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5G+AI 云邊一體化智慧出行解決方案，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監(jiān)管難、公共交通信息阻塞等問題，匯集了5G 通信、AT 算力資源平臺、AI 算法、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果，具有充分的綜合性、創(chuàng)新性、協同性、大集成等特征，同時將 5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，實現交通流感知、交通事件感知、配時方案優(yōu)化、智慧燈桿、邊緣計算網關等功能。 建設進展 研發(fā)方向一：網絡建設規(guī)劃南京移動在新港地區(qū)優(yōu)先投入5G建設資源，目前新港開發(fā)區(qū)范圍內，共 規(guī)劃5G站點114個，其中宏站82個，桿站32個；已開通宏站27個。本項 目規(guī)劃恒競路需求站點11個，宏站9個，桿站2個，廠區(qū)內部宏站2個，興 智路需求站點6個，其中宏站2個，桿站4個。 研發(fā)方向二：AI云平臺研發(fā) 南郵信產院投入建設AI云平臺，為人工智能提供算力支撐，為算法模型訓練提供海量數據和開發(fā)環(huán)境，為區(qū)內 人工智能企業(yè)及高校科研人員提供一站式人工智能產業(yè)服務，帶動人工智能技術的提升。目前已建成。 研發(fā)方向三：智慧燈桿+邊緣網關 智慧燈桿：場景載體，環(huán)境感知等多功能實現。 邊緣網關：各個功能互通互聯的媒介 目前智慧燈桿進入融合各家設計階段。 研發(fā)方向四:車路協同/無人駕駛交通流感知-實時感知城市交叉口內車流量、速度、排隊長度、占有率等數據。交通事件感知-提供停車，逆行，超速，擁堵，變道等事件信息，并提供照片和視頻。車路協同-將感知數據下發(fā)至無人駕駛車輛，車輛根據獲得的信息自動優(yōu)化行駛路線。配時方案優(yōu)化-將感知數據直接下發(fā)到交通信號機，實時生成交通信號配時方案，下發(fā)至交通信號機，實現路口單點自適應控制。 研發(fā)方向四：車路協同/無人駕駛建設面向L4級無人駕駛的車路協同系統。主要是車路協同系統車端建設。通信網絡建設方面：參與對5G網絡的驗證，協助驗證5G網絡與無人駕駛的互聯互通。 大數據平臺建設方面：其無人駕駛車可以在多場景應用，充當城市各種數據收集的載體。 車路協同云控平臺建設方面：承擔車路協同云控平臺建設。 關注重點 開放性場景定義：一般是指城市基礎設施建設運營管理、產業(yè)發(fā)展、民生服務等領域，對新技術新產品有應用需求的各類工程、項目。通過應用場景開發(fā)建設，可以推進新技術新產品的示范應用和迭代升級，助力新技術新產品推廣應用。《南京市關于加快應用場景開發(fā)建設2021年行動方案》圍繞5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應用示范道路，向全產業(yè)鏈（企業(yè)、科研機構等）開放能力。一是路側基礎設施開放，在南京南郵信息產業(yè)技術研究院有限公司統籌管理下，開放路側龍門架、桿位等資源，以及相應的供電 、聯網能力，為路側生態(tài)參與者提供寶貴的示范場地；二是數據開放，在保障信息安全和公共隱私的前提下，開放路側時空全覆蓋的結構化與非結構化數據，形成"興智路數據集"，為產業(yè)發(fā)展注入珍貴的稀缺數據資源；三是應用開放，建立其他生態(tài)參與者加入的申請入口，規(guī)范開放"數據集"，通過互聯網、展廳等線上線下渠道向全社會展示 5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應用示范道路的成效。 示范性在中國（南京）智谷的指導下，本項目參與四方集聚各自技術及資源優(yōu)勢，群策群力，協同創(chuàng)新，緊密且高效地推進建設計劃；將5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，期望建成經開區(qū)人工智能產業(yè)方向上的標志性應用場景，樹立良好的示范典型。 先進性5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應用示范道路"項目，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監(jiān)管難、公共交通信息阻塞等問題；匯集了5G通信、AI算力資源平臺、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果；與其他單純的車路協同場景、智慧燈桿場景相比，具有充分的綜合性、創(chuàng)新性、協同性、大集成等獨特特征和 充分的先進性。

“基于物聯網及云計算技術的設備故障診斷及預測平臺”利用云計算、物聯網、大數據、移動互聯網等現代信息通信技術，實現人與設備、人與人、設備與設備的實時互動，實現信息和數據的共享。軟件產品以服務的方式向用戶提供。減少企業(yè)的平臺搭建費用、數據安全維護成本、服務器投資和維護成本、專業(yè)技術人員投入成本、軟件升級維護成本等。所有云服務產品實現全移動化，支持IOS和Andriod系統的多個版本，并且與PC端數據實時同步。云平臺配置了冗余容災、異

本發(fā)明公開了一種結合全球 DEM 與立體視覺的衛(wèi)星影像云檢測方法，利用密集匹配的 DSM 數據 和現有的全球 DEM 數據 SRTM，結合高程與影像灰度信息提取云區(qū)域。主要步驟如下：通過多影像多 匹配基元方法獲得模型匹配的 M-DSM，基于特征線的方法配準 M-DSM 與 SRTM，通過高程差值獲得 初始種子點，然后把種子點計算到像方，結合影像的灰度信息提取出云區(qū)域。本發(fā)明在有大面積雪的影 像，能有效的避免雪的干擾，準確地檢測出云區(qū)，提高了遙感影像的利用率。