基于数字孪生技术的智慧园区平台的制作方法

1.本发明属于智慧园区领域，涉及数字孪生技术，具体是基于数字孪生技术的智慧园区平台。


背景技术：

2.数字孪生技术在智慧园区的研究及应用是智慧园区数字孪生平台的核心，在互联网数字化空间重塑一个与现实物理城市相对应的园区模型，依据模拟实体与园区物理空间实体的相互对应、关联协同，使数字孪生园区与物理园区平行运转，实现园区全要素数字化、智能化、虚拟化、可视化。
3.现有方案中园区平台都是单一功能性质的，如安防管控平台、楼宇管控平台、能源管控平台等，且园区平台获取的数据和结果仅限于内部使用，使得各类信息资源不能有效互联和共享。
4.为了能够给安防轨迹跟踪、交通堵塞模拟、市政管网监管等园区智慧应用提供生动的可视化信息，亟需一种集数字化建模、联动控制、模拟仿真、孪生共智等功能于一体的智慧园区平台。


技术实现要素：

5.本发明提供了基于数字孪生技术的智慧园区平台，用于解决现有方案中园区平台功能单一，且信息资源不能有效互联和共享的技术问题，本发明通过数据采集设备采集不同种类的信息，并通过与之相关联的辅助处理器进行分析，中央处理器构建和渲染区域模型解决了上述问题。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于数字孪生技术的智慧园区平台，包括中央处理器以及与中央处理器相连接的若干辅助处理器；所述中央处理器分别与数据采集模块、数据展示模块、智能终端通信和/或电气连接；若干所述辅助处理器与所述数据采集模块通信和/或电气连接；所述数据采集模块通过数据采集设备采集园区检测数据，并将所述园区检测数据分别发送至中央处理器和相关联的所述辅助处理器；所述中央处理器结合bim技术和园区图纸建立园区模型，并根据园区检测数据进行实时渲染；所述中央处理器根据园区模型将园区划分为检测子区域，并为所述检测子区域配置所述辅助处理器，通过所述辅助处理器结合检测评估模型对检测子区域内的园区检测数据进行分析处理获取分析标签；其中，所述分析标签包括安全标签和消防标签。
7.优选的，所述中央处理器按照设定划分方式将园区划分为检测子区域；其中，所述设定划分方式包括楼栋划分、企业划分和施工划分。
8.优选的，所述施工划分是指按照施工完成和正在施工对园区内的建筑进行划分。
9.优选的，按照所述楼栋划分方式将园区划分为检测子区域，并为所述检测子区域
配置辅助处理器；其中，每个所述检测子区域至少配置一个辅助处理器，所述辅助处理器至少满足对单个楼栋数据采集设备的数据处理。
10.优选的，按照所述施工划分方式将园区划分为检测子区域，并为所述检测子区域配置辅助处理器，包括：获取所述检测子区域的数据采集设备，预估所述数据采集设备单位时间内采集的数据总量，并标记为dsz；其中，检测子区域的数据采集设备包括检测子区域内部的数据采集设备和用于采集检测子区域数据的数据采集设备；获取单个所述辅助处理器单位时间内的数据处理量，并标记为scl；通过公式ps=
⌊
ɑ
×
dsz/scl
⌋
获取检测子区域辅助处理器配置数量ps；其中，
ɑ
为比例系数，且
ɑ
为大于0的实数，且
⌊⌋
为向上取整符号；根据配置数量ps为所述检测子区域配置ps个辅助处理器，且ps个辅助处理器相互通信。
11.优选的，所述中央处理器获取检测评估模型，并定时更新检测评估模型，包括：获取标准训练数据；对标准训练数据进行人工标注，获取数据评估标签；构建人工智能模型；其中，所述人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和rbf神经网络模型；通过标准训练数据以及对应的数据评估标签对人工智能模型进行测试、训练和校验，将校验完成的人工智能模型标记为检测评估模型；将所述检测评估模型分发至辅助处理器。
12.优选的，所述中央处理器根据分析标签对区域模型进行渲染，同时根据所述分析标签进行预警救援。
13.优选的，所述数据采集设备包括高清摄像头、温度传感器、火灾传感器、震动传感器和气体检测仪。
14.优选的，所述智能终端包括智能手机、平板电脑和笔记本电脑，且所述智能终端的设置范围包括园区监控中心、园区企业和救援防护中心。
15.与现有技术相比，本发明的有益效果是：1、本发明设置了中央处理器，中央处理器结合bim技术和园区图纸建立园区的基础模型，根据检测的园区检测数据以及对应辅助处理器获取的分析标签对园区模型进行实时渲染，当分析标签异常时，能够及时预警并联系救援人员；将园区内的各种信息进行整合，通过园区模型进行3d展示，对园区的监控更加直观，为保障园区正常生产作业奠定了基础。
16.2、本发明设置了辅助处理器，中央处理器按照设定划分方式将园区划分成不同的检测子区域，并为每个检测子区域配置辅助处理器，通过辅助处理器对检测子区域的数据进行分析，有助于提高数据分析效率和准确性，为园区模型的及时渲染提供了条件。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本
发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1为本发明的系统原理示意图；图2为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
19.下面将结合实施例对本技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
20.这里使用的术语用于描述实施例，并不意图限制和/或限制本公开；应该注意的是，除非上下文另有明确指示，否则单数形式的“一”、“一个”和“该”也包括复数形式；而且，尽管属于“第一”、“第二”等可以在本文中用于描述各种元件，但是元件不受这些术语的限制，这些术语仅用于区分一个元素和另一个元素。
21.请参阅图1
‑
图2，数字孪生技术在智慧园区的研究及应用是智慧园区数字孪生平台的核心，在互联网数字化空间重塑一个与现实物理城市相对应的园区模型，依据模拟实体与园区物理空间实体的相互对应、关联协同，使数字孪生园区与物理园区平行运转，实现园区全要素数字化、智能化、虚拟化、可视化。
22.依据实现园区全要素数字化、智能化表述，将园区物联网、大数据等抽象性的信息和功能展现于园区三维空间，集数字化建模、联动控制、模拟仿真、孪生共智等功能于一体，为安防轨迹跟踪、交通堵塞模拟、市政管网监管等园区智慧应用提供生动的可视化信息交互界面和一比一的精准模拟仿真功能支撑。
23.本技术提供了基于数字孪生技术的智慧园区平台，包括中央处理器以及与中央处理器相连接的若干辅助处理器；中央处理器分别与数据采集模块、数据展示模块、智能终端通信和/或电气连接；若干辅助处理器与数据采集模块通信和/或电气连接。
24.中央处理器设置在智慧园区监控总部，用于构建和实时渲染园区模型，同时还用于训练检测评估模型。
25.辅助处理器与中央处理器通信连接，与中央处理器进行实时数据交互，并独立的对园区检测数据进行分析，再反馈至中央处理器。
26.数据采集模块通过数据采集终端完成园区检测数据采集，对园区检测数据预处理之后分别发送至中央处理器和辅助处理器。
27.智能终端包括智能手机、笔记本电脑和平板电脑，智能终端与中央处理器连接并进行数据交互，用于实时观测园区内或者个别区域内的状态，也用于接收预警消息。
28.数据展示模块设置在智慧园区监控总部，用于展示构建渲染的园区模型，以及园区检测数据的分析结果。
29.本技术中的通信连接包括物联网、tcp/ip、5g等，电气连接包括以工业总线方式进行连接。
30.本技术提供的基于数字孪生技术的智慧园区平台中，数据采集模块通过数据采集设备采集园区检测数据，并将园区检测数据分别发送至中央处理器和相关联的辅助处理
器。
31.数据采集模块通过数据采集设备定时或者实时采集到数据之后，对数据进行预处理，如去除重复数据、筛选数据、补充数据等；数据采集模块将预处理之后的数据，即园区检测数据发送至中央处理器，中央处理器根据园区检测数据进行实时渲染，通过再将园区检测数据发送至与之相关联的辅助处理器，通过辅助处理器分析园区检测数据的异常，将分析标签反馈至中央处理器。
32.通过数据采集设备定时或者实时采集数据可以按照检测内容来进行设置，如检测的是园区内施工区域的进度，则可以定时（白天检测、晚上不检测）采集检测数据，如检测的是园区内的火情状态，则应该实时检测；因此，具体园区数据采集周期可以自行设定。
33.将园区采集数据发送至中央处理器，中央处理器根据园区检测数据进行实时渲染，如园区内的施工进度、园区内空气状态、园区内道路清洁状态等，园区内的施工进度通过bim技术获取，道路清洁状态可以通过高清摄像头提取。
34.本技术提供的基于数字孪生技术的智慧园区平台中，中央处理器结合bim技术和园区图纸建立园区模型。
35.园区模型实质是一个三维模型，将园区内的各种信息整合起来，通过3dgis等技术将各种信息渲染在框架模型上，有助于观察和操作。
36.本技术提供的基于数字孪生技术的智慧园区平台中，其中一个重点是中央处理器根据园区模型将园区划分为检测子区域，并为检测子区域配置辅助处理器。
37.值得注意的是，检测子区域对应的园区模型可以发送给对应的企业负责人或者施工负责人手中，也方便企业负责人或者施工负责人对检测子区域进行了解，必要的话，还可以通过智能终端修正检测子区域对应园区模型的错误数据。
38.园区内的数据种类多种多样，有安防数据、有施工数据等，数据量非常大，因此通过单一中央处理器来进行处理，不能保证数据的处理效率，尤其涉及到安防数据，处理效率和救援速度息息相关。
39.通过设定划分方式对园区进行划分，本技术中设定划分方式包括楼栋划分、企业划分、施工划分等；按照楼栋划分方式将园区划分为检测子区域，并为检测子区域配置辅助处理器；本实施例的思想是为每个检测子区域配置一个辅助处理器，将改检测子区域中的数据采集设备与辅助处理器相关联；值得注意的是，本技术中提到的辅助处理器的数据处理能力完全能够满足园区内单个楼栋数据采集设备的数据处理。
40.还可按照施工划分方式将园区划分为检测子区域，并为检测子区域配置辅助处理器，包括：获取检测子区域的数据采集设备，预估数据采集设备单位时间内采集的数据总量，并标记为dsz；获取单个辅助处理器单位时间内的数据处理量，并标记为scl；通过公式ps=
⌊
ɑ
×
dsz/scl
⌋
获取检测子区域辅助处理器配置数量ps；其中，
ɑ
的取值通常为1，且
⌊⌋
为向上取整符号；根据配置数量ps为检测子区域配置ps个辅助处理器，且ps个辅助处理器相互通信。
41.施工划分是指按照施工完成和正在施工对园区内的建筑进行划分；如获取施工区域数据采集设备单位时间内采集的数据总量，通过公式获取施工区域辅助处理器的配置数量，则根据公式计算的配置数量为施工区域配置辅助处理器，能够保证数据的处理效率，也进一步保证了预警效率。
42.可以理解的是，检测子区域的数据采集设备包括检测子区域内部的数据采集设备和用于采集检测子区域数据的数据采集设备。
43.值得注意的是，在另外一些优选的实施例中，也可以根据数据采集设备的类型配置辅助处理器；在辅助处理器处理能力满足的情况下，将同一类型（如安防类型）的数据采集设备与同一个辅助处理器相关联。
44.本技术提供的基于数字孪生技术的智慧园区平台中，另外一个重点是通过辅助处理器对检测子区域内的园区检测数据进行分析处理获取分析标签。
45.分析标签包括安全标签和消防标签，安全标签包括施工安全、交通安全等，以施工安全对应的安全标签为例：中央处理器获取标准训练数据；标准训练数据包括未发生施工安全事故时的施工图像和发生施工安全事故时的施工图像对标准训练数据进行人工标注，获取数据评估标签；数据评估标签为0表示未发生施工安全事故，数据评估标签为1表示发生安全事故；构建人工智能模型；通过标准训练数据以及对应的数据评估标签对人工智能模型进行测试、训练和校验，将校验完成的人工智能模型标记为检测评估模型；将所述检测评估模型分发至对应辅助处理器；提取施工区域的高清图像，将高清图像输入至检测评估模型获取对应的数据评估标签，即安全标签；将安全标签反馈至中央处理器，展示在园区模型中的对应区域，并通过智能终端及时预警。
46.消防标签包括火灾安全、燃气安全等，以火灾安全为例：根据火灾传感器获取数据，当判断出发生火灾时，则将消防标签设置为1，否则将消防标签设置为0；将消防标签反馈至中央处理器，并救援防护中心预警。
47.上述公式中的数据均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
48.本技术的工作原理：中央处理器按照设定划分方式将园区划分为检测子区域，通过检测子区域内的数据采集终端获取对应的园区检测数据，将园区检测数据发送至相关联的辅助处理器进行处理，获取分析标签，并将分析标签发送至中央处理器。
49.中央处理器结合bim技术和园区图纸构建园区模型，根据园区检测数据和分析标签对园区模型进行实时渲染，并根据分析标签进行实时预警。
50.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指
结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
51.以上内容仅仅是对本技术结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离申请的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本技术的保护范围。