摘要
本发明提出一种基于5G的智慧城市智能化交通管控系统及方法,通过获取目标城市各类数据,构建城市数字孪生模型,在目标道路布置视频与环境数据采集终端;这些终端将视频与环境数据通过5G上传至边缘计算节点,后者利用物体检测、语义分割等技术从视频中识别交通与环境对象,并通过深度学习实时预测各路段风险指数;如果风险指数超限,边缘计算节点将控制指令通过5G发送至信号灯,调整车流;同时,边缘计算节点将拥堵预警结果上传至加密的区块链,并发送至车载设备;对紧急事件,边缘计算节点将通过区块链和联邦学习寻找最优排障方案并不断优化。本发明方案利用边缘计算、区块链及多学科技术整合,提高了交通管理工作的分析效率与服务安全性。
技术关键词
视频识别数据
数字孪生模型
行驶状态数据
环境数据采集终端
云服务器
交通管控方法
风险识别模型
车载设备
视频采集终端
车辆行驶状态
实景三维数据
策略
指数
5G基站
交通管控系统
评估指标体系
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数字孪生模型
深度学习模型
蒙特卡洛树
模型预测控制算法
场景
预检测系统
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数据采集模块
数字孪生模型
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布局优化系统
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布局模块
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抽水蓄能电站斜井
数字孪生模型
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