3.2 城市空间采集、建模与虚实融合动态仿真系统(共性关键技术与应用示范类)研究内容:研究智慧城市时空场景数据在线采集与虚实融合技术,研究基于物联网信息的城市日常管理数据汇聚融合,研究实时视觉数据的匹配融合,实现虚实融合多角度漫游展示体系;研究运动影像与城市信息的空间融合,研究建筑、街道、植被、树木及行人、车辆等城市数据的点云与结构重建以及语义建模,研究城市空间事件的动态仿真技术,建立新一代的智慧城市虚实融合动态仿真平台...
比如,通过物联感知设备,对辖区内井盖、电箱、垃圾桶、道路扬尘等公共部件进行实时监控及报警;通过视频流分析事件智能感知,收集路面人流数据、路段的车流情况,车速、车型、违章等数据,对辖区的人、车做到全面的管理和分析;通过网格城运、市政市容作业、城管作业、景观灯光管理、静态停车、重点场所消防监控、环保气象、商业数据等多维城市管理数据汇聚和叠加,以及与BIM建筑物内部空间模型等城市管理地图的融合,实现跨区域快速研判...
究其根源在于未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合,大部分城市仍停留在政务数据共享交换平台的水平,即主要在政府内部进行的数据共享;(2)城域物联感知平台。城域物联感知平台以全域物联感知和智能化设施接入为基础,为设备开发者、应用开发者、业务管理者、运维服务者等参与者提供物联感知服务,成为终端设备与智能应用之间的纽带。...
同时,算法模型变得越来越复杂,意味着也越来越需要超级计算能力来支持越来越大的模型训练。目前,计算资源已成为提高计算机智能研究水平的障碍。专家们认为,随着智能算法的发展,拥有丰富计算资源的机构可能形成系统的技术垄断。 尽管在智能的四个层面上(数据智能,感知智能,认知智能,自主智能)取得了重大进展,但目前仅通过计算/统计模型还难以从极其复杂的场景中实现完全的智能。...
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