本发明专利技术涉及一种用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统，所述系统包括：初级解析机构以及次级解析机构，用于基于同一工业园区内同一车系的各辆车辆的过往碳排量数据完成深度卷积网络的逐级解析；排放判断设备，用于在判断日期零点将所述各辆车辆在判断日期前一天整天的碳排量数据作为所述网络的多个输入信息以执行所述网络，获得输出的所述车系下每一车辆在判断日期整天对应的碳排量参考值；中和应对设备，用于确定与接收到的碳排量参考值对应的判断日期碳中和策略。通过本发明专利技术，能够建立人工智能模型以基于同车系多车辆的历史碳排放数据预测未来日期的同车系单车辆的碳排放数据，从而使得工业园区车辆的碳中和策略达到预期效果。略达到预期效果。略达到预期效果。
【技术实现步骤摘要】
用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统
[0001]本专利技术涉及工业园区管理领域，尤其涉及一种用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统。
技术介绍
[0002]工业园区是一个国家或区域的政府根据自身经济发展的内在要求，通过行政手段划出一块区域，聚集各种生产要素，在一定空间范围内进行科学整合，提高工业化的集约强度，突出产业特色，优化功能布局，使之成为适应市场竞争和产业升级的现代化产业分工协作生产区。
[0003]工业园区是划定一定范围的土地，并先行予以规划，以专供工业设施设置、使用的地区。工业园区的设置，通常是为了促进地方的经济发展而设立。工业园区的用途相当多元，除了工厂、厂办等一般工业设施之外，亦可提供高科技产业使用，甚至有研究机构与学术机构进驻。工业园区如经过妥善的开发，通常会发展成为一个产业聚落。
[0004]对于工业园区来说，由于作为一个独立的整体，需要实施各方面的管理操作，例如，需要将工业园区的每天的碳排放量降低到某一个阈值之下，以改善工业园区的生态环境，避免工业园区环境恶化。除了拒绝一些碳排放量较大的产业进入工业园区之外，最大的污染源在于穿梭在工业园区内的各种车辆，这些车辆每天积累的碳排放量是工业园区执行碳中和处理的重要目标。
[0005]如果能够在车辆本身完成碳中和处理，将碳排放量抑制在污染源本体，则能够大幅度缩减工业园区的碳中和成本，提升碳中和效果。然而，难点在于这些车辆的车系不同，同时工业园区的道路环境与其他道路环境存在区别，更关键的是，在车辆本身完成碳中和处理时需要提前获知未来日期的车辆本身的碳排放数值，这些因素导致针对工业园区车辆提供的碳中和策略难以实施获知实施效果无法达到预期。
技术实现思路
[0006]为了解决相关领域的技术问题，本专利技术提供了一种用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统，能够针对工业园区车辆提供的碳中和策略难以实施的各项难点分别制定了相应的应对措施，例如对车辆进行车系管理，针对仅仅行驶在工业园区内部的车辆执行碳中和策略的智能化解析，还建立人工智能模型以基于同车系多车辆的历史碳排放数据预测未来日期的同车系单车辆的碳排放数据，从而使得工业园区车辆的碳中和策略达到预期效果。
[0007]相比较于现有技术，本专利技术至少需要具备以下三处突出的实质性特点：（1）将仅仅行驶在同一工业园区内部的同一车系的各辆车辆作为预测对象，建立人工智能模型以基于各辆车辆的历史碳排放数据智能解析判断日期的所述车系下每一车辆的碳排放数据，所述人工智能模型的模型参数与所述各辆车辆的数量相关以完成对所述人工智能模型的定制处理；
（2）针对所述车系的单辆车辆，基于接收到的判断日期的碳排放数据预测所述车辆在判断日期的碳中和策略，其中，所述碳排量数据的数值越大，执行的二氧化碳吸附强度越高；（3）引入中和应对设备、多个吸附滤网以及网体驱动设备具体实施所述车系的单辆车辆的碳中和策略，所述多个吸附滤网设置在所述车系的每一车辆的排气管口，每一个吸附滤网在竖立状态下执行对排气管口排放的二氧化碳的吸附动作，在横卧状态下暂停执行对排气管口排放的二氧化碳的吸附动作。
[0008]根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统，所述系统包括：分布采集机构，采用分别布置在同一工业园区内同一车系的各辆车辆上的数据采集装置以分别采集所述各辆车辆在某一日期整天的碳排量数据；内容捕获机构，与所述分布采集机构连接，用于获取所述各辆车辆在某一日期次日整天的碳排量数据，并对所述各辆车辆在某一日期次日整天的碳排量数据执行均值计算以获得所述工业园区环境下所述车系的碳排量参考值；初级解析机构，分别与所述分布采集机构和所述内容捕获机构连接，用于将所述各辆车辆在某一日期整天的碳排量数据作为深度卷积网络的多个输入信息，将所述车系下每一车辆在某一日期次日整天对应的碳排量参考值作为深度卷积网络的单个输出信息，以完成深度卷积网络的初级解析处理；次级解析机构，与所述初级解析机构连接，用于基于所述各辆车辆的历史碳排量数据和历史碳排量参考值执行对所述深度卷积网络的设定次数的多次训练处理，以完成深度卷积网络的次级解析处理；排放判断设备，与所述次级解析机构连接，用于在判断日期零点将所述各辆车辆在判断日期前一天整天的碳排量数据作为完成次级解析处理的深度卷积网络的多个输入信息以执行完成次级解析处理的深度卷积网络，获得输出的所述车系下每一车辆在判断日期整天对应的碳排量参考值；中和应对设备，与所述排放判断设备连接，设置在所述车系的每一车辆上，用于确定与接收到的判断日期整天对应的碳排量参考值对应的判断日期碳中和策略；其中，选择的所述设定次数的数值与所述各辆车辆的数量呈现单调正向关联关系；其中，确定与接收到的判断日期整天对应的碳排量参考值对应的判断日期碳中和策略包括：接收到的判断日期整天对应的碳排量参考值数值越大，执行的二氧化碳吸附强度越高。
[0009]根据本专利技术的第二方面，提供了一种用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用方法，所述方法包括使用如上述的用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用平台以针对同一工业园区内同一车系的各辆车辆基于历史碳排放数据智能解析判断日期的所述车系下每一车辆的碳排放数据进而为车辆在判断日期的碳中和应对准备基础信息。
[0010]根据本专利技术的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被执行时实现如上述的用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用方法的各个步骤。
附图说明
[0011]以下将结合附图对本专利技术的实施方案进行描述，其中：图1为根据本专利技术的用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统的技术流程图。
[0012]图2为根据本专利技术的实施例1示出的用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统的结构示意图。
[0013]图3为根据本专利技术的实施例2示出的用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统的结构示意图。
[0014]图4为根据本专利技术的实施例3示出的用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统的结构示意图。
[0015]图5为根据本专利技术的实施例4示出的用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统的结构示意图。
[0016]图6为根据本专利技术的实施例6示出的计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
[0017]工业的快速发展，加剧了生态环境的恶化；工业的规模化生产，使地球的有限资源变得越来越稀缺。生态经济的不断发展则要求人们在追求经济效益的同时，兼顾与生态效益、社会效益的和谐统一。于是，人们开始对现行的工业体系产生了质疑，是否可以模仿自然生态系统，使工业生态系统在其生产过程中提高资源利用率，同时减少废物的产量。1990年，在英国工程师协会的报告会中对工业生态系统提出了新的见解，“工业生态系统的概念与生物生态系统概念之间的类比不一定完美无缺，但如果工业体系模仿生物界的运行规则，人类将受益无穷”。现代工业园区及各类产业园区的规划设计更加注重整体的环境景观及企业形象展示，这既是企业走向国际化的需求，也是城市发展本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统，其特征在于，所述系统包括：分布采集机构，采用分别布置在同一工业园区内同一车系的各辆车辆上的数据采集装置以分别采集所述各辆车辆在某一日期整天的碳排量数据；内容捕获机构，与所述分布采集机构连接，用于获取所述各辆车辆在某一日期次日整天的碳排量数据，并对所述各辆车辆在某一日期次日整天的碳排量数据执行均值计算以获得所述工业园区环境下所述车系的碳排量参考值；初级解析机构，分别与所述分布采集机构和所述内容捕获机构连接，用于将所述各辆车辆在某一日期整天的碳排量数据作为深度卷积网络的多个输入信息，将所述车系下每一车辆在某一日期次日整天对应的碳排量参考值作为深度卷积网络的单个输出信息，以完成深度卷积网络的初级解析处理；次级解析机构，与所述初级解析机构连接，用于基于所述各辆车辆的历史碳排量数据和历史碳排量参考值执行对所述深度卷积网络的设定次数的多次训练处理，以完成深度卷积网络的次级解析处理；排放判断设备，与所述次级解析机构连接，用于在判断日期零点将所述各辆车辆在判断日期前一天整天的碳排量数据作为完成次级解析处理的深度卷积网络的多个输入信息以执行完成次级解析处理的深度卷积网络，获得输出的所述车系下每一车辆在判断日期整天对应的碳排量参考值；中和应对设备，与所述排放判断设备连接，设置在所述车系的每一车辆上，用于确定与接收到的判断日期整天对应的碳排量参考值对应的判断日期碳中和策略；其中，选择的所述设定次数的数值与所述各辆车辆的数量呈现单调正向关联关系；其中，确定与接收到的判断日期整天对应的碳排量参考值对应的判断日期碳中和策略包括：接收到的判断日期整天对应的碳排量参考值数值越大，执行的二氧化碳吸附强度越高。2.如权利要求1所述的用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统，其特征在于，所述系统还包括：多个吸附滤网，设置在所述车系的每一车辆的排气管口，每一个吸附滤网在竖立状态下执行对排气管口排放的二氧化碳的吸附动作，在横卧状态下暂停执行对排气管口排放的二氧化碳的吸附动作。3.如权利要求2所述的用于车辆碳排量识别的人工智能模型应用系统，其特征在于，所述系统还包括：网体驱动设备，分别与所述多个吸附滤网和所述中和应对设备连接，用于基于接收到的判断日期整天对应的碳排量参考值确定所述多个吸附滤网中处于竖立状态下的吸附滤网数量；其中，接收到的判断日期整天对应的碳排量参考值数值越大，执行的二氧化碳吸附强度越高包括：接收到的判断日期整天对应的碳排量参考值数值越大，确定的所述多个吸附滤网中处于竖立状态下的吸附滤网数量越多。4.如权利要求1所述的用于车辆碳排量识别的人工...
【专利技术属性】
技术研发人员：张立华，
申请(专利权)人：特斯联科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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