基于天地图模型的高速公路危险路段的标注与命名

引言研究背景与意义随着高速公路网络的快速发展，危险路段的安全管理已成为交通领域的重要课题。传统管理模式往往依赖人工巡检和纸质记录，存在数据更新滞后、空间信息表达不足、风险分析手段单一等问题，难以满足现代交通管理的精细化需求。地理信息系统（GIS）技术的成熟为空间数据管理提供了全新解决方案，其中天地图模型作为具有自主知识产权的地理信息服务平台，能够提供高精度三维地图服务和丰富的空间分析工具，为危险路段管理注入了新的技术活力。传统数据质检方法与天地图质检不匹配的问题国家最近发布了GB/T24356—2023,将测绘成果种类分为大地测量、遥感数据获取、摄影测量、工程测量、界线与不动产测绘、海洋测绘、地图编制、地理信息系统等8类，这8类成果分别进行了质量(子)元素内容的定义。【1】本研究旨在融合天地图模型服务与SpringBoot框架、Vue.js前端技术、MySQL数据库技术，构建高速公路危险路段智能标注与命名系统。该系统通过B/S架构实现跨平台访问，利用Cesium三维引擎构建交互式标注环境。在开发模式上，系统选择了B/S架构，前端利用Vue和Uni-app打造丰富多样的用户界面，后端则借助SpringBoot框架简化开发流程，实现自动配置和业务逻辑的高效处理。【2】相较于传统系统，本研究具有以下突破：在数据管理层，通过天地图服务实时获取高精度地理信息，确保基础地理信息（行政区划、道路、POI）的精准性，建立结构化存储模型，解决传统数据离散化、更新成本高的问题；使用数据库存储数据，实现了数据快速的增加、删除、查询和修改。在功能实现层，开发基于三维地图的交互式标注工具，支持空间坐标与属性信息的同步录入，突破二维地图在风险表达上的局限；。该系统可提升危险路段管理的数字化程度，提高更新危险路段数据效率，为危险路段管理的智能分析提和相关决策供了坚实的数据支撑基础。1.2系统总体设计系统说明为了提升市民的安全感和幸福感，最大限度保障市民安全。我基于天地图模型，设计了高速公路危险路段的命名与标记系统。系统前端基于Vue.js框架与Cesium三维地球引擎构建，采用Element-Plus组件库实现界面布局，遵循Element-Plus的设计价值观，确保界面简洁、交互自然。前端功能设计围绕"地图交互-数据标注-可视化"的业务主线展开。后台基于SpringBoot框架构建RESTfulAPI，接收前端提交的标注数据。采用DTO模式进行数据传输，通过Jackson库实现JSON序列化与反序列化。空间数据存储采用MySQL数据库，设计路段信息表、标注数据表、风险评估结果表等多张关联表。随着信息技术的持续发展，GIS技术为城乡规划设计提供重要技术支持，其设计成果更加可靠，设计效率高，成本投入低。【3】最大限度保障该系统的适用性和可行性。系统特点轻量化的技术架构：本系统基于SpringBoot框架与GIS地理信息技术，采用Java语言、Vue.js前端框架和MySQL数据库开发，深度融合天地图三维模型服务，构建高速公路危险路段智能标注与命名系统。系统核心功能包括：通过数据管理模块整合天地图高精度地理信息数据，实现危险路段空间数据的结构化存储与动态更新；基于Cesium三维引擎开发交互式标注工具，支持通过地图基点和属性输入框完成路段名称、风险等级的精细化标注；结合多维数据分析技术，建立路段风险评估模型，自动生成危险路段分类标签；系统通过B/S架构实现跨平台访问，借助SpringBoot与Vue.js技术栈保障高并发性能与可维护性，显著提升危险路段管理的数字化水平与决策效率。完备的系统功能：从市民层面来看，用户可通过登录该系统，实时查看城市路段的情况。从相关应急部门来看，管理人员可通过该系统进行路网的增删改查，动态更新路段信息，极大保障了市民的出行和行车安全。2需求分析当前高速公路的边坡管理常常陷入传统作业模式与数字化需求之间的突出矛盾当中，人工检查时，养护人员须要攀爬边坡来开展目视检查，可却这种方式会受到地形复杂性和天气条件的限制，还存在着人身安全方面的风险，特别是在雨季或者地质灾害高发期，检查的效率和安全性很难并且得到保障。纸质巡查记录引发数据比较分散，并且难以开展追溯，对于历史病害的发展趋势分析也缺乏连续性[4]，这对预防性养护决策的制定产生了不良影响，在多部门协同作业的过程中，信息传递存在着迟滞性，病害的找到，上报以及应对流程之间出现了脱节的情况，由于跨部门交流的成本较高，频繁会引发应急响应变得迟缓，在数据应用的层面上，二维平面图纸无法准确地显现边坡的立体结构特征，传统文件资料与地理空间信息之间的割裂进一步限制了病害的定位精度和风险的预测能力。【4】用户需求系统用户分为数据编辑用户和数据查看用户。对于数据编辑用户来说有以下需求：精确行高、实时性高的的地图数据，便于在编辑公路数据是可以获取精确的空间坐标；第二。，可自定义公路数据的名称和危险等级；第三，对已有数据进行修改；第四，方便的数据存储；对于数据查看用户来说有一下需求：1，公路数据在空间地图上展示；根据关键字对公路数据进行查询。系统需求系统需求包括用户登录功能、用户权限管理、前台页面功能、后台服务功能和非功能性需求。本系统的最终目标是让用户能够快速登录查看城市高速公路的路况，避开危险路段，保障自身安全。该系统的开发可以最大限度地保障公共安全，大大提升城市的安全保障水平。用户登录功能用户登录模块：身份输入与验证，通过动态码功能防止外部攻击，返回访问令牌（如JWT）或建立会话（SessionID），用于后续请求鉴权；通过Cookie、Token或LocalStorage维持登录状态，提供“退出登录”功能，清除本地凭证并通知服务端销毁会话。【5】图2-1用户注册界面核心代码图2-2用户登录界面核心代码用户权限管理用户权限确保系统资源安全访问的核心组件，其功能涵盖权限定义、分配、验证及审计等环节。权限控制从“功能”和“数据”两个维度开展管理，并且结合RBAC（凭借角色的访问控制）模型，开展了敏感操作的二次验证以及数据下载的水印追踪等安全机制，以此来保障核心地理信息与病害数据的安全可控前端页面功能地图加载显示功能：作为道路数据编辑和展示的基础，必须可显示高精度地图；公路数据编辑功能：空间数据编辑和名称属性编辑；公路数据展示功能：在GIS引擎中地理空间中显示公路数据和属性数据；图2-3初始化前端页面后端服务功能公路数据的存储功功能：编辑后的相关危险路段数据必须进行永久保存，保存功能是该系统的最终目标功能。公路数据的查询功能：根据属性数据查询目标路段的数据。公路数据的更新功能：公路数据不是恒定不变的，因此系统必须增加数据更新功能。公路数据的删除功能；在相关应急部门的采取的有效措施下，危险路段暂时解除危险，此时需要删除该路段，删除功能就成为不可或缺的重要组成部分。图2-4后端核心模块非功能性需求（性能、安全性、扩展性）系统需满足高速公路复杂场景下的高可靠性运行需求。性能方面，支持千级并发用户访问，地图加载响应时间不超过2秒，空间查询响应时间控制在500毫秒以内，确保流畅的三维交互体验。三维场景渲染帧率需稳定保持在30FPS以上，支持大规模地形数据的流畅展示。安全性设计遵循等保2.0三级标准，采用HTTPS加密传输协议保障数据传输安全，对天地图API密钥等敏感信息实施加密存储。建立用户身份验证与权限分级机制，防止未授权访问。关键业务数据采用分片加密与分布式备份策略，确保数据完整性与灾备能力。扩展性方面，系统采用微服务架构，各功能模块松耦合设计，预留标准API接口。前端采用模块化开发，可灵活添加新的可视化组件，后端通过SpringBoot的自动配置机制，支持新服务模块的快速集成。【6】概要设计本系统采用B/S（浏览器/服务器）架构，旨在通过分层设计实现跨平台访问与高并发处理能力。技术栈选型上，后端选用SpringBoot框架，其"约定优于配置"的特性可快速构建RESTfulAPI，内置的Tomcat服务器保障服务稳定性；前端采用Vue.js框架，结合Vite构建工具实现组件化开发与热更新，配合Cesium三维地球引擎【7】，精准呈现天地图模型的空间数据。数据库层面，MySQL的InnoDB引擎提供事务支持，确保空间数据与业务数据的完整性。系统架构分为三层：前端展示层、业务逻辑层、数据持久层。前端展示层以Cesium为核心构建三维交互界面，提供了三维空间数据展示基础，天地图服务以WMTS/WFS接口形式集成，提供包括行政边界、道路和其他地图信息在内的基础地图；业务逻辑层通过以三维Cesium为基础实现了空间数据编辑和修改；数据持久层采用MySQL存储空间坐标和路段属性等多源异构数据。核心功能围绕"危险路段数据标注"展开。空间数据管理模块实现天地图数据缓存、坐标转换与动态更新；标注工具支持多用户协同标注，结合属性表单完成路段名称和风险等级等结构化信息录入。该设计通过现代Web技术与GIS的深度融合【8】，构建了从数据采集、存储、处理到展示的全链路解决方案，既满足交通管理者对精细化标注的需求，又为风险决策提供坚实的数据依据，形成"采-存-显"的闭环管理体系。图3-1系统介绍图系统架构设计系统架构概述（B/S架构）本系统采用典型的B/S三层架构，前端基于Vue.js框架与Cesium三维地球引擎构建，后端依托SpringBoot框架实现业务逻辑，数据库选用MySQL进行数据存储。前端通过Cesium引擎加载天地图模型服务，提供高精度三维地图展示与空间交互能力，用户可通过浏览器直接访问系统界面，路段标注、属性编辑等操作。Vue组件化开发模式将界面拆分为地图容器、标注工具栏、属性表单等模块，各模块通过Vuex进行状态管理，实现数据响应式更新。后端SpringBoot作为服务提供层，封装了RESTfulAPI接口，处理前端发起的GIS服务请求、风险评估计算与数据持久化操作。Controller层接收HTTP请求，Service层实现核心业务逻辑，包括坐标转换、空间查询、风险模型调用等，Repository层通过JPA框架与MySQL数据库交互，完成空间数据与业务数据的存取。天地图服务以WMTS（切片地图服务）和WFS（要素服务）形式集成，前端通过Cesium的TileMapServiceImageryProvider和WebFeatureService类调用，实现地图渲染与矢量数据叠加。【9】数据库设计采用InnoDB引擎【10】，建立空间数据表存储路段坐标、几何形状等空间信息，业务数据表记录路段名称、风险等级等属性信息。空间数据采用MySQL的Spatial扩展进行存储与查询，利用R树索引加速空间操作。系统通过SpringBoot的定时任务模块，实现天地图数据的增量更新与本地缓存，确保数据现势性的同时降低服务调用成本。该架构充分发挥了B/S模式跨平台、易部署的优势，结合SpringBoot的高性能与Vue.js的响应式特性，既保障了系统在高并发环境下的稳定运行，又通过Cesium引擎实现了复杂空间数据的可视化表达，为天地图模型在交通管理领域的深度应用提供了技术范式。技术栈选型（SpringBoot/Vue.js/MySQL）SpringBoot作为现代Java开发的标志性框架，其设计哲学深刻体现了"约定优于配置"的理念。相较于传统SSH（Struts2+Spring+Hibernate）架构，SpringBoot通过自动配置机制实现了"开箱即用"的开发体验。开发者无需手动编写繁琐的XML配置文件，框架会根据类路径中的依赖自动配置Tomcat服务器、SpringMVC前端控制器等组件。例如，当检测到spring-boot-starter-web依赖时，SpringBoot会自动初始化嵌入式Tomcat容器，并映射SpringMVC的DispatcherServlet，使开发者能专注于Controller层业务逻辑的实现，显著缩短了从项目搭建到API上线的周期。在数据库操作层面，SpringBoot集成的SpringDataJPA框架提供了对象关系映射（ORM）的抽象层。开发者只需定义Repository接口并继承JpaRepository，即可获得内置的CRUD方法。【11】对于复杂查询，可通过方法名派生查询或自定义Query注解实现，避免了传统Hibernate配置中大量的HQL语句编写。这种声明式编程方式大幅减少了样板代码量，使数据访问层代码更简洁，维护成本更低。以本系统为例，路段空间数据的持久化操作通过继承JpaRepository的Repository接口即可实现，开发者可将精力聚焦于风险评估算法中多维数据的耦合计算与空间分析逻辑。在云原生部署环境方面，SpringBoot展现出显著优势。其轻量级特性体现在两个方面：一是启动速度快，嵌入式容器避免了传统应用服务器（如JBoss）的冗长启动过程；二是内存占用低，适合在Docker容器中运行。SpringBoot应用可轻松打包为可执行的JAR文件，通过java-jar命令直接启动，与Kubernetes等容器编排平台的集成极为顺畅。相较于SSH架构中Struts2较重的组件依赖和Hibernate复杂的会话管理，SpringBoot的模块化设计更易于实现微服务拆分。每个危险路段标注服务可作为独立微服务部署，通过SpringCloud组件实现服务发现、负载均衡与配置中心管理，这种架构在云环境中具有更高的弹性扩展能力和故障自愈能力。此外，SpringBoot的Actuator模块提供了生产级监控端点，可无缝对接Prometheus等云原生监控体系，实现应用健康状态、性能指标的可观测性。这种设计契合了云原生应用对运维自动化的需求，使得系统在AWS、阿里云等云平台上的部署与运维更加标准化、流程化。Vue.js的组件化开发模式为构建复杂前端应用提供了高效解决方案。本系统界面被拆解为多个高内聚、低耦合的组件，如地图容器组件封装了Cesium的地图初始化逻辑，标注工具组件集成了点线面绘制功能，属性表单组件实现了动态字段生成与验证。这种拆分方式使得各模块可独立开发测试，例如地图容器组件的升级不会影响标注工具的功能稳定性。组件间通过Props传递标注坐标、风险等级等业务数据，利用Vuex进行全局状态管理，实现了多组件间的数据共享与同步。相较于传统前端框架，Vue的组件化机制使代码复用率提升约40%，显著降低了维护成本。Vue的响应式数据绑定机制通过ES5的Object.defineProperty或Proxy实现，当标注工具的坐标数据变化时，属性表单中的位置字段自动更新，地图视口同步平移至新标注点。这种双向绑定机制消除了手动DOM操作，使开发者聚焦于业务逻辑而非界面刷新。在风险等级调整场景中，用户拖动滑块选择等级时，系统立即触发watch监听器，更新数据库并刷新关联路段的可视化样式，实现"所改即所见"的交互体验。Vite构建工具采用基于ESModule的预构建依赖处理，开发环境下利用浏览器原生ESModule支持，实现毫秒级热更新（HMR）。当修改标注工具组件时，Vite仅重新编译该模块并推送更新到浏览器，无需刷新整个页面。生产构建时，Vite通过Rollup进行Tree-shaking和代码压缩，配合CSS变量注入等优化手段，使最终打包体积比Webpack减少约30%。这种构建策略显著提升了开发效率，同时保证了生产环境的加载性能。Cesium三维地球引擎的集成突破了传统二维地图的局限。其基于WebGL的渲染引擎支持大规模地形数据的分块加载与细节层次（LOD）控制，在展示高速公路三维模型时，可流畅缩放至厘米级精度。通过Cesium的3DTiles格式，系统整合了坡度、高程、地质构造等多源空间数据，用户可通过调整视角直观判断危险路段的地理特征。例如，在标注长大下坡路段时，三维地形剖面图能清晰展示坡度变化，辅助确定标注范围与风险等级。相较于Leaflet等二维库，Cesium提供的空间分析API（如视锥体裁剪、地形采样）为风险评估模型提供了更精准的数据输入。数据库选择MySQL，其成熟的InnoDB引擎提供了事务支持与行级锁机制，保障了空间数据与业务数据的存储可靠性。针对空间查询需求，利用MySQL的Spatial扩展实现R树索引，加速几何形状的相交、包含等空间操作。相较于PostgreSQL/PostGIS，MySQL在交通管理领域具有更广泛的技术储备与运维支持，便于系统后续推广。天地图模型服务作为核心地理数据支撑，其提供的WMTS接口可高效加载地图瓦片，WFS服务支持实时获取矢量路网数据。【12】相较于GoogleMaps等商业服务，天地图具有自主可控优势，且能无缝对接国家地理信息公共服务平台，确保坐标系统的规范性与数据更新的权威性。该技术栈组合既满足了系统对三维可视化、空间分析的核心需求，又通过开源技术的采用降低了实施成本。功能概述本系统围绕高速公路危险路段的精细化管理与智能决策需求，设计三大核心功能模块，各模块协同运作形成完整闭环，具体功能如下：空间数据管理模块作为系统数字基底，该模块通过天地图模型服务获取高精度地理空间数据，包括路网、地貌和地物等信息。采用MySQL数据库建立空间数据表，存储路段坐标、几何形状等空间信息，利用InnoDB引擎的R树索引加速空间查询。交互式标注工具基于Cesium三维地球引擎开发，提供沉浸式标注环境。用户可通过鼠标/触屏在三维场景中直接手绘折线标注危险路段。工具还支持多人协同标注，通过版本控制机制解决标注冲突。可视化平台集成Cesium可视化能力，Cesium，用于创建高性能的3D地球、地图和地理空间数据可视化应用。根据用户查询获取数据库的公路数据，在地图上显示公路数据的地理空间信息和数据星信息。三大模块通过B/S架构紧密集成：空间数据管理模块为标注工具提供数字基底，交互式标注工具采集公路危险路段空间信息和属性信息；可视化平台提供所种方式来展示公路危险地段显示，让用户更直观的理解相关数据。这种"采-存-显"的协同机制，实现了危险路段管理的全链路数字化闭环。前端功能设计本系统前端基于Vue.js框架与Cesium三维地球引擎构建，采用Element-Plus组件库实现界面布局，遵循Element-Plus的设计价值观，确保界面简洁、交互自然。前端功能设计围绕"地图交互-数据标注-可视化"的业务主线展开，具体设计如下：界面布局设计前端页面主要分为登录页面和业务页面。登录页面包含用户输入框、密码输入框、验证码输入框和是否保存密码选项框。业务采用左右分栏布局，左侧为主地图容器（占比70%），集成Cesium三维地球引擎，支持天地图卫星影像显示，左下角按钮用创建公路危险路段的空间数据；右侧为功能面板（占比30%），展示数据中已保存成数据详细列表。交互设计地图交互层面，支持鼠标/触屏的多种操作模式：标注模式：用户可通过鼠标/触屏在三维场景中直接手绘折线标注危险路段。导航模式：提供第一人称视角控制器，支持通过键盘WASD或触屏滑动实现场景漫游，辅以鼠标滚轮进行缩放操作。查询模式：根据关键字查询指定范围的公路数据，并以列表和地理空间对象的方式展示。可视化组件设计可视化分为地理空间可视化和列表可视化，地理空间可视：以Cesium为三维GIS渲染引擎，天地图的影像图为地图数据，在地理空间中显示公路折线数据和相关属性数据。列表展示：通过分页列表的方式展示查询结果中公路数据的属性详情，可指定每页中数据的条数，可跳转至指定页码。后端功能设计后台功能设计聚焦于构建稳定高效的服务层，涵盖数据处理、业务逻辑实现与安全控制三大核心环节，为前端提供强有力的数据支撑与计算服务。在数据处理层面，后台基于SpringBoot框架构建RESTfulAPI，接收前端提交的标注数据。采用DTO模式进行数据传输，通过Jackson库实现JSON序列化与反序列化。空间数据存储采用MySQL数据库，设计路段信息表、标注数据表、风险评估结果表等多张关联表，其中路段信息表存储基础属性（如路段ID、起止桩号、危险等级），标注数据表存储几何信息与业务属性（如GeoJSON格式坐标），风险评估结果表存储模型输出与历史记录。数据库设计遵循第三范式，消除数据冗余，确保数据一致性。系统安全性设计贯穿整个后台服务。数据传输采用HTTPS协议加密，敏感信息（如用户密码、天地图API密钥）使用AES-256算法加密存储。访问控制基于SpringSecurity框架实现，采用JWT令牌机制进行身份验证，确保不同角色用户仅能访问授权资源。详细设计与实现本系统采用典型的三层架构，前台基于Vue.js框架与Cesium三维地球引擎构建，后台采用SpringBoot框架，数据库选用MySQL，前后台通过RESTfulAPI进行通信，共同支撑高速公路危险路段的标注、分析与可视化需求。前台设计以用户体验为中心，采用Vue.js实现组件化开发。主界面分为地图容器与功能面板两大区域，地图容器集成Cesium引擎，支持天地图矢量底图、卫星影像与本地实景模型的无缝切换，提供三维场景下的标注与浏览功能。功能面板集成标注工具栏、属性编辑表单与可视化图表区，标注工具栏提供点/线/面标注工具，属性编辑表单根据标注类型动态加载字段，可视化图表区集成Echarts框架，展示风险热力图、时空分布图等分析结果。前台通过Axios库发送HTTP请求，调用后台API获取数据，支持JSON格式的数据传输。【13】后台设计以SpringBoot为核心，采用分层架构。Controller层处理前台请求，调用Service层业务逻辑，Service层实现风险评估、数据聚合等核心功能，Repository层通过JPA框架与MySQL数据库交互。数据库设计包含路段信息表、标注数据表、风险评估结果表等多张关联表，确保数据的完整性与一致性。后台提供RESTfulAPI，支持标注数据提交、风险等级查询、可视化数据获取等功能，API接口采用Swagger生成文档，便于前后台协作。前后台交互流程如下：用户在前端完成标注后，标注数据以GeoJSON格式通过POST请求发送至后台，后台解析数据并存储至数据库；用户根据需求输入查询条件并发送道后端服务，后端服务解析参数后，查询符合添加的数据，并组织为json数据返给前端。系统安全性设计贯穿前后台。前台采用HTTPS加密传输，后台对敏感信息（如用户密码）进行加密存储，实施JWT令牌机制进行身份验证，确保接口访问的安全性。同时，部署防火墙与入侵检测系统，形成多层安全防护体系。这种前后台设计实现了业务逻辑与界面展示的分离，便于独立开发与维护。前台聚焦于交互与可视化，后台专注于数据处理与业务逻辑，两者通过标准化的API接口协作，共同支撑系统的稳定运行。前端设计与实现（Vue.js）用户登录用户登录页面是用户访问系统的入口，主要用于身份验证。设计应简洁、直观、安全，并提供良好的用户体验。登录表单如下：用户等登录：可输入名称名；密码输入：默认隐藏输入（显示为••••••）；登录按钮：默认禁用，直到输入有效信息后激活。记住密码：默认勾选，默认记住30天。用户注册用户注册页面是新用户加入系统的入口，需要收集必要信息完成账号创建。设计应简洁、高效、安全，同时提供良好的用户体验，降低用户放弃率。注册表单如下：用户名：4-20位字母/数字/下划线，唯一性校验（实时检测），必填项；密码：8-20位，需包含大小写字母+数字（强度提示）；必填项；密码确认：需与密码一致，必填项；注册按钮：检验密码是否符合规范，两次描述如是否相当同。用户管理代码实现代码模块分为login.vue和regester.vue，分别实现登录功能和注册共功能。图4-1用户登录界面图4-2用户登陆界面相关代码图4-3用户注册界面图SEQ图\*ARABIC4-4用户注册界面相关代码业务功能设计与实现业务功能包括空间数据管理模块、交互式标注工具和可视化平台三部分。三维GIS引擎作业务功能的基础部分，实现地图显示，公路数据显示和公路数据标绘的基础。交互式标绘工具实现通过鼠标/触屏在三维场景中直接手绘折线标注危险路段功能。工具还支持多人协同标注，通过版本控制机制解决标注冲突。可视化平台则是实现数据的空间显示和列表显示。图4-5初始化地球相关代码图4-6添加天地图图4-7定位到中国区域业务功能代码实现代码分为map.vue、plot.vue、dataedite.vue和datalist.vue。map.vue实现地图加载和公路数据空间展示；plot.vue实现公路数据的空间编辑功能；dataedite.vue实现公路数据属性编辑；datalite.vue实现公路数据查询和查询结果列表显示。图4-8前端业务界面本系统中的折线绘制功能主要是通过drawpolyline函数实现的。drawPolyline函数用于在图形界面中绘制多段线（折线），即由多个线段依次连接组成的开放路径。并设置了setStroke()

或

ctx.strokeStyle，可进行线条颜色、粗细等功能的修改。图4-9危险路段标绘图示图4-10折线标绘功能相关代码在使用折线进行绘制，并对危险路段进行标绘过后。该系统还通过调用addplot(),增加了对路网命名和添加的功能.与此同时，调用save函数对新增的路网进行保存，并显示在系统右侧，方便用户进行查看。图4-11路网添加图示图4-12路网添加与保存相关代码图4-13公路数据空间展示图4-14公路数据列表显示图4-15业务模块代码组成为了避免相关应急部门人员在路网添加过程中，不小心将路网命名错误的缺陷。该系统还通过调用editplot()函数、update()与deletep()函数对路网名称就行修改和删除操作，并且路网创建时间会随着路网名称修改和删除的时间进行动态更新，进一步完善了系统功能。图4-16路网的更新与删除功能相关代码图4-17系统CRUD功能实现代码后端功能设计和实现（springboot）架构介绍admin后台管理系统的核心模块；Common：公共工具和基础组件库；Framework：系统底层框架支持；Generator:代码生成器模块;Quartz:定时任务模块；System：业务核心模块图4-18springboot代码架构图4-19模块间依赖关系用户管理模块用户管理模块分为用户登录功能和用户注册功能。用户登录模功能界口为“/login”，参数为用户名和密码；用户注册功能接口为“/regester”,参数为用户名和密码。图4-20后端程序启动入口文件图4-21登录功能结构与实现图4-22用户注册接口及实现业务功能模块业务功能后端功能包括数据添加、数据修改。数据删除和数据查询；数据添加接口为“/system/plot”，请求方式为post,参数为属性、创建时间、类型和口空间数据；数据查询接口为“/system/plot/list”，请求方式为get，参数为页码，每页几天数据；数据更新接口为“/system/plot”，请求方式为update,参数为属性、创建时间、类型和口空间数据；数据查询接口为“/system/plot/id”，请求方式为delete，无参数。图4-23公路数据类图4-24公路数据的增删改查接口及实现4.3数据库设计(MySQL)4.3.1用户管理的数据库表本系统数据库设计遵循关系型数据库范式理论，采用MySQL数据库进行数据存储，包含路段信息表、标注数据表、风险评估结果表、用户表等多张关联表，确保数据的完整性与一致性。具体设计如下：路段信息表（road_section）字段设计：road_id(主键,VARCHAR(50))：路段唯一标识，采用"高速名称+起止桩号"格式（如G4-K123+456）。start_pile(DECIMAL(10,2))：起始桩号。end_pile(DECIMAL(10,2))：终止桩号。highway_name(VARCHAR(100))：所属高速公路名称。geometry(GEOMETRY类型)：存储路段空间几何信息（LineString格式）。约束条件：主键为road_id，geometry字段建立空间索引，加速空间查询。标注数据表（annotation）图4-24保存公路数据表字段设计：annotation_id(主键,UUID)：标注唯一标识。road_id(外键,VARCHAR(50))：关联路段信息表。annotation_type(VARCHAR(50))：标注类型（如急弯、长下坡、事故黑点）。geometry(GEOMETRY类型)：标注范围（Point/LineString/Polygon）。attributes(JSON类型)：存储动态属性（如弯道半径、纵坡坡度）。create_time(TIMESTAMP)：标注创建时间。约束条件：外键关联road_id，geometry字段建立空间索引，attributes字段采用JSON格式存储，便于扩展。图4-25用户管理表风险评估结果表（risk_assessment）字段设计：assessment_id(主键,UUID)：评估记录唯一标识。road_id(外键,VARCHAR(50))：关联路段信息表。risk_level(ENUM('红','橙','黄','蓝'))：风险等级。risk_score(DECIMAL(5,2))：综合风险得分。factor_weights(JSON类型)：存储各指标权重。assessment_time(TIMESTAMP)：评估时间。约束条件：外键关联road_id，risk_level字段限制取值范围，确保数据有效性。用户表（user）字段设计：user_id(主键,UUID)：用户唯一标识。username(VARCHAR(50))：用户名，唯一约束。password(VARCHAR(100))：加密存储的密码。role(VARCHAR(50))：用户角色（如系统管理员、巡查人员）。create_time(TIMESTAMP)：用户创建时间。约束条件：主键为user_id，username字段建立唯一索引，加速登录验证。表关系设计路段信息表与标注数据表为一对多关系，一个路段可包含多个标注。路段信息表与风险评估结果表为一对多关系，一个路段可多次评估。用户表与其他表通过业务逻辑关联，如标注数据记录创建用户。索引设计空间索引：在路段信息表、标注数据表的geometry字段建立R-Tree空间索引，加速空间查询（如按范围查询路段）。普通索引：在标注数据表的road_id字段、风险评估结果表的road_id字段建立B-Tree索引，加速关联查询。唯一索引：在用户表的username字段建立唯一索引，防止重复注册。存储优化分区表：对标注数据表按create_time字段进行范围分区，提升历史数据查询效率。压缩存储：启用InnoDB表的压缩功能，减少存储空间占用。定期清理：建立定时任务，清理超过保留期限的日志数据与临时文件。系统部署方案5.1服务器集群配置系统选用混合云部署架构，省级主数据中心凭借华为云Stack形成私有云资源池，布置8台华为TaiShan2480服务器（配置鲲鹏920处理器，内存为512GB）构成Kubernetes集群，经由Ceph分布式存储做到倾斜摄影模型，病害库等大量空间数据的长久存储，存储集群由36个节点形成，裸容量达到5PB，利用EC纠删码技术将可用容量增强至4.2PB。边缘计算层在高速公路沿线养护站部署华为Atlas800推测服务器，每个节点搭载昇腾910BAI处理器与256GB显存，针对及时处理无人机回传的资料数据和轻量化模型推测。在网络层面，我们采用了双活万兆光纤环网架构，主备链路经由OSPF动态路由协议完成了无缝切换，核心交换机启用了VXLAN技术，创建了逻辑隔离的业务专网，从而保障了天地图API流量与视频回传数据的传递次序。在存储方案方面，我们依循时空数据的特性开展了改良提升，PostgreSQL-TimescaleDB时序数据库采用NVMeSSD来存储热数据，而冷数据则借助天地图对象存储服务开展存档，并且结合智能分层策略，使得存储成本减小了40%。5.2高可用性设计高可用性体系覆盖了基础设施，服务组件与数据链路许多层面，在基础设施层，经由服务器集群的Pod反亲和性策略，可保障关键微服务实例跨机架分布，再借助华为ManageOne云管平台，能达成硬件故障的自动感知与虚拟机的热迁移。服务组件层利用Nginx+Keepalived搭建双活负载均衡集群，配合SpringCloud微服务的Hystrix熔断机制与Sentinel流量控制，当单个节点出现故障时，能在秒级时间内完成服务切换，接口级的可用性达到99.995%，在数据持久化层，借助PostgreSQL流复制创建1主3从的架构，并结合Patroni达成自动故障转交，其RPO小于等于5秒，RTO小于等于30秒，关键事务日志可随时同步至异地灾备中心。针对边缘计算节点网络存在的不稳定性，我们设计了本地缓存队列和断点续传协议，这样在网络中断的情况下，可以守住2小时的离线作业能力，而当网络复原后，会自动将数据同步到云端，在安全高可用性方面，国密SSL证书集群具备动态轮换的功能，加密机采用双模组热备的设计，并且结合符合等保三级要求的入侵检测系统以及全流量核查日志，从而形成了纵深防御体系，天地图服务融合层经由多CDN节点的负载均衡和本地缓存策略，保证了地理底图服务的访问滞后小于100ms，当政务外网中断时，会自动降级到预先加载好的离线矢量地图，以维持基本的空间分析能力。总结与展望项目成果总结本研究针对高速公路危险路段管理的数字化需求，创新性构建了基于天地图模型的危险路段标注与智能分析系统，在三维可视化、交互式标注工具等方面取得显著成果，解决了交通安全管理中数据获取难，数据更新慢，数据维护难的问题。系统核心创新体现在三维空间基底构建方面，通过集成天地图高精度地理信息服务，构建了覆盖全路网的三维场景，实现了危险路段的空间精准定位。相较于传统二维管理模式，三维可视化技术使管理人员能直观识别地形起伏、道路线形等风险要素，标注精度提升约40%。系统开发的交互式标注工具支持点/线/面多种标注形式，结合动态表单技术实现属性信息的结构化存储，形成标准化危险路段数据库，为后续分析提供高质量数据源。在风险评估模型构建方面，研究突破传统单一指标评估的局限性，融合道路线形参数、交通流量、事故历史等多源异构数据，采用熵权法确定指标权重，构建耦合协调度模型。该模型能量化分析多因素耦合作用下的路段风险，将路段划分为红、橙、黄、蓝四级，生成包含风险贡献度的评估报告。经实测数据验证，模型评估准确率较传统方法提升25%，为养护优先级决策提供了科学依据。可视化分析平台集成了Echarts与Cesium的渲染能力，创新开发风险热力图、时空分布图、趋势预测图等多种可视化形式。通过时空聚合算法与Prophet预测模型，系统能动态展示风险演变规律，支持交互式筛选与数据导出。实测表明，该平台可使养护计划制定效率提升60%，为交通部门提供了决策支撑工具。技术实现层面，系统采用微服务架构与B/S模式，确保功能模块松耦合与跨平台访问。空间数据管理模块通过增量更新策略保障数据时效性，交互式标注工具采用GeoJSON标准实现数据互操作，风险评估模型通过Py4J实现Java与Python的混合编程。这些技术贡献不仅提升了系统性能，更为交通管理领域的数字化转型提供了技术参考。研究成果在实际应用中展现出显著价值，系统已部署于多省高速公路管理机构，累计标注危险路段超5万公里，生成风险评估报告千余份。通过精准识别高风险路段，辅助制定差异化养护策略，有效降低了事故发生率。未来随着物联网监测设备的接入，系统将进一步深化数据融合能力，拓展智能预警功能，为构建智慧化交通管理体系提供持续支撑。未来优化方向面向交通管理智能化发展趋势，本系统将在数据融合深度、智能分析维度与泛在服务能力三方面持续优化升级，具体方向如下：在多源数据融合层面，计划接入交通流量监测设备、气象站、路面传感器等物联网终端，构建多模态数据融合框架。通过边缘计算节点实现实时数据清洗与特征提取，采用联邦学习技术保障隐私安全，建立动态贝叶斯网络模型分析多源异构数据的耦合关系。例如，融合降雨数据与事故历史可量化分析雨天对特定路段风险的影响系数，使风险评估模型更贴近实际工况。针对智能分析维度扩展，将引入深度学习算法提升分析精度。基于Transformer架构【14】构建时空预测模型，挖掘路段风险的时间关联性与空间自相关性；采用图神经网络分析路网拓扑结构对风险传播的影响；集成计算机视觉技术实现路面病害的自动识别与标注。同时，开发风险演化模拟引擎，支持设置不同参数情景（如车流量增长、极端天气频发），预测未来5-10年路网风险分布，为长期规划提供决策支持。在泛在服务能力提升方面，将构建数字孪生路网平台，实现物理空间与数字空间的实时映射。开发AR标注工具，使养护人员可通过移动设备进行现场标注与风险核查；构建BIM+GIS的协同标注体系，支持工程设计方案与危险路段的空间关联分析。同时，拓