城市治理数字孪生平台的多领域协同管控方法及系统与流程

本发明属于城市治理领域，尤其涉及城市治理数字孪生平台的多领域协同管控方法及系统。

背景技术：

1、城市治理数字化转型进程持续推进，数字孪生平台凭借多领域数据集成与可视化优势，成为提升城市管理效率的核心技术支撑。智能路灯作为城市分布最广泛的基础设施，逐渐从单一照明功能向数据采集终端升级，通过集成传感器实现运行状态监测，为城市治理提供基础数据支撑，推动城市治理向智能化、精细化方向发展。

2、当前，相关技术中已有利用智能路灯采集运行状态数据的方案，部分数字孪生平台也尝试整合城市交通、基础设施等领域的数据，用于城市运行状态的可视化呈现与基础管控。这些方案通过传感器采集、跨平台数据接入等方式，获取路灯运行参数、交通流量等单一维度或部分维度数据，为城市治理提供了一定的数据支持。

3、现有技术缺乏对多维度数据的深度整合与关联分析，未能构建起路灯与城市基础设施间的系统性关联，无法实现故障传播路径的精准推演与次生安全隐患的全面预判。同时，管控措施缺乏与风险等级的动态适配，难以统筹交通、社区、无人机运维等多领域资源形成协同管控合力，导致故障响应滞后、管控针对性不足，无法满足城市治理多领域协同管控的实际需求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供城市治理数字孪生平台的多领域协同管控方法及系统，旨在解决背景技术中确定的现有技术存在的技术问题。

2、本发明是这样实现的，城市治理数字孪生平台的多领域协同管控方法，所述方法包括：

3、通过智能路灯物联网监测采集多维度数据，所述多维度数据包括路灯本体的运行状态参数、交通流热力数据、地下管网与路灯电缆的空间关联数据；

4、基于所述多维度数据，构建路灯-城市基础设施神经关联图谱，所述路灯-城市基础设施神经关联图谱标注单盏路灯的健康状态参数，并呈现路灯与城市基础设施的空间位置关系、运行参数联动逻辑及关联权重；

5、基于所述路灯-城市基础设施神经关联图谱和多维度数据进行故障监测与预测，并自动推演故障传播路径，识别所述故障传播路径覆盖的预设关键区域，分析故障传播路径沿线存在的次生安全隐患，结合交通流热力数据和时段特征判断风险等级；

6、基于风险等级，对不同风险等级的故障传播路径执行分级式协同管控。

7、作为本发明更进一步的方案，所述通过智能路灯物联网监测采集多维度数据，具体包括：

8、通过部署于路灯内部的电流传感器、电压传感器及亮度传感器，以设定的采样频率实时采集并上传电流值、电压值与实时亮度值，组合定义为路灯本体的运行状态参数；

9、通过无线通信协议，接入城市交通管理平台所汇聚的各道路断面实时车流量与人流量统计数据，并将所述车流量与人流量统计数据融合计算，生成表征区域交通活跃度的交通流热力数据；

10、通过调用城市基础设施统一gis数据库的标准数据接口，获取包含地理坐标、埋深、管线属性的矢量图层数据，并通过空间拓扑分析算法，计算地下管网与路灯电缆之间的水平距离、垂直距离及交叉关系，形成地下管网与路灯电缆的空间关联数据。

11、作为本发明更进一步的方案，所述构建路灯-城市基础设施神经关联图谱，具体包括：

12、在数字孪生平台的三维可视化引擎中，将每一杆路灯的物理位置实例化为一个独立的路灯节点，并将路灯本体的运行状态参数动态绑定至对应的路灯节点，作为该路灯节点的健康状态参数进行实时可视化呈现；

13、根据城市cim模型中的设施位置信息，在三维可视化引擎中，将每一个路灯节点，与位于路灯节点预设物理半径范围内的城市基础设施所对应的基础设施节点，建立虚拟的连接线，以连接线定义并呈现所述空间位置关系；

14、基于历史运行数据，计算当路灯节点发生状态变化时，与路灯节点存在空间位置关系的其他基础设施节点状态发生连锁变化的概率与强度，将所述概率与强度量化作为关联权重，并将这些逻辑规则存储于图谱数据库中，构建路灯-城市基础设施神经关联图谱。

15、作为本发明更进一步的方案，所述分析故障传播路径沿线存在的次生安全隐患，结合交通流热力数据和时段特征判断风险等级，具体包括：

16、当监测到任一路灯节点的路灯本体的运行状态参数，连续5个以上采样周期的数值均超出预定义的正常工作参数范围时，则判定该路灯节点为初始故障节点；

17、以初始故障节点为起点，在所述路灯-城市基础设施神经关联图谱中，根据所述关联权重沿路灯节点与基础设施节点之间的空间位置关系进行图遍历计算，模拟故障的级联影响范围，输出由连续节点构成的故障传播路径；

18、将所述故障传播路径的地理坐标信息与城市公共活动区域边界的gis图层进行空间叠加分析，识别出故障传播路径与gis图层中区域边界相交和包含的区段，标记为预设关键区域；

19、针对每一条故障传播路径及标记的预设关键区域，调用交通流热力数据，结合预设关键区域的功能类型预定义规则库，模拟分析因照明缺失导致的各类型交通事故的潜在可能性，生成具体的次生安全隐患清单；

20、根据所述次生安全隐患清单中事故类型的严重程度、交通流热力数据在当前时段的数值、以及当前时间所处的时段特征，计算综合风险分值，并根据预设的分值区间设定故障传播路径的风险等级。

21、作为本发明更进一步的方案，所述基于风险等级，对不同风险等级的故障传播路径执行分级式协同管控，当所述风险等级被判定为高风险时：

22、根据所述故障传播路径的地理坐标，识别受影响的交叉路口列表；

23、针对交叉路口列表中的每一个交叉路口，以交叉路口历史同期平均行人过街所需时间为基础值，叠加根据实时交通流热力数据计算出的当前行人过街延误系数，生成具体的行人过街绿灯相位延长时长数值以及黄色警示灯的闪烁持续时间；

24、向视频管理平台发送包含所述预设关键区域边界框的调用指令，驱动周边监控设备，使监控画面完整覆盖预设关键区域边界框。

25、作为本发明更进一步的方案，所述基于风险等级，对不同风险等级的故障传播路径执行分级式协同管控，当所述风险等级被判定为中风险时：

26、根据所述故障传播路径的长度和所述次生安全隐患清单，将次生安全隐患清单中因照明缺失导致的各类型交通事故的潜在可能性最高的节点标记为关键节点，为关键节点生成匹配的、包含具体安全指引的标准化文本与合成语音内容；

27、通过消息队列遥测传输协议将标准化文本与合成语音内容同时下发至路径沿线预设地理围栏内的所有智慧社区广播音箱；

28、根据所述关键节点的位置，计算无人机的安全悬停高度与照明角度，生成包含精确坐标、高度、照明角度及亮度参数的无人机飞行控制任务包，通过无线网络发送至无人机机场，控制无人机按航线飞抵坐标点并执行悬停照明任务。

29、本发明的另一目的在于提供城市治理数字孪生平台的多领域协同管控系统，所述系统包括：

30、多维度数据采集模块，用于通过智能路灯物联网监测采集多维度数据，所述多维度数据包括路灯本体的运行状态参数、交通流热力数据、地下管网与路灯电缆的空间关联数据；

31、神经关联图谱构建模块，用于基于所述多维度数据，构建路灯-城市基础设施神经关联图谱，所述路灯-城市基础设施神经关联图谱标注单盏路灯的健康状态参数，并呈现路灯与城市基础设施的空间位置关系、运行参数联动逻辑及关联权重；

32、故障传播路径分析模块，用于基于所述路灯-城市基础设施神经关联图谱和多维度数据进行故障监测与预测，并自动推演故障传播路径，识别所述故障传播路径覆盖的预设关键区域，分析故障传播路径沿线存在的次生安全隐患，结合交通流热力数据和时段特征判断风险等级；

33、分级式协同管控模块，用于基于风险等级，对不同风险等级的故障传播路径执行分级式协同管控。

34、作为本发明更进一步的方案，所述神经关联图谱构建模块包括：

35、路灯节点实例化与状态绑定模块，用于在数字孪生平台的三维可视化引擎中，将每一杆路灯的物理位置实例化为一个独立的路灯节点，并将路灯本体的运行状态参数动态绑定至对应的路灯节点，作为该路灯节点的健康状态参数进行实时可视化呈现；

36、节点连接建立模块，用于根据城市cim模型中的设施位置信息，在三维可视化引擎中，将每一个路灯节点，与位于路灯节点预设物理半径范围内的城市基础设施所对应的基础设施节点，建立虚拟的连接线，以连接线定义并呈现所述空间位置关系；

37、关联权重量化与存储模块，用于基于历史运行数据，计算当路灯节点发生状态变化时，与路灯节点存在空间位置关系的其他基础设施节点状态发生连锁变化的概率与强度，将所述概率与强度量化作为关联权重，并将这些逻辑规则存储于图谱数据库中，构建路灯-城市基础设施神经关联图谱。

38、作为本发明更进一步的方案，所述故障传播路径分析模块包括：

39、初始故障节点判定模块，用于当监测到任一路灯节点的路灯本体的运行状态参数，连续5个以上采样周期的数值均超出预定义的正常工作参数范围时，则判定该路灯节点为初始故障节点；

40、传播路径模拟模块，用于以初始故障节点为起点，在所述路灯-城市基础设施神经关联图谱中，根据所述关联权重沿路灯节点与基础设施节点之间的空间位置关系进行图遍历计算，模拟故障的级联影响范围，输出由连续节点构成的故障传播路径；

41、空间叠加分析模块，用于将所述故障传播路径的地理坐标信息与城市公共活动区域边界的gis图层进行空间叠加分析，识别出故障传播路径与gis图层中区域边界相交和包含的区段，标记为预设关键区域；

42、次生安全隐患分析模块，用于针对每一条故障传播路径及标记的预设关键区域，调用交通流热力数据，结合预设关键区域的功能类型预定义规则库，模拟分析因照明缺失导致的各类型交通事故的潜在可能性，生成具体的次生安全隐患清单；

43、风险等级设定模块，用于根据所述次生安全隐患清单中事故类型的严重程度、交通流热力数据在当前时段的数值、以及当前时间所处的时段特征，计算综合风险分值，并根据预设的分值区间设定故障传播路径的风险等级。

44、本发明的有益效果是：

45、通过设置智能路灯物联网监测和多维度数据采集技术特征，本方法能够实时监测路灯和城市基础设施的运行状态和空间关系，由于智能物联网技术能实时获取各方面的数据，因此可以实现对路灯及其他城市基础设施的健康状态进行实时监测。在这种情况下，可以建立一个详细的路灯-城市基础设施神经关联图谱，这一图谱标注了单盏路灯的健康状态参数，并呈现其与城市基础设施的空间位置关系和运行参数间的联动逻辑及关联权重。因此，这一技术特征起到了全面掌握设施健康状态的作用，从而能够对故障进行有效监测和预测。

46、基于路灯-城市基础设施神经关联图谱和多维度数据进行故障监测与预测，能够自动推演故障的传播路径，识别并分析受影响的预设关键区域以及沿线的次生安全隐患。结合交通流热力数据和时段特征判断风险等级，这一体系能够提供及时的风险评估和分级管控策略。因此，这样细致的风险分析和分级管控机制，能够全面提升城市治理的智能化水平，及时有效地应对各类城市基础设施故障，从而有效预防次生安全事故的发生，提升公众的安全感和城市治理的效率。