(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210934695.5 (22)申请日 2022.08.04 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114997344 A (43)申请公布日 2022.09.02 (73)专利权人 中关村科 学城城市大脑 股份有限 公司 地址 100000 北京市海淀区中关村南大街5 号1区689号楼海淀科技大厦6层 (72)发明人 李建华　梅一多　王辉　朱智　 王贵东　张聪聪　赵丽媛　李蹊　 (74)专利代理 机构 常州嘉同至合专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 32594 专利代理师 许建(51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06Q 50/26(2012.01) (56)对比文件 CN 112417214 A,2021.02.26 CN 112527791 A,2021.0 3.19 CN 107943818 A,2018.04.20 CN 111209269 A,2020.0 5.29 CN 108446293 A,2018.08.24 WO 2021103323 A1,2021.0 6.03 CN 114090800 A,2022.02.25 审查员 王莹 (54)发明名称 一种基于城市大脑的多源数据规划方法及 系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于城市大脑的多源数 据规划方法及系统， 涉及数据处理技术领域， 其 中， 所述方法包括： 按照数据应用属性获取城市 大脑多源数据集的数据源类别信息， 通过对各个 类别进行数据更新速率检测获得数据流量化级 数， 通过对 数据源类别信息进行数据价值分析获 得数据流价值级数， 在数据流量化级数和数据流 价值级数满足激活算力转换指令条件时， 进行算 力转换获得转换结果。 解决了 现有技术中城市大 脑记录数据未得到有效提取， 数据使用效率低， 导致城市大脑系统算力资源浪费的技术问题。 达 到了提高城市大脑数据提取有效性和提取效率， 减少低价值数据对城市大脑系统算力资源占用， 数据处理效率和数据有效性满足目标城市规划 建设需求的技 术效果。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 114997344 B 2022.10.25 CN 114997344 B 1.一种基于城市大脑的多源数据规划方法， 其特征在于， 所述方法应用于基于城市大 脑的多源 数据规划系统， 所述系统与数据流检测模块、 算力转换模块通信连接， 所述方法包 括： 接入智慧城市数据采集终端对目标智慧城市进行 数据采集， 输出多源数据集； 按照数据应用属性作为分类目标， 获取 所述多源数据集的数据源类别 信息； 将所述数据源类别信 息输入所述数据流检测模块， 根据 所述数据流检测模块对各个类 别进行数据更新速率检测， 输出 数据流量化级数； 根据所述数据源类别 信息进行 数据价值分析， 输出 数据流价值级数； 按照所述数据流 量化级数和所述数据流 价值级数判断是否 激活算力转换指令； 若激活所述算力转换指令， 根据所述算力转换模块输出算力转换结果， 其中， 所述算力 转换结果为按照算力需求对所述多源数据集进行算力区块 规划的结果； 所述输出 数据流量化级数， 所述方法还 包括： 基于所述数据源类别 信息， 采集各个 类别的数据样本； 通过分析 所述各个 类别的数据样本， 获取 所属数据源的数据重复性和数据固定性； 根据所述数据重复性和所述数据固定性， 判断是否获取 数据缩减指令； 若获取所述数据缩减指令， 对所属数据源的数据进行特征数据提取， 基于提取后的特 征数据， 输出 所述数据流 量化级数； 所述输出 数据流价值级数， 所述方法还 包括： 根据所述数据源类别 信息中各个数据源的相关性， 输出相关性系数集 合； 获取所述相关性系数集合中大于预设相关性系数的集合， 将大于所述预设相关性系数 的集合占所述相关性系数集 合的比值作为数据融合指标输出； 根据所述数据源类别 信息中信息源获取的可信度作为数据质量指标输出； 按照所述数据融合指标和所述数据质量指标， 输出 所述数据流 价值级数； 获取所述目标智慧城市的建 设现状分布信息； 按照所述建 设现状分布信息， 获取建 设目标优化领域； 按照所述建设目标优化领域对所述多源数据集进行数据源标识， 根据数据源标识结 果， 获取价 值调整系数； 按照所述 价值调整系数对已标识的数据源进行 数据流价值级数调整。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法包括: 获取所述多源数据集用于进行模型计算的实时调用模型； 按照所述实时调用模型的属性信息， 确定第一输入数据源、 第二输入数据源 …第N输入 数据源； 按照所述第一输入数据源所述第二输入数据源 …所述第N输入数据源， 分别获取第一 级数组、 第二级数组 …第N级数组， 其中， 每一级数组均包括 量化级数和价 值级数； 根据所述第一级数组、 所述第 二级数组 …所述第N级数组， 确定用于进行算力转换的数 据源。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 按照第一数据流 量化级数和第一数据流 价值级数， 确定第一 算力指标； 按照第二数据流 量化级数和第二数据流 价值级数， 确定第二 算力指标；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114997344 B 2基于所述第一 算力指标和所述第二 算力指标进行算力同步分析， 获取算力同步 性； 若所述算力同步性不处于预设算力同步性中， 获取算力 差值向量， 其中， 所述算力 差值 向量为所述第一 算力指标与所述第二 算力指标的差值向量； 按照所述 算力差值向量的负向源， 确定用于进行算力转换的数据源。 4.如权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 通过对执 行算力运行终端的服 务电子设备信息进行分析， 获取算力可容质量； 基于所述算力可容质量， 对所述第 一算力指标和所述第 二算力指标进行时效延迟性分 析， 输出时效延迟结果， 按照所述时效延迟结果进行算力同步分析。 5.一种基于城市大脑的多源数据规划系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 数据采集模块， 用于接入智慧城市数据采集终端对目标智慧城市进行数据采集， 输出 多源数据集； 数据分类模块， 用于按照数据应用属性作为分类目标， 获取所述多源数据集的数据源 类别信息； 数据流检测模块， 用于将所述数据源类别信息输入数据流检测模块， 根据所述数据流 检测模块对各个 类别进行 数据更新速率检测， 输出 数据流量化级数； 数据流分析模块， 用于根据所述数据源类别信息进行数据价值分析， 输出数据流价值 级数； 数据流判断模块， 用于按照所述数据流量化级数和所述数据流价值级数判断是否激活 算力转换指令； 算力转换模块， 用于若激活所述算力转换指令， 根据算力转换模块输出算力转换结果， 其中， 所述 算力转换 结果为按照算力需求对所述多源数据集进行算力区块 规划的结果； 所述数据流检测模块还 包括： 数据样本采集单 元， 用于基于所述数据源类别 信息， 采集各个 类别的数据样本； 数据样本分析单元， 用于通过分析所述各个类别的数据样本， 获取所属数据源的数据 重复性和数据固定性； 数据缩减判断单元， 用于根据所述数据重复性和所述数据固定性， 判断是否获取数据 缩减指令； 量化级数输出单元， 用于若获取所述数据缩减指令， 对所属数据源的数据进行特征数 据提取， 基于提取后的特 征数据， 输出 所述数据流 量化级数； 所述数据流分析模块还 包括： 相关性分析单元， 用于根据所述数据源类别信息中各个数据源的相关性， 输出相关性 系数集合； 融合指标输出单元， 用于获取所述相关性系数集合中大于预设相关性系数的集合， 将 大于所述预设相关性系数的集 合占所述相关性系数集 合的比值作为数据融合指标输出； 质量指标输出单元， 用于根据 所述数据源类别信 息中信息源获取的可信度作为数据质 量指标输出； 价值级数输出单元， 用于按照所述数据融合指标和所述数据质量指标， 输出所述数据 流价值级数； 城市建设获得单元， 用于获取 所述目标智慧城市的建 设现状分布信息；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114997344 B 3