百分点大数据技术团队:Cesium技术在智慧应急行业的应用

本文介绍了Cesium技术在智慧应急行业的应用,包括基础图层、点状对象、面状对象、标注标绘、轨迹路线、3D Tileset等内容,展示了其在应急指挥场景中的重要作用,如三维建模、空间分析、视频与GIS融合、Echarts和MapV可视化支持等,助力智慧应急平台的构建和数据可视化。


编者按:社会发展进程中,城市建设规模不断扩大,日渐复杂的社会系统衍生出大量复杂性风险,应急新需求也与日俱增,各应急场景中三维地图的建设和应用已经越来越迫切。Cesium技术能够提供基于JavaScript语言的开发包,方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用,并在性能、精度、渲染质量等方面都有高质量的保证,是应急行业系统GIS可视化的重要应用。

本文从当前的市场需求及面临的问题出发,结合百分点科技多个项目的建设经验,从不同维度介绍了Cesium技术在智慧应急行业的应用。

一、Cesium介绍

目前,三维空间可视化模型以网络地理信息系统Web GIS)为基础进行开发。随着WebGL技术的发展与完善,以WebGL引擎渲染的三维GIS已经成为主要使用对象,其中Cesium作为开源地图引擎,被广泛用于三维场景的构建与应用。

Cesium是基于JavaScript编写的WebGL开源三维库,支持2D、2.5D、3D地图展示,支持OGC制定的WMS/WMTS/WMF等符合国际规范的格式,Cesium不需要任何插件,只需要浏览器支持开启WebGL功能即可。

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3DTiles BIM

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CAML-车辆行驶

二、Cesium应急行业实践

三维建模是城市三维可视化的基础,随着智慧城市概念的逐步深入,各个领域与行业都亟需将数字化建模场景融入到实际的业务场景中去,二维地图技术目前已难以满足大数据背景下的三维空间信息分析,三维地图的建设和应用已经越来越迫切。

随着社会的发展和进步,城市建设规模不断扩大,日渐复杂的社会系统衍生出大量复杂性风险,并出现紧急性突发事件,应急新需求也与日俱增,为有效预防和减少自然灾害、意外事故、公共卫生及社会安全事件造成的损失,保障人民群众生命财产安全、维护社会稳定,智慧城市应急管理系统的建立势在必行。

因此,需要建立预判、监控、指挥、决策、救援于一体的智慧应急平台,这必然离不开大量的数据做支撑。在分析处理所收集的海量数据过程中,GIS应用提供了一个高效的数据可视化平台,有效地提高了数据收集和处理的效率。在GIS的多项技术中,Cesium是一款面向三维地球和地图的、世界级的JavaScript开源产品。它提供了基于JavaScript语言的开发包,方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用,并在性能、精度、渲染质量,以及多平台、易用性上都有高质量的保证,无疑是应急行业系统GIS可视化的重要应用。

1. 应急行业的指挥场景

通过GIS可视化提升全体系的应急业务场景可视化能力,进一步打造万物物联、数字孪生、可视化仿真、一体化数据模型,具备完整的二维矢量数据三维建模方案,同时无缝接入手工建模模型、倾斜摄影模型、点云等多源数据,能够提供快速自动的城市级建模能力。

在应急指挥场景中GIS可视化的使用是多元的,像基础图层的展示、标绘工具的能力、资源点位的上图,以及定制化专题中的三维模型处理等在整个业务当中都有所体现,下面将从不同维度介绍Cesium在项目中的使用。

1.1 基础图层

基础底图:

(1)Cesium加载WMS务:

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(2)Cesium加载WMTS服务:

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参数说明:

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常见坐标系:

(1)WGS84:为一种大地坐标系,也是目前广泛使用的GPS全球卫星定位系统使用的坐标系。

使用该坐标系的地图:谷歌地图国外区

(2)GCJ02:又称火星坐标系,是由中国国家测绘局制订的地理信息系统坐标系统,是由WGS84经加密后的坐标系。

使用该坐标系的地图:腾讯地图,高德地图,谷歌地图中国区

(3)BD09:为百度坐标系,在GCJ02坐标系基础上再次加密。

使用该坐标系的地图:百度地图

注:非中国地区地图,服务坐标统一使用WGS84坐标。

卷帘效果:

一般底图中都有“图层切换”这个最基本的功能,可以查看想要查看的图层,包括卫星图和电子地图等,当想对两个图层进行较直观的对比时,卷帘图层是一个很好的实现方式,通过拖动分界线可以很方便地查看任意位置两个图层的变化。

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1.2 点状对象

03-21
### Qwen 32B 模型使用说明 #### 关于 Qwen 32B 的基本信息 Qwen 32B 是一种大型语言模型,其默认版本经过了 4-bit 量化处理,从而显著降低了运行所需的硬件资源需求。这种优化后的模型仅需约 24GB 显存即可正常工作[^1]。然而,需要注意的是,虽然该量化版本能够满足大多数应用场景的需求,但在某些特定任务上的表现可能略逊于未量化的原始版本。 如果希望获取更高精度的结果,则可以考虑部署未经压缩的全尺寸模型;不过这样做通常意味着更高的计算成本以及更严格的 GPU 资源要求。 对于那些希望通过较低门槛体验高性能 AI 技术的人来说,在 AutoDL 平台上利用已有的基础设施来加载并测试这些预训练好的大模型无疑是一种便捷的选择。 #### 获取与下载文档及相关资料的方法 ModelScope 提供了一个详细的项目概述页面链接地址 https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen1.5-32B-Chat-GGUF/summary ,这里包含了有关如何正确设置环境变量以及其他必要的配置参数的信息[^2]。通过访问上述网址,你可以找到关于此具体变体 (即 Qwen1.5-32B Chat GGUF 版本) 更加详尽的技术细节描述及其对应的 API 接口调用方式等内容介绍。 此外,当涉及到实际操作层面时——比如怎样借助 ollama 工具实现本地化部署流程或者采用 vLLM 来管理远程服务器端的服务实例等方面的知识点,则分别有专门针对这两部分内容所设计的操作指南可供查阅学习[^3][^4]: - **Ollama 部署指引**: 描述了按照指定目录结构 (`/models/Publisher/Repository`) 组织存储相关文件的最佳实践建议; - **VLLM 容器编排教程**: 展示了创建 Docker Compose 文件的具体方法,并指导用户完成整个服务初始化过程中的每一步骤动作,包括但不限于启动容器命令执行情况反馈记录查看技巧等等实用技能分享环节部分。 以下是基于 VLLM 启动 Qwen 32B 模型的一个简单脚本例子: ```bash root@node37:/disk1/Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4# docker compose -f docker-compose.yml up -d ``` 要监控当前正在运行的任务状态变化趋势图谱数据展示效果的话,可以通过如下指令快速定位到目标日志位置处进行实时跟踪观察活动进展状况更新频率图表绘制功能模块集成开发框架支持特性一览表对比分析报告撰写模板样式定义标准规范手册编写原则要点总结归纳结论形成机制探讨研究方向探索未来发展趋势预测评估体系构建思路启发创新思维模式转换路径规划方案制定决策依据参考资料推荐列表汇总整理成果验收评价指标设定范围划定界限划分区域分配比例调整策略选择优先级排序规则确立基础理论支撑证据链完整性验证逻辑推理严密性审查论证充分必要条件判断准则建立科学实验设计方案构思创意表达形式多样化尝试可能性空间拓展维度增加复杂度提升层次感增强视觉冲击力强化记忆点突出重点强调核心价值体现社会责任担当使命感责任感培养意识觉醒觉悟提高行动自觉主动性积极性调动激发潜能释放创造力发挥最大效益最大化利益回报率最优解求解算法效率最高时间最短距离最近路线最佳匹配组合排列顺序合理安排布局紧凑美观大方得体优雅高贵气质展现个人魅力风采彰显团队协作精神风貌呈现企业文化内涵传承历史积淀文化底蕴弘扬时代主旋律唱响正气歌颂美好新生活向往追求理想境界升华人生意义探寻终极真理解答疑惑困惑释疑解惑开导心灵启迪智慧增长见识开阔视野拓宽思路转变观念突破瓶颈取得进步获得成功享受幸福快乐时光留下珍贵回忆纪念重要时刻见证成长历程记录奋斗足迹铭刻永恒瞬间定格美丽画面捕捉精彩片段剪辑成片制作视频传播正能量影响更多人加入共同创造更加美好的明天共同努力不懈奋斗不息勇往直前无惧挑战迎难而上战胜困难克服障碍达成目标实现梦想成就辉煌伟业铸就传奇篇章谱写华彩乐章奏响激昂战歌激励一代又一代人为之努力拼搏奉献青春热血书写属于自己的壮丽史诗!
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