面向数字孪生城市的多模态数据智能分析
项目背景
面向数字孪生城市的多模态数据智能分析技术为城市发展注入新动力。
简介
面向数字孪生城市的多模态数据智能分析技术为城市发展注入新动力。通过对交通、环境、能源等多模态数据的实时智能分析，为城市规划和管理提供了更全面、准确的信息支持。在交通领域，优化信号灯控制和路线规划可有效减缓交通拥堵，提高城市交通效率。此外，本技术成果还为区域安全提供了更强大的支持，通过智能分析多模态数据，能够更快速、准确地发现潜在的安全隐患。
合作
  • 合作方式 技术许可、产业合作
  • 项目负责人 武芳宇
技术优势
（1）基于多模态大模型提示学习的城市数据智能分析技术。基于多模态大模型提示学习的视频和文本自适应模型，将提高大模型在智慧城市下游任务的易用性与有效性。
（2）基于时空预测的城市孪生体模型自主智能更新技术。突破基于时空预测的孪生体模型自主智能更新技术，发挥自监督学习、多任务学习范式的优势，实现对城市运行状态实时感知、预测和优化。相关技术已实现成果转化。
（3）面向城市4D感知模型的高并发海量数据高效管理技术。面向时序数据库的多数据源据调度器实现对智慧城市海量时序数据库的高效查询和应用，为构建能够对城市过去任一时间点的“时空穿越”的智慧城市4D感知模型提供技术支撑。
应用场景
智慧电厂、智慧城市、智慧园区
对应课题
无
知识产权
1、基于人工智能的数字孪生城市多模态数据分析软件，2023R11L0653365
2、基于人工智能的多模态数据自动检索管理软件，2023R11L0653365
3、基于深度卷积神经网络的服装属性检索方法，ZL201710456031.1