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公开(公告)号:CN118280107A
公开(公告)日:2024-07-02
申请号:CN202410375178.8
申请日:2024-03-29
Applicant: 湘江实验室
IPC: G08G1/01 , G06T19/00 , G06T17/05 , G06F8/30 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/096 , G10L15/22 , G10L15/26 , G10L17/22 , G10L17/02
Abstract: 本发明公开了一种智慧交通三维数字孪生方法、装置及介质,所述方法包括:获取对话音频,并将对话音频转换为文本指令;基于所述文本指令生成对应的代码指令;根据所述代码指令生成交通场景;将所有交通场景集成后用虚幻引擎创建,得到Carla场景,以模拟自动驾驶车辆在不同场景下的行为和决策。本发明利用AIGC将语音识别的文字转换为代码指令,再通过对静态、动态数据的感知,可以对应的创建数字孪生模型,实现基于孪生数据的情景再现。本发明在智慧交通领域有很大的应用前景,它不仅可以提高规划、设计、施工、运营、安全方面管理水平,实现交通管理决策协同化和智能化,还可以大幅度降低使用成本,利于普遍推广。
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公开(公告)号:CN117894201A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410269562.X
申请日:2024-03-11
Applicant: 湘江实验室
IPC: G08G1/0968 , G08G1/01 , G01C21/34 , G06N3/006 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于全局交通信息的道路交通引导方法、装置及相关设备,包括:终端节点层收集动态全局交通信息,并将动态全局交通信息共享给边缘服务器;边缘服务器接收终端节点层发送的动态全局交通信息,对动态全局交通信息进行数据处理,筛选出路径规划请求区域以及其辐射区域包含的交通信息,作为目标交通信息,并基于目标交通信息构建动态路网邻接矩阵,采用双向A*蚁群算法和动态路网邻接矩阵进行路径引导计算,得到路径引导结果;云端中心网络负责与边缘服务器通信,对边缘服务器的目标交通信息进行汇集,得到城市道路拥堵网,并进行整合,得到可视化数字孪生可视化结果。采用本发明提高了交通引导的及时性和准确性。
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公开(公告)号:CN117111451B
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311376911.X
申请日:2023-10-24
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于源网荷储拓扑的多能源系统智能调控方法及装置,该方法的步骤包括:以等效碳排放量以及用能成本量最小为优化目标构建优化目标函数,用能成本量根据能源系统设备运维消耗量、能源转换过程中损失量以及能量消耗量计算得到,能源转换过程中损失量根据各能源系统获取或输出能量的损失率计算得到;以构建的优化目标函数为优化目标,求解不同碳排放要求下各能源系统的实时运行功率的控制量,得到各能源系统的实时运行功率的最优控制量;按照确定出的最优控制量控制各能源系统的实时运行功率。本发明能够提高可再生能源消纳,提升系统运行效率,优化用能成本以及降
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公开(公告)号:CN117111451A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311376911.X
申请日:2023-10-24
Applicant: 湘江实验室
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开一种基于源网荷储拓扑的多能源系统智能调控方法及装置,该方法的步骤包括:以等效碳排放量以及用能成本量最小为优化目标构建优化目标函数,用能成本量根据能源系统设备运维消耗量、能源转换过程中损失量以及能量消耗量计算得到,能源转换过程中损失量根据各能源系统获取或输出能量的损失率计算得到;以构建的优化目标函数为优化目标,求解不同碳排放要求下各能源系统的实时运行功率的控制量,得到各能源系统的实时运行功率的最优控制量;按照确定出的最优控制量控制各能源系统的实时运行功率。本发明能够提高可再生能源消纳,提升系统运行效率,优化用能成本以及降低碳排放量。
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公开(公告)号:CN117894201B
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410269562.X
申请日:2024-03-11
Applicant: 湘江实验室
IPC: G08G1/0968 , G08G1/01 , G01C21/34 , G06N3/006 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于全局交通信息的道路交通引导方法、装置及相关设备,包括:终端节点层收集动态全局交通信息,并将动态全局交通信息共享给边缘服务器;边缘服务器接收终端节点层发送的动态全局交通信息,对动态全局交通信息进行数据处理,筛选出路径规划请求区域以及其辐射区域包含的交通信息,作为目标交通信息,并基于目标交通信息构建动态路网邻接矩阵,采用双向A*蚁群算法和动态路网邻接矩阵进行路径引导计算,得到路径引导结果;云端中心网络负责与边缘服务器通信,对边缘服务器的目标交通信息进行汇集,得到城市道路拥堵网,并进行整合,得到可视化数字孪生可视化结果。采用本发明提高了交通引导的及时性和准确性。
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公开(公告)号:CN119378766A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411947557.6
申请日:2024-12-27
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26 , G06F18/213 , G06F18/25 , G08G1/01 , G08G1/052
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,可应用于交通领域,本发明公开了交通流速度预测方法、装置、设备及存储介质,方法包括:基于预设时空关联数据的高频分量、中频分量、低频分量以及趋势分量,确定预设时空关联数据对应的第一特征向量;获取深度学习模型基于第一特征向量预测到的实时交通流速度,获取实时交通流速度和预设交通流速度之间的损失值;基于损失值,确定训练后的深度学习模型;基于当前时空关联数据的高频分量、中频分量、低频分量以及趋势分量,确定当前时空关联数据对应的第二特征向量,基于第二特征向量,获取训练后的深度学习模型预测到的目标路段的当前交通流速度。本发明有利于提高预测到的当前交通流速度的可靠性。
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