本發(fā)明涉及數(shù)字孿生，具體來(lái)說(shuō)，涉及一種基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、數(shù)字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)等因素，集成的多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過(guò)程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對(duì)的實(shí)體裝備的全生命周期過(guò)程，智慧城管是新一代信息技術(shù)支撐下的城市管理新模式，通過(guò)新一代信息技術(shù)支撐實(shí)現(xiàn)全面透徹感知、寬帶泛在互聯(lián)、智能融合應(yīng)用，推動(dòng)以用戶創(chuàng)新、開(kāi)放創(chuàng)新、大眾創(chuàng)新、協(xié)同創(chuàng)新為特征的可持續(xù)創(chuàng)新，而智慧城管是智慧城市的重要組成部分。

2、數(shù)字孿生通過(guò)數(shù)字模型與實(shí)際物理實(shí)體進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)同步、監(jiān)測(cè)和模擬的技術(shù)概念，數(shù)字孿生將實(shí)體與其虛擬模型相連接，以實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)體的實(shí)時(shí)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)模擬和優(yōu)化，被廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域，智慧城市管理就是其中之一，通過(guò)數(shù)字孿生對(duì)城市進(jìn)行管理，可提升城市運(yùn)行效率、改善居民生活品質(zhì)以及有利于資源協(xié)調(diào)等，目前的城市管理面臨著如下問(wèn)題：1)、資源浪費(fèi)：傳統(tǒng)城市管理往往缺乏系統(tǒng)化的規(guī)劃和管理，導(dǎo)致資源的浪費(fèi)；2)、效率低下：傳統(tǒng)城市管理的決策和執(zhí)行過(guò)程通常較為繁瑣和緩慢，需要大量的人力和物力投入；3)、缺乏數(shù)據(jù)支持：傳統(tǒng)城市管理缺乏充分和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，難以全面了解城市運(yùn)行的情況和問(wèn)題。

3、針對(duì)相關(guān)技術(shù)中的問(wèn)題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)相關(guān)技術(shù)中的問(wèn)題，本發(fā)明提出一種基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)，以克服現(xiàn)有相關(guān)技術(shù)所存在的上述技術(shù)問(wèn)題。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：

3、一種基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)，包括：

4、采集模塊，用于分布式部署采集傳感器形成城區(qū)范圍監(jiān)測(cè)點(diǎn)，分別采集城區(qū)范圍的交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息，并對(duì)采集的交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息的場(chǎng)景原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲取實(shí)景三維數(shù)據(jù)；

5、模型構(gòu)建模塊，用于對(duì)交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息的實(shí)景三維數(shù)據(jù)建立城區(qū)范圍的三維模型，并通過(guò)數(shù)字孿生平臺(tái)將城區(qū)范圍的三維模型封裝為數(shù)字孿生模型；

6、模擬管理模塊，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)城區(qū)范圍的交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息的實(shí)景三維數(shù)據(jù)，并在數(shù)字孿生模型中類別映射后進(jìn)行模擬管理分析，得到城區(qū)范圍目標(biāo)區(qū)域調(diào)整機(jī)制；

7、指揮調(diào)度模塊，用于根據(jù)城區(qū)范圍內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的調(diào)整機(jī)制對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整部署。

8、進(jìn)一步的，所述采集模塊，包括以下步驟：

9、將城區(qū)范圍均勻劃分為若干個(gè)城區(qū)網(wǎng)格；

10、并根據(jù)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息，其中；

11、所述無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，由若干無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)相互連接形成無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，所述無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)，包括：按預(yù)設(shè)點(diǎn)位部署無(wú)線傳感器和無(wú)線通訊單元，所述無(wú)線傳感器和無(wú)線通訊單元電性連接，且所述無(wú)線傳感器具有唯一id，且唯一id與當(dāng)前無(wú)線傳感器的地理坐標(biāo)進(jìn)行綁定。

12、進(jìn)一步的，所述場(chǎng)景原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，包括以下步驟：

13、根據(jù)預(yù)設(shè)鄰域?yàn)V波算法對(duì)場(chǎng)景原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理；

14、根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)壓縮算法對(duì)場(chǎng)景原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮；

15、根據(jù)預(yù)設(shè)并行處理算法將場(chǎng)景原始數(shù)據(jù)進(jìn)行并行轉(zhuǎn)換處理；

16、根據(jù)預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)場(chǎng)景原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征識(shí)別，獲取采集項(xiàng)目屬性。

17、進(jìn)一步的，所述獲取實(shí)景三維數(shù)據(jù)，包括以下步驟：

18、提取交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息的采集項(xiàng)目屬性，并根據(jù)采集項(xiàng)目屬性在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中適配監(jiān)測(cè)點(diǎn)；

19、根據(jù)適配監(jiān)測(cè)點(diǎn)獲取交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息的實(shí)景三維數(shù)據(jù)的采集維度，并確定每一維度下的采集模式；

20、基于采集模式根據(jù)適配監(jiān)測(cè)點(diǎn)對(duì)采集項(xiàng)目進(jìn)行獨(dú)立數(shù)據(jù)采集，得到每一適配監(jiān)測(cè)點(diǎn)的實(shí)景三維數(shù)據(jù)片段，并基于采集維度的關(guān)聯(lián)性將不同維度下的實(shí)景三維數(shù)據(jù)片段進(jìn)行特征融合和處理，得到目標(biāo)區(qū)域的實(shí)景三維數(shù)據(jù)。

21、進(jìn)一步的，步驟所述進(jìn)行特征融合和處理，包括以下步驟：

22、獲取每一維度下的實(shí)景三維數(shù)據(jù)片段，并將每一維度下的實(shí)景三維數(shù)據(jù)片段映射至預(yù)設(shè)地理坐標(biāo)系進(jìn)行坐標(biāo)歸一化處理，得到初始實(shí)景三維數(shù)據(jù)片段；

23、將每一適配監(jiān)測(cè)點(diǎn)的不同維度下的初始實(shí)景三維數(shù)據(jù)片段進(jìn)行時(shí)空位置對(duì)齊，并基于對(duì)齊結(jié)果提取初始實(shí)景三維數(shù)據(jù)片段的數(shù)據(jù)表征特征；

24、基于數(shù)據(jù)表征特征確定不同維度下的初始實(shí)景三維數(shù)據(jù)片段的關(guān)聯(lián)特征，并基于關(guān)聯(lián)特征對(duì)每一適配監(jiān)測(cè)點(diǎn)的不同維度下的初始實(shí)景三維數(shù)據(jù)片段進(jìn)行加權(quán)平均融合；

25、基于不同采集項(xiàng)目的時(shí)空位置關(guān)系將不同采集項(xiàng)目加權(quán)平均融合的初始實(shí)景三維數(shù)據(jù)片段進(jìn)行特征關(guān)聯(lián)，得到目標(biāo)區(qū)域的實(shí)景三維數(shù)據(jù)。

26、進(jìn)一步的，所述模型構(gòu)建模塊，包括：

27、模型優(yōu)化單元，用于

28、根據(jù)實(shí)景三維數(shù)據(jù)，從數(shù)字孿生模型中提取交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息對(duì)應(yīng)的圖像塊，并根據(jù)均值偏移算法對(duì)圖像塊進(jìn)行處理，確定目標(biāo)區(qū)域場(chǎng)景中各個(gè)對(duì)應(yīng)的顏色信息，且根據(jù)目標(biāo)區(qū)域場(chǎng)景中同一顏色信息的數(shù)字孿生模型進(jìn)行優(yōu)化，其中包括：通過(guò)伽馬矯正方法對(duì)同一顏色信息的數(shù)字孿生模型進(jìn)行矯正。

29、進(jìn)一步的，所述指揮調(diào)度模塊，包括以下步驟：

30、根據(jù)調(diào)整機(jī)制對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)調(diào)整部署，并更新實(shí)景三維數(shù)據(jù)；

31、根據(jù)更新實(shí)景三維數(shù)據(jù)進(jìn)行更新數(shù)字孿生模型。

32、本發(fā)明的有益效果：

33、本發(fā)明基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)，通過(guò)分布式部署采集傳感器形成城區(qū)范圍監(jiān)測(cè)點(diǎn)，分別采集城區(qū)范圍的交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息，并對(duì)采集的交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息的場(chǎng)景原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲取實(shí)景三維數(shù)據(jù)，同時(shí)根據(jù)實(shí)景三維數(shù)據(jù)建立城區(qū)范圍的三維模型，并通過(guò)數(shù)字孿生平臺(tái)將城區(qū)范圍的三維模型封裝為數(shù)字孿生模型，且在數(shù)字孿生模型中類別映射后進(jìn)行模擬管理分析，得到城區(qū)范圍目標(biāo)區(qū)域調(diào)整機(jī)制，根據(jù)城區(qū)范圍內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的調(diào)整機(jī)制對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整部署，不僅提高監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性與全面性，而且便于對(duì)管控機(jī)制進(jìn)行有效調(diào)整，保障了對(duì)城市資源的有效調(diào)度，杜絕了資源浪費(fèi)，同時(shí)，從不同維度上提高了對(duì)城市的管理效率，保障了對(duì)城市的管理效果。

技術(shù)特征：

1.一種基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)，其特征在于，所述采集模塊(1)，包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)，其特征在于，所述場(chǎng)景原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)，其特征在于，所述獲取實(shí)景三維數(shù)據(jù)，包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)，其特征在于，步驟所述進(jìn)行特征融合和處理，包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)，其特征在于，所述模型構(gòu)建模塊(2)，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)，其特征在于，所述指揮調(diào)度模塊(4)，包括以下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的智慧城市管理系統(tǒng)，涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集模塊，用于分布式部署采集傳感器形成城區(qū)范圍監(jiān)測(cè)點(diǎn)，分別采集城區(qū)范圍的交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息，并對(duì)采集的交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息的場(chǎng)景原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲取實(shí)景三維數(shù)據(jù)；模型構(gòu)建模塊，用于對(duì)交通信息、空氣質(zhì)量信息和能源信息的實(shí)景三維數(shù)據(jù)建立城區(qū)范圍的三維模型，并通過(guò)數(shù)字孿生平臺(tái)將城區(qū)范圍的三維模型封裝為數(shù)字孿生模型。本發(fā)明提高監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性與全面性，而且便于對(duì)管控機(jī)制進(jìn)行有效調(diào)整，保障了對(duì)城市資源的有效調(diào)度，杜絕了資源浪費(fèi)，同時(shí)，從不同維度上提高了對(duì)城市的管理效率，保障了對(duì)城市的管理效果。

技術(shù)研發(fā)人員：江浩,劉南余,陳凱
受保護(hù)的技術(shù)使用者：貴州華泰智遠(yuǎn)大數(shù)據(jù)服務(wù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/17