基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及技术领域，具体涉及一种基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估方法及系统。该方法包括：通过CIM模型获得垃圾中转站信息，获得垃圾运输终点和垃圾产生区域。以候选垃圾中转站位置到垃圾运输终点和垃圾产生区域距离之和作为运输指标。以垃圾中转站位置为原点设定服务邻域，根据服务邻域内垃圾产量调整服务邻域大小，获得候选垃圾中转站与现有垃圾中转站之间的服务邻域交集面积。通过现有垃圾中转站的恶臭等级获取对应候选垃圾中转站规模和人流量的负面影响指标。根据服务邻域交集面积、运输指标和负面影响指标获得候选垃圾中转站位置的合适度。本发明专利技术考虑了多方面对候选垃圾中转站选址的影响，使得选址更科学高效。效。效。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及
，具体涉及一种基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估方法及系统。

技术介绍

[0002]垃圾处理对现代城市来说是必不可少的一环，通过收集垃圾产生区域内的垃圾，运送至垃圾中转站，经过中转后再送入最终的垃圾处理厂。科学的垃圾处理流程对城市发展和城市舒适度有着重要意义。
[0003]垃圾中转站作为城市垃圾的中转地，连接着城市垃圾制造地点和垃圾最终处理地点，承担着垃圾压缩，垃圾预处理等任务。垃圾中转站的建造地点对于城市垃圾的处理效率至关重要。
[0004]现有技术中针对垃圾中转站的选址的评估方法多为根据人为勘察决定，调研费时费力。不会考虑候选垃圾中转站和现有垃圾中转站服务冲突。并且不会候选垃圾中转站对行人的负面影响。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
[0006]本专利技术提出了一种基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估方法，所述方法包括：
[0007]通过CIM模型获得垃圾中转站信息；所述垃圾中转站信息包括现有垃圾中转站信息和候选垃圾中转站信息；
[0008]通过所述CIM模型获得垃圾运输终点和垃圾产生区域；以所述候选垃圾中转站位置到所述垃圾运输终点和垃圾产生区域路线距离之和作为运输指标；
[0009]以每个所述垃圾中转站位置为原点，根据预设邻域半径设定服务邻域；根据每个所述服务邻域内垃圾产量调整所述服务邻域大小；获得所述候选垃圾中转站与其他所述垃圾中转站之间的服务邻域交集面积；
[0010]获取所述现有垃圾中转站距离相近道路的道路图像；获得所述道路图像中人员的运动信息和人员流量；所述运动信息包括人员加速度和人员姿态；根据所述运动信息获得恶臭等级；根据所述恶臭等级获得对应所述人员流量和所述垃圾中转站规模的负面影响指标；
[0011]根据所述服务邻域交集面积、运输指标和负面影响指标获得所述候选垃圾中转站位置的合适度。
[0012]进一步地，所述垃圾产量的获取方法包括：
[0013]获取所述服务邻域内垃圾产生区域图像；
[0014]在所述垃圾产生区域图像中分割出垃圾图像；获得所述垃圾图像中垃圾所在垃圾
站点规模；
[0015]将所述垃圾图像和所述垃圾产生区域图像的面积比值作为垃圾占比；
[0016]根据所述垃圾占比和所述垃圾站点规模获得所述垃圾产量。
[0017]进一步地，所述根据所述服务邻域内垃圾产量调整所述服务邻域大小包括：
[0018]当所述垃圾产量和所述垃圾中转站规模的差值大于预设的第一阈值时，依照预设调整步长减小所述服务邻域大小；
[0019]当所述垃圾中转站规模和所述垃圾产量的差值大于所述第一阈值时，依照所述调整步长增大所述服务邻域大小；
[0020]当所述垃圾产量和所述垃圾中转站规模差值的绝对值小于等于所述第一阈值时，所述服务邻域大小不变。
[0021]进一步地，所述根据所述运动信息获得所述现有垃圾中转站的恶臭等级还包括：
[0022]根据所述运动信息获得每个人员对应的初始恶臭等级；以人员数量最多的所述初始恶臭等级作为所述恶臭等级。
[0023]进一步地，所述获得所述道路图像中人员的运动信息和人员流量包括：
[0024]将所述道路图像送入预先训练好的人员检测网络中，输出人员关键点信息；
[0025]通过所述人员关键点信息获取所述人员姿态和所述人员流量；
[0026]将所述人员关键点在时序上叠加，获得人员移动轨迹；根据所述人员移动轨迹获得所述人员加速度。
[0027]本专利技术还提出了一种基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估系统，所述系统包括：
[0028]垃圾中转站信息获取模块，用于通过CIM模型获得垃圾中转站信息；所述垃圾中转站信息包括现有垃圾中转站信息和候选垃圾中转站信息；
[0029]运输指标获取模块，用于通过所述CIM模型获得垃圾运输终点和垃圾产生区域；以所述候选垃圾中转站位置到所述垃圾运输终点和垃圾产生区域路线距离之和作为运输指标；
[0030]服务邻域交集面积获取模块，用于以每个所述垃圾中转站位置为原点，根据预设邻域半径设定服务邻域；根据每个所述服务邻域内垃圾产量调整所述服务邻域大小；获得所述候选垃圾中转站与其他所述垃圾中转站之间的服务邻域交集面积；
[0031]负面影响指标获取模块，用于获取所述现有垃圾中转站距离相近道路的道路图像；获得所述道路图像中人员的运动信息和人员流量；所述运动信息包括人员加速度和人员姿态；根据所述运动信息获得恶臭等级；根据所述恶臭等级获得对应所述人员流量和所述垃圾中转站规模的负面影响指标；
[0032]合适度获取模块，用于根据所述服务邻域交集面积、运输指标和负面影响指标获得所述候选垃圾中转站位置的合适度。
[0033]进一步地，所述服务邻域交集面积获取模块还包括垃圾产量获取模块；
[0034]所述垃圾产量获取模块用于获取所述服务邻域内垃圾产生区域图像；在所述垃圾产生区域图像中分割出垃圾图像；获得所述垃圾图像中垃圾所在垃圾站点规模；将所述垃圾图像和所述垃圾产生区域图像的面积比值作为垃圾占比；根据所述垃圾占比和所述垃圾站点规模获得所述垃圾产量。
[0035]进一步地，所述服务邻域交集面积获取模块还包括服务邻域大小调整模块；
[0036]所述服务邻域大小调整模块用于当所述垃圾产量和所述垃圾中转站规模的差值大于预设的第一阈值时，依照预设调整步长减小所述服务邻域大小；当所述垃圾中转站规模和所述垃圾产量的差值大于所述第一阈值时，依照所述调整步长增大所述服务邻域大小；当所述垃圾产量和所述垃圾中转站规模差值的绝对值小于等于所述第一阈值时，所述服务邻域大小不变。
[0037]进一步地，所述负面影响指标获取模块还包括恶臭等级筛选模块；
[0038]所述恶臭等级筛选模块用于根据所述运动信息获得每个人员对应的初始恶臭等级；以人员数量最多的所述初始恶臭等级作为所述恶臭等级。
[0039]进一步地，所述负面影响指标获取模块还包括道路图像处理模块；
[0040]所述道路图像处理模块用于，将所述道路图像送入预先训练好的人员检测网络中，输出人员关键点信息；通过所述人员关键点信息获取所述人员姿态和所述人员流量；将所述人员关键点在时序上叠加，获得人员移动轨迹；根据所述人员移动轨迹获得所述人员加速度。
[0041]本专利技术具有如下有益效果：
[0042]1.本专利技术实施例通过服务邻域交集面积、运输指标和负面影响指标计算候选垃圾中转站位置的合适度，选出最优的候选垃圾中转站位置，提高城市垃圾处理效率。
[0043]2.本专利技术实施例构建垃圾中转站服务邻域，通过候选垃圾中转站和现有垃圾中转站的服务邻域范围的交集的面积表示垃圾本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估方法，其特征在于，所述方法包括：通过CIM模型获得垃圾中转站信息；所述垃圾中转站信息包括现有垃圾中转站信息和候选垃圾中转站信息；通过所述CIM模型获得垃圾运输终点和垃圾产生区域；以所述候选垃圾中转站位置到所述垃圾运输终点和垃圾产生区域路线距离之和作为运输指标；以每个所述垃圾中转站位置为原点，根据预设邻域半径设定服务邻域；根据每个所述服务邻域内垃圾产量调整所述服务邻域大小；获得所述候选垃圾中转站与其他所述垃圾中转站之间的服务邻域交集面积；获取所述现有垃圾中转站距离相近道路的道路图像；获得所述道路图像中人员的运动信息和人员流量；所述运动信息包括人员加速度和人员姿态；根据所述运动信息获得恶臭等级；根据所述恶臭等级获得对应所述人员流量和所述垃圾中转站规模的负面影响指标；根据所述服务邻域交集面积、运输指标和负面影响指标获得所述候选垃圾中转站位置的合适度。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估方法，其特征在于，所述垃圾产量的获取方法包括：获取所述服务邻域内垃圾产生区域图像；在所述垃圾产生区域图像中分割出垃圾图像；获得所述垃圾图像中垃圾所在垃圾站点规模；将所述垃圾图像和所述垃圾产生区域图像的面积比值作为垃圾占比；根据所述垃圾占比和所述垃圾站点规模获得所述垃圾产量。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估方法，其特征在于，所述根据所述服务邻域内垃圾产量调整所述服务邻域大小包括：当所述垃圾产量和所述垃圾中转站规模的差值大于预设的第一阈值时，依照预设调整步长减小所述服务邻域大小；当所述垃圾中转站规模和所述垃圾产量的差值大于所述第一阈值时，依照所述调整步长增大所述服务邻域大小；当所述垃圾产量和所述垃圾中转站规模差值的绝对值小于等于所述第一阈值时，所述服务邻域大小不变。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估方法，其特征在于，所述根据所述运动信息获得所述现有垃圾中转站的恶臭等级还包括：根据所述运动信息获得每个人员对应的初始恶臭等级；以人员数量最多的所述初始恶臭等级作为所述恶臭等级。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估方法，其特征在于，所述获得所述道路图像中人员的运动信息和人员流量包括：将所述道路图像送入预先训练好的人员检测网络中，输出人员关键点信息；通过所述人员关键点信息获取所述人员姿态和所述人员流量；将所述人员关键点在时序上叠加，获得人员移动轨迹；根据所述人员移动轨迹获得所述人员加速度。6.一种基于人工智能和CIM的垃圾中转站选址评估系统，其特征在于，所述系统包括：
垃圾中转站信息获取模块，用于通过CIM...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄少清，黄继田，黄明祥，
申请(专利权)人：广东史客郎环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：