北京航空航天大学学报 ›› 2016, Vol. 42 ›› Issue (12): 2683-2690.doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2015.0858

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智慧城市多模式数据融合模型

张义1,2, 陈虞君1,2, 杜博文1,2, 蒲菊华1,2, 熊璋1,2   

  1. 1. 北京航空航天大学 软件开发环境国家重点实验室, 北京 100083;
    2. 深圳北航新兴产业技术研究院, 深圳 518057
  • 收稿日期:2015-12-29 出版日期:2016-12-20 发布日期:2016-05-03
  • 通讯作者: 蒲菊华,Tel.:010-82316583,E-mail:pujh@buaa.edu.cn E-mail:pujh@buaa.edu.cn
  • 作者简介:张义,男,博士研究生,助理研究员。主要研究方向:智慧城市与城市计算。Tel.:010-82316583;陈虞君,男,博士研究生。主要研究方向:数据挖掘。Tel.:010-82316583,E-mail:chenjohn@buaa.edu.cn;杜博文,男,博士,讲师。主要研究方向:智慧城市和数据挖掘。Tel.:010-82316583,E-mail:dubowen@buaa.edu.cn;蒲菊华,女,博士,副教授,硕士生导师。主要研究方向:车辆自组织网络、数据挖掘、智慧城市与城市计算。Tel.:010-82316583,E-mail:pujh@buaa.edu.cn;熊璋,男,硕士,教授,博士生导师。主要研究方向:智慧城市。Tel.:010-82317606
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61502320);国家“863”计划(2013AA01A601);国家科技支撑计划(2014BAF07B03);深圳市基础研究计划(JCYJ20140509150917445)

Multimodal data fusion model for smart city

ZHANG Yi1,2, CHEN Yujun1,2, DU Bowen1,2, PU Juhua1,2, XIONG Zhang1,2   

  1. 1. State Key Laboratory of Software Development Environment, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100083, China;
    2. Research Institute of Beihang University in Shenzhen, Shenzhen 518057, China
  • Received:2015-12-29 Online:2016-12-20 Published:2016-05-03
  • Supported by:
    National Natural Science Foundation of China (61502320); National High-tech Research and Development Program of China (2013AA01A601); National Key Technology Research and Development Program of China (2014BAF07B03); Shenzhen Research Foundation for Basic Research of China (JCYJ20140509150917445)

摘要: 随着云计算和大数据等技术的发展及城市发展的迫切需求,智慧城市已成为近年来国内外研究的热点之一。随着城市中摄像头、监测传感器等采集设备数量的增加,城市数据种类也越来越多。所获取的城市数据具有多源、异构、时变、高维等多模式特性。如何让这些多模式的城市数据关联起来,实现它们的互通互联,挖掘出更丰富多样的信息,从而能更好地指导智慧城市的构建,是本领域的难点。本文提出了一个城市多模式数据融合模型,即多模式互联生长(MICROS)模型,并从3个层面对该模型进行了描述。首先,针对多模式数据的特点,重点描述了多模式数据多源、异构、时变、高维等特点。其次,针对多模式数据的特点,自底向上构建实现针对多模式数据的融合过程的3层基础模型,分别是服务信息描述模型、元数据模型和数据互联模型。最后,在这3层模型的基础上,本文提出了一个适用于智慧城市建设的多模式数据融合模型。

关键词: 智慧城市, 多模式数据, 数据挖掘, 数据融合, 多模式互联生长(MICROS)模型

Abstract: With the rapid growth of cloud computing and big data, in addition to the urgent demand for city development, smart city construction has become one of the hot topics of domestic and international computer science researches. With the increasing number of closed-circuit televisions and sensor devices in urban city, types of data that people can obtain in city increase as well. The city data has multimodal properties like time dependent, heterogeneous, multi-source and high-dimension. How to make the multimodal city data connected, related to each other, and interconnected to each other, and how to mine better and various information for city construction become the key in this area. In this paper, we propose a multimodal data fusion model for smart city:the multimodal connecting growing fusion (MICROS) model. We present our model in three directions. First, targeting at multimodal data, we describe four features:multisource, heterogeneous, time-dependent and high-dimension. Second, we construct the three-layer fundamental model structure for multimodal fusion from bottom to top, including service-information description model, meta-data model and data-connection model. Finally, based on this three-layer fundamental model, we propose a multimodal data fusion model suitable for smart city construction.

Key words: smart city, multimodal data, data mining, data fusion, multimodal connecting growing fusion (MICROS) model

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