大数据和人工智能技术助力智慧城市建设
价格 双方协商
地区: 湖南省 长沙市 岳麓区
需求方: 湖南***公司
行业领域
新一代信息技术产业,人工智能
需求背景
智慧城市要解决的是日益凸显的交通拥堵、环境恶化、能耗增加等城市问题。在人工智能时代,城市计算是解决城市问题的必然选择。城市计算是一个交叉学科,是计算机科学以城市为背景,跟城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。更具体地说,城市计算是一个通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战的过程。与传统方法相比,城市计算处理的是时空数据,基于时空大数据的模型,在分析人群时间维度流动规律的基础上,还同时考虑了空间维度上的相互关系、天气节假日等事件的影响,综合时空、突发事件等多方面因素一起进行预测,模型准确更高、更稳定。通过城市计算,来解决城市所面临的问题,创造“人—环境—城市”三赢的结果。
需解决的主要技术难题
项目基于深度学习模型,融合了DPI数据、MRO数据、气象、节假日等多源数据,1、构建区域画像,实现对一个区域的人群和属性的分析,建立每个区域的生活地图,分析该区域衣食出行的需求和供给情况,分析该区域的常访地点,观察不同层级的出发地和目的地等;2、构建细粒度的区域指数,包括便民指数、生活品质指数等。对区域进行用地和功能分布的分析。用地分布体现了区域的规划定位,比如居民用地和教育用地等;而功能分布则体现了该区域自发形成的服务功能,比如休闲娱乐和餐饮美食等功能;3、预测未来一定时间段内人群流量变化,为城市规划、智能交通以及城市安全决策提供科学依据。 难点为:1、区域画像特征体系构建;2、人群流量的画像,挖掘人群流量的空间距离性和层次性,挖掘人群流量的随时间变化的趋势性;3、基于移动时空大数据和深度学习的人群流量预测预警能力。
期望实现的主要技术目标
项目能实时动态监测该市区人群流动变化,综合考虑不同栅格互相之间的影响,精准分析和模拟每一栅格历史的人群流入和流出变化,以及对未来一定时间段内的人群变化做出预测预警。
需求解析
解析单位:“科创中国”机器视觉与智能产业科技服务团(中国图象图形学学会) 解析时间:2022-10-31
陈思明
复旦大学
研究员
综合评价
处理进度