適用于消防巡檢和移動執法的地圖應用開發

林木棵

摘 要：結合消防管理的實際內容和遇到的問題，提出了一種適用于消防巡檢和移動執法的地圖應用。文中給出了地圖應用的總體設計，并就地圖應用開發過程中遇到的坐標轉換、跨平臺、聚合算法、重點單位自動預警等技術給出了解決方案，最后，以楊浦區為例，搭建了應用示例。

關鍵詞：消防巡檢 跨平臺聚合算法 物聯網坐標轉換

中圖分類號：P208 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）03（a）-0252-03

做好社會消防管理工作、創造良好的消防安全環境是經濟社會發展和人民安居樂業的基礎和保障。如何運用最新的技術來服務消防管理工作，李曉剛[1]引入了物聯網技術，提出了“消防物聯網”，并設計實現了消防物聯網系統架構和應用平臺；羅明[2]基于百度地圖API，實現了固定消防設施地理信息管理；陳能成[3]利用網絡地理信息服務技術，結合智能無線傳感器、RFID以及無線通訊等技術，實現消防設施智能巡檢。

目前，消防管理涉及到的信息包括重點建筑、重點單位、消火栓、不可通車道路、街道辦、派出所等。這些信息主要通過紙質手冊、表格、地圖等來記錄，這種管理方式存在明顯不足：（1）信息檢索不方便；（2）信息更新不及時；（3）外出巡檢不便攜帶。基于上述問題，該文結合地理信息和消防物聯網技術，探索出一種適用于消防巡檢和移動執法的地圖應用。

1 總體設計

針對消防巡檢和移動執法的工作需要，該文設計的地圖應用（下文簡稱“該應用”）基于網頁開發，可以運行在Windows、Android、IPhone等系統上。

該應用的設計包括3部分：數據層、事務層和表現層，見圖1。

數據層：該系統涉及到的數據分為兩大類：地圖底圖數據和消防專題數據。底圖數據包括公開版天地圖、2.5維地圖等，用于消防人員了解周邊情況；專題數據包括重點建筑、重點單位、消火栓、不可通車道路、街道辦、派出所等，它們分布在底圖之上，是消防人員關注的重心。

事務層：處理涉及到的消防事務，包括專題數據分布、專題數據更新、重點單位自動預警、移動執法路線規劃、周邊消火栓查詢等。該層是整個應用的核心，是應用運行準確率和效率的保障。

表現層：將事務層的處理結果展現在底圖上，包括專題數據分布、路線規劃結果、存在嚴重隱患的重點單位分布等，同時需要處理不同瀏覽器表現的差異性，便于應用移植到消防部門常用的平臺中。

2 關鍵技術

2.1 坐標轉換

較傳統的二維地圖而言，三維地圖擁有高程，且更加逼真美觀。然而，三維地圖數據量大，生產成本高，對客戶端設備性能要求嚴格，不便于大規模推廣。因此，我們選用了2.5維地圖作為替代，一張2.5維地圖即是一個方向的三維地圖，多個方向的2.5維地圖并可以近似于三維地圖。

部分情況下，由于數據保密的原因，2.5維地圖采用的坐標系是地方獨立坐標系，而二維地圖采用的都是WGS84坐標系，所以，在地圖切換的過程中，涉及到坐標轉換。地方獨立坐標系與WGS84坐標系的相互轉換可以用七參數算法[4]，七參數算法精度高，但是參數的計算較為麻煩。對于區域較小的情況，比如楊浦區，可以近似看成一個平面，在這個基礎上，地方獨立坐標系和WGS84坐標系相互轉換可以用四參數算法或者仿射變換。對于網絡地圖來說，仿射變換更為簡單實用，又能滿足精度的要求。仿射變換參數的求解可以使用最小二乘法，對，其參數a，b，c計算公式：

坐標轉換涉及到四組仿射變換，包括兩組WGS84坐標到城市坐標的正向轉換，和兩組城市坐標到WGS84坐標的逆向轉換。

2.2 跨平臺實現

該應用為了方便在Windows、安卓、蘋果等系統中無差異使用，采用HTML方式實現。目前，常用的基于HTML的API有ArcGIS API For JS、百度地圖API、高德地圖API、谷歌地圖API等，因為消防執法的地圖大多是借助ArcGIS制作和發布的，所以使用ArcGIS API For JS會方便很多。但是，ArcGIS API比較笨重，解壓后的大小近100 M，在通過移動設備訪問網頁時，網頁響應很慢，嚴重影響用戶使用。

在兼顧功能和效率的情況下，Leaflet給我們提供了一個完美的解決方案[5-7]。Leaflet是一個為建設移動設備友好的互動地圖，由Vladimir Agafonkin帶領一個專業貢獻者團隊開發的現代的、開源的JavaScript庫，代碼僅有33 kB，但卻具有開發人員開發在線地圖的大部分功能。針對特殊的復雜應用，例如地圖標注、數據聚合、投影變換等，Leaflet提供了相應的庫，Leaflet擴展性極強，開發人員可根據自身需求進行擴展開發，適合消防執法應用的專題開發。

2.3 聚合算法

消防管理涉及到的消火栓（單指“室外消火栓”）量大且分布緊湊，例如楊浦區的消火栓有2 500多個，試想在地圖全屏的情況下，將2 500多個消火栓密密麻麻地都顯示在地圖上是不切實際的，這時候就需要聚合算法。呂攀[8]提出了基于行政區劃的聚合方式，戴鳳嬌[9]提出了基于視圖矩形和標記點間距離的算法。按照行政區劃逐級聚合顯示是一種策略，但是無法處理最小行政級別下仍舊存在消火栓數目多且集中的情況。

該文對視圖矩形算法進行了改進，提出了動態聚合算法。動態聚合的算法如下：

（1）查詢當前地圖顯示區域的所有消火栓集。

（2）以鼠標點擊處或地圖中心處為聚合中心，聚合區域采用矩形，以設置的經驗值為聚合區長寬，該經驗值應為像素值，可根據顯示終端設備改變而改變，并設置閾值。

（3）根據聚合中心、聚合邊長和設備顯示窗口（單位取像素）計算當前需要計算的所有聚合中心集，并按照與（2）中的聚合中心距離順序排列。

（4）將（3）中的聚合中心集依次取出，根據聚合邊長，計算消火栓集中在聚合區域內的數目，若該數目超過閾值，則在地圖上顯示聚合值，反之，則顯示每個消火栓。對于在聚合區域內的消火栓，在運算后移出消火栓集。

（5）直到聚合中心集合為空或者消火栓集合為空時，聚合運算結束。

該聚類算法考慮了用戶的視覺重心，又考慮了使用設備的分辨率的不同。算法的復雜度為o（n），在應對大數據量的情況下較有優勢。

2.4 重點單位自動預警

重點單位是社會單位消防安全中的重要單元，由于我國的消防警力有限，因此對重點單位消防安全進行評估和預警，顯得尤為必要。

自動預警包含兩部分內容：評估模型選擇和消防數據獲取。評估模型可以使用Delphi專家打分法，對指標進行打分，應用層次分析法和相關數學手段計算各指標的權重，并根據實際情況，制定各指標的打分標準和風險分級標準[10]。消防數據與評估模型相關，該文采用的Delphi專家打分法需要獲取建筑物特征因子、危險源因子、消防設施因子、疏散因子、管理因子數據。消防數據的獲取可以使用物聯網技術，使用傳感器監測可燃物、消防設施溫濕度等重要數據并實時傳送到數據庫中。根據消防數據和評估模型，計算各重點單位的安全級別，對有中等、較高、極高風險的單位在地圖上高亮顯示，對較高和極高風險的單位及時短信通知管理員，以便管理員去實地進行檢查和整改。借助物聯網基數，該應用可以實時監測各重點單位的安全情況。

3 系統示例

以楊浦區為例，作者搭建了一個應用示例。示例中的底圖數據包括2.5維地圖和天地圖，均以ArcGIS瓦片地圖服務的方式發布，使用Leaflet進行調用顯示。示例使用HTML5技術，可運行在Android、IPhone或Windows設備上，并可嵌入到第三方辦公組件中，方便用戶使用。示例中的仿射變換參數，從WGS84到城市坐標：（110875.69，51.53，-3469512.8；-59.24，95200.30，-11561855.4）；從城市坐標到WGS84：（9.01911E-6，-4.88223E-9，31.2355；5.611887E-9，1.050416E-5，121.46711），這套變換參數精度可達1 m，可以滿足網絡地圖應用。見圖2、圖3。

4 結語

該文結合消防管理的內容和遇到的困難，利用地理信息技術和消防物聯網技術，提出一種基于Leaflet的消防巡檢和移動執法的地圖應用，給出了應用的總體設計，并就搭建應用中涉及到的坐標轉換、聚合顯示技術、重點單位自動預警進行了闡述，并以楊浦區為例搭建了系統示例。

參考文獻

[1] 李曉剛. 物聯網技術在創新社會消防管理方面的應用[J]. 科技情報開發與經濟，2013，23（10）：133-136.

[2] 羅明. 基于百度地圖API實現固定消防設施地理信息管理[J]. 電子世界，2014（4）：176.

[3] 陳能成，李丹丹，肖長江，等. 基于物聯網GIS的消防智能巡檢系統設計與實現[J].地理信息世界，2016，23（4）：71-75.

[4] 蔣小軍，宋占峰，吳清華.地方獨立坐標系與WGS-84坐標系轉換方法及應用[J].鐵道勘察，2010，36（4）：12-14，17.

[5] 胡慶武，陳亞男，周洋，等.開源GIS進展及其典型應用研究[J]. 地理信息世界，2009，7（1）：46-55.

[6] 胡達天，胡慶武.基于開源系統的跨平臺地圖客戶端開發[J]. 測繪科學，2015，40（7）：142-145.

[7] 李正學，許捍衛.基于開源的輕量級WebGIS開發框架的研究與實現[J].測繪與空間地理信息，2015（5）：53-55.

[8] 呂攀，余芳.一種通用聚合算法在統計工作中的應用研究[J]. 計算機技術與發展，2007，17（1）：219-221.

[9] 戴鳳嬌，肖林華，楊琭，等.基于百度地圖的標記點聚合算法研究[J].中國科技信息，2013（23）：82-85.

[10] 胡建軍.消防安全重點單位火災風險評估應用研究[J].消防技術與產品信息，2014（8）：22-25.