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基于多模态AI大模型的CIM智能决策方法及系统

申请号: CN202410174691.0
申请人: 深圳原世界科技有限公司
更新日期: 2026-03-17

专利详细信息

项目 内容
专利名称 基于多模态AI大模型的CIM智能决策方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410174691.0
申请日 2024/2/7
公告号 CN117726081A
公开日 2024/3/19
IPC主分类号 G06Q10/063
权利人 深圳原世界科技有限公司
发明人 霍春望
地址 广东省深圳市南山区西丽街道松坪山社区科技北二路25号航天微电机厂房科研楼A座五层501

摘要文本

本申请涉及智能决策技术领域,公开了一种基于多模态AI大模型的CIM智能决策方法及系统。所述方法包括:构建目标城市区域的三维城市模型并获取交通流量数据、人群分布数据及环境监测数据;分析得到多个城市监控特征集合;进行监控特征距离计算和多维特征体系构建,生成多维城市特征防控体系;局部特征异常分析得到多个城市局部特征异常子集;特征编码和向量转换得到城市局部特征编码向量;通过CIM智能决策模型集进行CIM智能决策分析,得到CIM智能决策信息集合,并对CIM智能决策信息集合进行三维可视化,本申请采用多模态AI大模型提高了CIM智能决策的准确率。

专利主权项内容

1.一种基于多模态AI大模型的CIM智能决策方法,其特征在于,所述基于多模态AI大模型的CIM智能决策方法包括:构建目标城市区域的三维城市模型,并获取三维城市模型的多源城市监控数据,并对所述多源城市监控数据进行监控数据分割,得到交通流量数据、人群分布数据及环境监测数据;分别对所述交通流量数据、所述人群分布数据及所述环境监测数据进行三维分布映射和特征点聚类分析,得到多个城市监控特征集合;通过预置的时空多模式卷积神经网络模型,对所述多个城市监控特征集合进行监控特征距离计算和多维特征体系构建,生成多维城市特征防控体系;通过预置的贝叶斯混合模型,对所述多维城市特征防控体系进行局部特征异常分析,得到多个城市局部特征异常子集;分别对所述多个城市局部特征异常子集进行特征编码和向量转换,得到每个城市局部特征异常子集对应的城市局部特征编码向量;将每个城市局部特征异常子集对应的城市局部特征编码向量输入预置的CIM智能决策模型集进行CIM智能决策分析,得到CIM智能决策信息集合,并对所述CIM智能决策信息集合进行三维可视化。