【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及基于数字孪生工厂的交通场景监测方法及系统。
技术介绍
1、当前的交通管理领域，存在着多种技术和方法，用于监测和优化交通状况，例如，交通流量监测系统、闭路电视监控系统、gps导航系统等，这些系统可以提供一定的交通信息，帮助管理部门调配资源和优化路线。但是，现有的系统往往只能提供某一方面的交通信息，无法实现数据的全面整合和共享，并且对数据的分析能力有限，无法充分挖掘数据的潜在价值，难以提供准确和全面的交通信息。综上所述，现有技术存在数据整合和共享不足、数据分析能力有限，难以提供准确和全面的交通信息的技术问题。
技术实现思路
1、本申请通过提供基于数字孪生工厂的交通场景监测方法及系统，有效解决了现有技术中存在的数据整合和共享不足、数据分析能力有限，难以提供准确和全面的交通信息的技术问题，达到了数据整合和共享充分、数据分析能力强，可以提供准确和全面的交通信息的技术效果。
2、本申请提供了基于数字孪生工厂的交通场景监测方法及系统，所述技术方案如下：
3、第一方面，本申请实施例提供了基于数字孪生工厂的交通场景监测方法，所述方法包括：
4、根据数据采集子模块采集目标区域的基础信息，获得区域信息集；
5、根据数字孪生子模块对所述区域信息集进行建模，得到区域数字模型；
6、根据区域监测子模块对所述目标区域进行实时交通场景监测，生成区域监测数据；
7、基于所述区域监测数据进行预处理，生成区域标准监测
8、基于所述数字孪生子模块，根据所述区域数字模型对所述区域标准监测数据进行可视化展示，生成区域交通场景数字模型。
9、第二方面，本申请实施例提供了基于数字孪生工厂的交通场景监测系统，所述系统包括：
10、区域信息集获得模块，所述区域信息集获得模块用于根据数据采集子模块采集目标区域的基础信息，获得区域信息集；
11、区域数字模型得到模块，所述区域数字模型得到模块用于根据数字孪生子模块对所述区域信息集进行建模，得到区域数字模型；
12、区域监测数据生成模块，所述区域监测数据生成模块用于根据区域监测子模块对所述目标区域进行实时交通场景监测，生成区域监测数据；
13、区域标准监测数据生成模块，所述区域标准监测数据生成模块用于基于所述区域监测数据进行预处理，生成区域标准监测数据；
14、区域交通场景数字模型生成模块，所述区域交通场景数字模型生成模块用于基于所述数字孪生子模块，根据所述区域数字模型对所述区域标准监测数据进行可视化展示，生成区域交通场景数字模型。
15、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
16、本申请根据数据采集子模块采集目标区域的基础信息，获得区域信息集，然后根据数字孪生子模块对所述区域信息集进行建模，得到区域数字模型，之后根据区域监测子模块对所述目标区域进行实时交通场景监测，生成区域监测数据，进而基于所述区域监测数据进行预处理，生成区域标准监测数据，最后基于所述数字孪生子模块，根据所述区域数字模型对所述区域标准监测数据进行可视化展示，生成区域交通场景数字模型。有效解决了现有技术中数据整合和共享不足、数据分析能力有限，难以提供准确和全面的交通信息的技术问题，达到了数据整合和共享充分、数据分析能力强，可以提供准确和全面的交通信息的技术效果。
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1.基于数字孪生工厂的交通场景监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述区域监测数据进行预处理，生成区域标准监测数据，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述监测数据结构特征分别对所述多个监测数据分区进行预处理，获得所述区域标准监测数据，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述数字孪生子模块，根据所述区域数字模型对所述区域标准监测数据进行可视化展示，生成区域交通场景数字模型，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，生成多个分区交通场景数字模型，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，得到第一分区交通场景特征之后，包括：
7.基于数字孪生工厂的交通场景监测系统，其特征在于，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.基于数字孪生工厂的交通场景监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述区域监测数据进行预处理，生成区域标准监测数据，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述监测数据结构特征分别对所述多个监测数据分区进行预处理，获得所述区域标准监测数据，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，霍建杰，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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