摘要
本发明公开了一种基于AI的智慧园区多源数据融合方法及系统,方法包括:根据异构传感器网络采集的环境参数、能耗波形、安防信号及人员轨迹数据,生成时空对齐的标准化数据流;基于所述标准化数据流,生成多模态融合特征矩阵;根据所述多模态融合特征矩阵,实时生成包含设备状态、人流密度及能耗热点的三维孪生体;将所述三维孪生体输入多目标约束的强化学习算法,融合实时数据与预测数据以生成帕累托最优解集;基于所述帕累托最优解集,生成驱动园区设备调控的最终指令集,同时触发安防系统与能耗系统的协同响应。利用本发明实施例,能够通过跨模态特征提取、动态数字孪生建模及强化学习优化,实现园区管理的智能化升级。
技术关键词
异构传感器网络
多源数据融合方法
融合特征
噪声抑制
虚拟仿真环境
跨模态
注意力机制
强化学习算法
多模态
动态权重分配
能耗
数字孪生模型
安防系统
高斯分布模型
策略
生成资源
多源数据融合系统
异常数据
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融合特征
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图像分割网络
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融合特征
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