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Smart Data Management of Urban Infrastructure Using Geographic Information Systems

机译：使用地理信息系统的城市基础设施智能数据管理

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Cities all over the world are converting maps of their infrastructure systems from legacy formats [such as paper maps and computer-aided design (CAD) drawings] to geographic information systems (GIS). Compared with CAD, GIS tend to offer more flexibility in terms of managing, updating, analyzing, and processing data. Nonetheless, the conversion process to GIS can be extremely challenging from a technical point of view. Moreover, the original data in a legacy format often contain errors, and pieces of infrastructure are often missing. What is more, even once the conversion process is complete, the maintenance of the data and the fusion of the data set with other data sets can be challenging. Leveraging recent technological advances (such as machine learning and semantic reasoning), this paper proposes a framework to better manage infrastructure data. More specifically, a smart data-management protocol is presented to successfully convert infrastructure maps from CAD to GIS that includes a data-cleaning procedure in CAD and machine-learning algorithmic solutions to validate or suggest edits of the infrastructure once converted to GIS. In addition, the protocol includes elements of version control to keep track of how urban infrastructure evolves over time as well as a procedure to combine GIS infrastructure maps with other data sets (such as sociodemographic data) that can be used for optimal scheduling of asset maintenance and repair. (C) 2020 American Society of Civil Engineers.
机译：世界各地的城市正在将其基础设施系统的地图从传统格式[如纸张地图和计算机辅助设计（CAD）图纸]到地理信息系统（GIS）转换。与CAD相比，GIS倾向于在管理，更新，分析和处理数据方面提供更多的灵活性。尽管如此，从技术角度来看，GIS的转换过程非常具有挑战性。此外，遗留格式的原始数据通常包含错误，并且通常丢失基础架构。更重要的是，即使转换过程完成，数据和使用其他数据集的数据集的维护也可能具有挑战性。利用最近的技术进步（如机器学习和语义推理），本文提出了一个更好地管理基础设施数据的框架。更具体地，提出了一种智能数据管理协议，以成功转换从CAD到GIS的基础架构映射，包括CAD和机器学习算法解决方案中的数据清理程序，以验证或建议一旦转换为GIS的基础架构的编辑。此外，该协议还包括版本控制的元素，以跟踪城市基础架构如何随时间演变以及将GIS基础架构地图与其他数据集（如社会阶段数据）组合的过程，这些数据集（例如社会阶乘数据）可以用于资产维护的最佳调度并修复。 （c）2020年美国土木工程师协会。

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