一种基于数字孪生与多模态AI推理的智慧园区全息态势感知与协同指挥调度方法及系统与流程
本发明涉及人工智能，尤其涉及一种基于数字孪生与多模态ai推理的智慧园区全息态势感知与协同指挥调度方法及系统。
背景技术：
1、随着校园、产业园区、商务楼宇等园区规模不断扩大，园区内视频监控、门禁、消防、环境监测、能源计量、车辆管理、设备运维等系统持续增加。现有园区管理通常由多个独立业务平台分别承载，各平台所采集的视频图像、设备状态、人员位置、车辆轨迹、能耗数据及工单数据具有不同的数据格式、时间基准、空间坐标和对象编码，管理人员需在多个系统界面间切换查看和人工比对。
2、现有技术中，部分园区采用二维地图、三维模型或可视化大屏展示设备位置及告警信息，但此类展示方式通常仅将不同系统的数据进行页面汇集，缺乏与园区建筑结构、楼层空间、设备对象和道路拓扑相对应的统一时空关联。发生人员入侵、烟火、设备故障、交通拥堵等异常事件时，视频告警、传感器告警和设备状态变化难以准确关联至同一空间位置及关联对象，管理人员难以快速判断事件的实际影响范围、周边人员分布、可通行路径以及可用处置资源。
3、因此，现有智慧园区管理技术存在的技术问题是：异构感知数据与园区空间模型缺乏统一的时空关联和融合分析机制，导致异常事件无法形成与实际园区空间及资源状态相对应的实时全息态势，进而难以实现异常事件的准确研判、影响推演和协同处置。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题在于本发明所要解决的技术问题在于克服现有智慧园区中异构感知数据与园区空间模型难以统一时空关联的问题，解决异常事件态势研判不准、影响推演困难及协同处置效率低的问题。
2、为了解决上述技术问题，本发明实施例第一方面公开了一种基于数字孪生与多模态ai推理的智慧园区全息态势感知与协同指挥调度方法，包括：
3、获取园区空间数据和设备数据，对所述园区空间数据和设备数据进行处理，构建园区数字孪生模型；
4、接入园区内的感知设备和业务系统，采集园区多模态数据；
5、对所述园区多模态数据进行数据治理，并将治理后的园区多模态数据与所述园区数字孪生模型进行时空关联；
6、对时空关联后的园区多模态数据进行融合分析和三维可视化渲染，生成园区全息态势；
7、基于所述园区全息态势识别异常事件，确定所述异常事件的预警等级，并对所述异常事件进行影响推演；
8、根据所述异常事件的预警等级、影响推演结果和可调度资源状态，生成协同处置方案，派发处置任务，并基于处置过程数据和处置结果数据进行考评和策略更新。
9、进一步的，所述园区空间数据包括倾斜摄影数据、建筑信息模型数据、城市信息模型数据和激光点云数据，所述设备数据包括设备编码、设备结构数据、设备安装位置数据和设备运行参数；
10、所述构建园区数字孪生模型，包括：
11、对所述倾斜摄影数据进行实景三维重建，对所述激光点云数据进行去噪、配准、分割和表面重建，将重建结果与所述建筑信息模型数据、城市信息模型数据按照统一坐标基准进行融合，并基于空间拓扑关系、建筑构件标识、楼层标识和设备编码建立对象语义关联关系，得到所述园区数字孪生模型。
12、进一步的，所述园区多模态数据包括视频图像数据、音频数据、环境监测数据、门禁数据、人员定位数据、车辆定位数据、设备状态数据、能耗数据、消防数据、资产数据、巡检数据、工单数据和预案数据中的至少两种；
13、所述感知设备包括视频监控设备、拾音设备、门禁设备、环境传感器、消防传感器、定位终端、能源计量设备和设备控制终端中的至少一种。
14、进一步的，所述数据治理包括数据清洗、数据标准化、数据质量校验、数据存储、数据服务封装和权限标识配置；
15、所述时空关联包括：为所述园区多模态数据配置时间戳、空间位置标识、数据来源标识和对象标识，基于所述时间戳、空间位置标识和对象标识，将所述园区多模态数据映射至所述园区数字孪生模型中的空间对象、设备对象或业务对象。
16、进一步的，所述生成园区全息态势，包括：
17、在所述园区数字孪生模型中叠加人员轨迹、车辆轨迹、设备运行状态、能耗状态、告警信息和事件信息；
18、根据显示终端参数和观察视角进行光场全息渲染或实时三维渲染，输出包含空间位置、对象属性、实时状态和告警标识的园区全息态势界面；
19、其中，所述园区数字孪生模型支持建筑结构剖分、楼层展开和设备内部结构展示。
20、进一步的，所述识别异常事件，包括：
21、利用视觉识别模型识别人员行为异常、车辆行为异常、烟火、入侵、拥堵或设备外观异常，利用语音识别模型识别求助语音、异常声响或告警语音，利用时序预测模型预测设备运行数据、能耗数据或环境监测数据的异常趋势，并根据各模型输出结果的置信度、时间关联性和空间关联性确定所述异常事件；
22、所述确定所述异常事件的预警等级，包括根据事件严重度、影响对象数量、影响空间范围、事件持续时间、事件发展趋势、关联设备重要度和模型推理置信度计算事件风险评分r，所述事件风险评分r满足：
23、r＝w1s＋w2n＋w3a＋w4t＋w5d＋w6i＋w7c；
24、其中，s为事件严重度的归一化数值，n为影响对象数量的归一化数值，a为影响空间范围的归一化数值，t为事件持续时间的归一化数值，d为事件发展趋势的归一化数值，i为关联设备重要度的归一化数值，c为模型推理置信度，w1至w7分别为s、n、a、t、d、i和c对应的权重系数，且w1至w7的和值为1；
25、将所述事件风险评分r与预设分级阈值进行比较，获得对应的预警等级。
26、进一步的，所述对所述异常事件进行影响推演，包括：
27、确定所述异常事件的发生位置和关联对象，基于所述园区数字孪生模型中的空间拓扑关系、人员分布、设备状态、道路通行状态和资源位置，模拟所述异常事件在预设时间窗口内的影响范围、风险变化和资源通行情况，输出疏散路径、隔离区域、救援路径、联动设备清单和处置优先级中的至少一种推演结果。
28、进一步的，所述生成协同处置方案，包括：根据所述异常事件的事件类型和预警等级从预案库中筛选候选预案，根据可调度资源与所述异常事件发生位置之间的距离、预计到达时间、当前任务负载、可用状态、专业能力和权限等级形成资源候选集合，利用强化学习调度模型确定资源调配结果、任务执行顺序、处置路径和联动设备控制指令；
29、所述强化学习调度模型基于当前园区态势、所述异常事件的属性、候选资源状态、资源空间位置、预案规则和历史处置结果确定调度动作，并依据奖励值q更新调度策略，所述奖励值q满足：
30、q＝a1e＋a2f＋a3u－a4l－a5p；
31、其中，e为处置前后事件风险评分的降低值，f为任务完成度，u为预案执行符合度，l为事件响应时长的归一化数值，p为资源调配成本的归一化数值，a1至a5分别为e、f、u、l和p对应的权重系数，且a1至a5的和值为1；
32、所述派发处置任务，包括生成包含任务标识、事件标识、处置位置、处置步骤、时限要求、责任主体和联动指令的电子工单，并将所述电子工单发送至对应的处置终端；
33、所述考评包括根据事件确认时间、预警生成时间、任务派发时间、资源到场时间、处置完成时间、预案执行符合度、任务完成度和人工评价数据生成考评结果，并根据所述考评结果更新预案配置、调度策略或模型训练数据。
34、第二方面，本发明还提供了 一种基于数字孪生与多模态ai推理的智慧园区全息态势感知与协同指挥调度系统，应用于任一项所述的基于数字孪生与多模态ai推理的智慧园区全息态势感知与协同指挥调度方法，包括：
35、建模模块，用于获取园区空间数据和设备数据，对所述园区空间数据和设备数据进行处理，构建园区数字孪生模型；
36、采集模块，用于接入园区内的感知设备和业务系统，采集园区多模态数据；
37、治理模块，用于对所述园区多模态数据进行数据治理，并将治理后的园区多模态数据与所述园区数字孪生模型进行时空关联；
38、态势模块，用于对时空关联后的园区多模态数据进行融合分析和三维可视化渲染，生成园区全息态势；
39、分析模块，用于基于所述园区全息态势识别异常事件，确定所述异常事件的预警等级，并对所述异常事件进行影响推演；
40、调度模块，用于根据所述异常事件的预警等级、影响推演结果和可调度资源状态，生成协同处置方案，派发处置任务，并基于处置过程数据和处置结果数据进行考评和策略更新。
41、第三方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使所述处理器执行任一项所述的基于数字孪生与多模态ai推理的智慧园区全息态势感知与协同指挥调度方法。
42、本发明的有益技术效果至少在于：
43、与现有技术相比，本发明通过构建融合倾斜摄影模型、bim/cim模型及激光点云数据的园区数字孪生底座，将建筑、楼层、道路、设备及空间区域映射至统一的三维时空坐标体系，并对视频图像、物联传感、门禁、车辆、能耗及资产等异构感知数据进行接入、治理、时间对齐、空间定位和对象关联，能够减少不同业务系统之间的数据割裂，使多源告警信息能够对应至具体的园区空间位置、设备对象及关联区域，从而形成与物理园区状态相匹配的全息运行态势。
44、进一步地，本发明通过多模态人工智能推理对视频识别结果、传感器检测结果、设备运行状态及历史处置数据进行融合分析，可对异常事件进行自动识别、交叉验证和分级预警，降低仅依据单一数据源进行判断而造成的漏报或误报风险。基于数字孪生模型的空间拓扑关系、楼层结构、道路通行状态、人员分布及设备状态，可对异常事件的影响范围、关联风险和处置路径进行可视化推演，为管理人员提供直观、准确的事件研判依据。
45、此外，本发明基于强化学习的协同指挥调度机制，综合预警等级、事件类型、影响范围、处置资源位置、资源可用状态及历史处置效果生成任务派发和资源调配方案，实现预警、感知、派发、处置、考评及改进的闭环管理，提高应急资源配置的合理性和跨部门协同处置效率。采用微服务、容器化及容器编排架构，各功能模块可独立部署、弹性扩缩容和滚动更新，能够适应万级设备并发接入及实时数据更新需求，提高系统的可扩展性、稳定性和维护便利性。