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嘉峪关无人机航摄解决方案, 目前从ar的观点来看是以感性为主，不是理性的。感性为主的意思就是放在卡上进行一次碰撞检测，或者前后遮挡检测，这个就很低级，，只能在卡上运算，不能在云上运算，我们要的数据是要在云上进行知识产出，这点对ar是很重要的。昨天跟他们搞虚拟的人讲到，我们是搞现实的，虚拟和现实一定要相结合。 这里面核心的是移动对象应该是有属性的，就是说这些移动对象他的车牌号、车型、车的颜色，这都是移动对象的属性。所以我们的三维对象的话过去有点状对象、线状对象、面状对象、体状对象，这是我们的对象化管理中的四种。

传统的测绘遥感数据量非常大，但是要把它由数据大转化为大数据，必须要用人工智能的技术来对大数据进行结构化，特别是当前流行的深度学能够自动的监测、分割、跟踪矢量、挂接属性。 就是我们过去三维时代的时候，这个属性里面的几何对象三维矢量，比如说一个路灯三个点就够了，一个坐标也是三个点，一个电杆两个点就够了，一个房子当然多一些。嘉峪关无人机航摄解决方案

我们所做的时空大数据分两种，一种是无结构大数据，一种是有结构的大数据。无结构的大数据实际上不是大数据，它是数据大，我们常常说的这不是大数据。 还有一定要有三维矢量，像是房屋。这些图形的背后一定是一些文件来支持的，将来计算机能懂读这个东西，它不用再自己去用深度学来对这些不会说话的数据进行改造，事先采集的时候就把它搞定了，这中间就y轴就是对象实体。你要和这些工业部门相结合的话属性要求非常严格。什么叫无结构大数据呢？比如说航片、卫片都是这个东西，近非常流行的叫做mesh模型，我们芯片机动辄售价七八百万，今年订货很多，国外的产品都没把我们压跨。国外的产品比不过我们，今年全部都找我们订货了。 这就是一个“白膜”，当然这里面把建筑物关掉了，当时做得还不是很成功，完全用激光，不用影像就可以把“白膜”输入进来，做好之后它的数据量几乎可以忽略不计，用本地数据就可以漫游，但是标线、路杆、天桥都是真实的，虽然没有用影像，但是也足够让人看到这一切。所以这种“白膜”做出来以后就有可能在上进行漫游，这个我们认为是ar的下一个热点。 因此可见mesh模型非常流行，因为它的感官上感觉还是比较好的，但是mesh模型是无结构的，你看到路上的行人、车，你都关不掉，它不分类，更不要说分对象了，所以这种无结构模型的话是可以看、可以感受，它要做出决策的话只能用人脑，而结构化的时空大数据是电脑来产生知识的。 步这个数据一定是分层分类的，哪怕没有类，大家都混在一起不行。这个就是对象化管理，每一棵树都有自己的属性，一定是对象化管理的，这是结构化数据。要想用电脑产生知识，你所用到的数据绝不是无结构的大数据，而是有结构的大数据。这种数据才叫真正的大数据，才叫做会说话的数据，或者叫做智慧数据。 上的立体观察，因为的数据量有限，目前要都从网上的话，你在网上一个带纹理的模型数量会很大。那么怎么办呢？近我们就搞了一个数据量几乎为零的，几乎可以忽略不计的，叫做“白膜”。而我们所说的mesh模型都不是智慧数据，仅仅是数据大而已。因此这套技术，我们地理信息界下一步为社会提供的数据一定是这样的数据，这样的数据绝对不是工厂化处理能够实现的，一定是智能化处理才能够提供的。过去说的企业是做标准的，现在不是说了，现在是的企业做平台。 当然对于ar数据结构化的数据标准还有待研究，流动的数据，所谓的流分两种，一种是有形的流，比如说车辆探头。一种是无形的数据流，比如说数据流、资金流，网购的数据。这两种流都可以叠加到相对静止的空间地理信息数据上，使得观测效果更生动，这就是我们说的热力图，所以我们能够做的事很多。

嘉峪关无人机航摄解决方案, 我们可以把几何属性都事先做好。这种形式的数据是高级形式的，生产困难，必须高度自动化，人工是不可能生产出来的。这种数据做出来之后可以生产任何一种低级形式的数据，无结构的也可以做出来。

还有一定要有三维矢量，像是房屋。这些图形的背后一定是一些文件来支持的，将来计算机能懂读这个东西，它不用再自己去用深度学来对这些不会说话的数据进行改造，事先采集的时候就把它搞定了，这中间就y轴就是对象实体。你要和这些工业部门相结合的话属性要求非常严格。每个探头是有模型的，有它的位置和方位，在这个基础上就可以把探头的数据进行叠加，这个就是录像用深度学很方便的可以把车找到，过去用这个技术是在街景发布的时候把车牌给隐蔽掉，现在不是了。现在是要把这个车牌用上，没有车牌的数据无法使用，这是我们三维模型。嘉峪关无人机航摄解决方案

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