(三等奖)C627智慧校园大学校园生活与服务平台系统

作品名称:智慧校园-大学校园生活与服务平台系统

作者单位:江西理工大学建筑与测绘工程学院

小组成员:罗健文,代德扬,王紫微,罗景渝

指导老师:李恒凯温小军

当前,在我国高等学校中,随着网络技术、信息化技术、通信技术的不断发展和进步,各种信息化应用在教学、科研、管理、后勤服务领域发挥着越来越大的作用,基本上解决了学校业务部门的管理工作,取得了令人瞩目的成果。然而,各地高校在信息化建设中取得巨大成功的同时,仍然存在一些普遍、共性的问题,其中最突出的有:网络基础设施的接入手段比较单一,安全保障体系不够完善,信息之间缺乏必要的关联,容易形成信息孤岛,数字资源建设投入较少,各信息系统缺乏统一的信息编码准,信息化安全及保障机制不够健全,尤其是不同部门之间缺乏信息的共享与交流,自动化程度相当低等诸多问题,这就迫切要求基于先进技术的智校园管理系统的出现,智慧校园管理系统是建设智慧校园的前提和保障条件。智慧校园是指利用GIS、大数据、虚拟化和物联网等新技术将学校的教学,生活,管理与校园的资源和应用系统进行整合,以提高应用交互的明确性和灵活性,从而实现基于GIS的智慧化校园服务与管理势必是未来校园发展的方向。

图智慧校园特点

根据江西理工大学校园园区的实际情况,利用测量测绘器材对校内建筑物、道路、基础设施、绿化带、池塘、标志性建筑等进行实地量测,最后将量测点导入ArcGIS中进行分析处理,并将建筑物的属性信息导出,最终制作出江西理工大学校园矢量专题图。并通过CityEngine建模,将模型发布到ArcGIS门户,利用GIS技术将三维模型显示在地图上。相比于传统的2.5维地图能更好的展示三维数据,在满足用户基本的查询与搜索的同时,强化了二三维的结合,和三维数据的实用性,制作三维的室内地图,使用户对建筑内部情况也能了如指掌。图2.1.1.1

图2.1.1.2

图2.1.2.1

图2.1.3.1

大学校园是人群聚集场所也是消防安全的重点单位,一旦发生火灾将危及到许多人的生命安全。校园火灾的分析预测就显得尤为重要。本系统依据火势蔓延模型,结合了可燃物影响因子,火势传播通率等拟真参数。预测火灾的蔓延速度。通过arcmap创建网络数据集,并制作GP模型后发布到arcgisserver。用户输入火灾时长,通过调取发布的GP服务,返回三个面,红色为燃烧区,绿色为即将燃烧区和蓝色为危险区,实现火灾过火区域预测分析,尽早的对危险区域内的人员进行紧急撤离。

图2.2.2.4.2

伴随着智能手机的普及,现在已经是移动网络盛行的时代。我们身处在移动互联网时代,通过移动端App可以更好地利用它来为校园提供服务。通过移动端进行定位打卡,设备保修,失物招领等功能,与WEB端相辅相成,相互补充,满足了用户在不同平台上使用系统的需求。

图2.1.5.1

空间数据库主要包括两大部分:一个是学生轨迹点信息,另一个是建筑的具体信息。空间数据源主要利用手机端或学校硬件将学生的时空属性数据进行收集处理,保存在Oracle数据库中。建筑数据主要利用ArcMap加载转换好的时空属性信息进行数字化获得的矢量地图,保存在Geodatabase地理数据库上并在AcrGISServer服务器上发布。

图2.2.1.1

图2.2.1.2

属性数据主要是由学生信息、班级信息、教师信息、建筑信息、轨迹点、活动管理、生活动态、图书馆位置、失物招领、设备报修这10个表组成。

图2.2.2

系统采用Web和移动端相结合的方式,web端主要用ArcGISService进行属性数据库的访问,利用ArcGISAPIforJS编程接口通过REST接口访问ArcGISServer发布的地图服务、几何服务、地理处理服务、要素服务、网络服务等地理服务,采用ArcGISOnline作为背景地图。移动端是基于手机APP二次开发。其中有以下几点关键技术:

根据江西理工大学校园园区的实际情况,利用测量测绘器材对校内建筑物、道路、基础设施、绿化带、池塘、标志性建筑等进行实地量测,最后将量测点导入ArcGIS中结合建模区域的遥感影像、高程数据进行分析处理,绘制矢量数据、编辑属性信息并导出,最终制作出江西理工大学校园矢量专题图。实地采集建筑物表面的纹理贴图,使用CityEngine对校园内比较规则的建筑进行CGA规则建模,同时对于不规则的建筑使用3DsMax进行精细建模。最后将建立的模型加载到同一场景中,最大限度还原学校面貌。

“智慧校园”是一款基于GIS技术思想、结合互联网+理念,依托互联网信息技术传播的高效性和移动端的便携性,具备时空信息浏览分析功能的数字化信息管理系统,便于快捷高效地帮助有关部门管理学校各方面事宜,同时,方便校园师生日常生活。

利用移动设备的便携性,获取大量真实有效的学生数据,将学生的轨迹数据上传到Oracle数据库中,并通过DBSCAN轨迹算法,对轨迹点数据进行轨迹聚类分析模拟,得到学生每天的轨迹线。结合地理围栏技术,对学生轨迹中的停留点进行位置判断,及早发现学生的异常轨迹,并通知教师,方便了教师对学生的管理。

THE END
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