众包最早是由Howe提出的，用来描述从外包基础上发展起来的新的商业模式^[1]。在GIS (geographic information system)领域，众包被赋予了新的内涵。众包是指由个人或团体(其中大部分人并不具备专业制图知识)利用Web2.0技术，实现地理数据获取的新模式^[2]，其更强调的是数据获取这一过程，而不是获取之前的数据建模或之后的数据处理^[3]。众包、Neogeography、自发式地理信息或公众参与式地理信息系统，都是让公众成为地理信息服务的信息提供者，不再是单纯的地理信息使用者^{[4, 5]}。利用众包用户的参与可以实现网络制图^[5]、在线制图(如google map、open street map)、灾情获取和管理^[6]等，其采集的数据具有低成本和高时效性的优势，可实现地理信息的快速提取和及时更新^[3]。

室内地图一般指大型建筑的内部地图^[7], 是室内位置服务的基础^[8]，可应用于商业拓展、公共安全、立体交通导航等领域^[9]。与室外地图相比，室内地图内容变化更加频繁^[9]。传统的室内地图数据主要通过网络、线下搜集、用户提供、商家提供等途径获取^[7]，数据覆盖范围有限、信息不完备，且更新频率低^[3]，势必会产生与现实情况不符的情况，进而影响到室内位置服务的准确性。

基于众包模式，利用公众积极参与信息上传，实现室内地图的更新与维护，可提高数据现势性、完备性，更好地满足室内位置服务的需要。本文设计实现了室内地图数据更新系统，包含移动终端、服务器和数据库3部分。

1 室内地图要素及表达

在室内环境下，要素本身的空间粒度较小，但由于室内环境的表达精度较高，对室内要素仍需对其进行精细化管理。依据室内对象性质、功能等特征，可将室内对象分为建筑要素、连接要素、通行要素、安全要素、便民设施、功能区域及注记等7类要素^[10]，考虑到室内地图数据的变动情况，本文以大型商场为例，重点研究其中4类要素，如表 1所示。

根据所考虑的4类室内地图要素的表达形式，室内地图数据从几何上可抽象为点和面两种类型，从属性信息上看，包含了空间数据、属性数据和元数据3个部分。空间数据用于描述数据的位置和几何类型信息；属性数据用于描述名称、电话号码、网站、营业时间、类别等信息；元数据用于描述数据的采集人、采集时间、上传时间等信息。

本文采用XML可扩展标记语言(extensible markup language)对室内地图要素进行表达，某商场内中联大药房完整的XML结构描述如图 1所示。

2 关键问题

在这种更为复杂、GPS无法定位的室内空间中，众包利用公众的参与将极大地提高室内地图数据的获取和采集效率。引入众包模式，室内地图数据更新将从专业的、静态的更新转变为大众参与的、实时的更新，可为公众提供更准确的室内位置服务。其数据现势性高、信息丰富等特点可很好地弥补现有数据的不足，但同时其数据量大、质量不一等特点也会给室内地图数据更新带来新的问题与挑战。下面从数据的去重检测、用户数据审核机制和矢量地图分割和发布几个方面重点描述。

2.1 数据的去重检测

开放式的大众创新是众包的本质，Web2.0技术的发展使得任何人都可以参与地理数据的生产，这会带来极大的数据量，同时多人、多次上传会带来大量的冗余数据。且有别于传统的测绘数据，其参与者大部分是不具备专业制图知识的普通公众，受制于用户的知识背景、采集设备的精度差异，使得数据不完整、数据质量参差不齐，甚至会包含着大量的错误信息。因此，服务器端需对数据质量进行有效控制，进行格式正确性验证、重复检测等操作，提取出有用信息入库，为人工审核提供便利。

其基本流程为：①用户在背景地图的参考下，采集和编辑室内地图要素数据，并上传至服务器；②服务器接收该数据进行存储，对数据进行基本验证；③对有效数据进行解析，获得相关室内地图要素的几何信息与属性信息，并进行完整性验证；④将该室内地图要素与上传数据库进行查重和对比；⑤考虑到用户上传数据的位置不精确，对点状数据通过建立缓冲区来判断几何信息是否重复，对面状数据通过其相交面积来判断是否重复；⑥若该数据几何信息被认定为重复，则重复次数加1，再对属性信息进行判断，若也重复，则忽略其空间及属性数据，只保存相关的元数据，即用户编号、采集时间和上传时间，不重复，则储存其全部信息；⑦若几何信息不重复，则新建记录存储；⑧去重检测完成后，所有用户反馈数据都将存储在上传数据库中，以便后期进行统计分析。去重检测的流程如图 2所示。

2.2 用户数据审核机制

室内地图数据解析入库后，需人工审核验证方可发布。公众上传的数据即使经过错误重复数据的剔除处理，仍存在大量数据待人工审核。若按照排列顺序一一验证检查会降低审核效率，且无法发现公众所关注的重点信息，因此本文对数据进行优先度分级，确定数据审核的优先级来辅助人工审核。

数据审核的优先级分为H⁺(紧急)、H (高)、M (中)、L (低)和L^-(恶意)5种。在人工验证时，优先验证优先级高的数据，以提高人工审核效率。分级的方法如下。

1)用户分级。根据用户的身份，将公众划分为个人用户和部门用户：①个人用户指自愿采集数据上传的普通公众；②部门用户是指与室内地图相关的物业管理部门。在用户注册时，给予其不同的ID存储在用户信息数据中。其中部门用户上传的数据优先级标记为H。

2)设置阈值。在数据库中，同一数据的重复次数与预先设置的数值区间相对比，按规则分别标记优先级。对次数明显高于阈值的数据，优先级标记为H⁺，优先进行人工验证处理。

3)用户动态评分。经过人工验证后，可得出用户上传信息的正确性，提高正确用户的评分，降低错误用户的评分。再次上传时，提升高评分用户的数据优先级至M，不超过部门用户。如果某用户上传数据错误率极高，系统会对该用户再上传的数据标记为L^-，不予验证。

2.3 矢量地图分块

众包用户在绘制室内地图时是需要有背景地图作为参考的，一般情况下，背景地图是瓦片数据，瓦片地图是以栅格方式进行组织的，可满足移动终端地图浏览的基本要求。但在数据采集过程中，授权的移动终端允许用户对室内地图进行几何编辑，修改形状，很明显，栅格类型的瓦片地图无法满足要求。因此，本文不仅生成栅格类型的瓦片地图，且基于TMS (tile map service)标准对矢量数据进行分层分块处理^[11]，得到矢量类型的地图瓦片数据，发布相应的地图服务供用户使用。

3 系统设计与实例 3.1 系统架构

系统体系架构包含移动端、服务器端以及数据库3个模块。

1)移动端是基于Android平台开发的采集工具，实现室内外地图的浏览功能。①利用OpenLayers实现矢量室内地图的绘制，使用户能够对矢量要素形状进行修改；②实现室内地图数据采集，包括点与面两种类型数据，并包含了相关的属性信息；③采取SQLite数据库方式存储并管理室内地图采集数据，方便用户进行查阅、编辑和删除等操作；④按照预定义的XML格式实现采集数据上传，使数据可及时发送至服务器端进行更新。

2)服务器端是基于ArcGIS Engine平台开发的更新系统，实现用户上传数据的验证、解析、去重、入库等操作。①根据数据审核优先级，依次审核更新已有的室内地图数据，得到最新的室内地图；②按照TMS标准，对最新的栅格与矢量数据进行分层分块，利用Web Service发布最新的室内地图服务，已应用于室内位置服务。

3)数据库管理模块存储用户信息、用户上传数据以及室内地图源数据，通过与服务器的交互，实现数据的动态存储与管理。

3.2 实例展示

以北京市某购物中心一层室内地图数据变化发现与更新为例。用户使用室内地图采集工具，可浏览当前所在位置的室内地图。以商铺艾格和6ixty 8ight为例，二者已合并为一个店铺艾格，但地图上仍分开显示。用户可根据当前位置请求一定范围的室内矢量地图，与栅格地图叠加显示，并选择室内地图要素，对其属性及形状进行修改。Android端提供了合并与删除面状矢量数据功能，避免用户操作造成数据不准确，但新建面状数据则依靠用户手动操作。图 3(a)选中区域表示用户选中两个商铺即艾格和6ixty 8ight，图 3(b)为对其放大进行编辑的效果，图 3(c)为编辑完成的效果，可见两个店铺被合并，图 3(d)是相应的属性信息输入。完成编辑后，可上传XML格式数据。

服务器端接收用户上传的XML数据，并进行验证、解析、去重和入库等操作。根据相关用户信息及重复数据上传次数等信息得出数据优先级，经人工审核后，更新室内地图源数据，并重新发布地图服务。用户再次浏览室内地图，可得到最新的显示效果图如图 4所示。由图可看出，室内地图已完成更新，商铺已合并，并可查看相应的属性信息。

4 结束语

本文在众包模式下，基于Android、OpenLayers、TMS和ArcGIS Engine等技术设计并实现了一个公众参与的室内地图数据更新系统，实现了室内地图要素的采集上传、数据更新与地图服务发布等功能，可及时对室内地图变化进行发现与更新，提高了室内地图更新和维护的效率，是对传统的依靠地图厂商进行数据维护方法的有效补充，可以有效提高数据的现势性、完备性，对室内位置服务具有重要意义。下一步将重点研究多种辅助方法，以提高Android端新建面状矢量数据的精确性，并完善数据审核机制，结合用户上传数据的次数、频率和正确率等，以更有效地确定数据优先级。