一种面向数字孪生的数据处理方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请公开的一种面向数字孪生的数据处理方法，所述方法包括：获取若干个现有连续状态信息参数，根据若干个所述现有连续状态信息参数构建状态信息预测模型，通过所述状态信息预测模型获取预测状态信息；将所述预测状态信息经相似度算法进行阈值滤波获得最优预测状态信息；根据最优预测状态信息构建状态信息融合模型，通过状态信息融合模型，获得融合状态信息；根据预测状态信息、最优预测状态信息以及融合状态信息构建状态信息聚合模型，通过所述状态信息聚合模型，获得聚合状态信息；将所述聚合状态信息发送至孪生端。述聚合状态信息发送至孪生端。述聚合状态信息发送至孪生端。

【技术实现步骤摘要】
一种面向数字孪生的数据处理方法、装置及设备


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种面向数字孪生的数据处理方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]交通工况复杂程度直线上升，自动驾驶技术兴起，车联网的业务范围、技术水平也有了更高、更新的认识。以联网车辆为主体的交通参与者，运行可视化追踪的精准度要求也越来越高，为了能够达到直观、精准锁定交通参与者运行状态信息，行业提出了“数字孪生”技术来满足车联网业务可视化需求。
[0003]现有“数字孪生”技术为了能够更好地表达并还原参与者的状态信息过程，采取了状态信息缓冲机制，导致牺牲了状态信息本身的真实性。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例提供了一种面向数字孪生的数据处理方法、装置及设备，用于解决现有技术状态信息提取技术多样性带来的状态信息多源，从而导致孪生过程重影现象的问题以及信号盲区情况下状态信息丢失的问题。
[0005]本说明书实施例采用下述技术方案：
[0006]第一方面，本说明书实施例提供一种面向数字孪生的数据处理方法，方法包括：
[0007]获取若干个现有连续状态信息参数，根据若干个所述现有连续状态信息参数构建状态信息预测模型，通过所述状态信息预测模型获取预测状态信息；
[0008]将所述预测状态信息经相似度算法进行阈值滤波获得最优预测状态信息；
[0009]根据最优预测状态信息构建状态信息融合模型，通过状态信息融合模型，获得融合状态信息；
[0010]根据预测状态信息、最优预测状态信息以及融合状态信息构建状态信息聚合模型，通过所述状态信息聚合模型，获得聚合状态信息；
[0011]将所述聚合状态信息发送至孪生端，所述孪生端是指用于映射目标物状态信息的设备。
[0012]第二方面，本说明书实施例还提供一种面向数字孪生的数据处理方法，所述方法包括：
[0013]获取接收聚合状态信息的起始时间戳和结束时间戳；
[0014]设置所述起始时间戳至所述结束时间戳之间的切片体量；
[0015]获取聚合状态信息的聚合状态信息数据参数；
[0016]根据所述切片体量对所述聚合状态信息数据参数进行均等切片，输出聚合状态信息序列；
[0017]将所述聚合状态信息序列发送至用户界面。
[0018]第三方面，本说明书实施例还提供一种面向数字孪生的数据处理装置，包括：
[0019]预测模型模块，用于获取若干个现有连续状态信息参数，根据若干个所述现有连续状态信息参数构建状态信息预测模型，通过所述状态信息预测模型获取预测状态信息；
[0020]滤波模块，用于将所述预测状态信息经相似度算法进行阈值滤波获得最优预测状态信息；
[0021]融合模型模块，用于根据最优预测状态信息构建状态信息融合模型，通过状态信息融合模型，获得融合状态信息；
[0022]聚合模型模块，用于根据预测状态信息、最优预测状态信息以及融合状态信息构建状态信息聚合模型，通过所述状态信息聚合模型，获得聚合状态信息；
[0023]通信模块，用于将所述聚合状态信息发送至孪生端，所述孪生端是指用于映射目标物状态信息的设备。
[0024]第四方面，本说明书实施例还提供一种面向数字孪生的数据处理装置，包括：
[0025]采集模块，用于获取接收聚合状态信息的起始时间戳和结束时间戳；
[0026]设置模块，用于设置所述起始时间戳至所述结束时间戳之间的切片体量；
[0027]提取模块，用于获取聚合状态信息数据参数；
[0028]切片模块，用于根据所述切片体量对所述聚合状态信息数据参数进行均等切片，输出聚合状态信息序列；
[0029]输送模块，用于将所述聚合状态信息序列发送至用户界面。
[0030]第五方面，本说明书实施例还提供一种电子设备，包括至少一个处理器及存储器，存储器存储有程序，并且被配置成至少一个处理器执行本说明书实施例中一种面向数字孪生的数据处理方法。
[0031]本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：通过构建状态信息预测模型，达到对信号盲区进行状态信息预测的目的，提高状态信息孪生的连续性；还通过构建的状态信息聚合模型，达到对多源状态信息进行状态信息聚合的目的。
附图说明
[0032]此处所说明的附图用来提供对本说明书实施例的进一步理解，构成本说明书实施例的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0033]图1为本说明书实施例提供的一种面向数字孪生的数据处理方法的流程示意图；
[0034]图2为本说明书实施例提供的一种面向数字孪生的数据处理方法中的将所述聚合状态信息发送至孪生端方法的流程示意图；
[0035]图3为本说明书实施例提供的一种面向数字孪生的数据处理方法中的数据传输方法流程示意图；
[0036]图4为本说明书实施例提供的一种面向数字孪生的数据处理装置的结构示意图；
[0037]图5为本说明书实施例提供的一种面向数字孪生的数据处理方法的流程示意图；
[0038]图6为本说明书实施例提供的一种面向数字孪生的数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
[0039]车联网的概念源于物联网，即车辆物联网，是以行驶中的车辆为信息感知对象，借
助新一代信息通信技术，实现车与X(即车与车、人、路、服务平台)之间的网络连接，提升车辆整体的智能驾驶水平，为用户提供安全、舒适、智能、高效的驾驶感受与交通服务，同时提高交通运行效率，提升社会交通服务的智能化水平。
[0040]车联网通过新一代信息通信技术，实现车与云平台、车与车、车与路、车与人、车内等全方位网络链接，主要实现了“三网融合”，即将车内网、车际网和车载移动互联网进行融合。车联网是利用传感技术感知车辆的状态信息，并借助无线通信网络与现代智能信息处理技术实现交通的智能化管理，以及交通信息服务的智能决策和车辆的智能化控制。
[0041]智能网联是在传统车联网发展的基础上，由于交通工况变得越来越复杂，传统的交通调控、优化手段已经到了瓶颈，只能通过智能网联技术来进一步高质量地调控、优化交通、提高安全保障，由于智能网联是基于IT技术建立起来的一套规则分析、模型优化的交通AI技术，在发展的过程中必然有一个需要让人认识、接受的过程，为了在运用的初期、或者稳定保障期，形象、直观表达智能网联能力成熟度的需求就变得相对迫切，数字孪生就成为了这一项需求的比较有力的技术手段。
[0042]由于交通工况复杂多变，加之形形色色，各种态势的参与者，给数字孪生的质量保障也提出了更高的要求，为了及时、准确地反馈交通工况中个体参与者的运行态势，同时也表达基于行驶优化的智能化能力输出的效果，行业提出关于状态信息时延、实体模型、能力模型、状态信息过程等业务指标的各种技术架构。
[0043]现有技术基本宗旨是建立在依赖参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向数字孪生的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标物若干个现有连续状态信息参数，根据若干个所述现有连续状态信息参数构建状态信息预测模型，通过所述状态信息预测模型获取所述目标物预测状态信息；将所述预测状态信息经相似度算法进行阈值滤波获得最优预测状态信息；根据最优预测状态信息构建状态信息融合模型，通过状态信息融合模型，获得融合状态信息；根据预测状态信息、最优预测状态信息以及融合状态信息构建状态信息聚合模型，通过所述状态信息聚合模型，获得聚合状态信息；将所述聚合状态信息发送至孪生端，所述孪生端是指用于映射目标物状态信息的设备。2.根据权利要求1所述的一种面向数字孪生的数据处理方法，其特征在于，所述构建状态信息预测模型包括：获取与若干个所述现有连续状态信息参数对应的连续时间；将若干个所述现有连续状态信息参数和所述连续时间基于拟合算法构建状态信息预测模型。3.根据权利要求2所述的一种面向数字孪生的数据处理方法，其特征在于，所述通过所述状态信息预测模型获取预测状态信息包括：根据若干所述现有连续状态信息参数构建权重状态信息参数序列；将所述权重状态信息参数序列输入到所述状态信息预测模型，获得拟合状态信息系数；获取预测状态信息时间段，将所述预测状态信息时间段分割成若干个预测状态信息时间片；根据所述拟合状态信息系数和预测状态信息时间片生成预测状态信息参数序列；基于预测状态信息参数序列构建预测状态信息序列；从所述预测状态信息序列中获取预测状态信息。4.根据权利要求1所述的一种面向数字孪生的数据处理方法，其特征在于，将所述聚合状态信息发送至孪生端之后还包括：判断所述聚合状态信息发送至孪生端是否发生溢流，若是，判断溢流的溢流量是否超过设置的溢流阀槽，若是，则备份通信状态信息，所述溢流阀槽指在溢流时长内能处理的溢流量；开启新通信状态信息输送所述备份通信状态信息，所述新通信状态信息与旧通信状态信息同步运行，所述旧通信状态信息是指将所述聚合状态信息发送至孪生端的通信状态信息。5.根据权利要求4所述的一种面向数字孪生的数据处理方法，其特征在于，所述备份通信状态信息之前还包括：记录溢流...

【专利技术属性】
技术研发人员：方平西，师璐，宋晓飞，
申请(专利权)人：云控智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：