摘要
本发明涉及园区监测技术领域,尤其涉及一种用于智慧园区的监测系统及方法,用于智慧园区的监测方法包括:采集园区的建筑信息模型、地理信息系统数据及点云数据,使用深度学习驱动的多模态融合方法构建数字孪生模型;通过数字孪生模型,获取设备的位置和运行数据,利用Transformer‑XL神经网络处理设备运行数据,识别潜在的故障模式并提前预警,通过数字孪生模型的可视化界面展示故障位置和影响范围;动态任务分配与资源调度采用白蚁巢穴自组织机制,模仿自然界中白蚁巢穴的自组织机制,优化设备间的协作,实现任务分配和资源调度。本发明实现对智慧园区的全面、高效和智能化管理。