



视频监控在先进可视化领域的需求越来越多。GIS 集成视频监控比传统视频监控更快地找到特定监控位置，在事故发生时不仅能快速找到事件位置，还能快速确认该地区的情况信息。



|| 指标和车辆监测：



工厂的环境监测非常重要，大部分钢厂都在工厂的环境监控中部署了相应的监控点，通过对接设备的实时数据，可以对工厂环境进行全面的监控控制。与此同时，对于影响环境的因素(如车辆尾气排放)，也能实时监控工厂区的车辆分布及具体信息。





|| 污染监测：



指标监测主要可以看到特定监测点附近的污染程度，通过热力图，将监测点的数值表示为局部面，更直观地反映污染程度和影响范围，帮助相关人员参与工厂环境管理工作。





|| 区域四色图：



地区色度图是钢厂地区范围根据不同的风险分布情况的表现，概述地区色度可以全面了解钢厂的风险地区分布情况。同时，可以结合指标监测点或视频监测点，对指标监测点和视频监测点的分布进行分析和评价，分析主要风险领域能否加强监测和监测，提高整个钢铁厂的综合管理和管理。





|| 消防探测分布：



通过消防检查可以了解工厂内消防设备的分布及消防设备的信息。





钢铁产业的发展要以自主控制为基础，提高自主能力和行业竞争优势。要以绿色化、智能化为核心，提高整体控制、一体化水平和制造水平，使之成为智能制造业。要以科技创新为出发点，形成创新与合作的新生态系统。



HT 和 GIS 集除用于钢行业的数字工厂外，还广泛应用于智慧城市、智慧矿山、智慧工业等多个领域。对土地选址、路径规划、资源分配、环境监测等进行宏观决策分析，对资产控制进行微观监测，使各行业着手更加智能化的生产、管理和运营。