【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能交通领域，提供一种基于卫星图像和ai的交通优化方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、现有生成式人工智能大模型虽然有较强的海量数据处理和分析能力，但数据来源不足，普遍只是依赖互联网上的非实时数据，所以对智能交通系统的优化无法发挥明显作用。现有智慧城市方案虽然有监控摄像头提供实时图像，目前道路上的摄像头只能作为关卡拍摄少量地点的图像，主要靠人工分析或者简单的计算机程序处理，对于复杂的路况、车流、红绿灯、环岛的设计，缺乏充分的计算机模拟推演能力，进而导致交通优化的效果较差。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于卫星图像和ai的交通优化方法、装置、设备及介质，用于解决如何提高交通优化效果的问题。
2、第一方面，本申请提供一种基于卫星图像和ai的交通优化方法，包括：
3、将卫星实时图像输入生成式人工智能大模型，获得目标路段的实际交通流量曲线图；所述生成式人工智能大模型是基于卫星图像数据集训练获得的；
4、将所述实际交通流量曲线图和多种交通调控方案输入所述生成式人工智能大模型，获得所述目标路段在每种所述交通调控方案下的假想交通流量曲线图；
5、根据所述实际交通流量曲线图和每种所述交通调控方案下的假想交通流量曲线图之间的差异，从所述多种交通调控方案中确定目标交通调控方案；
6、对所述目标路段采用所述目标交通调控方案，以实现交通优化。
7、可选的，在将卫星实时图像输入生成式人工智能大模型，获得目标路段的实际交通
8、对卫星拍摄的连续图像或视频进行处理，获得卫星图像数据集；所述卫星图像数据集包括多张卫星图像，每张卫星图像带有指示实际车辆信息的标签；
9、依次将每张卫星图像输入初始人工智能大模型，获得每张卫星图像对应的预测车辆信息；
10、根据每张卫星图像对应的预测车辆信息与每张卫星图像对应的实际车辆信息之间的误差，调整所述初始人工智能大模型的参数，直到满足预设条件，获得生成式人工智能大模型。
11、可选的，所述将卫星实时图像输入生成式人工智能大模型，获得目标路段的实际交通流量曲线图，包括：
12、将卫星实时图像输入生成式人工智能大模型，生成包含预测车辆信息的数字孪生副本；
13、将所述数字孪生副本输入所述生成式人工智能大模型，获得目标路段的实际交通流量曲线图。
14、可选的，所述根据所述实际交通流量曲线图和每种交通调控方案下的假想交通流量曲线图之间的差异，从所述多种交通调控方案中确定目标交通调控方案，包括：
15、根据所述实际交通流量曲线图和每种交通调控方案下的假想交通流量曲线图之间的差异，获得所述目标路段在每种交通调控方案下的交通流量增加率；
16、根据每种交通调控方案下的交通流量增加率，从所述多种交通调控方案中确定目标交通调控方案。
17、可选的，所述交通流量增加率包括多个时段的交通流量增加率；所述根据每种交通调控方案下的交通流量增加率，从所述多种交通调控方案中确定目标交通调控方案，包括：
18、从所述多种交通调控方案中，将每个时段的交通流量增加率最大对应的交通调控方案，确定为每个时段的目标交通调控方案；
19、所述对所述目标路段采用所述目标交通调控方案，包括：
20、在每个时段，对所述目标路段采用每个时段的目标交通调控方案。
21、可选的，所述多个时段包括第一时段和第二时段；所述多种交通调控方案包括不同红绿灯时长的调整方案、不同道路宽度的调整方案、不同环岛设计的方案；
22、所述在每个时段，对所述目标路段采用每个时段的目标交通调控方案，包括：
23、若所述第一时段的目标交通调控方案或所述第二时段的目标交通调控方案均属于所述不同红绿灯时长的调整方案，则在所述第一时段，对所述目标路段采用所述第一时段的目标交通调控方案，以及在所述第二时段，对所述目标路段采用所述第二时段的目标交通调控方案。
24、可选的，所述在每个时段，对所述目标路段采用每个时段的目标交通调控方案，还包括：
25、若所述第一时段的目标交通调控方案属于所述不同道路宽度的调整方案或所述不同环岛设计的方案，则在所述第一时段和所述第二时间段，均对所述目标路段采用所述第一时段的目标交通调控方案；
26、若所述第二时段的目标交通调控方案属于所述不同红绿灯时长的调整方案，则在所述第二时段，对所述目标路段采用所述第二时段的目标交通调控方案。
27、第二方面，提供一种基于卫星图像和ai的交通优化装置，所述装置包括：
28、获得模块，用于将卫星实时图像输入生成式人工智能大模型，获得目标路段的实际交通流量曲线图；所述生成式人工智能大模型是基于卫星图像数据集训练获得的；
29、获得模块，还用于将所述实际交通流量曲线图和多种交通调控方案输入所述生成式人工智能大模型，获得所述目标路段在每种所述交通调控方案下的假想交通流量曲线图；
30、确定模块，用于根据所述实际交通流量曲线图和每种所述交通调控方案下的假想交通流量曲线图之间的差异，从所述多种交通调控方案中确定目标交通调控方案；
31、交通优化模块，用于对所述目标路段采用所述目标交通调控方案，以实现交通优化。
32、第三方面，本申请提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，实现第一方面中所述的基于卫星图像和ai的交通优化方法。
33、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序，实现第一方面中所述的基于卫星图像和ai的交通优化方法。
34、与现有技术相比，本申请的有益效果是：
35、本申请实施例提出一种基于卫星图像和ai的交通优化方法、装置、设备及介质，该方法包括：将卫星实时图像输入生成式人工智能大模型，获得目标路段的实际交通流量曲线图；生成式人工智能大模型是基于卫星图像数据集训练获得的；将实际交通流量曲线图和多种交通调控方案输入生成式人工智能大模型，获得目标路段在每种交通调控方案下的假想交通流量曲线图；根据实际交通流量曲线图和每种交通调控方案下的假想交通流量曲线图之间的差异，从多种交通调控方案中确定目标交通调控方案；对目标路段采用目标交通调控方案，以实现交通优化。该方法将卫星图像与生成式人工智能进行结合，弥补了现有技术未使用卫星图像的不足，可以掌握更加真实的路面情况，通过卫星图像数据集来训练生成式人工智能大模型，使之具备推演模拟优化交通系统的能力，给交通优化提供精准、专业的措施建议，从而提高交通优化效果，减少交通拥堵，降低交通事故发生概率，提高通行效率。
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1.一种基于卫星图像和AI的交通优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于卫星图像和AI的交通优化方法，其特征在于，在将卫星实时图像输入生成式人工智能大模型，获得目标路段的实际交通流量曲线图之前，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的基于卫星图像和AI的交通优化方法，其特征在于，所述将卫星实时图像输入生成式人工智能大模型，获得目标路段的实际交通流量曲线图，包括：
4.如权利要求1所述的基于卫星图像和AI的交通优化方法，其特征在于，所述根据所述实际交通流量曲线图和每种交通调控方案下的假想交通流量曲线图之间的差异，从所述多种交通调控方案中确定目标交通调控方案，包括：
5.如权利要求4所述的基于卫星图像和AI的交通优化方法，其特征在于，所述交通流量增加率包括多个时段的交通流量增加率；所述根据每种交通调控方案下的交通流量增加率，从所述多种交通调控方案中确定目标交通调控方案，包括：
6.如权利要求5所述的基于卫星图像和AI的交通优化方法，其特征在于，所述多个时段包括第一时段和第二时段；所述多种交通调控方案包括不同红
7.如权利要求6所述的基于卫星图像和AI的交通优化方法，其特征在于，所述在每个时段，对所述目标路段采用每个时段的目标交通调控方案，还包括：
8.一种基于卫星图像和AI的交通优化装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，实现如权利要求1-7中任一项所述的基于卫星图像和AI的交通优化方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序，实现如权利要求1-7中任一项所述的基于卫星图像和AI的交通优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于卫星图像和ai的交通优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于卫星图像和ai的交通优化方法，其特征在于，在将卫星实时图像输入生成式人工智能大模型，获得目标路段的实际交通流量曲线图之前，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的基于卫星图像和ai的交通优化方法，其特征在于，所述将卫星实时图像输入生成式人工智能大模型，获得目标路段的实际交通流量曲线图，包括：
4.如权利要求1所述的基于卫星图像和ai的交通优化方法，其特征在于，所述根据所述实际交通流量曲线图和每种交通调控方案下的假想交通流量曲线图之间的差异，从所述多种交通调控方案中确定目标交通调控方案，包括：
5.如权利要求4所述的基于卫星图像和ai的交通优化方法，其特征在于，所述交通流量增加率包括多个时段的交通流量增加率；所述根据每种交通调控方案下的交通流量增加率，从所述多种交通调控方案中确定目标交通调控方案，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：王梦蝶，郭涛，赵宏杰，陆川，
申请(专利权)人：四川省星时代智能卫星科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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